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题目

3.设X_(1),...,X_(6)为总体Xsim N(0,1)的一个样本,且cY服从chi^2分布,这里,Y=(X_(1)+X_(2)+X_(3))^2+(X_(4)+X_(5)+X_(6))^2,则c=_____.(答案用分数表示)

3.设$X_{1},\cdots,X_{6}$为总体$X\sim N(0,1)$的一个样本,且cY服从$\chi^{2}$分布,这里,$Y=(X_{1}+X_{2}+X_{3})^{2}+(X_{4}+X_{5}+X_{6})^{2}$,则c=_____.(答案用分数表示)

题目解答

答案

根据题目给出的条件,我们需要确定常数 $c$ 的值,使得 $cY$ 服从 $\chi^2$ 分布。

已知 $X_1, \cdots, X_6$ 为总体 $X \sim N(0,1)$ 的一个样本,这意味着 $X_1, X_2, \cdots, X_6$ 是相互独立且都服从标准正态分布 $N(0,1)$ 的随机变量。

给定的表达式为:
$Y = (X_1 + X_2 + X_3)^2 + (X_4 + X_5 + X_6)^2$

第一步:分析 $X_1 + X_2 + X_3$ 的分布
令 $U = X_1 + X_2 + X_3$。
因为 $X_1, X_2, X_3$ 相互独立且服从 $N(0,1)$,根据正态分布的可加性,它们的和 $U$ 也服从正态分布。
其期望为:$E(U) = E(X_1) + E(X_2) + E(X_3) = 0 + 0 + 0 = 0$
其方差为:$D(U) = D(X_1) + D(X_2) + D(X_3) = 1 + 1 + 1 = 3$
因此,$U \sim N(0, 3)$。

第二步:分析 $X_4 + X_5 + X_6$ 的分布
同理,令 $V = X_4 + X_5 + X_6$。
$V$ 也服从正态分布,其期望为 $0$,方差为 $3$。
因此,$V \sim N(0, 3)$。

第三步:标准化并构造 $\chi^2$ 分布
由于 $U \sim N(0, 3)$,将其标准化得到 $\frac{U}{\sqrt{3}} \sim N(0, 1)$。
同理,$\frac{V}{\sqrt{3}} \sim N(0, 1)$。

根据 $\chi^2$ 分布的定义,独立标准正态分布随机变量的平方和服从 $\chi^2$ 分布。
因此,$\left(\frac{U}{\sqrt{3}}\right)^2 \sim \chi^2(1)$,且 $\left(\frac{V}{\sqrt{3}}\right)^2 \sim \chi^2(1)$。

因为 $X_1, \cdots, X_6$ 相互独立,所以 $U$ 和 $V$ 也相互独立。
两个独立的 $\chi^2(1)$ 分布变量之和服从自由度为 $2$ 的 $\chi^2$ 分布,即:
$\left(\frac{U}{\sqrt{3}}\right)^2 + \left(\frac{V}{\sqrt{3}}\right)^2 \sim \chi^2(2)$

第四步:求解 $c$
将上述表达式展开:
$\frac{U^2}{3} + \frac{V^2}{3} \sim \chi^2(2)$
$\frac{1}{3}(U^2 + V^2) \sim \chi^2(2)$

已知 $Y = U^2 + V^2 = (X_1 + X_2 + X_3)^2 + (X_4 + X_5 + X_6)^2$,代入上式得:
$\frac{1}{3}Y \sim \chi^2(2)$

题目要求 $cY$ 服从 $\chi^2$ 分布,对比可知 $c = \frac{1}{3}$。

结论:
$c = \frac{1}{3}$

解析

本题考查正态分布的性质、$\chi^{2}$分布的定义及性质。解题的关键思路是先根据正态分布的可加性求出$X_1 + X_2 + X_3$与$X_4 + X_5 + X_6$的分布,再将其标准化,利用$\chi^{2}$分布的定义构造出符合要求的$\chi^{2}$分布,最后通过对比得出常数$c$的值。

  1. 分析$X_1 + X_2 + X_3$的分布:
    令$U = X_1 + X_2 + X_3$。
    因为$X_1, X_2, X_3$相互独立且服从$N(0,1)$,根据正态分布的可加性,相互独立的正态分布随机变量之和仍服从正态分布。
    对于期望,根据期望的线性性质$E(aX + bY)=aE(X)+bE(Y)$(这里$a = b = 1$),可得$E(U) = E(X_1) + E(X_2) + E(X_3) = 0 + 0 + 0 = 0$。
    对于方差,根据方差的性质,当随机变量相互独立时,$D(aX + bY)=a^2D(X)+b^2D(Y)$(这里$a = b = 1$),可得$D(U) = D(X_1) + D(X_2) + D(X_3) = 1 + 1 + 1 = 3$。
    所以$U \sim N(0, 3)$。
  2. 分析$X_4 + X_5 + X_6$的分布:
    同理,令$V = X_4 + X_5 + X_6$。
    $V$也服从正态分布,其期望$E(V)=E(X_4)+E(X_5)+E(X_6)=0 + 0 + 0 = 0$,方差$D(V)=D(X_4)+D(X_5)+D(X_6)=1 + 1 + 1 = 3$。
    所以$V \sim N(0, 3)$。
  3. 标准化并构造$\chi^{2}$分布:
    若随机变量$Z\sim N(\mu,\sigma^2)$,则$\frac{Z - \mu}{\sigma}\sim N(0,1)$。
    由于$U \sim N(0, 3)$,将其标准化得到$\frac{U}{\sqrt{3}} \sim N(0, 1)$;同理,$\frac{V}{\sqrt{3}} \sim N(0, 1)$。
    根据$\chi^{2}$分布的定义:若$Z\sim N(0,1)$,则$Z^2\sim\chi^{2}(1)$。
    所以$\left(\frac{U}{\sqrt{3}}\right)^2 \sim \chi^{2}(1)$,且$\left(\frac{V}{\sqrt{3}}\right)^2 \sim \chi^{2}(1)$。
    又因为$X_1, \cdots, X_6$相互独立,所以$U$和$V$也相互独立。
    根据$\chi^{2}$分布的可加性:若$X_1\sim\chi^{2}(n_1)$,$X_2\sim\chi^{2}(n_2)$,且$X_1$与$X_2$相互独立,则$X_1 + X_2\sim\chi^{2}(n_1 + n_2)$。
    所以$\left(\frac{U}{\sqrt{3}}\right)^2 + \left(\frac{V}{\sqrt{3}}\right)^2 \sim \chi^{2}(1 + 1)=\chi^{2}(2)$。
  4. 求解$c$:
    对$\left(\frac{U}{\sqrt{3}}\right)^2 + \left(\frac{V}{\sqrt{3}}\right)^2$进行化简:
    $\begin{align*} \left(\frac{U}{\sqrt{3}}\right)^2 + \left(\frac{V}{\sqrt{3}}\right)^2&=\frac{U^2}{3} + \frac{V^2}{3}\\ &=\frac{1}{3}(U^2 + V^2) \end{align*}$
    已知$Y = U^2 + V^2 = (X_1 + X_2 + X_3)^2 + (X_4 + X_5 + X_6)^2$,代入上式得$\frac{1}{3}Y \sim \chi^{2}(2)$。
    因为题目要求$cY$服从$\chi^{2}$分布,对比可知$c = \frac{1}{3}$。

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