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随机信号分析习题答案.pdf

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1-9 已知随机变量 X 的分布函数为 求:①系数 k; ②X 落在区间 内的概率; ③随机变量 X 的概率密度。 解: 第①问 利用 右连续的性质 k=1 第②问 第③问 20,0(),011,1XxFxkxxx(0.3,0.7)()XFx0.30.70.30.70.70.30.7PXPXFPXF201()()0XXxxdFxfxelsedx
1-10 已知随机变量 X 的概率密度为 (拉 普拉斯分布),求: ①系数 k ②X 落在区间 内的概率 ③随机变量 X 的分布函数 解: 第①问 第②问 随机变量 X 落在区间 的概率 就是曲线 下的曲 边梯形的面积。 第③问 ()()xXfxkex(0,1)112fxdxk211221xxPxXxFxFxfxdx12(,]xx12{}PxXxyfx1010101112PXPXfxdxe102102xxexfxex00()110022111010222xxxxxxxxFxfxdxedxxexedxedxxex
1-11 某繁忙的汽车站,每天有大量的汽车进出。设每辆汽车 在一天内出事故的概率为 0.0001,若每天有 1000 辆汽车进出 汽车站,问汽车站出事故的次数不小于 2 的概率是多少? 汽车站出事故的次数不小于 2 的概率 答案 ,(01)pqn=1n,p0,np=n成立,0不成立-分布二项分布泊松分布高斯分布P(2)101kPkPk0.1P(2)11.1ke100.1np实际计算中,只需满足,二项分布就趋近于泊松分布np!kePXkk==
1-12 已知随机变量 的概率密度为 求:①系数 k?② 的分布函数?③ ? 第③问 方法一: 联合分布函数 性质: 若任意四个实数 ,满足 ,则 方法二:利用 (,)XY(34)0,0(,)0xyXYkexyfxy,,其它(,)XY{01,02}PXX(,)XYFxy1212,,,aabb1212,aabb121222111221{,}(,)(,)(,)(,)XYXYXYXYPaXabYbFabFabFabFab{01,02}(1,2)(0,0)(1,0)(0,2)XYXYXYXYPXYFFFF{(,)},XYDPxyDfuvdudv2100{01,02},XYPXYfxydxdy
1-13 已知随机变量 的概率密度为 ①求条件概率密度 和 ?②判断 X 和 Y 是否独 立?给出理由。 先求边缘概率密度 、 注意上下限的选取 (,)XY101,(,)0xyxfxy,,其它(|)Xfxy(|)Yfyx()Xfx()YfyX2,01,01(),00,xxXYxxdyxfxfxydyelseelse,11,011||(),,100011,yYXYydxyyfyfxydxdxyelseyelse
1-14 已知离散型随机变量 X 的分布律为 3 6 7 0.2 0.1 0.7 求:①X 的分布函数 ②随机变量 的分布律 1-15 已知随机变量 X 服从标准高斯分布。求:①随机变量 的概率密度?②随机变量 的概率密度? 分析:① ② 答案: XP31YXXYeZX()'()()YXfyhyfhy1122()|'()|[()]|'()|[()]YXXfyhyfhyhyfhy22ln221200()()200yzYZeyezfyfzyelseelse
1-16 已知随机变量 和 相互独立,概率密度分别为 , 求随机变量 的概率密度? 求反函数,求雅克比 J=-1 解:设 1-17 已知随机变量 的联合分布律为 求:①边缘分布律 和 ? ②条件分布律 和 ? 1X2X11121111,0()20,0xXexfxx22132221,0()30,0xXexfxx12YXX11221()YYXXYX任意的12121136121210,60yyYYeyyfyyelse11111321100yyYeeyfyelse,XY532m,,,0,1,2,!!mnePXYnmnmnm(0,1,2,)PXm(0,1,2,)PYnnm|PXYn|mPYnX
分析: 泊松分布 解:① ② 即 X、Y 相互独立 P19 (1-48) 32532m,,,0,1,2,!!32!!mnmnePXYnmnmneemn,0,1,2,!kePXkkk0001!!kkkkkPXkeeekek121332m!m,!nmnnePXPXYnenm21nm2,!nnPYPXYnen同理m,nPXYnPXmPY=
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