10/29/2019
1
LOG
O
Chương 3:
MỘT SỐ QUY LUẬT
PHÂN PHỐI XÁC SUẤT
Giảng viên: Phan Trung Hiếu
2
-Thực hiện phép thử nlần độc lập nhau.
-Trong mỗi lần thử, ta quan tâm đến 1biến cố A
nào đó (xảy ra hay không xảy ra)với
luôn hằng số không đổi, không phụ thuộc
vào phép thử.
I. Phân phối nhị thức B(n,p):
( )
p P A
X {0,1,2,..., }.
n
X có phân phối nhị thức, ký hiệu:
X ~ ( , )
B n p
Gọi X: số lần biến cố A xảy ra. Khi đó:
trong đó
3
k k n k
n
k C p q
2
E(X) .
Var(X) . .
. Mod(X) .
n p
n p q
n p q n p p
.
1
q p
Nếu X ~ B(n, p) thì ta có:
0,1, 2,...,
k n
4
dụ 1: Gieo 10 hạt đậu. Xác suất nảy mm của
mỗi hạt 0,8. Tính c suất để trong 10 hạt:
a) đúng 8hạt nảy mầm.
b) từ 8đến 10 hạt nảy mầm.
c) ít nht 9hạt nảy mầm.
d) ít nhất 1hạt nảy mầm.
e) nhiều nhất 9hạt nảy mầm.
f) 9 hạt kng nảy mầm.
5
Gọi X là số hạt nảy mầm trong 10 hạt
X ~ B(10; 0,8)
Giải
Phép thử: Gieo 1 hạt đậu.
A: “Hạt nảy mầm
P( ) 0,8.
A
Gieo 10 hạt đậu nghĩa là thực hiện phép thử 10
lần độc lập nhau
a) Xác suất có đúng 8 hạt nảy mầm:
P(X 8)
8 8 10 8
10
.(0,8) .(0, 2)
C
8 8 2
10
.(0,8) .(0, 2) 0,3019.
C
với n=10; p=P(A)=0,8; q=0,2.
6
b) Xác suất có từ 8 đến 10 hạt nảy mầm:
( )
8 10
P
X
0,3019
9 9 1
10
.(0,8) .(0, 2)
C
P(X 8) P(X 9) P(X 10)
10 10 0
10
.(0,8) .(0, 2)
C
0,3019
0, 2684
0,1074
0,6777.
c) Xác suất ít nhất 9 hạt nảy mầm:
d) Xác suất có ít nhất 1 hạt nảy mầm:
8 X 10
10/29/2019
2
7
e) Xác suất có nhiều nhất 9 hạt nảy mầm:
f) Xác suất có 9 hạt không nảy mầm
8
d2: Xaùc suaát ñeå moät maùy saûn xuaát ñöôïc
saûn phaåm loaïi tt l 0,8. Cho maùy saûn xuaát 5
saûn phaåm. Goïi X l s saûn phaåm loi tt coù
trong 5 saûn phaåm do maùy saûn xuaát.
Chọn câu đúng:
a) X không có phân phối nhthức.
b) X ~ B(5; 0,8).
c) X ~ B(0,8; 5).
d) X ~ B(1; 5).
9
dụ 3: Một x thủ bắn 3 viên đạn vào một
mục tiêu với xác suất bắn trúng mục tiêu của
mỗi lần bắn 0,5. Gọi X số đạn trúng mục
tiêu của xạ thủ này.
Chọn câu đúng:
a) X không có phân phối nhthức.
b) X ~ B(1; 0,5).
c) X ~ B(3; 0,5).
d) X ~ B(0,5; 3).
10
d4: Coù 3 caàu thuû neùm boùng vaøo roå (moãi
ngöôøi neùm moät quaû). Xaùc suaát neùm truùng roå
cuûa caàu thuû thöù nhaát, thöù hai, thöù ba töông
öùng laø: 0,9; 0,8; 0,6. Goïi X laø soá laàn neùm
truùng roå cuûa 3 caàu thuû naøy. X coù phaân phoái
nhò thöùc hay khoâng?
11
dụ 5: Một người mỗi ngày đi bán hàng 5
chỗ khác nhau. c suất bán được hàng mỗi
ch 0,3.
a) m xác suất người đó bán được hàng trong
một ngày.
b) Mỗi năm người đó đi bán hàng 300 ngày,
tìm số ngày bán được hàng nhiều khả năng
nhất trong một năm.
12
dụ 6: Một nhà máy 2 y chuyền cùng
sản xuất một loại sản phẩm. Xác suất đ mỗi
sản phẩm được sản xuất t các y chuyền là
phế phẩm tương ứng 0,04 0,03. Sản phẩm
của mỗi dây chuyền được đóng hộp (mỗi hộp
10 sản phẩm).Biết năng suất của dây chuyền
thứ nhất gấp đôi dây chuyn thứ hai.
Lấy ngu nhiên một hộp sản phẩm của nhà máy
sau ca làm vic đ kiểm tra. nh xác suất hộp
sản phẩm đó phế phẩm.
10/29/2019
3
13
dụ 7: Một hộp chứa 10 bi gồm 6 bi xanh
4 bi đỏ.Chọn ngẫu nhiên liên tiếp (có hoàn lại)
3 bi. Gọi X là số bi xanh nhận được trong 3 lần
lấy ra.
a) Tìm Mod(X).
b) Lập bảng phân phối xác suất cho X.
c) Tính kỳ vọng phương sai của X.
14
Nếu trong d trên, giả thiết ly mẫu
không hoàn lại t sao?
Định lý tổng các phân phi nh thức độc lập:
Xi~B(ni,p), i= 1,2,…,m
Xiđộc lập
1 1
~ , .
m m
i i
i i
X X B n n p
15
II. Phân phối siêu bội H(N,M,n):
N: tổng thể
MA
Tính chất A
Lấy không hoàn lại (Lấy cùng lúc)
n phần tử
Gọi X: số phần tử có tính
chất Atrong n phần tử.
X có phân phối siêu bội
X ~ ( , , )
A
H N M n
X {0,1,2,..., }.
n
trong đó
16
.
P(X ) A A
k n k
M N M
n
N
C C
kC
E(X) .
n p
với :tỉ lệ các phần tử có tính chất A.
A
M
p
N
2Var(X) . . .
1
N n
n p q N
1
q p
với :tỉ lệ các phần tử không có tính
chất A.
Nếu X ~ H(N,MA,n) thì ta có:
17
dụ 8: Giải lại dụ 7trên trong trường
hợp lấy mẫu không hoàn lại.
Giải
a)
X ~ (10; 6; 3)
H
X {0,1, 2, 3}
P(X 0)
P(X 1)
P(X 2)
P(X 3)
3
6 10 6
3
10
.
P(X )
k k
C C
kC
với N=10; MA=6; n=3.
Ta có:
18
b)
X
P
10/29/2019
4
19
Nhận xét về dụ 7 và ví dụ 8:
X 0 1 2 3
P
N=10, M=6,
có hoàn lại, 0,064 0,288 0,432 0,216
P
N=10, M=6,
không hoàn lại, 0,033 0,3 0,5 0,17
P
N=100, M=60,
không hoàn lại, 0,061 0,289 0,438 0,211
X ~ (3; 0,6)
B
X ~ ( ; 6; )
H
10 3
X ~ ( ; 60; )
H
100 3
20
III. Liên hệ giữa B(n,p) và H(N,MA,n):
Khi tổng thể N khá lớn,c mẫu nrất nh
so với Nthì phân phối nhị thức phân phối
siêu bội cho kết quả gần bằng nhau. Nói cách
khác, ta
X ~ ( , , ) X ~ ( , )
A
H N M n B n p
n N

/
A
p M N
với
N khá lớn
Khi N khá lớn so với nthì việc lấy ra nphần
tử t tổng thể Nphần tử theo phương thức
hoàn lại hay không hoàn lại,được coi n
nhau.
21
dụ 9: T một thuốc lớn, tỉ lệ thuốc
hỏng 0,2. Lấy ngu nhiên 5 lọ.Gọi X số lọ
hỏng trong 5 l lấy ra. Lập bảng phân phối xác
suất cho X.
22
IV. Phân phối Poisson P( ):
Trong thực tế, có nhiều mô hình thỏa phân phối
Poisson, ví dụ:
-Số cuộc gọi đến tổng đài điện thoại trong 1 phút
-Số người truy cập vào trang web www.sgu.edu.vn
trong 30 phút.
-Số lỗi in sai xuất hiện trong 1 trang sách.
Đặc điểm chung: đều đề cập đến “cường độ”
xuất hiện (số lần xuất hiện) của một biến cố nào
đó trong 1 đơn vị thời gian hoặc không gian.
23
Nếu bài toán thỏa các điều kiện:
-Số lần xuất hiện của biến cố Atrong khoảng
thời gian hay không gian nào đó không ảnh
hưởng đến số lần xuất hiện biến c Atrong
những khoảng thời gian hay không gian sau đó.
-Cường độ xuất hiện biến cố Akhông đổi, luôn
một hằng số.
Gọi X: số lần xuất hiện biến cố Atrong khoảng
thời gian thay không gian h.
Xcó phân phối Poisson, ký hiệu:
X ~ ( )
P
X {0,1,2,..., ,...}.
n
trong đó
24
:
Số lần biến cố A xuất hiện trung bình trong
khoảng thời gian t hay không gian h.
Chú ý: Trong trường hợp chưa biết trước ,
ta dựa vào thông tin về ờng độ xuất hiện (số
lần xuất hiện) để xác định .
Nếu thì ta có:
X ~ ( )
P
.
P(X )
!
k
e
kk
E(X) Var(X)
1 Mod(X)
10/29/2019
5
25
dụ 10: một tổng đài Bưu điện, các cú
điện thoại gọi đến xuất hiện ngu nhiên, độc
lập với nhau tốc độ trung bình 2 cuộc gọi
trong 1 phút. m xác suất để:
a) đúng 5 cú điện thoại trong 2 phút.
b) Không điện thoi nào trong khoảng
thời gian 30 giây.
c) ít nhất 1 điện thoại trong khoảng thời
gian 10 giây.
26
dụ 10: Một trạm m xăng trung bình mỗi
giờ có 12 xe máy đến tiếp xăng. m xác suất
để trong 1 giờ nào đó hơn 15 xe đến tiếp
xăng.Giải
Gọi X là số xe máy đến tiếp xăng trong 1 giờ
~ ( )
X P
12.
Xác suất đ trong 1 giờ nào đó có hơn 15 xe
đến tiếp xăng:
P(X>15)
với
12
15
0
12 .
1 0,1556.
!
k
k
e
k
1-P(X 15)
15
0
=1- P(X= )
k
k
27
28
Định lý tổng các phân phi Poisson độc lập:
Xi~P( ), i= 1,2,…,m
Xiđộc lập
1 1
X X ~ .
m m
i i
i i
P
i
29
V. Liên hệ giữa B(n,p) và P( ):
~ ( , )
X B n p
.
n p
với
50 0,1
n p
~ ( )
X P
dụ 12: Trong một thuốc, tỉ lệ thuốc hỏng
0,003. Kiểm tra 1000 ống.
a) Tính xác suất để gặp 4ống b hỏng.
b) Tính xác suất đ gặp 60 ống bị hỏng.
n khá lớn p khá bé
30
dụ 13: Mỗi chuyến xe chở được 1000 chai
bia. Xác suất đ môt chai bia bị vỡ khi vận
chuyển là 0,001.
a) m xác suất khi vận chuyển có 2 chai vỡ.
b) Tìm xác suất khi vận chuyển số chai v
không ít hơn 2.
c) Tìm s chai vỡ trung nh khi vận chuyển.