4【单选题】设随机变量X服从正态分布N(θ,1),随机变量Y服从正态分布N(θ,4),则P(|X-θ|<1)____P(|Y-θ|<2)A 大于B 等于C 小于D 随θ不同而不确定
题目解答
答案
为了确定 $P(|X-\theta| < 1)$ 和 $P(|Y-\theta| < 2)$ 之间的关系,我们首先需要理解正态分布的性质。正态分布 $N(\mu, \sigma^2)$ 的概率密度函数为:
$f(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$
其中,$\mu$ 是均值,$\sigma^2$ 是方差,$\sigma$ 是标准差。
步骤1:计算 $P(|X-\theta| < 1)$
随机变量 $X$ 服从正态分布 $N(\theta, 1)$,即 $\mu = \theta$ 和 $\sigma = 1$。因此, $|X-\theta| < 1$ 可以重写为:
$-1 < X - \theta < 1$
这等价于:
$\frac{-1}{1} < \frac{X - \theta}{1} < \frac{1}{1}$
即:
$-1 < Z < 1$
其中 $Z = \frac{X - \theta}{1}$ 服从标准正态分布 $N(0, 1)$。因此, $P(|X-\theta| < 1)$ 为:
$P(|X-\theta| < 1) = P(-1 < Z < 1)$
步骤2:计算 $P(|Y-\theta| < 2)$
随机变量 $Y$ 服从正态分布 $N(\theta, 4)$,即 $\mu = \theta$ 和 $\sigma = 2$。因此, $|Y-\theta| < 2$ 可以重写为:
$-2 < Y - \theta < 2$
这等价于:
$\frac{-2}{2} < \frac{Y - \theta}{2} < \frac{2}{2}$
即:
$-1 < Z < 1$
其中 $Z = \frac{Y - \theta}{2}$ 服从标准正态分布 $N(0, 1)$。因此, $P(|Y-\theta| < 2)$ 为:
$P(|Y-\theta| < 2) = P(-1 < Z < 1)$
步骤3:比较 $P(|X-\theta| < 1)$ 和 $P(|Y-\theta| < 2)$
从上述计算中,我们可以看到:
$P(|X-\theta| < 1) = P(-1 < Z < 1)$
$P(|Y-\theta| < 2) = P(-1 < Z < 1)$
由于两个概率都等于 $P(-1 < Z < 1)$,因此:
$P(|X-\theta| < 1) = P(|Y-\theta| < 2)$
结论
正确答案是:
$\boxed{B}$
解析
本题考查正态分布的性质以及概率的计算。解题思路是将随机变量的取值范围进行标准化,然后根据标准正态分布的性质来计算概率,最后比较两个概率的大小。
步骤1:计算 $P(|X - \theta| < 1)$
已知随机变量 $X$ 服从正态分布 $N(\theta, 1)$,即均值 $\mu = \theta$,方差 $\sigma^2 = 1$,标准差 $\sigma = 1$。
对于不等式 $|X - \theta| < 1$,可变形为 $-1 < X - \theta < 1$。
将其标准化,即 $\frac{-1}{1} < \frac{X - \theta}{1} < \frac{1}{1}$,令 $Z = \frac{X - \theta}{1}$,则 $Z$ 服从标准正态分布 $N(0, 1)$。
所以 $P(|X - \theta| < 1) = P(-1 < Z < 1)$。
步骤2:计算 $P(|Y - \theta| < 2)$
已知随机变量 $Y$ 服从正态分布 $N(\theta, 4)$,即均值 $\mu = \theta$,方差 $\sigma^2 = 4$,标准差 $\sigma = 2$。
对于不等式 $|Y - \theta| < 2$,可变形为 $-2 < Y - \theta < 2$。
将其标准化,即 $\frac{-2}{2} < \frac{Y - \theta}{2} < \frac{2}{2}$,令 $Z = \frac{Y - \theta}{2}$,则 $Z$ 服从标准正态分布 $N(0, 1)$。
所以 $P(|Y - \theta| < 2) = P(-1 < Z < 1)$。
步骤3:比较 $P(|X - \theta| < 1)$ 和 $P(|Y - \theta| < 2)$
由步骤1和步骤2可知,$P(|X - \theta| < 1) = P(-1 < Z < 1)$,$P(|Y - \theta| < 2) = P(-1 < Z < 1)$。
因为两个概率都等于 $P(-1 < Z < 1)$,所以 $P(|X - \theta| < 1) = P(|Y - \theta| < 2)$。