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CalcGospel 國際數學圖譜
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CIE 9709 2025 June Paper 61 Q5

A Level / CIE / S2

CIE 9709 2025 June Paper 61 Paper · Question 5

题目

Problem

(a) The random variables WW and XX have the independent distributions Po(1.2)\mathrm{Po}(1.2) and Po(2.3)\mathrm{Po}(2.3) respectively.

(i) Find P(3≤W+X≤5)\mathrm{P}(3\le W+X\le 5).

(2)

The random variable SS is the sum of 100100 independent values of WW and 200200 independent values of XX.

(ii) Use a suitable approximation to find P(S>600)\mathrm{P}(S>600).

(6)

(b) The random variable YY has the distribution Po(λ)\mathrm{Po}(\lambda), where λ>0\lambda>0.

It is given that 52P(Y=3)+P(Y=4)=P(Y=5)\frac52\mathrm{P}(Y=3)+\mathrm{P}(Y=4)=\mathrm{P}(Y=5).

Find the value of λ\lambda.

(3)
题目中文翻译

(a) 随机变量 WW 和 XX 相互独立,分别服从分布 Po(1.2)\mathrm{Po}(1.2) 和 Po(2.3)\mathrm{Po}(2.3)。

(i) 求 P(3≤W+X≤5)\mathrm{P}(3\le W+X\le 5)。

(2)

随机变量 SS 是 WW 的 100100 个独立取值与 XX 的 200200 个独立取值之和。

(ii) 用一个合适的近似求 P(S>600)\mathrm{P}(S>600)。

(6)

(b) 随机变量 YY 服从分布 Po(λ)\mathrm{Po}(\lambda),其中 λ>0\lambda>0。

已知 52P(Y=3)+P(Y=4)=P(Y=5)\frac52\mathrm{P}(Y=3)+\mathrm{P}(Y=4)=\mathrm{P}(Y=5)。

求 λ\lambda 的值。

(3)
原卷通用作答要求

Answer all questions. You should use a calculator where appropriate.

You must show all necessary working clearly; no marks will be given for unsupported answers from a calculator.

Give non-exact numerical answers correct to 3 significant figures, or 1 decimal place for angles in degrees, unless a different level of accuracy is specified in the question.

请回答所有题目。适当时应使用计算器。必须清楚展示所有必要的计算过程;仅给出计算器答案而没有过程,不予评分。除非题目另有精度要求,非精确数值答案保留 3 位有效数字,以度为单位的角度保留 1 位小数。

解答

(a)(i)

解法一

思路

展开

独立 Poisson 变量相加后参数为 3.53.5;题目两端都包含,逐项列出三、四、五的概率。

答题过程

展开

Since WW and XX are independent,

W+X∼Po(1.2+2.3)=Po(3.5).W+X\sim\mathrm{Po}(1.2+2.3)=\mathrm{Po}(3.5).

Thus

 P(3≤W+X≤5)= e−3.5(3.533!+3.544!) +e−3.53.555!≈ 0.537.\begin{align*} &\,\mathrm P(3\le W+X\le5)\\[4mm] =&\,\mathrm e^{-3.5}\bigg(\frac{3.5^3}{3!}+\frac{3.5^4}{4!}\bigg)\\[4mm] &\,+\mathrm e^{-3.5}\frac{3.5^5}{5!}\\[4mm] \approx&\,\boxed{0.537}. \end{align*}

(a)(ii)

解法一

思路

展开

大量独立观测值之和仍为 Poisson,其参数按两组样本量分别相加。参数足够大时再用正态近似并修正整数边界。

答题过程

展开

The sum has distribution

S∼Po(100(1.2)+200(2.3))=Po(580).S\sim\mathrm{Po}(100(1.2)+200(2.3))=\mathrm{Po}(580).

Since 580>15580>15, use Y∼N(580,580)Y\sim\mathrm N(580,580) as an approximation. With a continuity correction,

P(S>600)= P(S≥601)≈ P(Y>600.5)= 1−Φ(600.5−580580)= 1−Φ(0.8512…)≈ 0.197.\begin{align*} \mathrm P(S>600) =&\,\mathrm P(S\ge601)\\[4mm] \approx&\,\mathrm P(Y>600.5)\\[4mm] =&\,1-\Phi\bigg(\frac{600.5-580}{\sqrt{580}}\bigg)\\[4mm] =&\,1-\Phi(0.8512\ldots)\\[4mm] \approx&\,\boxed{0.197}. \end{align*}

(b)

解法一

思路

展开

把三个 Poisson 单点概率代入,再约去正的共同因子;使用 λ>0\lambda>0 排除失效除法与负根。

答题过程

展开

Substituting the Poisson probabilities,

 52e−λλ33! +e−λλ44!= e−λλ55!.\begin{align*} &\,\frac52\mathrm e^{-\lambda}\frac{\lambda^3}{3!}\\[4mm] &\,+\mathrm e^{-\lambda}\frac{\lambda^4}{4!}\\[4mm] =&\,\mathrm e^{-\lambda}\frac{\lambda^5}{5!}. \end{align*}

Since λ>0\lambda>0, divide by e−λλ3/120>0\mathrm e^{-\lambda}\lambda^3/120>0:

50+5λ= λ2,λ2−5λ−50= 0,(λ−10)(λ+5)= 0.\begin{align*} 50+5\lambda=&\,\lambda^2,\\[4mm] \lambda^2-5\lambda-50=&\,0,\\[4mm] (\lambda-10)(\lambda+5)=&\,0. \end{align*}

Rejecting the negative root gives λ=10\boxed{\lambda=10}.