超星概率论_3章节答案(学习通2023题目答案)

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第一章 随机事件及其概率

1.1 .1随机事件随堂测验

1、超星下列试验能够构成事件的概率是（ ）
A、掷一次硬币
B、论章射击一次
C、节答标准大气压下，案学水烧至100℃
D、习通摸彩票中头奖

2、题目下面事件是答案必然事件的有（ ）
A、②
B、超星③
C、概率①
D、论章②③

3、节答
A、案学
B、习通
C、题目
D、

4、 (结果用罗列法表示,答案格式英文状态下输入，不要有空格）

5、 (结果用罗列法表示,答案格式英文状态下输入，不要有空格）

1.1.2 随机事件的运算随堂测验

1、
A、
B、
C、
D、

2、
A、
B、
C、
D、

3、
A、
B、
C、
D、

4、

1.2随机事件的概率随堂测验

1、
A、
B、
C、
D、

2、
A、
B、
C、
D、

3、。

4、

5、

1.3 概率的公理化定义及性质随堂测验

1、
A、
B、
C、
D、

2、
A、
B、
C、
D、

3、
A、
B、
C、
D、

4、

5、

1.4条件概率与乘法公式随堂测验

1、
A、
B、
C、
D、

2、
A、
B、
C、
D、

3、设10件产品中有4件不合格品，从中任取两件，已知所取两件产品中有一件不合格品，则另一件也是不合格品的概率为_______。（用小数表示）

4、

1.5全概率公式与贝叶斯公式随堂测验

1、

2、

3、

4、

1.6 事件的独立性随堂测验

1、
A、
B、
C、
D、

2、
A、
B、
C、
D、

3、

4、

第一章 随机事件及其概率单元测验

1、
A、
B、
C、
D、

2、
A、
B、
C、
D、

3、
A、
B、
C、
D、

4、
A、
B、
C、
D、

5、

6、

7、

8、

9、

10、

11、

12、

13、

第一周作业

1、每一问得分是该题分值的平均

第二周作业

1、各小题得分为平均分

第三周作业

1、每天20分，根据步骤酌情扣分

第四周作业

1、独立事件与独立试验

第二章 随机变量及其分布

2.1 .1 随机变量及其分布函数随堂测验

1、随机变量就是高等数学中的函数。

2、 （L表示省略号，结果用分数*/*表示）

3、

4、

2.2.1 离散型随机变量及分布律随堂测验

1、
A、
B、
C、
D、

2、令随机变量X表示灯泡的使用寿命，那么它是一个离散型随机变量。

3、

4、

2.2.2 典型的离散型分布随堂测验

1、经验表明：预定餐厅座位而不来就餐的顾客比例为20%。现如今餐厅有50个座位，但预定给了52位顾客，则到时顾客来到餐厅而没有座位的概率为_________.（结果保留7位小数）

2、设随机变量X服从二项分布b(2,p)，随机变量Y服从二项分布b(4,p).若P(X?1)=8/9，则P(Y?1)为__________.(结果用分数*/*表示）

3、设X服从泊松分布，且已知P(X=1)=P(X=2)，则P(X=4)=__________.(结果保留四位小数）

4、一批产品的不合格品率为0.02，现从中任取40件进行检查，若发现两件或两件以上不合格品就拒收这批产品，则用泊松分布近似计算拒收的概率为_________.(结果保留四位小数）

2..3.1 连续型随机变量及分布随堂测验

1、

2、

3、

2.3.2 典型的连续型分布随堂测验

1、

2、

3、

4、

2.4 随机变量函数的分布随堂测验

1、

2、

3、

第6周作业

1、请按照题目要求认证完成，需要求解步骤和解题依据

第三章 多维随机变量及其分布

3.1.1 二维随机变量及其联合分布随堂测验

1、
A、
B、
C、
D、

2、

3、

3.1.2 离散型随机变量的联合分布律随堂测验

1、

2、

3、

3.1.3 二维连续型随机变量随堂测验

1、

2、

3、

3.2.1离散型随机变量的边缘分布随堂测验

1、

2、

3、

3.2.2连续型随机变量的边缘密度函数随堂测验

1、
A、
B、
C、
D、

2、

3、

3.4.1离散型随机变量的独立性随堂测验

1、
A、
B、
C、
D、

2、

3.4.2连续型随机变量的独立性随堂测验

1、

2、

第四章 随机变量的数字特征

4.1.1离散型随机变量的 数学期望随堂测验

1、

2、设随机变量x的分布列为，则E(x)=____

3、

4.1.2 连续型随机变量的数学期望随堂测验

1、
A、1/2
B、2
C、3
D、0

2、

3、

4.1.3 随机变量函数的数学期望随堂测验

1、
A、1/6
B、1/3
C、1/12
D、1/2

2、

4.1.4 数学期望的性质随堂测验

1、

2、

3、

4、

4.2.1 方差的定义随堂测验

1、随机变量的方差是一个数值，反应了随机变量的取值与其均值的偏离程度

4.2.2 典型分布的方差随堂测验

1、
A、1.5
B、1
C、0.5
D、0

2、

4.2.3 方差的性质随堂测验

1、

2、

3、

4.3.1 协方差的概念与性质随堂测验

1、

2、

4.3.2 相关系数的概念与性质随堂测验

1、
A、0
B、1
C、2
D、-1

2、

第五章 大数定律与中心极限定理

5.1.1切比雪夫不等式随堂测验

1、

2、

5.1.2 大数定律随堂测验

1、

2、

5.2.1独立同分布的中心极限定理随堂测验

1、

2、

学习通概率论_3

在前两篇文章中，我们了解了概率论的基本概念和公式，并学习了如何计算概率。在本篇文章中，我们将探讨一些概率论的重要应用。

条件概率

条件概率指在已知某一事件发生的情况下，另一事件发生的概率。它的公式为：

P(A|B) = P(A and B) / P(B)

其中，P(A and B)表示A和B同时发生的概率，P(B)表示B发生的概率。

例如，假设有一个只包含红球和蓝球的箱子。从箱子中随机取出一个球，如果得到红球，则将其放回；如果得到蓝球，则将其取出。现在有两个事件A和B：

• A: 第一次取出红球
• B: 第二次取出蓝球

现在的问题是，在已知第一次取出的球是红球的情况下，第二次取出蓝球的概率是多少？

答案是：

P(A) = 1/2

P(B|A) = P(A and B) / P(A) = (1/4) / (1/2) = 1/2

因此，已知第一次取出的球是红球的情况下，第二次取出蓝球的概率为1/2。

贝叶斯定理

贝叶斯定理是概率论中一种重要的推理方法。它可以用于在已知多个条件的情况下计算一个事件发生的概率。

贝叶斯定理的公式为：

P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

其中，P(B|A)是在事件A发生的情况下事件B发生的概率，P(A)是事件A发生的概率，P(B)是事件B发生的概率。

例如，假设在一所学校中，男生和女生的比例分别为3:2。在这个比例下，学校的体育队中男生和女生的比例是5:3。现在有一个男学生参加了田径比赛，他获得了第一名。在已知这个男学生获得第一名的情况下，他是学校体育队的概率是多少？

答案是：

• P(A) = 3/5
• P(B|A) = 5/8
• P(B) = (3/5)*(5/8) + (2/5)*(3/8) = 3/8

因此，已知这个男学生获得第一名的情况下，他是学校体育队的概率为5/9。

独立性

在概率论中，如果两个事件的发生不会相互影响，那么它们就是独立的。独立事件的概率可以通过以下公式计算：

P(A and B) = P(A) * P(B)

例如，从一个包含4个红球和6个蓝球的箱子中随机取出两个球。如果第一个球是红球，那么第二个球也是红球的概率是多少？

答案是：

P(A) = 4/10

P(B) = 3/9

P(A and B) = (4/10) * (3/9) = 2/15

因此，第一个球是红球的情况下第二个球也是红球的概率为2/15。

总结

本文介绍了概率论的一些重要应用，包括条件概率、贝叶斯定理和独立性。这些应用可以帮助我们更好地理解和计算概率。在实际应用中，我们需要根据具体情况灵活应用这些知识，以便更加准确地预测和分析事件的概率。

学习通概率论_3

在前两篇文章中，我们了解了概率论的基本概念和公式，并学习了如何计算概率。在本篇文章中，我们将探讨一些概率论的重要应用。

条件概率

条件概率指在已知某一事件发生的情况下，另一事件发生的概率。它的公式为：

P(A|B) = P(A and B) / P(B)

其中，P(A and B)表示A和B同时发生的概率，P(B)表示B发生的概率。

例如，假设有一个只包含红球和蓝球的箱子。从箱子中随机取出一个球，如果得到红球，则将其放回；如果得到蓝球，则将其取出。现在有两个事件A和B：

• A: 第一次取出红球
• B: 第二次取出蓝球

现在的问题是，在已知第一次取出的球是红球的情况下，第二次取出蓝球的概率是多少？

答案是：

P(A) = 1/2

P(B|A) = P(A and B) / P(A) = (1/4) / (1/2) = 1/2

因此，已知第一次取出的球是红球的情况下，第二次取出蓝球的概率为1/2。

贝叶斯定理

贝叶斯定理是概率论中一种重要的推理方法。它可以用于在已知多个条件的情况下计算一个事件发生的概率。

贝叶斯定理的公式为：

P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

其中，P(B|A)是在事件A发生的情况下事件B发生的概率，P(A)是事件A发生的概率，P(B)是事件B发生的概率。

例如，假设在一所学校中，男生和女生的比例分别为3:2。在这个比例下，学校的体育队中男生和女生的比例是5:3。现在有一个男学生参加了田径比赛，他获得了第一名。在已知这个男学生获得第一名的情况下，他是学校体育队的概率是多少？

答案是：

• P(A) = 3/5
• P(B|A) = 5/8
• P(B) = (3/5)*(5/8) + (2/5)*(3/8) = 3/8

因此，已知这个男学生获得第一名的情况下，他是学校体育队的概率为5/9。

独立性

在概率论中，如果两个事件的发生不会相互影响，那么它们就是独立的。独立事件的概率可以通过以下公式计算：

P(A and B) = P(A) * P(B)

例如，从一个包含4个红球和6个蓝球的箱子中随机取出两个球。如果第一个球是红球，那么第二个球也是红球的概率是多少？

答案是：

P(A) = 4/10

P(B) = 3/9

P(A and B) = (4/10) * (3/9) = 2/15

因此，第一个球是红球的情况下第二个球也是红球的概率为2/15。

总结

本文介绍了概率论的一些重要应用，包括条件概率、贝叶斯定理和独立性。这些应用可以帮助我们更好地理解和计算概率。在实际应用中，我们需要根据具体情况灵活应用这些知识，以便更加准确地预测和分析事件的概率。