Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán: Bài 3 - TS. Nguyễn Mạnh Thế
lượt xem 4
download
"Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán - Bài 3: Quy luật phân phối xác suất của một số biến ngẫu nhiên" giới thiệu các quy luật phân phối thường gặp bao gồm quy luật phân phối không – một; quy luật phân phối nhị thức; quy luật phân phối Poisson; quy luật phân phối đều; quy luật phân phối chuẩn; quy luật phân phối khi bình phương...
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán: Bài 3 - TS. Nguyễn Mạnh Thế
- BÀI À 3 QUY LUẬT PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CỦA MỘT SỐ BIẾN NGẪU NHIÊN TS N TS. Nguyễn ễ MMạnh h Thế 1 v1.0012107210
- TÌNH HUỐNG KHỞI ĐỘNG Tình huống Siêu thị Metro nhận thấy thời gian số lượng khách hàng phải đợi ở quầy để chờ được thanh toán là quá lâu. Siêu thị quyết q y định ị cần thêm số qquầyy p phục ụ vụ.ụ Số lượng ợ gqquầyy p phục ụ vụ sau khi nâng cấp là bao nhiêu thì hợp lý. Biết: Thời gian phục vụ trung bình 01 khách là 3 phút. Điều t trong tra t 100 giờ iờ đếm đế số ố khách khá h hàng hà đế quầy đến ầ phục h vụ trong vòng một giờ: Số khách/giờ 0 100 200 300 400 500 600 700 Số lần 13 27 27 18 9 4 1 1 2 v1.0012107210
- TÌNH HUỐNG KHỞI ĐỘNG (tiếp theo) Câu hỏi gợi mở Câu 1: Một quầy một giờ phục vụ được bao nhiêu khách? Câu 2: Số khách trung bình đến quầy phục vụ trong vòng 1 giờ là bao nhiêu? Câu 3: Số quầy phục vụ cần thiết là bao nhiêu? Câu 4: Nếu gọi X là biến ngẫu nhiên chỉ số người đến quầy phục vụ. X tuân theo phân phối gì? Câu 5: Thời gian phục vụ của mỗi khách hàng là khác nhau. Gọi Y là biến ngẫu nhiên chỉ thời gian phục vụ của một khách hàng Y tuân theo phân phối gì? hàng. 3 v1.0012107210
- TÌNH HUỐNG KHỞI ĐỘNG (tiếp theo) Kết luận 1. Biến ngẫu nhiên tuân theo phân phối Poát Xông thường được dùng để mô tả số lần xuất hiện 1 sự kiện trong một khoảng thời gian. Ví dụ: Số lượng người đến một quầy phục vụ trong một ột khoảng kh ả thời gian i cho h trước. t ướ 2. Phân phối mũ được dùng để mô hình các quá trình Poisson,, đó là các tình huống g mà khi đó một ộ đối tượng ợ g đang ở trạng thái A có thể chuyển sang trạng thái B với xác suất không đổi λ trong mỗi đơn vị thời gian. Ví dụ: d Thời giani phục h vụ 1 khách khá h hàng hà (khá h hàng (khách hà chuyển từ trạng thái chưa phục vụ sang đã phục vụ). 4 v1.0012107210
- NỘI DUNG Giới thiệu các quy luật phân phối thường gặp: • Quy luật ậ phân â phối ố không ô – một; ộ • Quy luật phân phối nhị thức; • Quy luật phân phối Poisson; • Quy luật phân phối đều; • Quy luật phân phối chuẩn; • Quy luật phân phối khi bình phương; • Quy luật phân phối Student; • Quy luật phân phối Fisher – Snedecor; • Quy luật phân phối lũy thừa. 5 v1.0012107210
- 1. QUY LUẬT PHÂN PHỐI KHÔNG – MỘT A(p) Khái hái niệm iệ Biến ngẫu nhiên rời rạc X chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1 với xác suất được cho bởi công thức: P X x p x q1 x trong đó q = 1 1- p. Thì X có phân phối theo quy luật 0 - 1 với tham số p: X ~ A(p) Ví dụ: Tại một phòng thí nghiệm, xác suất thành công của một thí nghiệm là 25% Chọn 25%. Ch ngẫu ẫ nhiên hiê 1 cuộc ộ thí nghiệm. hiệ Khi đó biến biế ngẫu ẫ nhiên hiê X là số ố kết quả thành công chỉ nhận một trong hai giá trị 0 hoặc 1. Vậy ậy X là àbbiến ế ngẫu gẫu nhiên ê có p phân â pphối ố A (0, (0,25). 5) P X 1 0,25 0,75 0,25 1 0 P X 0 0,25 0,75 0,75 0 1 6 v1.0012107210
- 1. QUY LUẬT PHÂN PHỐI KHÔNG – MỘT A(p) (tiếp theo) Các tham số đặc trưng Cho X ~ A(p), ta có: • Kì vọng: E X 0.q 1.p p E X 2 02.q 12.p p • Phương sai: V X E X E X 2 2 p p2 pq • Độ lệch chuẩn: x pq 7 v1.0012107210
- 2. QUY LUẬT PHÂN PHỐI NHỊ THỨC B(n, p) Khái niệm Biến ngẫu nhiên rời rạc X gọi là có phân phối theo quy luật nhị thức với tham số n, p, ký hiệu: X~ B(n, p) nếu X nhận một trong các giá trị: 0, 0 1, 1 2,..., 2 n với xác suất ương ứng cho bởi công thức Bernoulli: p X x Cnx p x qn x trong đó: x 0,1,...,n và q 1 p 8 v1.0012107210
- 2. QUY LUẬT PHÂN PHỐI NHỊ THỨC B(n, p) (tiếp theo) Các tham số đặc trưng: Cho n biến ngẫu độc lập có Xi có cùng phân phối A(p) n Lập biến ngẫu nhiên X là tổng của Xi: X X i S ra: X~B(n, Suy X B( p)) i 1 Ta có: E X i p ; V X i pq; i 1, 1 2,..., 2 n n n Từ đó suyy ra: E X E X i E X i np i1 i1 n n V X V X i V X1 npq i1 i1 9 v1.0012107210
- VÍ DỤ Ví dụ: Tỷ lệ các thí nghiệm thành công trong một viện nghiên cứu là 25%. Tiến hành qquan sát 5 cuộc ộ thí nghiệm g ệ của viện ệ nghiên g cứu. Gọi ọ X là số thí nghiệm thành công trong 5 cuộc thí nghiệm đó. 1. Hãy tính P(X) 2 Tính 2. Tí h kì vọng và à phương h saii của ủ X Giải: X nhận ậ các g giá trị: ị 0,, 1,, 2,, 3,, 4,, 5 với xác suất: P X x C 0.25 0.75 x x 5 x 5 E X =5×0.25=1.25 5×0.25 1.25 V X =5×0.25×0.75=0.9375 10 v1.0012107210
- 3. QUY LUẬT PHÂN PHỐI POISSON Khái hái niệm iệ Biến ngẫu nhiên rời rạc X được gọi là có phân phối Poisson với tham số 0 Ký hiệu: X~P(λ) Nếu X nhận một trong các giá trị: 0, 1, 2,…, n,… với xác suất tương ứng cho bởi công thức: P X x e x x! Các tham số đặc trưng E X , V X Các công thức chứng minh đã được cung 11 cấp trong giáo trình v1.0012107210
- 4. QUY LUẬT PHÂN PHỐI ĐỀU U[a, b] Khái niệm Biến ngẫu nhiên liên tục X có phân phối đều trên đoạn [a,b]. Ký hiệu: X ~ U [a,b] Nếu hàm mật độ xác suất của nó có dạng: 1 x a,b f x b a x a,b 0 , 13 v1.0012107210
- 4. QUY LUẬT PHÂN PHỐI ĐỀU U[a, b] (tiếp theo) Các tham số đặc trưng: Cho biến ngẫu nhiên liên tục X ~ U[a,b] Ta có: E(X) a b 2 1 2 Kì vọng: E(X 2 ) (a ab b2 ) 2 Phương sai: b a 2 2 1 2 ab V X 3 b ab a2 2 12 . 14 Các công thức chứng minh đã được cung cấp trong giáo trình v1.0012107210
- 5. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN N , 2 Khái hái niệm iệ Biến ngẫu nhiên liên tục X được gọi là có quy luật phân phối chuẩn ký hiệu là X ~ N(, 2 ) nếu hàm mật độ xác suất của nó có dạng: 2 x 1 f x e 2 2 2 Các tham số đặc trưng Cho X ~ N(, 2 ) Ta có E X V X 2 16 v1.0012107210
- 5. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN N , 2 (tiếp theo) Phân phối chuẩn tắc: Biến ngẫu nhiên liên tục U có phân phối theo quy luật chuẩn N(0;1) được gọi là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn tắc. tắc Hàm mật độ xác suất của U được ký hiệu là x x2 1 x e 2 2 Hàm phân phối xác suất của U được ký hiệu là x . x x2 1 x e 2 dx 2 x x2 1 Trước tiên ta định nghĩa hàm 0 x như sau: 0 x e 2 dx 2 0 Từ đó ta thấy: 1 x x 2 0 Giá trị của hàm x có thể được tra trong bảng phân phối chuẩn tắc. 17 v1.0012107210
- 5. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN N , 2 (tiếp theo) Công thức tính xác suất: Biến ngẫu nhiên liên tục X ~ N(, 2 ) Đặt: U X ; Suy ra: U ~ N(0,1) Ta có các công thức tính xác suất cho biến ngẫu nhiên có quy luật phân phối chuẩn: b a p a X b 0 0 18 v1.0012107210
- 5. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN N , 2 (tiếp theo) Giá trị tới hạn chuẩn tắc Giá trị u được gọi là giá trị tới hạn chuẩn tắc mức 0 1 của biến ngẫu nhiên U nếu: P U u Về mặt ặt hình hì h học, h là diện diệ tích tí h của ủ tam giác cong giới hạn bởi đường cong hàm mật độ x , trục Ox, và đường thẳng x u 19 v1.0012107210
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán: Dãy phép thử Bernoulli - Nguyễn Thị Hồng Nhung
16 p | 358 | 43
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất – thống kê toán học: Chương 1 - Các khái niệm các công thức cơ bản
42 p | 234 | 21
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất: Chương 1
32 p | 155 | 10
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán - Nguyễn Như Quân
32 p | 153 | 9
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán: Chương 4 - Đại học Kinh tế Quốc dân
16 p | 180 | 6
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán - Chương 1: Khái niệm cơ bản của lý thuyết xác suất
69 p | 27 | 5
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán: Bài 4 - ĐH Kinh tế Quốc dân
30 p | 53 | 4
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán: Phần 1 - Cao Tấn Bình
35 p | 28 | 3
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất thống kê toán - Chương 1: Biến cố - Các công thức tính xác suất
58 p | 73 | 3
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán: Bài 3 - ĐH Kinh tế Quốc dân
18 p | 87 | 3
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán: Bài 2 - ĐH Kinh tế Quốc dân
26 p | 74 | 2
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán - ThS. Nguyễn Thị Thùy Trang
89 p | 61 | 2
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê - TS. Nguyễn Như Lân
8 p | 24 | 2
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán: Chương 1 - Lê Phương
30 p | 8 | 1
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất: Chương 1 - Trường ĐH Sư phạm Hà Nội
64 p | 6 | 1
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất: Chương 2 - Trường ĐH Sư phạm Hà Nội
92 p | 11 | 1
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất: Chương 3 - Trường ĐH Sư phạm Hà Nội
94 p | 5 | 1
-
Bài giảng Lý thuyết xác suất: Chương 4 - Trường ĐH Sư phạm Hà Nội
77 p | 13 | 1
Chịu trách nhiệm nội dung:
Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA
LIÊN HỆ
Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM
Hotline: 093 303 0098
Email: support@tailieu.vn