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19概率与统计★★★★☆
为了监控某种零件的一条生产线的生产过程,检验员每天从该生产线上随机抽取 1616 个零件,并测量其尺寸(单位:cm\mathrm{cm}). 根据长期生产经验,可以认为这条生产线正常状态下生产的零件的尺寸服从正态分布 N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2).
(1) 假设生产状态正常,记 XX 表示一天内抽取的 1616 个零件中其尺寸在 (μ−3σ,μ+3σ)(\mu-3\sigma,\mu+3\sigma) 之外的零件数,求 P(X≥1)P(X\ge1) 及 XX 的数学期望; (2) 一天内抽检零件中,如果出现了尺寸在 (μ−3σ,μ+3σ)(\mu-3\sigma,\mu+3\sigma) 之外的零件,就认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况,需对当天的生产过程进行检查.
(i) 试说明上述监控生产过程方法的合理性; (ii) 下面是检验员在一天内抽取的 1616 个零件的尺寸:
{
9.959.9510.1210.129.969.969.969.9610.0110.019.929.929.989.9810.0410.04
10.2610.269.919.9110.1310.1310.0210.029.229.2210.0410.0410.0510.059.959.95
}
经计算得 xˉ=116∑i=116xi=9.97\bar x=\dfrac1{16}\sum_{i=1}^{16}x_i=9.97, s=116∑i=116(xi−xˉ)2=116(∑i=116xi2−16xˉ2)≈0.212s=\sqrt{\dfrac1{16}\sum_{i=1}^{16}(x_i-\bar x)^2} =\sqrt{\dfrac1{16}\left(\sum_{i=1}^{16}x_i^2-16\bar x^2\right)}\approx0.212, 其中 xix_i 为抽取的第 ii 个零件的尺寸,i=1i=1,22,…\dots,1616.
用样本平均数作为 μ\mu 的估计值,用样本标准差 ss 作为 σ\sigma 的估计值,利用估计值判断是否需对当天的生产过程进行检查?剔除 (μ^−3σ^,μ^+3σ^)(\hat\mu-3\hat\sigma,\hat\mu+3\hat\sigma) 之外的数据,用剩下的数据估计 μ\mu 和 σ\sigma(精确到 0.010.01).
附:若随机变量 ZZ 服从正态分布 N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2),则 P(μ−3σ<Z<μ+3σ)=0.9974P(\mu-3\sigma<Z<\mu+3\sigma)=0.9974,0.997416≈0.95920.9974^{16}\approx0.9592,0.008≈0.09\sqrt{0.008}\approx0.09.

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19概率与统计★★★★☆
为了监控某种零件的一条生产线的生产过程,检验员每隔 30 min30 \mathrm{~min} 从该生产线上随机抽取一个零件,并测量其尺寸(单位:cm\mathrm{cm}). 下面是检验员在一天内依次抽取的 1616 个零件的尺寸:
抽取次序1122334455667788
经计算得 xˉ=116∑i=116xi=9.97\bar x=\dfrac{1}{16}\sum_{i=1}^{16}x_i=9.97,s=116∑i=116(xi−xˉ)2=116(∑i=116xi2−16xˉ2)≈0.212s=\sqrt{\dfrac{1}{16}\sum_{i=1}^{16}(x_i-\bar x)^2}=\sqrt{\dfrac{1}{16}\left(\sum_{i=1}^{16}x_i^2-16\bar x^2\right)}\approx0.212,∑i=116(i−8.5)2≈18.439\sqrt{\sum_{i=1}^{16}(i-8.5)^2}\approx18.439,∑i=116(xi−xˉ)(i−8.5)=−2.78\sum_{i=1}^{16}(x_i-\bar x)(i-8.5)=-2.78,其中 xix_i 为抽取的第 ii 个零件的尺寸,i=1i=1,22,…\dots,1616.
(1) 求 (xi,i)(x_i,i)(i=1i=1,22,…\dots,1616)的相关系数 rr,并回答是否可以认为这一天生产的零件尺寸不随生产过程的进行而系统地变大或变小(若 ∣r∣<0.25|r|<0.25,则可以认为零件的尺寸不随生产过程的进行而系统地变大或变小); (2) 一天内抽检零件中,如果出现了尺寸在 (xˉ−3s,xˉ+3s)(\bar x-3s,\bar x+3s) 之外的零件,就认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况,需对当天的生产过程进行检查.
(i) 从这一天抽检的结果看,是否需对当天的生产过程进行检查? (ii) 在 (xˉ−3s,xˉ+3s)(\bar x-3s,\bar x+3s) 之外的数据称为离群值,试剔除离群值,估计这条生产线当天生产的零件尺寸的均值与标准差(精确到 0.010.01).
附:样本 (xi,yi)(x_i,y_i)(i=1i=1,22,…\dots,nn)的相关系数 r=∑i=1n(xi−xˉ)(yi−yˉ)∑i=1n(xi−xˉ)2∑i=1n(yi−yˉ)2r=\dfrac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar x)^2\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bar y)^2}},0.008≈0.09\sqrt{0.008}\approx0.09.

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19概率与统计★★★★☆
一个袋中有若干个大小相同的黑球、白球和红球. 已知从袋中任意摸出 1 个球,得到黑球的概率是 25\frac{2}{5};从袋中任意摸出 2 个球,至少得到 1 个白球的概率是 79\frac{7}{9}.
(1) 若袋中共有 10 个球,
(i) 求白球的个数; (ii) 从袋中任意摸出 3 个球,记得到白球的个数为 ξ\xi,求随机变量 ξ\xi 的数学期望 E(ξ)E(\xi). (2) 求证:从袋中任意摸出 2 个球,至少得到 1 个黑球的概率不大于 710\frac{7}{10},并指出袋中哪种颜色的球个数最少.
\begin{solution} \begin{enumerate} \item \begin{enumerate} \item 设白球有 ww 个.两球中没有白球的概率为 1−79=291-\frac79=\frac29,故
C10−w2C102=29\frac{\mathrm C_{10-w}^{2}}{\mathrm C_{10}^{2}}=\frac29
于是 (10−w)(9−w)=20(10-w)(9-w)=20,解得 w=5w=5 或 w=14w=14.由 0⩽w⩽100\leqslant w\leqslant10,得白球有 55 个. \item 设第 ii 次摸到白球的指示变量为 IiI_i,则 ξ=I1+I2+I3\xi=I_1+I_2+I_3.每次摸球得到白球的概率为 510\frac5{10},所以由数学期望的线性性质,
E(ξ)=E(I1)+E(I2)+E(I3)=3×510=32E(\xi)=E(I_1)+E(I_2)+E(I_3)=3\times\frac5{10}=\frac32
\end{enumerate} \item 设袋中共有 NN 个球,黑、白、红球数分别为 KK,WW,RR.由 KN=25\frac KN=\frac25,可设 N=5mN=5m,K=2mK=2m,其中 mm 为正整数.两球中没有白球的概率为 29\frac29.令非白球数 X=K+R=N−WX=K+R=N-W,则
CX2C5m2=29,即X(X−1)=10m(5m−1)9\frac{\mathrm C_{X}^{2}}{\mathrm C_{5m}^{2}}=\frac29, \qquad\text{即}\qquad X(X-1)=\frac{10m(5m-1)}9
两球中至少有一个黑球的概率为
1−C3m2C5m21-\frac{\mathrm C_{3m}^{2}}{\mathrm C_{5m}^{2}}
又因为 m⩾1m\geqslant1,
C3m2C5m2⩾310⟺30m(3m−1)⩾15m(5m−1)\frac{\mathrm C_{3m}^{2}}{\mathrm C_{5m}^{2}}\geqslant\frac3{10} \quad\Longleftrightarrow\quad 30m(3m-1)\geqslant15m(5m-1)
而右边移到左边后为 15m(m−1)⩾015m(m-1)\geqslant0.因此至少得到一个黑球的概率不大于 710\frac7{10}.
还需比较三种球的个数.若 X⩾7m2X\geqslant\frac{7m}{2},则
X(X−1)⩾7m2(7m2−1)>10m(5m−1)9X(X-1)\geqslant\frac{7m}{2}\left(\frac{7m}{2}-1\right)>\frac{10m(5m-1)}9
因为两边之差为 m(241m−86)36>0\frac{m(241m-86)}{36}>0,这与上面的等式矛盾.因此 X<7m2X<\frac{7m}{2}.于是 R=X−2m<3m2<2m=KR=X-2m<\frac{3m}{2}<2m=K,并且 W−R=7m−2X>0W-R=7m-2X>0.所以红球数同时少于黑球数和白球数,红球最少. \end{enumerate} \end{solution}

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