0

giai cac bai tap chuong 2 bien ngau nhien ve luat phan phoi xac suat

Chương 2  biến ngẫu nhiên và luật phân phối xác suất

Chương 2 biến ngẫu nhiênluật phân phối xác suất

Toán học

... có bảng phân phối xác suất sau: X=x P (X = x) 1 /2 1 /2 EX = 0.1 /2 + 1.1 /2 = 1 /2 E(X ) = 02 1 /2 + 12 1 /2 = 1 /2 Phương sai V X = E(X ) − (EX )2 = 1 /2 − 1/4 = 1/4 Trong kinh tế, X thường lãi suất thu ... 1/4 1 /2 1/4 Các tính chất phương sai V c = với c số V (aX) = a2 V X V (X + b) = V X Ta suy kết quả: V (aX + b) = a2 V X EX = 0.1/4 + 1.1 /2 + 2. 1/4 = E(X ) = 02 1/4 + 12 1 /2 + 22 1/4 = 3 /2 Phương ... 0, x∈ / [0, π /2] Lời giải Do sin 2x ≥ với x ∈ [0, π /2] nên a ≥ Ta có: Ta có = +∞ 1= a Do ax2 (4 − x2 ) ≥ với ∀x ∈ [0, 2] nên a ≥ +∞ ax2 (4 − x2 )dx = a f (x)dx = π /2 −∞ a sin 2xdx = a Vậy a...
  • 14
  • 1,418
  • 1
Giáo án xác xuất thống kê   chương 2  biến ngẫu nhiên và hàm phân phối 1

Giáo án xác xuất thống kê chương 2 biến ngẫu nhiên và hàm phân phối 1

Toán học

... liên tục X Y liên tục 2. 4 .2 Luật pp vectơ ngẫu nhiên 2. 4 .2. 1 Loại rời rạc * Bảng ppxs đồng thời X Y X Y x1 x2 y1 y y n PX p11 p 12 p1n p21 p 22 p2n p1 p2 M xm p m1 p m2 p mn M pm PY q1 q q ... 2. 3 .2. 2 Xs ĐLNN X có phân phối chuẩn i Phân phối chuẩn đơn giản: T ∈ N(0,1) + Hàm mật độ ppxs T: t2 2 f (t) = e 2 + Với T ∈ N(0,1) β P[α ≤ T ≤ β] = ∫ ... Tính xs để trẻ em có chiều cao khoảng (1 ,2; 1,4) 2. 4 Biến ngẫu nhiên nhiều chiều (vectơ ngẫu nhiên) 2. 4.1 Định nghĩa Một cặp ĐLNN xét đồng thời (X,Y) gọi vectơ ngẫu nhiên VTNN chia làm hai loại:...
  • 15
  • 595
  • 0
Giáo án xác xuất thống kê   chương 2  biến ngẫu nhiên và hàm phân phối 2

Giáo án xác xuất thống kê chương 2 biến ngẫu nhiên và hàm phân phối 2

Toán học

... liên tục có hàm mật độ pp f(x) +∞ M(Y) = M[ϕ(X)] = ∫ ϕ(x)f (x)dx −∞ VD 2. 21: Cho X có luật pp X P X M(X ) Tính M(2X+1), VD 2. 22: X có hàm mật độ 1, < x ≤ f (x) =  0, trường hợp khác Tính M(X ... j ) = z k VD 2. 19: Cho bảng ppxs đồng thời X Y Lập luật pp Z = 2X − Y + X Y 0,1 0,3 0,15 0,15 0 ,25 0,05 * Hàm mật độ số hàm ĐLNN hay dùng (trong thống kê) (giáo trình trang 69) 2. 4.4 Các số đặc ... D(X) Trong thực hành, ta thường dùng công thức sau để tính phương sai 2 D(X) = M(X ) − [M(X)] VD 2. 23: Tính D(X) X −1 P X 0,1 0 ,2 0,3 0,4 - Ý nghĩa: D(X) thông số đo mức độ phân tán X quanh kỳ vọng...
  • 15
  • 563
  • 0
Giáo án xác xuất thống kê   chương 2  biến ngẫu nhiên và hàm phân phối 3

Giáo án xác xuất thống kê chương 2 biến ngẫu nhiên và hàm phân phối 3

Toán học

... npq , P[X = k] ≈ f (t k ) npq t2 2 k − np e hàm mật với t k = f (t) = 2 npq ( ( ) ) độ pp chuẩn N(0,1) (tra bảng A) VD 2. 28: Một nhà máy sản xuất với tỷ lệ loại 20 % Cho máy sản xuất 100 sản phẩm ... với n lớn, p bé λ = np X ∈ P(λ ) với VD 2. 27: Một bao thóc có tỷ lệ hạt lép 0,1% Chọn ngẫu nhiên liên tiếp có hoàn lại 1000 hạt Tính xác suất để có hạt lép 2. 5.5 Định lý giới hạn Moivre-Laplace ... loại VD 2. 29: Trong thị trấn có 40% người dân nghiện thuốc Chọn ngẫu nhiên 300 người dân (các lần chọn độc lập) để vấn Tính xác suất để 300 người dân chọn có không 140 người nghiện thuốc 2. 5.5...
  • 11
  • 385
  • 0
Giáo án xác xuất thống kê   chương 2  biến ngẫu nhiên và hàm phân phối

Giáo án xác xuất thống kê chương 2 biến ngẫu nhiên và hàm phân phối

Toán học

... luật phân phối X b/ Tính P [2 X≤5] 2. 1 .2 Hàm phân phối xác suất Hàm phân phối xác suất ĐLNN rời rạc X, ký hiệu FX (x) , định nghĩa FX (x) = ∑ pj x j
  • 16
  • 488
  • 0
Tài liệu Bài tập C2: Đại lượng ngẫu nhiên-quy luật phân phối pdf

Tài liệu Bài tập C2: Đại lượng ngẫu nhiên-quy luật phân phối pdf

Cao đẳng - Đại học

... lượng khoảng 20 0 g 25 0 g 1000 trái 11/.X(phút): thời gian từ nhà đến trường sinh viên A đại lượng ngẫu nhiênphân phối chuẩn Biết 76 ,24 % số ngày A từ nhà đến trường 22 phút 10% số ngày 28 phút ... biến thiên hàm số f ( x) = (1 + với giá trò x làm tròn đến số lẻ thứ tư sau: X f(x) 2, 93 82 1 ,2 − 0,8 x ) x 20 ,23 16 cực đại cực tiểu ... dùng điểm tâm ≥ 99% 5/ Cho : X~B (20 ,80%) Y~H(60,40,10) Z~P(4) S= 4X-5Y-4Z+100; X, Y, Z độc lập Tính E(S) , Var(S) 6/ Cho X~N(4,16) Tính: P(X> 10) ; P( 5
  • 4
  • 2,012
  • 15
slide bài giảng xstk c.2 đại lượng ngẫu nhiên & quy luật phân phối xác suất

slide bài giảng xstk c.2 đại lượng ngẫu nhiên & quy luật phân phối xác suất

Lý thuyết xác suất - thống kê

... 1 ,2 1,5 2, 0 2, 5 Soỏ CN 20 40 30 10 Tớnh thu nhp trung bỡnh ca 100 CN HD: Bng phõn phi xỏc sut: X 1 ,2 1,5 2, 0 2, 5 P 0 ,20 0,40 0,30 0,10 E(X)=thu nhp trung bỡnh ca 100 CN= x p i =1 i i = 1 ,2( 0 ,2) ... P( X = 50) = 21 6 125 P( X = 20 ) = 21 6 Quy lut phõn phi xỏc sut ca X l: X -20 10 50 100 P 125 /21 6 75 /21 6 15 /21 6 1 /21 6 2. 2.HM MT XC SUT Hm s f(x) xỏc nh trờn ton trc s, c gi l hm mt ca LNN liờn ... mt 20 ngn Gùi X l s tin c thua trũ chi trờn Tỡm quy lut phõn phi xỏc sut ca X X nhn cỏc giỏ tr: -20 , 10, 50, 100 P( X = 100) = 21 6 75 P( X = 10) = 21 6 15 P( X = 50) = 21 6 125 P( X = 20 ) = 21 6...
  • 20
  • 912
  • 1
Khóa luận tốt nghiệp toán học: Nghiên cứu một số tính chất của biến ngẫu nhiên và hàm phân phối xác suất

Khóa luận tốt nghiệp toán học: Nghiên cứu một số tính chất của biến ngẫu nhiên và hàm phân phối xác suất

Toán học

... ngẫu nhiên 20 21 2. 1 Định nghĩa không gian xác suất biến ngẫu nhiên 21 2. 2 Hàm phân phối xác suất biến ngẫu nhiên 21 2. 3 Kỳ vọng biến ngẫu nhiên 26 2. 4 Hàm đặc ... dụ 2. 18 Biến ngẫu nhiên X có phân phối chuẩn dạng N (a, σ ) (σ độ lệch chuẩn) hàm phân phối FX có dạng a e FX (a) = −(x−µ )2 2σ −∞ Khi ta có dx √ σ 2 +∞ E(g(X)) = g(x)e dx √ σ 2 −(x−µ )2 2σ ... dFX R Hệ 2. 16 Với X biến ngẫu nhiên ta có (x − EX )2 dFX Var X = R 30 Chứng minh Theo định nghĩa ta có (X − EX )2 dP = E(X − EX )2 Var X = Ω Đặt g(X) = (X − EX )2 ta có Var X = E(X − EX )2 = E(g(X))...
  • 47
  • 2,282
  • 1
Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối xác suất

Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối xác suất

Toán học

... mật độ phân phối xác suất 2. 2 .2 Hàm phân phối xác suất Hàm phân phối xác suất ĐLNN liên tục X có hàm mật độ phân phối xác suất f(x) x định nghĩa FX (x) = ∫ f (x)dx −∞ 2. 2.3 Một số tính chất i FX ... 0,  x, < x ≤1  f (x) =  − x, < x ≤  0, 2
  • 27
  • 3,970
  • 36
slide bài giảng lý thuyết xác suất – thống kê toán đại lượng ngẫu nhiên quy luật phân phối xác suất

slide bài giảng lý thuyết xác suất – thống kê toán đại lượng ngẫu nhiên quy luật phân phối xác suất

Lý thuyết xác suất - thống kê

... nghiên cứu kinh nghiệm, nhà đầu tư có ước lượng sau: PHƯƠNG SAI X1 -2 -1 10 P X2 0,4 -1 0,3 0 ,2 0 ,2 0,4 0,5 P X3 P -3 -2, 5 0,3 0 ,2 0,5 Đơn vị tính: tỷ đồng PHƯƠNG SAI  Nếu chọn dự án trên, theo ... E(X2) =  E(X3) = 2, 6  Var(X1) = 32, 8  Var(X2) =  Var(X3) = 29 ,19 (Chú ý: Var(X) E(X) không đơn vị) TÍNH CHẤT CỦA PHƯƠNG SAI (a) Nếu X đại lượng ngẫu nhiên a, b hai số thì: Var(aX + b) = a2Var(X) ... rời rạc nhận giá trị 0, 1, C2 P(X = 0) = = C10 45 C ×C 16 P(X = 1) = = C10 45 10 C 28 P(X = 2) = = C 45 VÍ DỤ Quy luật phân phối xác suất X biểu thị bảng X P 45 16 45 28 45 HÀM MẬT ĐỘ XÁC SUẤT...
  • 48
  • 2,578
  • 0
Soạn thảo hệ thống bài tập và hướng dẫn hoạt động giải các bài tập chương Các định luật bảo toàn Vật lý 10 theo hướng tích cực hóa hoạt động học tập học tập

Soạn thảo hệ thống bài tập và hướng dẫn hoạt động giải các bài tập chương Các định luật bảo toàn Vật lý 10 theo hướng tích cực hóa hoạt động học tập học tập

Báo cáo khoa học

... 10 19 28 29 29 29 31 33 33 33 35 38 39 41 42 43 44 44 45 46 51 51 56 57 59 2. 5.1 Nguyên tắc xây dựng hệ thống tập 2. 5 .2 Hệ thống tập chương “Các định luật bảo toàn” vật lý 10 2. 6 Dự kiến ... ( 2) ( 2)  v2 mv A   mv dv   md ( )   d ( ) 2 (1) (1) (1) ( 2) Nên: Trong đó, v1 v2 vận tốc chất điểm vị trí Thực phép tích phân ta mv m 12  A 2 Với m v 12 = động vị trí = Wđ1 2 mv = động ... bên trình W2 – W1 = A 2. 1.3 .2 Định luật bảo toàn lượng Năng lượng hệ cô lập bảo toàn W = const 2. 1.4 Động 2. 1.4.1 Định nghĩa động Động phần tương ứng với chuyển động vật Wđ  mv 2 2.1.4 .2 Định lí...
  • 124
  • 677
  • 1
Bài giảng xác suất  thống kê đại học   chương 2:  biến ngẫu nhiên

Bài giảng xác suất thống kê đại học chương 2: biến ngẫu nhiên

Toán học

... 5) ? ù , x ù ùx ù ợ Chng Bin ngu nhiờn 2 HM PHN PHI XC SUT 2. 1 nh ngha 2. 2 Tớnh cht ca hm phõn phi xỏc sut Chng Bin ngu nhiờn 2 HM PHN PHI XC SUT 2. 1 nh ngha Hm phõn phi xỏc sut (hay hm phõn ... THAM S C TRNG CA BIN NGU NHIấN 3.1 Mode 3 .2 K vng 3 .2. 1 nh ngha 3 .2. 2 í ngha ca K vng 3 .2. 3 K vng ca hm ca bin ngu nhiờn 3.3 Phng sai 3.3.1 nh ngha 3.3 .2 í ngha ca Phng sai Chng Bin ngu nhiờn ... BNN X cú hm phõn phi xỏc sut: ỡ 0, ù xÊ - ù ù F (x ) = ù ax + 2b, x ẻ (- 2; 3] ù ù 1, x > ù ù ợ 1) Tỡm cỏc hng s a v b ? 2) Tớnh P ( 2
  • 94
  • 1,342
  • 1
skkn bước đầu THIẾT lập CÔNG THỨC TÍNH góc NHẬP xạ NHẰM GIẢNG GIẢI một số bài tập CHƯƠNG 2, địa lí 10 và một PHẦN CÔNG tác bồ

skkn bước đầu THIẾT lập CÔNG THỨC TÍNH góc NHẬP xạ NHẰM GIẢNG GIẢI một số bài tập CHƯƠNG 2, địa lí 10 và một PHẦN CÔNG tác bồ

Giáo dục học

... 66033’B bắc ) (Vòng 23 027 ’B bắc) (Chí 21 /03 23 /09 22 /06 22 / 12 cực tuyến 00 (Xích đạo) 23 027 ’B Nam) (Chí 66033’N nam) (Vòng tuyến cực Bài giải: Câu a: ngày 21 -03 23 -09 Vào ngày 21 -03 23 -09, mặt trời ... thức: GNX = 900 – (β + φ) = 900 – (23 027 ’ + 23 027 ’) = 43006’  BẢNG KẾT QUẢ TỔNG HỢP Vĩ tuyến Góc nhập xạ lúc 12h trưa 21 /03 23 /09 22 /06 22 / 12 Vòng cực bắc 23 027 ’ 46054’ Chí tuyến bắc 66033’ 900 ... 900 – 23 027 ’ = 66033’ o Ngày 22 -06: mặt trời lên thiên đỉnh chí tuyến bắc φ = 23 027 ’ β không nằm bán cầu với φ  Áp dụng CT: GNX = 900 – (φ + β) = 900 – (23 027 ’ – 23 027 ’) = 43006’ o Ngày 22 - 12: ...
  • 28
  • 1,071
  • 1
Giáo trình lý thuyết xác suất và thống kê toán chương 2: Biến ngẫu nhiên và quy luật phân phối xác suất

Giáo trình lý thuyết xác suất và thống kê toán chương 2: Biến ngẫu nhiên và quy luật phân phối xác suất

Lý thuyết xác suất - thống kê

... (0 ,2) 3 B BB B B X Y = 0,008 400 (0 ,2) 2(0,8) = 0,0 32 200 BBB (0 ,2) 2(0,8) = 0,0 32 300 B BB B (0 ,2) 0,8 )2 = 0, 128 100 B Nơi II Nơi I B BB (0 ,2) 2(0,8) = 0,0 32 300 B B B B B = 0, 128 100 B BB (0 ,2) (0,8 )2 ... (0 ,2) (0,8 )2 = 0, 128 20 0 B B (0 ,2) (0,8 )2 B B BBB BBB (0,8)3 = 0, 521 0 Từ kết ta lập đợc bảng phân phối xác suất đồng thời X Y nh sau: X 100 20 0 300 400 0,5 12 0 0 0,5 12 0 ,25 6 0, 128 0 0,384 0 0,0 32 0,064 ... kiện ( X =2) bảng phân phối xác suất Y nh sau: Y P (y X = 2) 0 P[(Y = 0)(X = 2) =0 = P ( X = 2) 0,096 100 P[(Y = 100)(X = 2) =0 = P ( X = 2) 0,096 20 0 P[(Y = 20 0)(X = 2) 0,0 32 = = P ( X = 2) 0,096...
  • 61
  • 5,687
  • 15
Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối trong xác suất thống kê - 2 ppsx

Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối trong xác suất thống kê - 2 ppsx

Cao đẳng - Đại học

... trị -2; -1; 0; 1; 2; Ta có P(chọn thẻ đỏ) P(chọn thẻ đỏ +1 thẻ xanh) P(chọn thẻ xanh) P(chọn thẻ đỏ +1 thẻ vàng) P(chọn thẻ vàng+1thẻ xanh) P(chọn thẻ vàng) Vậy bảng phân phối xác suất X X -2 -1 ... FX(x) = ; x Î R Nếu ta xếp giá trị x1, x2, ,xn, theo thứ tự tăng dần, tức x1< x2 < < xn< hàm phân phối X viết dạng: * Nhận xét: FX(.) hàm gián đoạn kiểu bậc ... nhảy p(xi) Ví dụ 3.3 Cho biến ngẫu nhiên rời rạc X có bảng phân phối xác suất sau X -1,9 - 0,1 20 p P p 0,1 0,3 p 4p a- Tìm p tính b- Xác định hàm phân phối FX(x) Giải a- Ta có p + 0,1 + 0,3 +...
  • 6
  • 2,353
  • 25
Chương 4: Các quy luật phân phối xác suất cơ bản

Chương 4: Các quy luật phân phối xác suất cơ bản

Cao đẳng - Đại học

... Học Máy Tính du = ⇒ v= − −u /2 ∫ +∞ + −∞ − uu e π +∞ −∞ − e π −u /2 ⇒Ε ( U )= − u e 2 −u /2 ∫ du u /2 +∞ −∞ u2 /2 − e 2 u /2 = du Xác Suất Thống Kê Chương @Copyright 20 10 Tương tự: Ε ( U ) ∫ = ... @Copyright 20 10 Ví dụ 2. 2: Cho U : Ν ( 0,1) tính kỳ vọng • Giải: Ε(Um) du nếu=m lẻ cận đối xứng, u 2 +∞ ∫= m −∞ − e/ 2u U m ∫ hàm dấu tích phân hàm lẻ Ε ( U )= ∫ dv = u +∞ −∞ u e 2 e 2 Khoa Khoa ... Chương @Copyright 20 10 2: Các quy luật phân phối liên tục 1 Phân phối chuẩn Ν ( a, σ ) ,σ> Định nghĩa 2. 1: Χ : Ν ( a, σ 1⇔ f (x=) ) e σ π −( x− a ) 1 σ 1 Định lý 2. 1: X có phân phối...
  • 20
  • 11,584
  • 21
Biến ngẫu nhiên và quy luật phân phối xác suất

Biến ngẫu nhiên và quy luật phân phối xác suất

Cao đẳng - Đại học

... = 𝑥 𝑖 = 𝑝 𝑖 ; 𝑖 = 1 ,2, … 𝑬 𝑿 = 𝒊 +∞ 𝒙𝒇 𝒙 𝒅𝒙 , 𝑋 có hàm mật độ 𝑓 𝑥 −∞ Ví dụ 1: Cho biến ngẫu nhiên 𝑿 có bảng phân phối xác suất sau 𝑿 -1 𝑷 0 ,2 0 ,2 0,5 0,1 Tìm 𝑬(𝑿)? Ví dụ 2: Cho biến ngẫu nhiên ... nhiên với giá trị nhận là: 1, 2, 3, 4, 5, Ví dụ 2: Lấy ngẫu nhiên sản phẩm từ kho để kiểm tra Gọi Y = “số phế phẩm lấy được” Y biến ngẫu nhiên với giá trị nhận là: 0, 1, 2, 3, 4, Ví dụ 3: Một xạ thủ ... ta có ý nghĩa tương tự 2 Phương sai a)Định nghĩa Phương sai biến ngẫu nhiên 𝑿, kí hiệu 𝑽(𝑿), xác định sau: 𝑽 𝑿 = 𝑬 𝑿 − 𝑬(𝑿) 𝟐 𝒙𝒊 − 𝑬 𝑿 = 𝒑 𝒊, 𝟐 𝑃 𝑋 = 𝑥 𝑖 = 𝑝 𝑖 , 𝑖 = 1 ,2, … 𝑖 +∞ 𝒙− 𝑬 𝑿 −∞ 𝟐 𝒇...
  • 28
  • 6,708
  • 2
Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối trong xác suất thống kê - 1 pptx

Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối trong xác suất thống kê - 1 pptx

Cao đẳng - Đại học

... giá trị 0, 1, 2, với xác suất P(Y = 0) = P({NNN}) = P(Y = 1) = P({NNS}, {NSN}, {SNN}) = P(Y = 2) = P({NSS}, {SNS}, {SSN}, ) = P(Y = 3) = P({SSS}) = Từ đó, hàm phân phối Y Tính chất 2. 4  Hàm phân ... < a) =  P(X = a) = ;  ; ta có Ví dụ 2. 5 Cho biến ngẫu nhiên X có hàm phân phối xác định Tính P(X < 2) ; P(X = 1); P(X > 1,5); P(X = 0,5); X Giải P(X < 2) = P(X = 1) = P(X > 1,5) = – F(1,5) ... = P(X > 1,5) = – F(1,5) = P(X = 0,5) = hàm F(x) liên tục x = 0,5 P( P (2 < X Biến ngẫu nhiên rời rạc = F(4) – F (2) = - ; P (2 < ...
  • 6
  • 2,624
  • 26
slide bài giảng xstk c3 các quy luật phân phối xác suất thông dụng

slide bài giảng xstk c3 các quy luật phân phối xác suất thông dụng

Lý thuyết xác suất - thống kê

... lỗi trung bình trang tài liệu =2 X~P (2) a) e 2 P ( X = 0) = = 0,135 x! x e 2 P ( X ≥ 3) = − P ( X ≤ 2) = − ∑ = 0, 323 x! x =0 ( = − POISSON DIST ( 2, 2,1) = 0, 323 ) b) TÍNH XẤP XỈ PHÂN PHỐI NHỊ ... suất năm 20 12 a) vụ đình công b) có vụ đình công HD: X: số vụ đình công năm 20 12 λ =2 : số vụ đình công trung bình năm X~P (2) a) 20 e − P ( X = 0) = = 0,135 0! ( = POISSON DIST (0 ,2, 0) = 0,135) ... = 0,135 0! ( = POISSON DIST (0 ,2, 0) = 0,135) b) x e 2 P ( X ≥ 3) = − P ( X ≤ 2) = − ∑ = 0, 323 x! x =0 ( = − POISSON DIST ( 2, 2,1) = 0, 323 ) VD: Tại Lãnh quán, trung bình có 30 người vấn Tính...
  • 44
  • 1,972
  • 0
slide bài giảng xstk c.3 các quy luật phân phối xác suất thông dụng

slide bài giảng xstk c.3 các quy luật phân phối xác suất thông dụng

Lý thuyết xác suất - thống kê

... 3% 15 HD: a) 22 − µ  0.5 − Φ( σ ) = 0.76 42 P( X > 22 ) = 0.76 42   ⇔   P( X > 28 ) = 0.10 0.5 − Φ( 28 − µ ) = 0.10  σ   µ − 22  µ − 22 Φ( σ ) = 0 .26 42  σ = 0. 72 µ = 24 ,16   ⇔ ⇔ ... K − 25 0 500 − K − 25 0 ) − Φ( ) ≥ 0,95 125 125 K − 25 0 K − 25 0 ⇔ 2 ( ) ≥ 0,95 ⇔ Φ( ) ≥ 0,475 125 125 K − 25 0 ⇔ ≥ 1,96 ⇔ K ≥ 25 0 + 1,96 125 = 27 1,9135 125 KL : K ≥ 27 2 ⇔ Φ( 26 VD: X(mm) độ dài ... P(|T| >2, 228 1)=0,05 P(T>x)=0,05 x= 1,8 125 P(Tx)=0,10 suy x=1,3 722 P(|T|>x)=0,10 suy x=1,8 125 38 VD: SỬ DỤNG EXCEL X~T(10) P (T > 2, 228 1) = T DIST ( 2. 228 1,10,1) = 0, 025 0 02 P (T ≤ 1,3 722 )...
  • 39
  • 1,103
  • 0

Xem thêm