kaoyan1basic 概率论与数理统计 第18题

教材习题

📝 题目

### 【强化篇】第18题(选择题) 18.设随机变量 $X, Y$ 独立同分布于参数为 1 的指数分布,令 $Z=\max \{X, Y\}, W=\min \{X, Y\}$ ,则 $Z$ 与 $W$ 的相关系数为( )。 (A)$\displaystyle \frac{\sqrt{2}}{2}$ (B)$\displaystyle \frac{\sqrt{3}}{3}$ (C)$\displaystyle \frac{\sqrt{5}}{5}$ (D) 1

💡 答案解析

**答案**:C **解析**:步骤1:$X,Y\sim Exp(1)$,密度$f(x)=e^{-x}$,$x>0$。 步骤2:$Z=\max\{X,Y\}$,$W=\min\{X,Y\}$。$Z$的分布函数$F_Z(z)=(1-e^{-z})^2$,密度$f_Z(z)=2e^{-z}(1-e^{-z})$;$W$的分布函数$F_W(w)=1-e^{-2w}$,密度$f_W(w)=2e^{-2w}$。 步骤3:$\displaystyle E(Z)=\int_0^\infty z\cdot2e^{-z}(1-e^{-z})dz=2\int_0^\infty ze^{-z}dz-2\int_0^\infty ze^{-2z}dz=2\cdot1-2\cdot\frac{1}{4}=2-\frac{1}{2}=\frac{3}{2}$。$\displaystyle E(W)=\int_0^\infty w\cdot2e^{-2w}dw=\frac{1}{2}$。 步骤4:$\displaystyle E(Z^2)=\int_0^\infty z^2\cdot2e^{-z}(1-e^{-z})dz=2\cdot2!-2\cdot\frac{2!}{2^3}=4-\frac{1}{2}=\frac{7}{2}$,$\displaystyle D(Z)=\frac{7}{2}-\left(\frac{3}{2}\right)^2=\frac{7}{2}-\frac{9}{4}=\frac{5}{4}$。$\displaystyle E(W^2)=\int_0^\infty w^2\cdot2e^{-2w}dw=\frac{2!}{2^2}=\frac{1}{2}$,$\displaystyle D(W)=\frac{1}{2}-\left(\frac{1}{2}\right)^2=\frac{1}{4}$。 步骤5:$E(ZW)=E(XY)=E(X)E(Y)=1\cdot1=1$(因为$ZW=XY$)。$\displaystyle \text{Cov}(Z,W)=E(ZW)-E(Z)E(W)=1-\frac{3}{2}\cdot\frac{1}{2}=1-\frac{3}{4}=\frac{1}{4}$。 步骤6:$\displaystyle \rho_{ZW}=\frac{\text{Cov}(Z,W)}{\sqrt{D(Z)D(W)}}=\frac{1/4}{\sqrt{(5/4)\cdot(1/4)}}=\frac{1/4}{\sqrt{5}/4}=\frac{1}{\sqrt{5}}=\frac{\sqrt{5}}{5}$。 **难度**:★★★☆☆

📋 详细解题步骤

步骤 1/6
目标:确定随机变量的分布
X,Y独立同分布于参数为1的指数分布,密度函数f(x)=e^{-x},x>0。Z=max{X,Y},W=min{X,Y}。
公式:f(x)=e^{-x}, x>0
提示:指数分布参数λ=1,均值为1/λ=1。
步骤 2/6
目标:求Z和W的分布函数与密度函数
Z的分布函数F_Z(z)=P(Z≤z)=P(X≤z,Y≤z)=(1-e^{-z})^2,密度f_Z(z)=2e^{-z}(1-e^{-z})。W的分布函数F_W(w)=1-P(W>w)=1-P(X>w,Y>w)=1-e^{-2w},密度f_W(w)=2e^{-2w}。
公式:F_Z(z)=(1-e^{-z})^2, f_Z(z)=2e^{-z}(1-e^{-z}); F_W(w)=1-e^{-2w}, f_W(w)=2e^{-2w}
提示:max和min的分布函数公式:F_max(z)=[F(z)]^n,F_min(w)=1-[1-F(w)]^n。
步骤 3/6
目标:计算E(Z)和E(W)
E(Z)=∫_0^∞ z·2e^{-z}(1-e^{-z})dz=2∫_0^∞ ze^{-z}dz-2∫_0^∞ ze^{-2z}dz=2·1-2·(1/4)=2-1/2=3/2。E(W)=∫_0^∞ w·2e^{-2w}dw=1/2。
公式:∫_0^∞ x e^{-ax}dx = 1/a^2
提示:利用伽马函数或分部积分计算指数分布的矩。
步骤 4/6
目标:计算E(Z^2)、D(Z)、E(W^2)、D(W)
E(Z^2)=∫_0^∞ z^2·2e^{-z}(1-e^{-z})dz=2·2! - 2·(2!/2^3)=4-1/2=7/2,D(Z)=7/2 - (3/2)^2=5/4。E(W^2)=∫_0^∞ w^2·2e^{-2w}dw=2!/2^2=1/2,D(W)=1/2 - (1/2)^2=1/4。
公式:∫_0^∞ x^n e^{-ax}dx = n!/a^{n+1}
提示:注意指数分布二阶矩公式。
步骤 5/6
目标:计算协方差Cov(Z,W)
由于ZW=XY,且X,Y独立,E(ZW)=E(XY)=E(X)E(Y)=1·1=1。Cov(Z,W)=E(ZW)-E(Z)E(W)=1 - (3/2)*(1/2)=1-3/4=1/4。
公式:Cov(Z,W)=E(ZW)-E(Z)E(W)
提示:注意ZW=XY的推导:max和min的乘积等于两变量乘积。
步骤 6/6
目标:计算相关系数ρ
ρ = Cov(Z,W)/√(D(Z)D(W)) = (1/4)/√((5/4)*(1/4)) = (1/4)/(√5/4)=1/√5=√5/5。
公式:ρ = Cov/√(D(Z)D(W))
提示:化简时注意分母开方。

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