切比雪夫不等式專題習題解析

切比雪夫不等式專題習題解析

前言

本文為概率論習題集專欄的切比雪夫不等式專題習題解析,針對習題篇中的10道題目提供詳細解答。希望通過這些解析幫助大家深入理解切比雪夫不等式的應用和意義。

一、基礎概念題解析

習題1解析:

  1. 錯誤。切比雪夫不等式適用于任何具有有限方差的隨機變量,包括離散型和連續型隨機變量。它只要求隨機變量的期望和方差存在有限值。

  2. 錯誤。切比雪夫不等式給出的是概率的上界: P ( ∣ X ? E ( X ) ∣ ≥ ε ) ≤ D ( X ) ε 2 P(|X-E(X)| \geq \varepsilon) \leq \frac{D(X)}{\varepsilon^2} P(X?E(X)ε)ε2D(X)?,或等價地,給出概率的下界: P ( ∣ X ? E ( X ) ∣ < ε ) ≥ 1 ? D ( X ) ε 2 P(|X-E(X)| < \varepsilon) \geq 1-\frac{D(X)}{\varepsilon^2} P(X?E(X)<ε)1?ε2D(X)?

  3. 正確。由切比雪夫不等式, P ( ∣ X ? E ( X ) ∣ ≥ 2 σ ) ≤ D ( X ) ( 2 σ ) 2 = σ 2 4 σ 2 = 1 4 = 0.25 P(|X-E(X)| \geq 2\sigma) \leq \frac{D(X)}{(2\sigma)^2} = \frac{\sigma^2}{4\sigma^2} = \frac{1}{4} = 0.25 P(X?E(X)2σ)(2σ)2D(X)?=4σ2σ2?=41?=0.25

  4. 正確。當 D ( X ) → 0 D(X) \to 0 D(X)0時,由切比雪夫不等式,對于任意 ε > 0 \varepsilon > 0 ε>0 P ( ∣ X ? E ( X ) ∣ ≥ ε ) ≤ D ( X ) ε 2 → 0 P(|X-E(X)| \geq \varepsilon) \leq \frac{D(X)}{\varepsilon^2} \to 0 P(X?E(X)ε)ε2D(X)?0,即 P ( ∣ X ? E ( X ) ∣ < ε ) → 1 P(|X-E(X)| < \varepsilon) \to 1 P(X?E(X)<ε)1。這意味著隨機變量X幾乎必然等于其期望值。

習題2解析:

  1. P ( ∣ X ? 10 ∣ ≥ 6 ) ≤ D ( X ) 6 2 = 9 36 = 0.25 P(|X-10| \geq 6) \leq \frac{D(X)}{6^2} = \frac{9}{36} = 0.25 P(X?10∣6)62D(X)?=369?=0.25

  2. P ( 7 ≤ X ≤ 13 ) = P ( ∣ X ? 10 ∣ < 3 ) ≥ 1 ? D ( X ) 3 2 = 1 ? 9 9 = 0 P(7 \leq X \leq 13) = P(|X-10| < 3) \geq 1-\frac{D(X)}{3^2} = 1-\frac{9}{9} = 0 P(7X13)=P(X?10∣<3)1?32D(X)?=1?99?=0

    這里得到的下界為0,實際上不具有信息量。這表明切比雪夫不等式在某些情況下可能不夠緊。實際上,正確的計算應該是:

    P ( 7 ≤ X ≤ 13 ) = P ( ∣ X ? 10 ∣ ≤ 3 ) ≥ 1 ? D ( X ) 3 2 = 1 ? 9 9 = 0 P(7 \leq X \leq 13) = P(|X-10| \leq 3) \geq 1-\frac{D(X)}{3^2} = 1-\frac{9}{9} = 0 P(7X13)=P(X?10∣3)1?32D(X)?=1?99?=0

    由于此處邊界情況( ∣ X ? 10 ∣ = 3 |X-10| = 3 X?10∣=3)的概率通常為0(對連續變量),所以也可以寫成:

    P ( 7 < X < 13 ) = P ( ∣ X ? 10 ∣ < 3 ) ≥ 1 ? 9 9 = 0 P(7 < X < 13) = P(|X-10| < 3) \geq 1-\frac{9}{9} = 0 P(7<X<13)=P(X?10∣<3)1?99?=0

  3. P ( ∣ X ? 10 ∣ ≥ 3 ) ≤ D ( X ) 3 2 = 9 9 = 1 P(|X-10| \geq 3) \leq \frac{D(X)}{3^2} = \frac{9}{9} = 1 P(X?10∣3)32D(X)?=99?=1

    這個上界為1,顯然不夠緊,因為任何概率都不會超過1。

二、計算應用題解析

習題3解析:

  1. 壽命在700小時到1300小時之間的燈泡比例:

    P ( 700 ≤ X ≤ 1300 ) = P ( ∣ X ? 1000 ∣ ≤ 300 ) ≥ 1 ? D ( X ) 30 0 2 = 1 ? 90000 90000 = 0 P(700 \leq X \leq 1300) = P(|X-1000| \leq 300) \geq 1-\frac{D(X)}{300^2} = 1-\frac{90000}{90000} = 0 P(700X1300)=P(X?1000∣300)1?3002

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