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随机过程的数字特征

随机过程的数字特征
随机过程的数字特征

第三节 随机过程的数字特征

定义6.3.1 设随机过程}),({T t t ∈ξ的一维分布函数为,我们称

);(x t F ());()]([x t dF x t E t ∫+∞

?==ξμξ

()()∫+∞

??==);(][)]([22

x t dF t x t D t ξξμξσ

分别为随机过程}),({T t t ∈ξ的均值函数和方差函数。

对离散型的随机过程,其均值函数和方差函数分别为:

()()∑===n

i i i t p x t E t 1

)]([ξμξ

()()()()t p t x t t E t D t i n

i i 21

2

2

][])([)]([ξξξμμξξσ∑=?=?==其中:()n i x t P t p i i ,,1},)({"===ξ

对连续型的随机过程,其均值函数和相关函数分别为:

()dx x t xf t E t ∫+∞

?=

=);()]([ξμξ

()()()∫+∞∞

??=?==dx x t f t x t t E t D t );(][])([)]([22

2

ξξξμμξξσ

均值函数和方差函数刻画了随机过程在不同时刻的统计特性,均值函数表示{)(t ξ}在各个不同时刻取值的摆动中心。方差函数表示{)(t ξ}在各个不同时刻取值的关于()t ξμ的平均偏离程度。但不能描述在不同时刻之间的相互关系,因此我们必须引入自相关函数和自协方差函数概念。

定义6.3.2 设随机过程}T t ),t ({∈ξ的二维分布函数为,我们称其自相关函数和自协方差函数分别为:

),;,(2121x x t t F

)x ,x ;t

,t (dF x x )]t ()t ([E )t ,t (R 212

1

2

12121∫∫+∞∞?+∞

?=

=ξξξ T t t ∈21,

()[][]

)t ()t (t )t (E )t ,t (C 221121ξξξμξμξ??=

且:)t ()t ()t ,t (R )t ,t (C 212121ξξξξμμ?=

若令,则t t t ==21()t t t R t t C 2

),(),(ξξξμ?==D ξ(t )=

2

ξσ由此可以看出:均值函数()t ξμ和相关函数是最基本的数字特征,协方差函数

和方差函数可以由它们确定。在随机过程理论中,仅研究均值函数)t ,t (R 21ξ)t ,t (C 21ξ()t 2ξσ()t ξμ和相关函

数的理论称为相关理论。

)t ,t (R 21ξ一般地,相关函数和协方差函数均与时间有关。若令)t ,t (R 21ξ)t ,t (C 21ξ21,t t τ+=12t t ,则:

)t ,t (R )t ,t (R τξξ+=1121 )t ,t (C )t ,t (C τξξ+=1121

以上两式说明和不仅与时间间隔)t ,t (R 21ξ)t ,t (C 21ξτ有关,且与起点有关。当和

仅与1t )t ,t (R 21ξ)t ,t (C 21ξτ有关而与无关时,且1t ,)(const t m X =称这类随机过程为宽平稳过程,简称为平稳

过程。

例6.3.1 设是周期为的矩形波,随机变量)(t g L Y 服从两点分布 2

1211

1i

p Y

?

令()()X t Yg t =,),0(∞=∈T t ,则:是具有随机振幅,周期为的矩形波过程,求的数字特征。

)(t X L )(t X 解:0]2

1

1211)[(][)()]([)]([)(=×+×

?====t g Y E t g t Yg E t X E t X μ ][)()()]()([)]()([),(221212121Y E t g t g t Yg Y t g E t X t X E t t R X =?==

)

()(21121)1)[(()(212221t g t g t g t g =×+×?=

),(),(2121t t R t t C X X =

()())(,)]([22

t g t t C t X D t X X

===σ 例6.3.2 已知随机相位正弦波)cos()(Θ+=t a t X ω,其中const a =>ω,0,Θ为在)2,0(π上 服从均匀分布的随机变量。求随机过程)},0(),({∞∈t t X 的)(t X μ、和一维分布密度函数

),(21t t R X );(x t f 解: 由在Θ)2,0(π上服从均匀分布得:

f θππ

θ?∈?=?

??其它

1(0,2)

2()0

则:()021

)cos()]cos([20

=?

+=Θ+=∫

θπ

θωωμπ

d t a t a E t X )]

cos()cos([)]

()([),(212121Θ+?Θ+==t a t a E t X t X E t t R X ωω

= θπ

θωθωπ

d t t a

21

)cos()cos(220

12

?

+?+∫ )(cos 2

122

t t a ?=ω 利用随机过程的分布密度公式x

x t F x x t F x t f ????=

??=

θ

θ);();();( f f θθ

θθ??=+??1212()

()x x

()θ

ππθπ≤<其中0<<1

2,2

则:2

21

);(x

a x t f ?=

π a x <

则:

a x a x x t f x a ≥

);(22

例6.3.3 设随机过程定义为:若随机点在区间内出现偶数次,则;若出现奇数次,则。又设(内随机点出现次的概率与无关,且有:

)(t X ],0(t 1)(=t X 1)(?=t X ],00t t t +k 0t !

)()(k t e t p k

t k λλ?= ),2,1,0,0("=>k λ

求)(t X μ和。

),(21t t R X 解:由内随机点出现次,],0{(t k ",2,1,0=k }互不相容,故:

{P 在内出现偶数次,即],0(t 1)(=t X }

"+++=)()()(420t p t p t p ??

?

???+++=?"!4)(!2)(!0)(420t t t e

t

λλλλ

)(t ch e t λλ?= 注:

2/)()(x x e e x ch ?+=同理:"+++=?=)()()(}1)({531t p t p t p t X P

??

????+++=?"!5)(!3)(5

3t t e

t

λλλλ

)(t sh e t λλ?= 注:

2/)()(x x e e x sh ??= 即:

==}1)({t X P )(t ch e

t

λλ?=?=}1)({t X P

)(t sh e t λλ?

则:()t X μt t t t t

e e e t sh e t ch e

t X E λλλλλλλ2)(1)(1)]([?????=?=???==

为求的相关函数,先求,的联合分布。 )(t X ),(21t t R X )(1t X )(2t X })()({})({})(,)({1122112211x t X x t X P x t X P x t X x t X P ==?==== 其中 ,。

11±=x 12±=x 设:,12t t >12t t ?=τ,

()12{()1()1}{()1(0)1}P X t X t P X X e ch λττλτ?======

则:

)()(}1)(,1)({1211

λτλλτλch e t ch e

t X t X P t ??===同理: 1

121{()1,()1}()(t P X t X t e

ch t e ch λλτ)λλτ??=?=?=

1121{()1,()1}()()t P X t X t e ch t e sh λλτλλτ??==?= 1121{()1,()1}()()t P X t X t e sh t e sh λλτλλτ??=?==

则:

),(21t t R X )]()()[(1)]()([11211

t sh t ch ch e e

t X t X E t λλλτλτλ+???==??

)]()()[()1(111

t sh t ch sh e e t λλλτλτλ+????+?? )]()([11)

(1t sh t ch e t ???=+?τλτλτλ 其中λττλτλ2)()

(11???+?=?=e e e

t t 12t t ?=τ

当,同理可得:

12t t ≤),(21t t R X )

(221t t e ?=λ则对,有:21,t t ?),(21t t R X τ

λ2?=e

在实际问题中,除考虑一个随机过程在不同时刻的性质外,还须考虑两个不同的随机过程之间的关系。例如,通信系统中信号过程与干扰过程之间的关系,此时,我们必须引入互协方差函数和互相关函数来描述它们之间的关系。

定义6.3.3 设随机过程,{(}),({T t t X ∈),}Y t t T ∈是两个随机过程,则称其互相关函数和互协

方差函数分别为:

12121

2

(,)[()()](,;,)XY R t t E X t Y t xydF t t x y +∞+∞

?∞?∞

==

∫∫ T t

t ∈2

1,

()()121122(,)[()][()]XY X Y C t t E X t t Y t t μμ=??

且121212(,)(,)()()XY XY X Y C t t R t t t t μμ=?

特别地,对任意的,有,s t T ∈(),XY C s t 0=,则称随机过程}),({T t t X ∈,{(互不相关;若,则称随机过程),}Y t t T ∈(),XY R s t =0}),({T t t X ∈,{(),}Y t t T ∈相互正交。

例6.3.4 设有两个随机过程()()1X t g t ε=+和()()2Y t g t ε=+,其中和都是周期为L 的周期方波,ε是在(()1g t ()2g t )0,L 上服从均匀分布的随机变量,求互相关函数(,XY R t t )τ+的表达式。 解:由定义:

()()(,XY R t t E X t Y t )ττ+=+???? ()()1E g t g

t ετε=+++????

()()()12g t x g t x f x dx ετ+∞

?∞

=+++∫

()()1201L

g t x g t x dx L

τ=

+++∫ 令t x ν=+,利用和的周期性,则:

()1g t ()2g t ()()()120

1,L

XY R t t g t x g t x dx L ττ+=+++∫

()()()()()12121L

t L t L g g d g L g L d L L νντννντν+??=++??+?

???∫∫?

()()()()121201L

t t g g d g u g u du L νντντ??=++????∫∫+

()()1201L

g g d L νντν??=+?

???∫

三、复随机过程

工程中,常把随机过程表示为复数形式来进行研究,因此我们下面简单介绍复随机过程的概念和数字特征。

定义 6.3.4 设随机过程}),({T t t X ∈,{(),}Y t t T ∈是取实数值的两个随机过程,若对

()()(

),有,其中?∈=+=t T Z t X t iY t i {(),}Z t t T ∈为复随机过程。

定义6.3.5 当和{(}),({T t t X ∈),}Y t t T ∈为实随机过程时,则{(),}Z t t T ∈的均值函数、方差函数、相关函数和协方差函数的定义如下:

()()()()Z X t E Z t t i t μμ==+????Y μ

()()()()2

2

Z

Z t D Z t E Z t t σμ??==??????? ()()

()()()()Z Z

E Z t t Z t t μμ??=????

()()()1212,Z R t t E Z t Z t ??=??

()()()()()()()121122,Z Z C t t E Z t t Z t t μμ??=????

Z 定理6.3.2 复随机过程{(),}Z t t T ∈的协方差函数具有如下性质: (1) 对称性:()()1221,,Z Z C t t C t t =

(2) 非负定性:对任意的及复数i t T ∈,1,2,,i a i n n 1=≥",有:

(),1

,0n

Z

i

j

i

j

i j C t t a a

=≥∑

证明:(1)()()()()()()()12112

2

,Z Z C t t E Z t t Z t t μμ??=????

Z

()()()()()()1122Z Z E

Z t t Z t t μμ??=??????

()()()()221

1

Z Z

E Z t t Z t t μμ??=????

()21,Z C t t = (2)

()()()()()()(),1

,1

,n n

Z

i

j

i

j

i

Z

i

j

Z

j

i

j

i j i j C t t a a E Z t t Z t t a a μμ==??=??????

∑∑

()()()()()()

,1n i Z i j Z j i j i j E Z t t Z t t a a μμ=??

??=??????????

()()()()()()

11n n i Z i i j Z j j i j E Z t t a Z t t a μμ==????????=????????????

∑∑ ()()()2

10μ=??=???????

∑n i Z i i i E Z t t a ≥

随机变量的数字特征试题答案

随机变量的数字特征试题 答案 It was last revised on January 2, 2021

第四章 随机变量的数字特征试题答案 一、 选择(每小题2分) 1、设随机变量X 服从参数为2的泊松分布,则下列结论中正确的是(D ) A. E (X )=,D (X )= B. E (X )=,D (X )= C. E (X )=2,D (X )=4 D. E (X )=2,D (X )=2 2、设随机变量X 与Y 相互独立,且X~N (1,4),Y~N (0,1),令Y X Z -=,则D (Z )= (C ) A. 1 B. 3 C. 5 D. 6? 3、已知D (X )=4,D (Y )=25,cov (X ,Y )=4,则XY ρ =(C ) A. 0.004 B. C. D. 4 4、设X ,Y 是任意随机变量,C 为常数,则下列各式中正确的是(D ) A . D (X+Y )=D (X )+D (Y ) B . D (X+C )=D (X )+C C . D (X -Y )=D (X )-D (Y ) D . D (X -C )=D (X ) 5、设随机变量X 的分布函数为???? ???≥<≤-<=4, 14 2,12 2, 0)(x x x x x F ,则E(X)=(D ) A . 31 B . 21 C .2 3 D . 3 6、设随机变量X 与Y 相互独立,且)61,36(~B X ,)3 1 ,12(~B Y ,则)1(+-Y X D = (C ) A . 34 B . 37 C . 323 D . 3 26

7、设随机变量X 服从参数为3的泊松分布,)31 ,8(~B Y ,X 与Y 相互独立,则 )43(--Y X D =(C ) A . -13 B . 15 C . 19 D . 23 8、已知1)(=X D ,25)(=Y D ,XY ρ=,则)(Y X D -=(B ) A . 6 B . 22 C . 30 D . 46 9、设)3 1 ,10(~B X ,则)(X E =(C ) A . 31 B . 1 C . 3 10 D . 10 10、设)3,1(~2N X ,则下列选项中,不成立的是(B ) A. E (X )=1? B. D (X )=3? C. P (X=1)=0 D. P (X<1)= 11、设)(X E ,)(Y E ,)(X D ,)(Y D 及),cov(Y X 均存在,则)(Y X D -=(C ) A . )(X D +)(Y D B . )(X D -)(Y D C .)(X D +)(Y D -2),cov(Y X D .)(X D +)(Y D +2),cov(Y X 12、设随机变量)2 1 ,10(~B X ,)10,2(~N Y ,又14)(=XY E ,则X 与Y 的相关系数 XY ρ=(D ) A . B . -0.16 C . D . 13、已知随机变量X 的分布律为 25 .025.012p P x X i -,且E (X )=1?,则常数x =( B) A . 2 B . 4 C . 6 D . 8 14、设随机变量X 服从参数为2的指数分布,则随机变量X 的数学期望是(C ) A. B. 0 C. D. 2 15、已知随机变量X 的分布函数为F(x)=?? ?>--other x e x 00 12,则X 的均值和方差分别为(D )

第二章随机变量的分布和数字特征习题课

第二章 随机向量的分布和数字特征的习题课 一:选择题: 1. 若随机变量 21,X X 的分布函数为)(1x F 与)(2x F 则a ,b 取值为( )时,可使F(x)=a )(1x F -b )(2x F 为某随机变量的分布函数。 A.3/5,-2/5 B.2/3,2/3 C.-1/2,3/2 D.1/2,-3/2 分析:由分布函数在±∞的极限性质,不难知a,b 应满足a-b=1,只有选项A 正确。 [答案 选:A] 2. 设 X ~?(x ),且? (-x )= (x ),其分布函数为F (x ),则对任意实数a , F (-a )=( )。 A.1-?a x 0)(?d x B . 2 1 -?a x 0)(? d x C .F(a) D .2F(a)-1 分析:①是偶函数,可结合标准正态分布来考虑;②?a x 0)(? d x =F(a)-F(0);③F(0)=0.5;④F(a)+F(-a)=1 [答案 选:B] 3.设X ~N (μ,2σ),则随着σ的增大,P (|X -μ|<σ)( )。 A.单调增大 B.单调减少 C.保持不变 D.增减不定 [答案 选:C] 4.设随机变量X 与Y 均服从正态分布,X ~N(μ,16),Y ~N(μ,25), 记P{X ≤μ+4}=1p ,P{Y ≤μ+5}=2p ,则( )正确。 A.对任意实数μ,均有1p =2p B. 对任意实数μ,均有1p <2p C.只对个别的μ值才有 1p =2p D. 对任意实数μ,均有1p >2p [答案 选: A]

5. 设X 是随机变量且)0,()(,)(2>==σ μσμX D X E ,则对任意常数c , ( )成立。 222)(.c EX c X E A -=- 22)()(.μ-=-X E c X E B 22)()(.μ-<-X E c X E C 22)()(.μ-≥-X E c X E D 分析: [答案 选:D ] 由2 )(,)(σμ==X D X E ,得2222 )()(μσ+=+=EX X D EX )2()(222c cX X E c X E +-=-∴ 2 2 2 2 2 2 2) (22c c c c cEX EX -+=+-+=+-=μσμμσ )2()(222μμμ+-=-X X E X E 2 22222222σ μμμσμμ=+-+=+-=EX EX 显然2 2 )()(μ-≥-X E c X E 二:题空题 1. 设在每次伯努里试验中,事件A 发生的概率均为p,则在n 次伯努 里试验中,事件A 至少发生一次的概率为( ),至多发生一次的概率为( )。 [答案 填:(1-(1-p)n ); ((1-p)n +np(1-p)1-n )] 由伯努里概型的概率计算公式,,据题意可知, 事件A 至少发生一次的概率为k n k n k k n p p C -=-∑)1(1或n n p p C )1(100--, 事件 A 至多发生一次的概率为 k n k k K N p p C -=-∑)1(1 =n n p p C )1(00-+111)1(--n n p p C

四、随机变量的数字特征(答案)

概率论与数理统计练习题 、选择题: 二、填空题: 1 4.设随机变量 X 的密度函数为f(x) e |x| ( x ),则E(X) 0 三、计算题: 1.袋中有5个乒乓球,编号为1 , 2, 3, 4, 5,从中任取3个,以X 表示取出的3个球中最大编 号,求E(X) 解:X 的可能取值为3, 4, 5 E(X) 3 丄 4 色 5 3 4.5 10 10 5 1/5 1/6 1/5 1/15 11/30 系 _____ 第四章 专业 ______ 班 _________ 随机变量的数字特征(一) 学号 1 ?设随机变量 X 的可能取值为0, 1, 相应的概率分布为 0.6,0.3 , .01,则 E(X) 0.5 2 .设X 为正态分布的随机变量,概率密度为 f(x) 2?2 e (x 1)2 2 8 ,贝U E(2X 1) ,则 E(X 3X 2) 116/15 1 ?设随机变量X ,且 E(X)存在,则 E(X)是 (A )X 的函数 (B )确定常数 随机变量 (D )x 的函数 2 .设X 的概率密度为 f(x) 1 x e 9 9 0 ,则 E( 9X) 3 ?设 x x e 9 dx 1 (B) 9 x x e 9dx (C ) (D ) 1 是随机变量, E( )存在,若 ¥,则 E() E() (B)罟 (C ) E() P(X 3) 1 10 , P(X 4) C 5 3 10 P(X 5) § 10

2 ?设随机变量X 的密度函数为f(X ) 2 (1 %)0甘它1,求E(X) 0 其它 2 3?设随机变量X~N(,),求E(|X I) (1) Y 1 e 2X ( 2)Y 2 max{ X, 2} 解:(1) E(Y) 2x x 1 e e dx 0 3 (2) EM) 2 x 2e dx xe 0 2 x dx 2 2e 2 3e 2 2 2 e (3) E(Y 3) 2 e x dx 2e x 0 2 dx 1 c 2 c 2 」 2 3e 2e 1 e 概率论与数理统计练习题 ________ 系 _______ 专业 ______ 班 ___________________学号 _________ 第四章 随机变量的数字特征(二) 、选择题: 解:E(X) X 2(1 x)dx 解: |x (x )2 1 — dx 令y 2 y I y |e 2dy 4 .设随机变量 X 的密度函数为f (x) x 0 ,试求下列随机变量的数学期望。 x 0 (3) Y min{ X,2} 2 2~ 2 o ye dy

四、随机变量的数字特征(答案)

概率论与数理统计练习题 系 专业 班 学号 第四章 随机变量的数字特征(一) 一、选择题: 1.设随机变量X ,且()E X 存在,则()E X 是 [ B ] (A )X 的函数 (B )确定常数 (C )随机变量 (D )x 的函数 2.设X 的概率密度为910()9 00 x e x f x x -?≥?=??

第三章 随机变量的数字特征答案

第三章 随机变量的数字特征答案 一、1、35;2、 6175;;259,59,259, 563、σ σμ1 , =±=b a ; 4、()(),2 1212 1211 )(2 2 2 212111 2??? ? ??-- ---+-? = ? = = x x x x e e e x πππ ? ),(~所以2 1 1N ξ ,2 1 ,12 = ===σ ξμξD E 5、2 1-;6.a=2,b=0,或a=-2,b=2;32)(=ξE 或31 ; 7、()()125,01022===+=+=+=+a D a b a D b a b aE b a E ξξξξ 所以2,5 1 2,51=-=-== b a b a 或 8、()()6.2022,2=++=++=+ηξρηξηξηξηξξηD D D D Cov D D D ()()4.232,2=-+=-+=-ηξρηξηξηξηξξηD D D D Cov D D D 9、148,57; 10、()()()()n D a E D a E i i 2 2 ,,,σξ ξσξξ= ===所以 二、1、C 2、B 3、C 4、B 5、C 三、1、,2.03.023.004.02-=?+?+?-=ξE ()8.23.023.004.02222 2=?+?+?-=ξE ()() ()() ( )04.114,412,4.1353532 222=-==-=+=+ξξξξξξE E D D E E 2、ξ~[]10,0U ,()32512010,5210 02 =-==+=ξξD E , 3 35=ξD 3、4)(,1)2 (==ξξ D D ,则 1)(,4)1(==-ξξ E D 所以0)1(=-ξE 所以 ()()()() 2 2 2111404E D E ξξξ-=-+-=+= 4、()()()()()()32323223,2D D D D Cov ξηξηξηξη-=+-=+-+- ()( )941225.6D D ξηρ=+-=

随机变量的数字特征

第四章随机变量的数字特征 【基本要求】理解随机变量的数学期望与方差的概念,掌握它们的性质与计算方法;掌握计算随机变量函数的数学期望方法;掌握二项分布、泊松分布、正态分布和指数分布的数学期望和方差;了解协方差、相关系数、矩的概念、性质及计算方法。 【本章重点】数学期望与方差的概念、性质与计算方法;求随机变量函数的数学期望的方法;二项分布、泊松分布、正态分布和指数分布的数学期望和方差。 【本章难点】数学期望与方差的概念计算方法;随机变量函数的数学期望的计算方法;协方差、相关系数、矩的概念、性质及计算方法 【学时分配】7-9学时 分布函数:) x F≤ =——全面描述随机变量X取值的统计规律。但是,在实际问题中 P X ) ( (x 分布函数的确定并不是一件容易的事,而且有时我们也不需要知道分布函数,只需知道随机变量的某些数字特征就够了。例如: 评价粮食产量,只关注平均产量; 研究水稻品种优劣,只关注每株平均粒数; 评价某班成绩,只关注平均分数、偏离程度; 评价射击水平,只关注平均命中环数、偏离程度。 描述变量的平均值的量——数学期望, 描述变量的离散程度的量——方差。 §4.1 数学期望 教学目的:使学生理解掌握随机变量的数学期望的实际意义及概念,会计算具体分布的数学期望; 使学生理解掌握随机变量函数的数学期望的计算及数学期望的性质。 教学重点、难点:数学期望的概念及其计算;随机变量函数的数学期望的计算及数学期望的性质。

教学过程: (一) 数学期望的概念 先看一个例子:一射手进行打靶练习,规定射入 区域2e 得2分, 射入区域1e 得1分,脱靶即射入 区域0e 得0分.设射手一次射击的得分数X 是一个 e 0 随机变量,而且X 的分布律为P{X=k}=k p ,k=0,1,2 现射击N 次,其中得0分0a 次,得1分1a 次,得2分2a 次,0a +1a +2a =N.则他射击N 次得分的总和为0a 0+ 1a 1+ 2a 2,他平均一次射击的得分数为 ∑==?+?+?2 210210k k N a k N a a a ,因为当N 充分大时, 频率k p 概率稳定值 ??→?N a k 。 所以当N 充分大时, 平均数∑=??→?2 k k k p x x 稳定值 。 显然,数值∑=2 k k k p x 完全由随机变量X 的概率分布确定,而与试验无关,它反映了平均数的大小。 定义: 1.离散型随机变量的数学期望:设离散型随机变量X 的分布律为{}k k P X x p ==,1,2,3k =…若级数1 k k k x p ∞ =∑绝对收敛,则称级数1 k k k x p ∞ =∑为随机变量X 的数学期望,记为()E X ,即()E X =1 k k k x p ∞ =∑。 2.连续型随机变量的数学期望:设连续型随机变量X 的密度函数为()f x ,若积分()xf x dx ∞ -∞ ?绝对 收敛,则称积分()xf x dx ∞-∞ ?的值为随机变量X 的数学期望,记为()E X 。即()E X =()xf x dx ∞ -∞ ?。 数学期望简称期望,又称为均值。 (二) 数学期望的计算 关键是:求出随机变量的分布律或者密度函数。 1、离散型——若 则()E X =1k k k x p ∞ =∑ (绝对收敛)

第四章 随机变量的数字特征试题答案

第四章随机变量的数字特征试题答案 一、 选择(每小题2分) 1、设随机变量X 服从参数为2的泊松分布,则下列结论中正确的是(D ) A.E (X )=0.5,D (X )=0.5?B.E (X )=0.5,D (X )=0.25 C.E (X )=2,D (X )=4?D.E (X )=2,D (X )=2 2 Y X -=,则34) A C 5A 6、)1= (C ) A .3 4?B .3 7C . 323?D .3 26 7、设随机变量X 服从参数为3的泊松分布,)3 1 ,8(~B Y ,X 与Y 相互独立,则 )43(--Y X D =(C ) A .-13? B .15 C .19? D .23 8、已知1)(=X D ,25)(=Y D ,XY ρ=0.4,则)(Y X D -=(B )

A .6? B .22 C .30? D .46 9、设)3 1 ,10(~B X ,则)(X E =(C ) A .31? B .1 C .3 10?D .10 10、设)3,1(~2N X ,则下列选项中,不成立的是(B ) A.E (X )=1? B.D (X )=3? C.P (X=1)=0? D.P (X<1)=0.5 11 A .C .12、XY ρ= (D 13x =(B) A . 14、(C ) A.-15、为(A .C .21)(,41)(== X D X E ?D .4 1 )(,21)(==X D X E 16、设二维随机变量(X ,Y )的分布律为

则)(XY E =(B ) A .9 1-?B .0 C .9 1?D .3 1 17、已知随机变量X 服从参数为2的泊松分布,则随机变量X 的方差为(D ) A 18,0.5),则A 19,则X A 20, 则21(B A C 22、设n X X X ,,,21 是来自总体),(2σμN 的样本,对任意的ε>0,样本均值X 所满足的切比雪夫不等式为(B ) A .{}2 2 εσεμn n X P ≥ <-?B .{} 22 1ε σεμn X P -≥<- C .{}2 2 1ε σεμn X P - ≤≥-?D .{}2 2 εσεμn n X P ≤ ≥-

随机变量的数字特征试题答案

第四章 随机变量的数字特征试题答案 一、选择(每小题2分) 1、设随机变量X 服从参数为2的泊松分布,则下列结论中正确的是(D ) A. E (X )=,D (X )=? B. E (X )=,D (X )= C. E (X )=2,D (X )=4? D. E (X )=2,D (X )=2 2、设随机变量X 与Y 相互独立,且X~N (1,4),Y~N (0,1),令Y X Z -=,则D (Z )=? (??C?) A. 1 ? B. 3 C. 5? D. 6? 3、已知D (X )=4,D (Y )=25,cov (X ,Y )=4,则XY ρ =(C ) A. 0.004? B. ? C. ? D. 4 4、设X ,Y 是任意随机变量,C 为常数,则下列各式中正确的是(?D ) A . D (X+Y )=D (X )+D (Y ) ?B . D (X+C )=D (X )+C C . D (X-Y )=D (X )-D (Y ) ?D . D (X-C )=D (X ) 5、设随机变量X 的分布函数为???? ???≥<≤-<=4, 14 2,12 2, 0)(x x x x x F ,则E(X)=(D ) A . 31 ?B . 21 C .2 3 ?D . 3 6、设随机变量X 与Y 相互独立,且)61,36(~B X ,)3 1 ,12(~B Y ,则)1(+-Y X D =(C ) A . 34 ? B . 37 C . 323 ? D . 3 26 7、设随机变量X 服从参数为3的泊松分布,)3 1 ,8(~B Y , X 与Y 相互独立,则)43(--Y X D =(C ) A . -13 ? B . 15 C . 19 ? D . 23 8、已知1)(=X D ,25)(=Y D ,XY ρ=,则)(Y X D -=(B ) A . 6 ?B . 22 C . 30 ?D . 46 9、设)3 1,10(~B X ,则)(X E =(C ) A . 31 ?B . 1 C . 3 10 ?D . 10 10、设)3,1(~2 N X ,则下列选项中,不成立的是(B ) A. E (X )=1? B. D (X )=3? C. P (X=1)=0? D. P (X<1)= 11、设)(X E ,)(Y E ,)(X D ,)(Y D 及),cov(Y X 均存在,则)(Y X D -=(C ) A . )(X D +)(Y D ?B . )(X D -)(Y D

实验一平稳随机过程的数字特征

实验一 平稳随机过程的数字特征 一、实验目的 1、加深理解平稳随机过程数字特征的概念 2、掌握平稳随机序列期望、自相关序列的求解 3、分析平稳随机过程数字特征的特点 二、实验设备 计算机、Matlab 软件 三、实验内容和步骤 设随机电报信号X(n)(-∞m 时, m k k e k m I m n X n X P λλ-∞ =∑==+022 )!2()(})()({

m k k e k m I m n X n X P λλ-∞ =+∑+==+0122 )!12()(})()({ m e I m n X n X E m R λ22)]()([)(-=+= 五、实验要求 1、写出求期望和自相关序列的步骤; 2、分析自相关序列的特点; 3、打印相关序列和相关系数的图形; 4、附上程序和必要的注解。 六、实验过程 input('王斌欢迎您') I=input('输入I 的值'); a=0.5; %a 的值为P{X(n)=+I} b=0.5; %b 的值为P{X(n)=-I} EX=I*a+(-I)*b %EX 为期望的输出值 xuehao=21; %学号为21 k=1/xuehao; Ex=I*0.5+(-I)*0.5; m=-64:1:64; Rx=I*I*exp(-2*k*abs(m)); Cx=Rx-Ex*Ex; Cx0=I*I*exp(-2*k*abs(0))-Ex*Ex; rx=Cx/Cx0; figure(1); subplot(211);stem(EX);title('期望') %输出图像 subplot(212);stem(m,Rx);title('自相关序列'); figure(2); stem(m,rx);title('相关系数'); 七、实验结果及分析

随机变量的数字特征(答案)

概率论与数理统计练习题 系 专业 班 姓名 学号 第四章 随机变量的数字特征(一) 一、选择题: 1.设随机变量X ,且()E X 存在,则()E X 是 [ B ] (A )X 的函数 (B )确定常数 (C )随机变量 (D )x 的函数 2.设X 的概率密度为910()9 00 x e x f x x -?≥?=??

平稳随机过程及其数字特征

平稳随机过程及其数字特征

平稳随机过程 粗略的说——随机过程的统计特征不随时间的推移而变化。一.严平稳随机过程 1. 定义设有随机过程{ X(t) , t ∈T},若对于任意n 和任意t1

因此:严平稳过程的二维数字特征仅是(时间差τ)的函数 综上所述:要按上述严平稳过程的定义来判断一个过程是否平稳?是很困难的。 a):一般在实用中,只要产生随机过程的主要物理条件,在时间 进程中不变化。则此过程就可以认为是平稳的。 例如:在电子管中由器件的颗粒效应引起的“散弹噪声”,由于产生此噪声的主要物理条件与时间无关,所以此噪声可以认为是平稳过程。 12121212 12 1 21212 2 2 2 (,)(,;)() (,)()()(,;)()()(0)(0)[()] X X X X X X X X X X X X X X R t t x x f x x dx dx R C t t x m x m f x x dx dx C R m C R m D X t τττττσ=?==??==?=?==∫∫∫∫

∞<)]([2 t X E b):另一方面,对有些非平稳过程,可以根据需要,如果它在所观测的时间段内是平稳的,就可以视作这一时间段上的平稳过程来处理。即在观测的有限时间段内,认为是平稳过程。 因此,工程中平稳过程的定义如下: 二、宽平稳过程1、定义 若二阶矩过程( )X(t) 满足: E[X(t)]=m x ←常数 R x (t 1,t 2)=R x (τ) ←只与时间间隔(τ=t 2-t 1)有关 则称过程X(t)为“宽平稳随机过程”(广义平稳过程)。 可见:一个均方值有限的严平稳过程,一定是宽平稳过程。反之:一个宽平稳过程,则不一定是严平稳过程。 c):一般在工程中,通常只在相关理论的范围内讨论过程的平稳问题。即:讨论与过程的一、二阶矩有关的问题。

随机变量的数字特征归纳

第四章 随机变量的数字特征 ㈠ 数学期望 表征随机变量取值的平均水平、“中心”位置或“集中”位置. 1、数学期望的定义 (1) 定义 离散型和连续型随机变量X 的数学期望定义为 {}?????==?∑∞ ∞ - d )( )()( , , 连续型离散型x x xf x X x X k k k P E 其中Σ表示对X 的一切可能值求和.对于离散型变量,若可能值个数无限,则要求级数绝对收敛;对于连续型变量,要求定义中的积分绝对收敛;否则认为数学期望不存在. ①常见的离散型随机变量的数学期望 1、离散型随机变量的数学期望 设离散型随机变量的概率分布为 ,若,则称级数为随 机变量 的数学期望(或称为均值),记为 , 即 2、两点分布的数学期望 设 服从0—1分布,则有 ,根据定义, 的数学期望为 . 3、二项分布的数学期望 设 服从以 为参数的二项分布, ,则 。 4、泊松分布的数学期望 设随机变量 服从参数为的泊松分布,即,从而有 。 ①常见的连续型随机变量的数学期望 1)均匀分布

设随机变量ξ服从均匀分布,ξ~U [a,b] (a0,- <μ<+ ) 则令得 ∴ E(ξ)=μ . 3)指数分布 设随机变量服从参数为的指数分布,的密度函数为 ,则. (2) 随机变量的函数的数学期望设)(x g y=为连续函数或分段连续函数,而X是任一随机变量,则随机变量) (X g Y=的数学期望可以通过随机变量X的概率分布直接来求,而不必先求出Y的概率分布再求其数学期望;对于二元函数) , (Y X g Z=,有类似的公式: (){} ? ? ? ? ?= = = ? ∑ ∞ ∞ . ; (连续型) 离散型 - d) ( ) ( ) ( ) ( x x f x g x X x g X g Y k k k P E E

随机过程的模拟与数字特征

实验二随机过程的模拟与数字特征 一、实验目的 1. 学习利用MATLAB模拟产生随机过程的方法。 2. 熟悉和掌握特征估计的基本方法及其MATLAB 实现。 二、实验原理 1.正态分布白噪声序列的产生 MATLAB提供了许多产生各种分布白噪声序列的函数,其中产生正态分布白噪声序列的函数为randn。 函数:randn 用法:x = randn(m,n) 功能:产生m×n 的标准正态分布随机数矩阵。 如果要产生服从N (,) 分布的随机序列,则可以由标准正态随机序列产生。如果X ~ N(0,1),则N (,)。 2.相关函数估计 MATLAB提供了函数xcorr用于自相关函数的估计。 函数:xcorr 用法:c= xcorr (x,y) c= xcorr (x)

c= xcorr (x,y ,'opition') c= xcorr (x, ,'opition') 功能:xcorr(x,y) 计算X (n ) 与Y (n)的互相关,xcorr(x)计算X (n )的自相关。 option 选项可以设定为: 'biased' 有偏估计。 'unbiased' 无偏估计。 'coeff' m = 0 时的相关函数值归一化为1。 'none' 不做归一化处理。 3.功率谱估计 对于平稳随机序列X(n),如果它的相关函数满足 (2.1) 那么它的功率谱定义为自相关函数R X(m)的傅里叶变换: (2.2) 功率谱表示随机信号频域的统计特性,有着重要的物理意义。我们实际所能得到的随机信号的长度总是有限的,用有限长度的信号所得的功率谱只是真实功率谱的估计,称为谱估计或谱分析。功率谱估计的方法有很多种,这里我们介绍基于傅里叶分析的两种通用谱估计方法。 (1)自相关法 先求自相关函数的估计X(m),然后对自相关函数做傅里叶变换 (2.3) 其中N 表示用于估计样本序列的样本个数。 (2)周期图法

第四章 随机变量的数字特征课后习题参考答案

第四章 随机变量的数字特征 1. 解:令A 表示一次检验就去调整设备的事件,设其概率为p ,T 表示每次检验发现的次品个数,易知(10,0.1)T B ~,且(4,)X B p ~。 得, 0010119 1010(){1}1{1}1(0.1)(0.9)(0.1)(0.9)0.2639p P A P T P T C C ==>=-≤=--=。 因为(4,)X B p ~,得()4 1.0556E X p =?=。 2. 解:1500 3000 2220 1500 ()()(3000)5001000150015001500x x E X xf x dx dx x dx +∞ -∞ -= =+-=+=?? ?。 3. 解:1 ()(2)0.400.320.30.2k k i E X x p ∞ == =-?+?+?=-∑; 2 21 (35)(35)170.450.3170.313.4k k i E X x p ∞ =+=+=?+?+?=∑ 22(35)3()513.4E X E X +=+=。 4.解:(1)0 ()(2)2()2 ()22(| )2x x x E Y E X E X xf x dx x e dx xe e dx +∞ +∞ +∞ --+∞ --∞ ==== =-+=???. (2)223300 1 1 33 ()()()|X x x x E Y E e e f x dx e dx e +∞ +∞ ----+∞ -∞ == = =-=??. 5.解:(1)3 33 1 1 1 ()10.420.230.42i i i ij i i j E X x p x p ? ==== ==?+?+?=∑∑∑. 3 3 3 1 1 1 ()10.300.410.30j j j ij j j i E Y y p y p ?======-?+?+?=∑∑∑. (2) 7 1 11 ()10.2(0.50.1)...0.50.10.1315i i i E Z z p ===-?+-?++?+?=-∑。 2 2 1 ()40.400.340.3 2.8 k k i E X x p ∞ ===?+?+?=∑

随机变量与数字特征练习题及答案

1 第8章 随机变量与数字特征 一、填空题 ⒈ 设随机变量X 的概率分布为 则a = . ⒉ 设X 服从区间[1,5]上的均匀分布,当5121<<

第四章随机变量的数字特征单元测试题

随机变量的数字特征章节测试题 一、选择题(本大题共15个小题,每小题2分,共30分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的) 1.已知随机变量X 满足D (X )=2,则D (3X +2)=( ) A .2 B .8 C .18 D .20 2.设服从二项分布X ~B (n ,p )的随机变量X 的均值与方差分别是15和45 4,则n 、p 的 值分别是( ) A .50,1 4 B .60,14 C .50,3 4 D .60,3 4 . 3.某次语文考试中考生的分数X ~N (90,100),则分数在70~110分的考生占总考生数的百分比是( ) A .68.26% B .95.44% C .99.74% D .31.74% 4.某市期末教学质量检测,甲、乙、丙三科考试成绩近似服从正态分布,则由如图曲线可得下列说法中正确的是( ) A.甲学科总体的方差最小 B.丙学科总体的均值最小 C.乙学科总体的方差及均值都居中 D.甲、乙、丙的总体的均值不相同 5.设随机变量X 和Y 独立同分布,若记随机变量,=-=+U X Y V X Y ,则随机变量U 与V 必然( ) A.不独立 B.独立 C.相关系数不为零 D.相关系数为零 6.若X 是离散型随机变量,P (X =x 1)=23,P (X =x 2)=13,且x 1<x 2.又已知E (X )=4 3,D (X ) =2 9 ,则x 1+x 2的值为( ) A.53 B.73 C.11 3 D .3 7.已知X 为随机变量,且E (X ), D (X )均存在,则下列式子不成立的是( ) .[()]() .[()]2() .[()]0.[()]() =+=-==A E E X E X B E X E X E X C E X E X D D E X E X 8.设随机变量X 服从[,]a b 上的均匀分布,若1 ()2,()3==E X D X ,则均匀分布中的常 数,a b 的值分别为( ) .1,3.1,2.2,3.2,2========A a b B a b C a b D a b

随机信号分析报告实验:随机过程的模拟与数字特征

实验二 随机过程的模拟与数字特征 实验目的 1. 学习利用MATLAB 模拟产生随机过程的方法。 2. 熟悉和掌握特征估计的基本方法及其MATLAB 实现。 实验原理 1.正态分布白噪声序列的产生 MATLAB 提供了许多产生各种分布白噪声序列的函数,其中产生正态分布白噪声序列的函数为randn 。 函数:randn 用法:x = randn(m,n) 功能:产生m ×n 的标准正态分布随机数矩阵。 如果要产生服从),(2 σμN 分布的随机序列,则可以由标准正态随机序列产生。如果 )1,0(~N X ,则),(~σμσμN X +。 2.相关函数估计 MATLAB 提供了函数xcorr 用于自相关函数的估计。 函数:xcorr 用法:c = xcorr(x,y) c = xcorr(x) c = xcorr(x,y,'opition') c = xcorr(x,'opition') 功能:xcorr(x,y)计算)(n X 与)(n Y 的互相关,xcorr(x)计算)(n X 的自相关。 option 选项可以设定为: 'biased' 有偏估计。 'unbiased' 无偏估计。 'coeff' m = 0时的相关函数值归一化为1。 'none' 不做归一化处理。 3.功率谱估计 对于平稳随机序列)(n X ,如果它的相关函数满足

∞<∑+∞ -∞ =m X m R )( (2.1) 那么它的功率谱定义为自相关函数)(m R X 的傅里叶变换: ∑+∞ -∞ =-= m jm X X e m R S ωω)()( (2.2) 功率谱表示随机信号频域的统计特性,有着重要的物理意义。我们实际所能得到的随机信号的长度总是有限的,用有限长度的信号所得的功率谱只是真实功率谱的估计,称为谱估计或谱分析。功率谱估计的方法有很多种,这里我们介绍基于傅里叶分析的两种通用谱估计方法。 (1)自相关法 先求自相关函数的估计)(?m R X ,然后对自相关函数做傅里叶变换 ∑---=-=1 ) 1()(?)(?N N m jm X X e m R S ωω (2.3) 其中N 表示用于估计样本序列的样本个数。 (2)周期图法 先对样本序列)(n x 做傅里叶变换 ∑-=-=1 )()(N n n j e n x X ωω (2.4) 其中10-≤≤N n ,则功率谱估计为 2)(1)(?ωωX N S = (2.5) MATLAB 函数periodogram 实现了周期图法的功率谱估计。 函数:periodogram 用法:[Pxx,w] = periodogram(x) [Pxx,w] = periodogram(x,window) [Pxx,w] = periodogram(x,window,nfft) [Pxx,f] = periodogram(x,window,nfft,fs) periodogram(...) 功能:实现周期图法的功率谱估计。其中: Pxx 为输出的功率谱估计值; f 为频率向量; w 为归一化的频率向量;

随机变量的数字特征历年真题数学

随机变量的数字特征历年真题 数学一: 1(87,2分) 已知连续型随机变量X 的概率密度为 1 22 1 )(-+-= x x e x f π 则EX = ,DX = 。 2(89,6分) 设随机变量X 与Y 独立,且X~N (1,2),Y~N (0,1),试求随机变量Z =2X -Y +3的概率密度函数。 3(90,2分) 已知随机变量X 服从参数为2的泊松分布,且胡机变量Z =3X -2,则EZ = 。 4(90,6分) 设二维随机变量(X ,Y )在区域D :0

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