求助一道概率论的题目

来自:视觉    更新日期:早些时候
求助一道概率论的题目?~

①我们的决定和判断有一种与任意的或者毫无关联的事实与数字联系的令人不安的奇怪习惯。在介绍这种所谓的“锚定效应”的典型研究中,卡内曼和已故的阿莫斯·特韦尔斯基请参加者转轮盘,轮盘上的数字从0到100,然后让他们估计非洲国家在联合国成员国中占的比例。在他们不知道的情况下对轮盘进行了调整,使它不是停在10就是停在65。尽管这与接着要回答的问题毫无关系,但是对参加者答案的影响是明显的。轮盘转到10的人估计的数字平均为25%,而轮盘转到65的人估计的数字是45%。他们似乎从轮盘的旋转中得到提示。
②每当我们被要求根据非常有限的信息做出决定时,锚定效应就可能起做用。由于没有多少信息做为依据;我们似乎更倾向于接受无关的信息,让它们影响我们的判断。不过锚定效应也可能采取比较复杂的形式。每次我们走进商店,看到打上“减价”标签的好衬衫或者外衣,就可能受这种锚定效应影响。这是因为最初的价格成为我们与降低的价格相比的参照,使降价后的商品看上去像是便宜货,尽管从绝对数字看仍然很贵。
③考虑一下下面这种假设的情况:如果不采取措施的话,你的家乡可能暴发一种导致600人死亡的疾病。为了抗击这种疾病,你可以选择第一种方案,这种方案将可以挽救200人的生命,还有第二种方案就是有1/3的可能让600人全部获救,但同时也有2/3的可能是所有人都无法幸免。你会选择哪个方案?现在,再考虑一下另一种情况:你面临着同一种疾病以及同样的死亡人数,但是这一次,第一种方案的结果是有 400人肯定要死亡,而第二种方案中,有1/3的可能是出现零伤亡,而有2/3的可能是600人全都毙命。
④你大概已经注意到,这两种情况是相同的,而且从概率的角度来说,无论你选择哪种方案其结果都是一样的。然而,大多数人在第一种情况下都本能地选择第一种方案,而在第二种情况下都会选择第二种方案。这是“框架效应”的一个典型案例。在“框架效应”的做用下,如何表述另外的选择方案影响着我们所做的决定。值得注意的是,我们似乎都强烈偏爱阐明我们将获得什么的选择方案,而厌恶似乎会带来损失的方案。这就是为什么在第一种情况下第一种方案似乎更好,而在第二种情况下第二种方案似乎更佳。这也解释了为什么一些有益健康的小零食在出售的时候标明“90%无脂肪”,而不是“含有10%的脂肪”,而且如果一个主张或者一种保险在推销的时候只提到它们的好处,我们更可能接受这个主张或者购买这种保险。
⑤脑部扫描表明,当一个人跟着“框架效应”走的时候,他的扁桃核一大脑中情感中心的一部分会有大量活动。来自伦敦大学学院的贝内德托·德马蒂诺发现,受影响程度最低的人的扁桃核部分同样会有大量的活动,然而,他们却能够抑制住最初的情感反应,让大脑的另外一部分发挥做用,这个部分被称为中间脑前叶皮质,它与扁桃核和大脑中负责理性思维的部分都有很强的联系。德马蒂诺指出,大脑中的这部分区域受损的人总是更加冲动。德马蒂诺认为,这种思维方式的发展大概是因为它可以允许我们在决策过程中把一些微妙的背景信息考虑在内。不幸的是,有时这会导致更糟糕的决策,因为在今天的世界,我们要处理更多抽象的概念和统计信息。
小题1:以下是关于“锚定效应”的解说,正确的一项是 ( )
A.任何一种任意的或者毫无关联的事实与数字,都有可能成为我们做出决定和判断的“锚”。
B.“锚定效应”的“锚”定在什么地方,这个地方的数字或事实一定会影响我们的决定和判断。
C.“锚定效应”之所以对我们不利,关键是“锚”本身对我们不利。
D.“锚定效应”能让我们接受与我们的决定和判断无关的信息,它的产生是必然的。
小题2:对文章最后一段的理解,不正确的一项是 ( )
A.人的大脑中主管情感中心的那部分有大量的活动,就会产生“框架效应”。
B.能抑制“框架效应”的人,他的大脑中能抑制住最初的情感反应。
C.有些人大脑中的中间脑前叶皮质部分,会在他跟着“框架效应”走的时候发挥作用。
D.遇事喜怒极容易强烈于色的人,是典型的“框架效应”人。
小题3:以下说法不符合文意的一项是 ( )
A.一件衣服标注原价100元,现价50元;原价的“100元”极可能让我们做出购买的决定。
B.第三段中在两种角度下,产生两种不同的救人方案,是非优劣一目了然。
C.保险推销员推销险种的时候,只说好处如何,就是运用了“框架效应”的营销策略。
D.现代社会处理更多抽象的概念和统计信息时,会把一些微妙的背景信息考虑在内。

详细过程是,∵丨x-b丨>b,∴x>2b,xb)=P(x>2b)+P(x<0)=0.01。
又,X~N(108,3²),∴(X-108)/3~N(0,1)。
P(x>2b)=P[(X-108)/3>(2b-108)/3]=1-Φ[(2b-108)/3],P(x<)=P[(X-108)/3<(0-108)/3=-36]=Φ(-36)=1-Φ(36)。
∴1-Φ[(2b-108)/3]+1-Φ(36)=0.01。而,Φ(36)=1,∴Φ[(2b-108)/3]=0.99。查N(0,1),Φ(2.33)=0.99,∴2b=108+3*2.33。
∴b=57.495。
供参考。

选D
设X~exp(t)
fx(x)=te^(-tx)
P(Y=2)=P(X>=2)=e^(-2t)
fY(y)=e^(-2t) (y=2)

P(Y<2)=P(Y=X)
Y<2时,Y和X分布相同,都是指数分布
FY(y)=1-e^(-ty) (y<2)

FY(2)=FY(y)(y<2)+fY(y)(y=2)=1-e^(-2t)+e^(-2t)=1(应该如此,不然就出问题了)

lim y->2- FY(y)=lim y->2 1-e^(-ty)=1-e^(-2t) .由于指数分布参数t>0,此极限小于Fy(2),
所以FY(y)在y=2上有一个间断点。

往后,y>2的话 FY(y)会永远等于1的,所以没有别的间断点
y=0处,Fy(y)右极限等于0,左面y<0处,Fy(y)=0,没有别的间断点

fY(y)=e^(-2t)? fY(y)是什么意思
密度函数
y=2时,fY(y)=e^(-2t)
其实就是fY(2)=e^(-2t)啦
P(Y=2)=e^(-2t)

fY(y)=e^(-2t)是怎么得到的?
X~exp(t)则
P(X>=x)=e^(-xt)

P(Y=2)=P(X>=2)=e^(-2t)

fY(2)=e^(-2t)

fY(y)=e^(-2t)和P(Y=2)=e^(-2t)有什么关系,为什么
随机变量Y的分布函数
fY(y)=P(Y=y)
fY(2)=P(Y=2)=e^(-2t)


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