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文檔簡介

1、2012年10月自考概率論與數(shù)理統(tǒng)計(經營類)試題一、單項選擇題(本大題共10小題,每小題2分,共20分)1.已知事件A,B,AB的概率分別為0.5,0.4,0.6,則P(A)=2.設F(x)為隨機變量X的分布函數(shù),則有A.F(-)=0,F(xiàn)(+)=0B.F(-)=1,F(xiàn)(+)=0C.F(-)=0,F(xiàn)(+)=1D.F(-)=1,F(xiàn)(+)=13.設二維隨機變量(X,Y)服從區(qū)域D:x2+y21上的均勻分布,則(X,Y)的概率密度為A.f(x,y)=1B. C.f(x,y)=D. 4.設隨機變量X服從參數(shù)為2的指數(shù)分布,則E(2X1)=A.0B.1C.3D.45.設二維隨機變量(X,Y)的分布律則D

2、(3X)=A.B.2C.4D.66.設X1,X2,Xn為相互獨立同分布的隨機變量序列,且E(X1)=0,D(X1)=1,則A.0B.0.25C.0.5D.17.設x1,x2,xn為來自總體N(,2)的樣本,2是未知參數(shù),則下列樣本函數(shù)為統(tǒng)計量的是A.B. C. D. 8.對總體參數(shù)進行區(qū)間估計,則下列結論正確的是A.置信度越大,置信區(qū)間越長B.置信度越大,置信區(qū)間越短C.置信度越小,置信區(qū)間越長D.置信度大小與置信區(qū)間長度無關9.在假設檢驗中,H0為原假設,H1為備擇假設,則第一類錯誤是A. H1成立,拒絕H0B.H0成立,拒絕H0C.H1成立,拒絕H1D.H0成立,拒絕H110設一元線性回歸

3、模型:且各相互獨立.依據(jù)樣本得到一元線性回歸方程,由此得對應的回歸值為,的平均值,則回歸平方和為ABCD二、填空題(本大題共15小題,每小題2分,共30分)11.設甲、乙兩人獨立地向同一目標射擊,甲、乙擊中目標的概率分別為0.8,0.5,則甲、乙兩人同時擊中目標的概率為_.12.設A,B為兩事件,且P(A)=P(B)=,P(A|B)= ,則P(|)=_.13.已知事件A,B滿足P(AB)=P(),若P(A)=0.2,則P(B)=_.X12345,P2a0.10.3a0.314.設隨機變量X的分布律則a=_.15.設隨機變量XN(1,22),則P-1X3=_.(附:(1)=0.8413)16.設

4、隨機變量X服從區(qū)間2,上的均勻分布,且概率密度f(x)=則=_.17.設二維隨機變量(X,Y)的分布律YX01200.10.15010.250.20.120.100.1則PX=Y=_.18.設二維隨機變量(X,Y)N(0,0,1,4,0),則X的概率密度fX (x)=_.19.設隨機變量XU(-1,3),則D(2X-3)=_.20.設二維隨機變量(X,Y)的分布律YX-11-10.250.2510.250.25則E(X2+Y2)=_.21.設m為n次獨立重復試驗中事件A發(fā)生的次數(shù),p為事件A的概率,則對任意正數(shù),有=_.22.設x1,x2,xn是來自總體P()的樣本,是樣本均值,則D()=_.

5、23.設x1,x2,xn是來自總體B(20,p)的樣本,則p的矩估計=_.24.設總體服從正態(tài)分布N(,1),從中抽取容量為16的樣本,是標準正態(tài)分布的上側分位數(shù),則的置信度為0.96的置信區(qū)間長度是_.25.設總體XN(,2),且2未知,x1,x2,xn為來自總體的樣本,和S2分別是樣本均值和樣本方差,則檢驗假設H0: =0;H1:0采用的統(tǒng)計量表達式為_.三、計算題(本大題共2小題,每小題8分,共16分)26.一批零件由兩臺車床同時加工,第一臺車床加工的零件數(shù)比第二臺多一倍.第一臺車床出現(xiàn)不合格品的概率是0.03,第二臺出現(xiàn)不合格品的概率是0.06.(1)求任取一個零件是合格品的概率;(2

6、)如果取出的零件是不合格品,求它是由第二臺車床加工的概率.27.已知二維隨機變量(X,Y)的分布律YX-10100.30.20.110.10.30求:(1)X和Y的分布律;(2)Cov(X,Y).四、綜合題(本大題共2小題,每小題12分,共24分)28.某次抽樣結果表明,考生的數(shù)學成績(百分制)近似地服從正態(tài)分布N(75,2),已知85分以上的考生數(shù)占考生總數(shù)的5,試求考生成績在65分至85分之間的概率.29.設隨機變量X服從區(qū)間0,1上的均勻分布,Y服從參數(shù)為1的指數(shù)分布,且X與Y相互獨立.求:(1)X及Y的概率密度;(2)(X,Y)的概率密度;(3)PX>Y.五、應用題(10分)30.某種產品用自動包裝機包裝,每袋重量XN(500,22)(單

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