在学习《概率论与数理统计》这门课程时，掌握基础理论知识固然重要，但通过练习题来巩固所学内容同样不可或缺。接下来，我们将针对一些典型的课后习题给出详细的解答过程，帮助大家更好地理解相关概念并提高解题能力。

例题一：

已知随机变量X服从参数为λ=3的泊松分布，请计算P(X=5)的概率值。

解析：

泊松分布的概率质量函数公式为：

\[ P(X=k) = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!} \]

其中，λ为泊松分布的参数，k为非负整数。

将题目中的数据代入公式：

\[ P(X=5) = \frac{3^5 e^{-3}}{5!} \]

利用计算器或数学软件进行计算可得结果。

例题二：

设随机变量Y服从标准正态分布N(0,1)，求P(-1≤Y≤1)。

解析：

标准正态分布的概率密度函数为：

\[ f(y) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{y^2}{2}} \]

要找到P(-1≤Y≤1)，我们需要计算积分：

\[ P(-1≤Y≤1) = \int_{-1}^{1} f(y) dy \]

通过查表或者使用数值积分方法可以得到最终的答案。

以上只是两个简单的例子，实际上，《概率论与数理统计》涵盖了更广泛的内容，包括但不限于随机事件及其概率、条件概率、独立性、期望值、方差等。希望同学们能够结合教材和实际问题多加练习，不断加深对这些知识点的理解。如果还有其他具体的问题，欢迎随时提问交流。