Lý thuyết xác suất và thống kê toán Chương 6 BAI GIANG DIEN TU XSTK

... ⇔ +1 ≥ m ≥ ln q ln q .Ví dụ 3. 3 : Cho X có bảng phân phối xác suất sau: X P 0,4 0 ,3 0 ,3 Ε ( Χ ) = 2.0, + 5.0 ,3 + 7.0 ,3 = 4, D ( Χ ) = 21 0.4 2.0 ,3 4+44 +474.0 ,3 43 − ( 4, ) 2 2 ( ) Ε Χ2 σ ( Χ ... với C số Độ lệch: σ ( Χ) = D ( Χ) 3. Các đặc trưng khác đại lượng ngẫu nhiên 1.Mod X(giá trị X ứng với xác suất lớn nhất) Định nghĩa 3. 1: Giả sử X rời rạc và ( Χ = xi ) = pi ⇒ Mod Χ = xi0 , ... Ví dụ 3. 2 :Cho X có bảng phân phối xác suất sau Χ Ρ k p k −1 m −1 m pq pq pq m−2 pq m + m −1 pq m ∞ E ( X ) = ∑ kp.q k −1 = p k =1 ( 1− q) = p 1 D ( X ) = ∑ k pq − ÷ k =1  p 43 +∞ k...

... phương:(Xem SGK) Phân phối Student:(Xem SGK) 10 §3 Các định lý giới hạn Định lý Chebyshev (Xem SGK) Định lý Bernoulli (Xem SGK) Các định lý giới hạn trung tâm Định lý 3.1(Lyapounov): Giả sử Χ1 ... Định lý 4. 2: Khi n đủ lớn,p bé ⇒ B ( n, p ) ≈ Ρ ( a ) với a=np k Nghĩa là: Ρ ( X = k ) = C k p k q n − k ≈ e − a a , k = o, n n k! Ví dụ 4. 2: Một xe tải vận chuyển 8000 chai rượu vào kho Xác suất ... Ρ ( k1 ≤ Χ ≤ k2 ) ≈ Φ  − Φ ÷ ÷  npq ÷  npq ÷     19 Ví dụ 4. 3 :Xác suất trúng đích viên đạn 0,2 Tìm xác suất để bắn 40 0 viên có tất cả: a)70 viên trúng b)Từ 60 đến 100 viên trúng Giải:...

... 05 Φ ( Z 0, 05 ) = = 0, 4 75 ∈   cột ⇒ Z 0, 05 = 1,96 Tương tự ta có Z 0,1 = 1, 6 45 Z 0,01 = 2 ,57 5 12 Bảng phân phối, phân vị Student: Cho T có phân phối Student với n bậc tự Bảng phân phối Student ... vị Student tα ( n) : Ρ ( T < tα ( n) ) = α Tính chất: −tα (n) = t1−α (n) = T2α (n) = tn;α T0, 05 (24) = t24:0,0 25 = 2, 064 (tra bảng phân phối Student:cột 0, 05, hàng 24 bảng t n ;α :cột 0,0 25, hàng ... Stat On(Off) ni 48 20 49 15 50 25 AC: báo kết thúc nhập liệu Cách đọc kết quả: Shift Stat Var x = 49, 0833 xσ n = 0,8620 xσ n − = 0,8693 Cách dùng máy tính bỏ túi MS:Vào Mode chọn SD Xóa liệu...

... npi 109 65 22 108, 67 66,29 20,21 4,111 0,6 27 33 ⇒χ = qs ( 109 − 108, 67 ) ( − 4,11) 4,11 + 108, 67 + ( − 0,6 37 ) 0,6 37 ( 65 − 66, 29 ) 66, 29 + ( 22 − 20, 21) 20, 21 + = 0 ,72 < χ 0.01 = 11,34 ... Φ  ÷ σ   37 B4 χ qs ni − npi ) ( =∑ npi i =1 k  k ni2 = ∑  i =1 pi  ÷ − n  n B5 kết luận b5 toán chung Ví dụ 5.3 : Bảng điểm lớp học sau Số điểm 0-3 Số học sinh 3-5 5 -7 7-8 8-10 24 43 ... 43448 ÷  1,8688  = −0, 170 03 + 0, 43448 = 0, 26445  − 5,82  p3 = Φ  + 0, 170 03 = Φ ( 0, 03) + 0, 170 03 = 0, 40568 ÷  1,8688   − 5,82  p4 = Φ  − 0, 23565 = Φ ( 1, 17 ) − 0, 23565 = 0,14335...

... theo X Đường hồi quy tuyến tính mẫu Định nghĩa 2.2:Đường hồi quy tuyến tính mẫu Y theo X đương thẳng y=a+bx cho: i i k Q ( a, b ) = ∑ Yxi − ( a + bxi )  ni → i =1 Định lý: b= xy − x y ∧ X ... nghĩa: Đường hồi quy tuyến tính mẫu đường thẳng xấp xỉ nội suy từ bảng số liệu X Y theo phương pháp bình phương tối tiểu.Nếu X Y có tương quan xấp xỉ tuyến tính đường hồi quy tuyến tính mẫu cho ... giản: X = x0 ⇒ Y ≈ y0 = a + bx0 3.Cách dùng máy tính bỏ túi: Nhập số liệu để tính E(X),D(X),E(XY),… chương 3,$6 Sau đọc kết theo cách sau: a)Loại ES x =→ x SHIFT START VAR y =→ y SHIFT START VAR r...

... giới thiệu sơ lợc trình ngẫu nhiên xích Markov Mặc dù xuất phát từ lý thuyết xác suất, nhng lý thuyết trình ngẫu nhiên trở thành ngành phát triển độc lập có nhiều ứng dụng lĩnh vực tự nhiên xã ... 0} trình ngẫu nhiên liên tục theo thời gian mà tập số số thực không âm Tập hợp tất giá trị có mà biến ngẫu nhiên X(t) nhận đợc gọi kông gian trạng thái Tóm lại: Một trình ngẫu nhiên hệ biến ngẫu ... P01 = P11 P00 P10 iii phơng trình chapmam-kolmogorov Ta biết xác suất truyền bớc Pij xác suất truyền n bớc Pij(n) xác suất truyền n bớc Pij(n) từ ta có phơng trình sau: Pij(n) = P ik (m)...

...

... hiệu X * đo phần tử X đại lượng ngẫu nhiên có phân phối xác suất sau: X x1 x2 … xk P p1 p2 … pk X đgl ĐLNN gốc quy luật phân phối xác suất X đgl quy luật phân phối gốc I TỔNG THỂ Đại lượng ngẫu ... Khi chọn mẫu có hoàn lại, dựa vào định lý giới hạn trung tâm, ta có: n 1σ X = ∑ X i ~ N(μ; ) (n ≥ 30) n i=1 n II MẪU Các tham số đặc trưng mẫu: Phương sai mẫu: Phương sai mẫu ngẫu nhiên: n ˆ ... ĐLNN Phương sai mẫu cụ thể: n ˆ = ∑ (x i - x) s n i=1 giá trị cụ thể tính dựa vào số cụ thể (x1, x2,…, xn) ⇒ giá trị cụ thể II MẪU Các tham số đặc trưng mẫu: Phương sai mẫu điều chỉnh: Phương...

... Chọn mẫu giới  Chọn mẫu cách phân lớp  Lấy mẫu có hoàn lại (có lặp)  Lấy mẫu không hoàn lại (không lặp)          III- MÔ HÌNH XÁC SUẤT CỦA TỔNG THỂ VÀ MẪU 1- Đại lượng ngẫu nhiên gốc và phân ... lượng ngẫu nhiên X phương sai tổng thể: Var(X) = σ 3- Mẫu ngẫu nhiên Cho đ.l.n.n X với phân phối xác suất Một mẫu ng .nhiên kích thước n thành lập từ X n đ.l.n.n độc lập, có phân phối xác suất ... đ.l.n.n có phân phối xác suất sau: X P 0, 16 0,3 0, 26 0,18 0,1 1,5 Từ lớp ta lấy mẫu gồm s/v Gọi Xi ( i =1, 2, 3, 4, 5) điểm thi môn toán s/v thứ i lấy vào mẫu Vậy ta có mẫu ngẫu nhiên kích thước...

... lực lợng continum II - đại số biến cố Biến cố ngẫu nhiên Một biến cố ngẫu nhiên A tập hợp LờVnPhongTrnTrngNguyờn,HKTQD Chng1.Bincngunhiờnvxỏcsut Thí dụ 1: Gọi A biến cố đợc mặt có số chấm bội tung ... đầy đủ biến cố Nhận xét: Hai biến cố đối lập A A lập thành hệ đầy đủ biến cố Ghi chú: Vì tập hợp biến cố có đẳng cấu nên tính chất phép toán tập hợp cho phép toán biến cố, chẳng hạn phép toán hợp ... ta muốn xác định tỷ lệ p hộp hỏng kho đồ hộp) Sau thí dụ cách xác định xác suất thông qua tần suất Để xác định xác suất sinh gái, ta vào số liệu thống kê Thụy Điển vào năm 1935 mà nhà toán học...

... Hm biến ngẫu nhiên Nh ta biết phần A, hàm biến ngẫu nhiên biến ngẫu nhiên Vì phần ta tìm cách xác định quy luật phân phối xác suất hàm biến ngẫu nhiên biết quy luật phân phối xác suất biến ngẫu ... mẫu ngẫu nhiên Giả sử ta có biến ngẫu nhiên X (gọi biến ngẫu nhiên gốc) tuân theo quy luật phân phối xác suất (gọi quy luật phân bố gốc) Khi biến ngẫu nhiên X1, X2, , Xn đợc gọi lập thành mẫu ngẫu ... lý 2: Nếu X Y hai biến ngẫu nhiên XY biến ngẫu nhiên Chứng minh: Do X Y hai biến ngẫu nhiên nên X + Y X - Y biến ngẫu nhiên (X + Y)2 (X Y)2 biến ngẫu nhiên Vậy 2 ( X + Y ) ( X Y ) = X Y biến...

... kỳ vọng toán biến ngẫu nhiên có kỳ vọng toán khác B tham số đặc trng biến ngẫu nhiên hai chiều I Kỳ vọng toán hm hai biến ngẫu nhiên Công thức tính Nếu R = (X, Y ) X Y hai biên ngẫu nhiên ... ) x Tơng tự X biến ngẫu nhiên liên tục với hàm mật độ xác suất f(x) thì: + E ( X ) = E[(X )] = ( x )f ( x )dx ý nghĩa: Khi tính kỳ vọng toán biến ngẫu nhiên, Y hàm số biến ngẫu nhiên X dùng ... đờng hồi quy X theo Y mà ta vẽ mục C Các tham số đặc trng biến ngẫu nhiên nhiều chiều Biến ngẫu nhiên n chiều V = ( X , X , , X n ) đợc đặc trng bởi: a n kỳ vọng toán E ( X ), E (X ), , E ( X n )...