intTypePromotion=1

Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán: Bài 4 - ĐH Kinh tế Quốc dân

Chia sẻ: Minh Hoa | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:30

0
32
lượt xem
2
download

Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán: Bài 4 - ĐH Kinh tế Quốc dân

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Lý thuyết xác suất và thống kê toán - Bài 4: Biến ngẫu nhiên liên tục và quy luật phân phối xác suất" cung cấp cho người học các kiến thức: Biến ngẫu nhiên liên tục, hàm phân phối xác suất, hàm mật độ xác suất,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán: Bài 4 - ĐH Kinh tế Quốc dân

  1. BÀI 4 – BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN TỤC VÀ QUY LUẬT PHÂN PHỐI XÁC SUẤT 4.1. Biến ngẫu nhiên liên tục 4.2. Hàm phân phối xác suất 4.3. Hàm mật độ xác suất 4.4. Các tham số đặc trưng 4.5. Phân phối Đều 4.6. Phân phối Chuẩn 4.7. Phân phối khác ▪ [1] Chương 2, trang 79 – 128. Chương 3, tr 167 – 196. ▪ [2] Chapter 1, pp. 177 – 223. ▪ [3] Chapter 6, pp. 265 – 297. LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 85
  2. 4.1. BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN TỤC ▪ Biến ngẫu nhiên liên tục (Continuous Random Variable) là biến ngẫu nhiên có thể nhận mọi giá trị trong một khoảng 𝑎; 𝑏 , 𝑎, 𝑏 ∈ ℝ. Ví dụ ▪ Thời gian đi từ nhà đến trường của sinh viên ▪ Lợi nhuận của nhà đầu tư cổ phiếu sau một năm ▪ Cân nặng của trẻ sơ sinh ở Việt Nam LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 86
  3. 4.2. HÀM PHÂN PHỐI XÁC SUẤT ▪ Hàm phân phối xác suất( hàm tích lũy xác suất - Cumulative Distribution Function) của biến ngẫu nhiên 𝑋 là: 𝐹 𝑥 = 𝑃 𝑋 < 𝑥 ,𝑥 ∈ ℝ LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 87
  4. Tính chất ▪ 𝑃 𝑎 < 𝑋
  5. Hàm mật độ xác suất • 𝑋 là biến ngẫu nhiên liên tục, hàm mật độ xác suất (Density Function) của 𝑋, ký hiệu 𝑓 𝑥 , là: 𝑓 𝑥 = 𝐹′(𝑥) LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 89
  6. Tính chất ▪ 𝑓 𝑥 ≥ 0 ∀𝑥 x ▪ 𝐹 𝑥 = ‫׬‬−∞ f(t) 𝑑𝑡 +∞ ▪ ‫׬‬−∞ 𝑓 𝑥 𝑑𝑥 = 1 𝑏 ▪ 𝑃 𝑎
  7. 4.4. CÁC THAM SỐ ĐẶC TRƯNG ▪ Kỳ vọng: +∞ 𝐸 𝑋 =න 𝑥. 𝑓 𝑥 𝑑𝑥 −∞ ▪ Phương sai: 𝑉 𝑋 = 𝐸 𝑋2 − 𝐸 𝑋 2 +∞ 𝐸 𝑋2 = න 𝑥 2 . 𝑓 𝑥 𝑑𝑥 −∞ ▪ Độ lệch chuẩn: 𝜎= 𝑉 𝑋 LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 91
  8. Trung vị và Mốt ▪ Trung vị Trung vị, ký hiệu 𝑚𝑑 , là giá trị chia phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên thành hai phần bằng nhau. 𝑚𝑑 ‫׬‬−∞ 𝑓(𝑥) 𝑑𝑥 = 0,5 ▪ Mốt Mốt, ký hiệu 𝑚𝑜 , là giá trị mà tại đó hàm mật độ xác suất 𝑓 𝑥 đạt giá trị cực đại. LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 92
  9. Giá trị tới hạn Giá trị tới hạn mức 𝛼 của biến ngẫu nhiên X, ký hiệu 𝑥𝛼 , là giá trị của 𝑋 thỏa mãn: 𝑃 𝑋 > 𝑥𝛼 = 𝛼 LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 93
  10. 4.5. PHÂN PHỐI ĐỀU ▪ Biến ngẫu nhiên liên tục X có phân phối Đều (Uniform Distribution) trên khoảng 𝑎; 𝑏 nếu hàm mật độ xác suất của 𝑋 có dạng: 1 𝑥 ∈ (𝑎; 𝑏) 𝑓 𝑥 = ቐ𝑏 − 𝑎 0 𝑥 ∉ (𝑎; 𝑏) ▪ Ký hiệu: 𝑋 ∼ 𝑈 𝑎; 𝑏 LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 94
  11. Phân phối đều 𝑎+𝑏 ▪ 𝐸 𝑋 = 2 𝑏−𝑎 2 ▪ 𝑉 𝑋 = 12 𝑑−𝑐 ▪ 𝑃 𝑐
  12. 4.6. QUY LUẬT CHUẨN ▪ 𝐵 (𝑛; 𝑝 = 0,5) với 𝑛 = 10; 20; 100 0.25 0.25 0.2 0.2 0.15 0.15 0.1 0.1 0.05 0.05 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 0.025 0.025 0.02 0.02 0.015 0.015 0.01 0.01 0.005 0.005 0 0 1 7 131925313743495561677379859197 0 20 40 60 80 100 LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 96
  13. Phân phối Chuẩn ▪ Biến ngẫu nhiên liên tục 𝑋 có phân phối Chuẩn (Normal Distribution) nếu hàm mật độ xác suất của 𝑋 có dạng: 𝑥−𝜇 2 1 − 𝑓 𝑥 = 𝑒 2𝜎2 𝜎 2𝜋 ▪ Đồ thị của 𝑓 𝑥 có dạng quả chuông và đối xứng qua đường thẳng 𝑥 = 𝜇 ▪ Ký hiệu: 𝑋 ∼ 𝑁 𝜇, 𝜎 2 LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 97
  14. Các tham số 𝑋 ∼ 𝑁 𝜇, 𝜎 2 ▪ 𝐸 𝑋 =𝜇 ▪ 𝑉 𝑋 = 𝜎2 Khi  tăng thì đồ thị của Khi 𝜎 tăng thì đồ thị của 𝑓(𝑥) 𝑓(𝑥) dịch sang phải thấp xuống và rộng ra LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 98
  15. Phân phối Chuẩn hóa ▪ Biến ngẫu nhiên liên tục 𝑍 được gọi là có phân phối Chuẩn hóa (Standardzied Normal Distribution), nếu 𝑍 có phân phối Chuẩn với 𝜇 = 0 và 𝜎 2 = 1. 𝑍 ∼ 𝑁 0; 1 ▪ Hàm mật độ xác suất của 𝑍 có dạng: 𝑧2 1 − 𝜑 𝑧 = 𝑒 2 2𝜋 ▪ Đồ thị hàm mật độ có dạng hình quả chuông đối xứng qua trục tung. LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 99
  16. Phân phối Chuẩn hóa ▪ Hàm phân phối 𝑥xác suất 𝑥 1 𝑧2 −2 Φ 𝑥 = න 𝜑 𝑧 𝑑𝑧 = න 𝑒 𝑑𝑧 2𝜋 −∞ −∞ ▪ Tính chất: Φ −𝑥 + Φ 𝑥 = 1 LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 100
  17. Phân phối Chuẩn hóa ▪ Cho 𝑋 ∼ 𝑁 𝜇; 𝜎 2 𝑋−𝜇 Đặt 𝑍 = 𝜎 Khi đó: 𝑍 ∼ 𝑁 0; 1 • 𝑃 𝑍𝑎 =1−Φ 𝑎 • 𝑃 𝑍 > −𝑎 = 𝑃 𝑍 < 𝑎 = Φ 𝑎 • 𝑃 𝑎 < 𝑍 < 𝑏 = Φ 𝑏 − Φ(𝑎) ▪ Ví dụ Tính 𝑃 𝑍 > 1,96 𝑃 −2 ≤ 𝑍 ≤ 2 LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 101
  18. Công thức tính xác suất 𝑋 ∼ 𝑁 𝜇; 𝜎 2 𝑋−𝑏 𝑏−𝜇 • 𝑃 𝑋𝑎 =1−Φ 𝜎 𝑏−𝜇 𝑎−𝜇 • 𝑃 𝑎
  19. Ví dụ Ví dụ 4.6: Lợi nhuận (đv: triệu) của một dự án là biến ngẫu nhiên có phân phối Chuẩn, với trung bình bằng 500, phương sai bằng 400. Tính xác suất để: a) Lợi nhuận cao hơn 540. b) Lợi nhuận thấp hơn 570. c) Lợi nhuận từ 480 đến 550. LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 103
  20. Xác suất biến ngẫu nhiên sai lệch so với kì vọng 𝑋 ∼ 𝑁 𝜇; 𝜎 2 𝜀 𝑃 𝑋 –  <  = 2Φ −1 𝜎 Ba trường hợp riêng: • Quy tắc 1-sigma: 𝑃(|𝑋 –  | < 𝜎) = 0,6826 • Quy tắc 2-sigma: 𝑃 𝑋 –  < 2𝜎 = 0,9544 • Quy tắc 3-sigma: 𝑃 𝑋 –  < 3𝜎 = 0,9974 LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN – BỘ MÔN TOÁN KINH TẾ - www.mfe.neu.edu.vn 104
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2