-
设总体X服从二项分布B(n,p).试写出来自总体X的简单随机样本(X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub>n</sub>)的分布.
-
设随机变量序列X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub>n</sub>相互独立,EX<sub>i</sub>=μi,DX<sub>i</sub>=2,i=1,2,…,令Y<sub>n</sub>=p=P
A.A.{X<sub>n</sub>:n=1,2,...}满足辛钦大数定律
B.B.{X<sub>n</sub>:n=1,2,...}满足切比雪夫大数定律
C.C.p可以用列维—林德伯格中心极限定理近似计算
D.D.p可以用棣莫弗尔—拉普拉斯中心极限定理近似计算
-
设随机向量X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>服从参数为λ的指数分布,且相互独立,求X<sub>1</sub>+X<sub>2</sub>的密度函数.
-
令(e<sub>t</sub>:t=-1,0,1,...为均值为0和方差为1的独立同分布随机变量序列。定义如下随机过程: (i)
令(e<sub>t</sub>:t=-1,0,1,...为均值为0和方差为1的独立同分布随机变量序列。定义如下随机过程:
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-02-14/982172040755567.png' />
(i)求出E(xt)和Var(x<sub>t</sub>)。它们取决于t吗?
(ii)证明Cor(x<sub>t</sub>,x<sub>t+1</sub>)=-1/2,Corr(x<sub>t</sub>,x<sub>t+2</sub>)=1/3。
(提示:最简单的方法是利用习题1中的公式。)
(iii)在h>2时,Corr(x<sub>t</sub>,x<sub>t+h</sub>)是多少?
(iv)(x<sub>t</sub>)是渐近无关过程吗?
-
设{X<sub>n</sub>}为独立同分布的随机变量序列,方差有限,且X<sub>n</sub>不恒为常数.如果,试证:随机变量序列
设{X<sub>n</sub>}为独立同分布的随机变量序列,方差有限,且X<sub>n</sub>不恒为常数.如果<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965382742937139.png' />,试证:随机变量序列{S<sub>n</sub>}不服从大数定律.
注:此题有误,条件“X<sub>n</sub>不恒为常数”应该改为“X<sub>n</sub>不恒为常数的概率大于0”或“Var(X<sub>n</sub>)>0”
-
设随机变量X服从正态分布N(μ<sub>1</sub>,).随机变量Y服从正态分布N(μ2+),且P{|X-μ<sub>1</sub>|<1}>P{|Y-μ≇
A.A.σ<sub>1</sub><σ<sub>2</sub>
B.B.σ<sub>1</sub>>σ<sub>2</sub>
C.C.μ<sub>1</sub><μ<sub>2</sub>
D.D.μ<sub>1</sub>>μ<sub>2</sub>
-
设给定两随机变量x<sub>1</sub>和x<sub>2</sub>,它们的联合概率密度为求随机变量的概率密度,并计算Y的熵h(Y)。
设给定两随机变量x<sub>1</sub>和x<sub>2</sub>,它们的联合概率密度为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-16/971728750020193.png' />求随机变量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-16/971728915910885.png' />的概率密度,并计算Y的熵h(Y)。
-
设随机变量Y服从参数为1的指数分布,记,试求(X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>)的联合分布律。
设随机变量Y服从参数为1的指数分布,记<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-25/975149389317916.jpg' />,试求(X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>)的联合分布律。
-
设x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>,x<sub>3</sub>为相互独立的随机变量,且都服从(0,1)上的均匀分布,求三者中最大者大于其他两者之和的概率.
-
已知平稳随机过程X(t)的自相关函数R<sub>x</sub>(t)是周期T=2的周期性函数,其在区间(-1,1)上的截断函
已知平稳随机过程X(t)的自相关函数R<sub>x</sub>(t)是周期T=2的周期性函数,其在区间(-1,1)上的截断函数表达式为
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-31/967711958122024.png' />
试求X(t)的功率谱密度P<sub>x</sub>(w),并用图形表示.
-
设X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...X<sub>n</sub>(n≥2)为来自正态总体N(0,1)的简单随机样本,为样本均值,S<sup>2</sup>为样
设X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...X<sub>n</sub>(n≥2)为来自正态总体N(0,1)的简单随机样本,<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965062468168756.png' />为样本均值,S<sup>2</sup>为样本方差,则正确的是()。
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-31/965062477119268.png' />
-
已知X(t)和Y(t)是统计独立的平稳随机过程,且它们的均值分别为a<sub>X</sub>和a<sub>Y</sub>.自相关函数分别为Rx(r)和Ry(r),试问两者之和的过程Z(t)=X(t)+Y(t)是否平稳?
-
设(X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub>15</sub>)是来自正态总体N(0,9)的简单随机样本,则统计量Y的概率分布是参
设(X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub>15</sub>)是来自正态总体N(0,9)的简单随机样本,则统计量Y<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-05/9707790061243.jpg' />的概率分布是参数为()的()分布.
-
设随机变量X~U[1,5],若x<sub>1</sub><1<x<sub>2</sub><5,试求P{x<sub>1</sub><X<x<sub>2</sub>}。
-
设随机变量X的概率密度为,求下列随机变量函数的概率密度:(1)Y<sub>1</sub>=2X;(2)Y<sub>2</sub>=-X+1;(3)Y<sub>3
设随机变量X的概率密度为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-26/975236522008382.jpg' />,求下列随机变量函数的概率密度:
(1)Y<sub>1</sub>=2X;
(2)Y<sub>2</sub>=-X+1;
(3)Y<sub>3</sub>=X<sup>2</sup>。
-
(1)设随机变量X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,X<sub>3</sub>,X<sub>4</sub>相互独立,且有E(X<sub>i</sub>)=i,D(X<sub>i</sub>)=5-i,i=1,2,3,4
(1)设随机变量X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,X<sub>3</sub>,X<sub>4</sub>相互独立,且有E(X<sub>i</sub>)=i,D(X<sub>i</sub>)=5-i,i=1,2,3,
4.设Y=2X<sub>1</sub>-X<sub>2</sub>+3X<sub>3</sub>-X<sub>4</sub>/2,求E(Y),D(Y).
(2)设随机变量X,Y相互独立,且X~N(720,30<sup>2</sup>),Y~N(640,25<sup>2</sup>),求Z<sub>1</sub>=2X+Y,Z<sub>2</sub>=X-Y,Z<sub>3</sub>=X+Y的概率分布,并求P{X<Y},P{X+Y>1400}
-
设X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...Xn是相互独立的随机变量,且有E(X<sub>1</sub>)=u,D(X<sub>1</sub>)=o<sup>2</sup>,1,2....n,
设X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...Xn是相互独立的随机变量,且有E(X<sub>1</sub>)=u,D(X<sub>1</sub>)=o<sup>2</sup>,1,2....n,记
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-01-13/97941085791645.png' />
-
设随机变量X和Y相互独立且都服从正态分布N(0,3<sup>2</sup>),而X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>
设随机变量X和Y相互独立且都服从正态分布N(0,3<sup>2</sup>),而X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub><span style="font-size: 13.3333px;">n</span></sub>和Y<sub>1</sub>,Y<sub>2</sub>,...,Y<sub>n</sub>分别是来自总体x和Y的样本.则统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-30/970333024845808.png' />服从()分布,参数为()。
-
设时间序列Xt由下面随机过程生成:,其中εt为一均值为0,方差为的白噪声序列,Zt是一均值为0,方差
设时间序列Xt由下面随机过程生成<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-12/966091063174336.png' />:,其中εt为一均值为0,方差为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-12/966091071847832.png' />的白噪声序列,Zt是一均值为0,方差为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-12/96609107864122.png' />,协方差恒为常数a的平稳时间序列。εt与Zt不相关。
(1)求Xt的期望与方差,它们与时间:有关吗?
(2)求协方差<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-12/966091087597732.png' />,并指出Xt是否是平稳的。
(3)证明:Xt的自相关函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-12/96609109507516.png' />
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-12/966091103061617.png' />
-
设X<sub>1</sub>,…,X<sub>n</sub>为抽自均匀分布U(θ<sub>1</sub>,θ<sub>2</sub>)的简单随机样本,记X<sub>(1)</sub>≤X<sub>(2)</sub>≤…≤X<sub>
设X<sub>1</sub>,…,X<sub>n</sub>为抽自均匀分布U(θ<sub>1</sub>,θ<sub>2</sub>)的简单随机样本,记X<sub>(1)</sub>≤X<sub>(2)</sub>≤…≤X<sub>(n)</sub>为其次序统计量,求:
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965410805839245.png' />
-
设X<sub>1</sub>,…,X<sub>5</sub>是独立且服从相同分布的随机变量,且每一个X<sub>i</sub>(i=1,2,...,5)都服从N(0,1)。
设X<sub>1</sub>,…,X<sub>5</sub>是独立且服从相同分布的随机变量,且每一个X<sub>i</sub>(i=1,2,...,5)都服从N(0,1)。
(1)试给出常数c,使得<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-25/9751709025084.jpg' />服从<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-25/975170913329019.jpg' />分布,并指出它的自由度;
(2)试给出常数d,使得<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-25/975170949498088.jpg' />服从t分布,并指出它的自由度。
-
设X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,…,X<sub>48</sub>为独立同分布的随机变量,共同分布为U(0,5).其算术平均为,试求概率.
设X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,…,X<sub>48</sub>为独立同分布的随机变量,共同分布为U(0,5).其算术平均为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965383665458904.png' />,试求概率<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965383654562281.png' />.
-
设总体X的密度函数为其中λ>0为未知参数X<sub>1</sub>,…,X<sub>n</sub>为抽自此总体的简单随机样本,求λ的置信
设总体X的密度函数为其<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965410352488315.png' />中λ>0为未知参数X<sub>1</sub>,…,X<sub>n</sub>为抽自此总体的简单随机样本,求λ的置信水平为1-α的置信区间.
-
假设时间序列过程(y<sub>t</sub>)由y<sub>t</sub>=z+e<sub>t</sub>生成,=1, 2, …, 其中(et) 是满足E(et ) =0和Var(e≇
假设时间序列过程(y<sub>t</sub>)由y<sub>t</sub>=z+e<sub>t</sub>生成,<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-03-08/984067671603983.png' />=1, 2, …, 其中(et) 是满足E(et ) =0和Var(e<sub>t</sub>)=a<sub>t</sub><sup>2</sup>的独立同分布序列。随机变量z不随时间而变化, 它也满足E(z) =0和<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-03-08/984067708653102.png' />并独立于(et)。
(i)求yt的期望值。它取决于t吗?
(ii)对任意的t和h, 求Cov(y<sub>t</sub>,y<sub>t+h</sub>),y<sub>t</sub>是协方差平稳的吗?
(iii)利用第(i) 部分和第(ii) 部分证明对于任意的t和h,<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-03-08/984067747156304.png' />
(iv)yt渐近无关吗?请解释。