例题 01 已知一个取值的概率
题目
若随机变量X服从两点分布,,则( )
A.0.5 B.0.57 C.0.67 D.0.77
答案与解析
解析
事件 与 互斥且完整,故 ,选C。两种记录值不代表两种事件等概率,A的0.5没有根据;B、D也不满足概率和1。
本题结论
C,0.67。
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把一个事件发生记为1,否则记为0,就把复杂样本空间压缩成一个“是否”的数值记录。底层结果可以很多,记录值只有两个。
给事件 A 定义 IA=1 当且仅当 A 发生,否则 IA=0。两分支必须分别是发生与不发生,不能把同一条件写在两行。因为每个结果恰属于 A 或其对立事件之一,赋值单值且覆盖全空间。设 p=P(A),则
| IA | 0 | 1 |
|---|---|---|
| 概率 | 1−p | p |
这叫0—1分布、伯努利分布,本页也称两点分布。0≤p≤1;内点两值均正概率,端点退化成常量。成功事件可包含多个样本点,不要求整个试验只有两个结果;0和1只是记录标签,不表示等概率。
若 X 取不同实数 u,v,令 I=1 表示 X=v,则 X=u+(v−u)I,反过来 I=(X−u)/(v−u)。除法要求 u=v。原变量未必取0、1,不能未经变换就如此称呼;若 u=v,本身就是常量。
E(I)=0(1−p)+1p=p,且每次都有 I2=I,故 E(I2)=p,D(I)=p−p2=p(1−p)。也可按偏差算 p2(1−p)+(1−p)2p=p(1−p)。
p(1−p)=41−(p−21)2.
所以在固定0、1尺度下,越靠近 1/2 波动越大,最大方差 1/4 在 p=1/2 达到;端点方差0。一般二值变量满足
E(X)=u+(v−u)p,D(X)=(v−u)2p(1−p).
u=v 时方差仍为0,但不再有两个不同值。不同尺度不能只比较 p。总个数可写成指标之和,E(∑Ii)=∑P(Ai) 无需独立;方差求和则要核交叉项。
先写明哪件事记1。若 p 放在0下面,则取1概率为 1−p,不是 p。已有一项用补集,含参先解概率和1,再核每项非负。一般允许端点,只有明确要求两种值都有正概率时才限制为内点。
题目
若随机变量X服从两点分布,P(X=1)=0.33,则P(X=0)=( )
A.0.5 B.0.57 C.0.67 D.0.77
解析
事件 X=0 与 X=1 互斥且完整,故 P(X=0)=1−0.33=0.67,选C。两种记录值不代表两种事件等概率,A的0.5没有根据;B、D也不满足概率和1。
本题结论
C,0.67。
题目
已知随机变量X服从两点分布,且P(X=0)=2a2,P(X=1)=a,那么 a= ______。
解析
由归一得 2a2+a=1,即 (2a−1)(a+1)=0。候选为 a=1/2 或 −1。由于 a 本身是概率,须非负,排除 −1;代入 a=1/2 得两个概率都 1/2,合法。
一般概率可以等于0,本题的正值是方程与非负共同筛出的,不是从“两点”一词擅加严格正。
本题结论
a=1/2。
同在 [0,1/2],概率增大则方差增大;同在 [1/2,1],概率增大则方差减小;跨越两侧时比到 1/2 的距离。也可作差
p1(1−p1)−p2(1−p2)=(p1−p2)[1−(p1+p2)].
逐一判两因子符号,并检查严格不等式是否因端点或对称而变成等号。
题目
已知随机变量ξi服从两点分布,且P(ξi=1)=pi(i=1,2),若21<p1<p2<1,则下列判断正确的是( )
A.E(ξ2)<D(ξ2) B.E(ξ1)>E(ξ2)
C.E(ξ1)<D(ξ1) D.D(ξ1)>D(ξ2)
解析
均值分别为 p1,p2,所以 E(ξ1)<E(ξ2),B错误。对每个 i,pi>0 且 1−pi<1,故 E(ξi)=pi>pi(1−pi)=D(ξi),A、C错误。
方差之差为 (p1−p2)[1−(p1+p2)],两个因子均负,所以差正,D正确。题给两者都大于 1/2 是关键,不能仅凭 p1<p2 在任意区间推出这一方差顺序。
本题结论
D。
把多次结果加成计数后,取值通常不止0、1。只有固定次数、同概率、相互独立等条件齐全,才得到二项模型。四次成功计数的完整题说明其均值与方差如何由四个指标相加得到,以及线性变换不能直接当作新的成功次数。
事件可能由许多样本点组成,两个取值不必等概率。一般二值 u,v 先规范为指标,反向公式不可除0;成功概率在0或1时是合法退化模型,不制造两个正概率值。