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概率论与数理统计
第四篇 随机变量的数字特征
数学期望应用举例
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2025-12-10 12:13
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数学期望应用举例
## 数学期望应用举例 `例` 有两个相互独立工作的电子装置,它们的寿命(以小时计)$X_k(k=1$ , 2)服从同一指数分布,其概率密度为 $$ f(x)=\left\{\begin{array}{ll} \frac{1}{\theta} \mathrm{e}^{-x / \theta}, & x>0, \\ 0, & x \leqslant 0, \end{array} \quad \theta>0 .\right. $$ 若将这两个电子装置串联连接组成整机,求整机寿命(以小时计)$N$ 的数学期望. 解 $X_k(k=1,2)$ 的分布函数为 $$ F(x)= \begin{cases}1-\mathrm{e}^{-x / \theta}, & x>0, \\ 0, & x \leqslant 0 .\end{cases} $$ 由 [最小值分布](https://kb.kmath.cn/kbase/detail.aspx?id=2556) $N=\min \left\{X_1, X_2\right\}$ 的分布函数为 $$ F_{\min }(x)=1-[1-F(x)]^2= \begin{cases}1-\mathrm{e}^{-2 x / \theta}, & x>0 \\ 0, & x \leqslant 0\end{cases} $$ 因而 $N$ 的概率密度为 $$ f_{\min }(x)= \begin{cases}\frac{2}{\theta} \mathrm{e}^{-2 x / \theta}, & x>0, \\ 0, & x \leqslant 0 .\end{cases} $$ 于是 $N$ 的数学期望为 $$ E(N)=\int_{-\infty}^{\infty} x f_{\min }(x) \mathrm{d} x=\int_0^{\infty} \frac{2 x}{\theta} \mathrm{e}^{-2 x / \theta} \mathrm{d} x=\frac{\theta}{2} . $$ `例` 某商店对某种家用电器的销售采用先使用后付款的方式.记使用寿命为 $X$(以年计),规定: $$ \begin{aligned} & X \leqslant 1, \text { 一台付款 } 1500 \text { 元; } \\ & 1<X \leqslant 2, \text { 一台付款 } 2000 \text { 元; } \end{aligned} $$ $$ \begin{aligned} & 2<X \leqslant 3, \text { 一台付款 } 2500 \text { 元; } \\ & X>3, \text { 一台付款 } 3000 \text { 元. } \end{aligned} $$ 设寿命 $X$ 服从指数分布,概率密度为 $$ f(x)= \begin{cases}\frac{1}{10} \mathrm{e}^{-x / 10}, & x>0 \\ 0, & x \leqslant 0\end{cases} $$ 试求该商店一台这种家用电器收费 $Y$ 的数学期望. 解 先求出寿命 $X$ 落在各个时间区间的概率.即有 $$ \begin{gathered} P\{X \leqslant 1\}=\int_0^1 \frac{1}{10} \mathrm{e}^{-x / 10} \mathrm{~d} x=1-\mathrm{e}^{-0.1}=0.0952, \\ P\{1<X \leqslant 2\}=\int_1^2 \frac{1}{10} \mathrm{e}^{-x / 10} \mathrm{~d} x=\mathrm{e}^{-0.1}-\mathrm{e}^{-0.2}=0.0861, \\ P\{2<X \leqslant 3\}=\int_2^3 \frac{1}{10} \mathrm{e}^{-x / 10} \mathrm{~d} x=\mathrm{e}^{-0.2}-\mathrm{e}^{-0.3}=0.0779, \\ P\{X>3\}=\int_3^{\infty} \frac{1}{10} \mathrm{e}^{-x / 10} \mathrm{~d} x=\mathrm{e}^{-0.3}=0.7408 . \end{gathered} $$ 一台家用电器收费 $Y$ 的分布律为  得 $E(Y)=2732.15$ ,即平均一台收费 2732.15元. `例` 在一个人数很多的团体中普查某种疾病,为此要抽验 $N$ 个人的血,可以用两种方法进行。(i)将每个人的血分别去验,这就需验 $N$ 次。(ii)按 $k$ 个人一组进行分组,把
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