intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Bài giảng Xác suất thống kê y dược (Dành cho sinh viên Y - Dược) - Trường Đại học Tây Đô

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:189

1
lượt xem
0
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Xác suất thống kê Y – Dược là môn học nhằm cung cấp cho sinh viên Y – Dược những kiến thức Toán cơ bản, cần thiết và hữu ích về Xác suất và Thống kê nhằm giúp sinh viên học được các kiến thức chuyên ngành. Bài giảng gồm 8 chương: Chương 1: Xác suất và các công thức tính xác suất; Chương 2: Biến ngẫu nhiên; Chương 3: Các phân phối xác suất thông dụng; Chương 4: Véctơ ngẫu nhiên; Chương 5: Tổng thể và mẫu; Chương 6: Ước lượng các tham số thống kê; Chương 7: Kiểm định giả thuyết thống kê; Chương 8: Tương quan và hồi qui. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Xác suất thống kê y dược (Dành cho sinh viên Y - Dược) - Trường Đại học Tây Đô

  1. TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÂY ĐÔ KHOA CƠ BẢN -------  ------- BÀI GIẢNG XÁC SUẤT THỐNG KÊ Y DƯỢC (DÀNH CHO SINH VIÊN Y - DƯỢC) Biên soạn: Bộ môn Toán LƯU HÀNH NỘI BỘ Cần Thơ – 2015
  2. LỜI NÓI ĐẦU Xác suất thống kê Y – Dược là môn học nhằm cung cấp cho sinh viên Y – Dược những kiến thức Toán cơ bản, cần thiết và hữu ích về Xác suất và Thống kê nhằm giúp sinh viên học được các kiến thức chuyên ngành. Bài giảng gồm 8 chương: Chương 1: Xác suất và các công thức tính xác suất. Chương 2: Biến ngẫu nhiên. Chương 3: Các phân phối xác suất thông dụng Chương 4: Véctơ ngẫu nhiên Chương 5: Tổng thể và mẫu Chương 6: Ước lượng các tham số thống kê. Chương 7: Kiểm định giả thuyết thống kê. Chương 8: Tương quan và hồi qui. Chương 1 gồm các kiến thức bao gồm các khái niệm và công thức cơ bản của xác suất như khái niệm biến cố, các định nghĩa xác suất, công thức cộng và nhân xác suất, công thức xác suất đầy đủ, công thức Bayes,…trong đó có một số phần sinh viên đã học ở phổ thông. Bên cạnh đó, do đặc thù chuyên ngành, tài liệu bổ sung thêm phần xác suất trong chẩn đoán. Chương 2 gồm các kiến thức về biến ngẫu nhiên bao gồm biến ngẫu nhiên rời rạc, biến ngẫu nhiên liên tục; các tham số đặc trưng của biến ngẫu nhiên như kỳ vọng, phương sai, mốt, trung vị,… Chương 3 gồm các phân phối xác suất thông dụng như phân phối nhị thức, phân phối siêu bội, phân phối Poisson, phân phối chuẩn,….và các công thức tính xấp xỉ. Chương 4 gồm các khái niệm về véctơ ngẫu nhiên như hệ số tương quan, hiệp phương sai, kỳ vọng và phương sai có điều kiện, … Chương 5 gồm khái niệm tổng thể và mẫu; các tham số đặc trưng của tổng thể, mẫu như trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn,…; phân phối trung bình, tỷ lệ, phương sai của mẫu ngẫu nhiên và các phương pháp tính các tham số của mẫu cụ thể. Chương 6 gồm ước lượng điểm và ước lượng khoảng tin cậy các tham số (trung bình, tỷ lệ, phương sai) của một tổng thể và hai tổng thể. Chương 7 gồm kiểm định giả thuyết thống kê các tham số (trung bình, tỷ lệ, phương sai) của một tổng thể và hai tổng thể. Bên cạnh đó, tài liệu còn bao gồm kiểm định phân phối, sự phù hợp. đồng nhất, độc lập của các phân phối. Chương 8 gồm các khái niệm tương quan và hồi qui của các biến ngẫu nhiên. Trong bài giảng có những định lý yêu cầu sinh viên chấp nhận mà không chứng minh vì cách chứng minh khá phức tạp hoặc chưa thực sự cần thiết. Chủ yếu làm thế nào để sinh viên hiểu và vận dụng vào việc giải bài tập. Tuy nhiên, khi đã hiểu các kiến thức được trình bày trong bài giảng một cách vững chắc thì sinh viên có thể tự trang bị thêm cho mình các kiến thức chuyên sâu về Xác suất thống kê theo yêu cầu của công việc khi ra trường hoặc có nhu cầu học tập tiếp tục lên cao trong tương lai.
  3. Trong bài giảng có sử dụng một số ví dụ và bài tập trong cuốn [1], [2] và [3]. Chúng tôi rất mong đón nhận và chân thành biết ơn những đóng góp của người đọc về những thiếu sót của bài giảng này cả về nội dung lẫn hình thức. Mọi ý kiến đóng góp xin gởi về địa chỉ email ltbuu@tdu.edu.vn
  4. Mục lục MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU ...................................................................................................................... 1 CHƯƠNG 0 CÁC KIẾN THỨC CHUẨN BỊ .................................................................... 1 0.1. Giải tích tổ hợp .......................................................................................................................................................... 1 0.1.1. Quy tắc cộng....................................................................................................................................................... 1 0.1.2. Quy tắc nhân ...................................................................................................................................................... 1 0.1.3. Hoán vị................................................................................................................................................................ 1 0.1.4. Chỉnh hợp ........................................................................................................................................................... 1 0.1.5. Tổ hợp................................................................................................................................................................. 2 0.1.6. Nhị thức Newton ................................................................................................................................................ 2 0.2. Tập hợp ...................................................................................................................................................................... 2 0.2.1. Khái niệm ........................................................................................................................................................... 2 0.2.2. Các phép toán trên tập hợp .............................................................................................................................. 3 CHƯƠNG 1 XÁC SUẤT VÀ CÁC CÔNG THỨC TÍNH XÁC SUẤT............................... 4 1.1. Phép thử và biến cố: .................................................................................................................................................. 4 1.1.1. Phép thử.............................................................................................................................................................. 4 1.1.2. Biến cố................................................................................................................................................................. 4 1.1.3. Quan hệ giữa các biến cố................................................................................................................................... 5 1.2. Định nghĩa xác suất:.................................................................................................................................................. 7 1.2.1. Định nghĩa xác suất theo phương pháp cổ điển .............................................................................................. 7 1.2.2. Định nghĩa xác suất theo phương pháp thống kê............................................................................................ 9 1.2.3. Định nghĩa xác suất theo tiên đề..................................................................................................................... 10 1.3. Các công thức tính xác suất .................................................................................................................................... 10 1.3.1. Công thức cộng xác suất.................................................................................................................................. 10 1.3.2. Công thức nhân xác suất ................................................................................................................................. 12 1.3.3. Công thức xác suất đầy đủ - công thức Bayes ............................................................................................... 14 1.3.4. Công thức Bernoulli......................................................................................................................................... 17 1.4. Xác suất trong chẩn đoán ....................................................................................................................................... 18 1.4.1. Xác suất liên quan đến xét nghiệm T ............................................................................................................. 18 1.4.2. Tính xác suất hậu nghiệm ............................................................................................................................... 20 1.4.3. Mô hình ngưỡng (Threshold Model).............................................................................................................. 22 BÀI TẬP CHƯƠNG 1.................................................................................................................................................... 24 CHƯƠNG 2 BIẾN NGẪU NHIÊN ................................................................................ 29 2.1. Biến ngẫu nhiên ....................................................................................................................................................... 29 2.2. Biến ngẫu nhiên rời rạc........................................................................................................................................... 29 2.2.1. Định nghĩa ........................................................................................................................................................ 29 2.2.2. Bảng phân phối xác suất ................................................................................................................................. 29 2.2.3. Hàm mật độ xác suất (hay gọi tắt hàm mật độ) ............................................................................................ 30 2.2.4. Hàm phân phối xác suất (hay gọi tắt hàm phân phối).................................................................................. 30 2.3. Biến ngẫu nhiên liên tục.......................................................................................................................................... 31 2.3.1. Định nghĩa ........................................................................................................................................................ 31 2.3.2. Hàm phân phối xác suất (hay gọi tắt là hàm phân phối).............................................................................. 32 2.3.3. Một số công thức tính xác suất ....................................................................................................................... 32 -i-
  5. Mục lục 2.4. Phân phối xác suất của hàm của biến ngẫu nhiên.................................................................................................34 2.4.1. X là biến ngẫu nhiên rời rạc ............................................................................................................................34 2.4.2. X là biến ngẫu nhiên liên tục ...........................................................................................................................35 2.5. Các tham số đặc trưng của biến ngẫu nhiên..........................................................................................................36 2.5.1. Kỳ vọng (E(X) - Expectation) ..........................................................................................................................36 2.5.2. Phương sai (V(X) - Variance)..........................................................................................................................37 2.5.3. Mốt (Mod(X) - Mode) ......................................................................................................................................38 2.5.4. Trung vị (Med(X) - Medium) ..........................................................................................................................38 2.5.5. Hàm gây moment .............................................................................................................................................40 BÀI TẬP CHƯƠNG 2 ....................................................................................................................................................41 CHƯƠNG 3 CÁC PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG........................................ 44 3.1 Phân phối Bernoulli (B(p)) .......................................................................................................................................44 3.1.1. Định nghĩa.........................................................................................................................................................44 3.1.2. Tính chất:..........................................................................................................................................................44 3.1.3. Mô hình có phân phối Bernoulli .....................................................................................................................44 3.2. Phân phối nhị thức (B(n;p)......................................................................................................................................45 3.2.1. Định nghĩa.........................................................................................................................................................45 3.2.2. Tính chất ...........................................................................................................................................................45 3.3. Phân phối siêu bội H(N; NA; n) ...............................................................................................................................47 3.3.1. Định nghĩa.........................................................................................................................................................48 3.3.2. Tính chất ...........................................................................................................................................................48 3.4. Phân phối Poisson P() ............................................................................................................................................49 3.4.1. Định nghĩa.........................................................................................................................................................49 3.4.2. Tính chất:..........................................................................................................................................................49 3.5. Phân phối chuẩn N(; 2)........................................................................................................................................50 3.5.1. Phân phối chuẩn N(; 2) ................................................................................................................................50 3.5.2. Phân phối chuẩn tắc N(0; 1) ............................................................................................................................50 3.5.3. Cách tra bảng phân phối chuẩn tắc................................................................................................................51 3.5.4. Các công thức tính xác suất.............................................................................................................................53 3.5.5. Phân vị chuẩn mức  .......................................................................................................................................54 3.6. Phân phối “khi bình phương”.................................................................................................................................55 3.7. Phân phối Student....................................................................................................................................................56 3.8. Phân phối Fisher - Snedecor ...................................................................................................................................57 3.9. Luật số lớn ................................................................................................................................................................57 3.9.1. Khái niệm hội tụ của dãy biến ngẫu nhiên.....................................................................................................57 3.9.2. Bất đẳng thức Markov .....................................................................................................................................58 3.9.3. Bất đẳng thức Tchebyshev...............................................................................................................................58 3.9.4. Định lý Tchebyshev ..........................................................................................................................................59 3.9.5. Định lý Bernoulli ..............................................................................................................................................59 3.10. Các công thức tính xấp xỉ ......................................................................................................................................60 3.10.1. Xấp xỉ phân phối nhị thức bằng phân phối Poisson ....................................................................................60 3.10.2. Xấp xỉ phân phối nhị thức bằng phân phối chuẩn ......................................................................................60 3.10.3. Xấp xỉ phân phối siêu bội bằng phân phối nhị thức....................................................................................61 BÀI TẬP CHƯƠNG 3 ....................................................................................................................................................63 - ii -
  6. Mục lục CHƯƠNG 4 VÉCTƠ NGẪU NHIÊN ............................................................................ 66 4.1. Véctơ ngẫu nhiên ..................................................................................................................................................... 66 4.1.1. Khái niệm ......................................................................................................................................................... 66 4.1.2. Mối quan hệ giữa hai thành phần của véctơ ngẫu nhiên.............................................................................. 66 4.2. Phân phối xác suất của véctơ ngẫu nhiên hai chiều.............................................................................................. 66 4.2.1. Bảng phân phối xác suất đồng thời ................................................................................................................ 66 4.2.2. Phân phối biên (phân phối lề) ......................................................................................................................... 67 4.2.3. Hàm mật độ xác suất ....................................................................................................................................... 68 4.3.4. Hàm phân phối xác suất.................................................................................................................................. 68 4.3. Các tham số đặc trưng của véctơ ngẫu nhiên V = (X,Y) ...................................................................................... 69 4.3.1. Kỳ vọng và phương sai của các thành phần .................................................................................................. 69 4.3.2. Hiệp phương sai (Covariance) ........................................................................................................................ 69 4.3.3. Hệ số tương quan (  X ,Y )................................................................................................................................ 70 4.3.4. Ma trận hiệp phương sai ................................................................................................................................. 70 4.3.5. Ma trận tương quan ........................................................................................................................................ 70 4.4. Kỳ vọng và phương sai có điều kiện....................................................................................................................... 71 4.4.1. Phân phối có điều kiện .................................................................................................................................... 71 4.4.2. Kỳ vọng và phương sai có điều kiện của hai biến X, Y rời rạc .................................................................... 71 BÀI TẬP CHƯƠNG 4.................................................................................................................................................... 74 CHƯƠNG 5 TỔNG THỂ VÀ MẪU............................................................................... 76 5.1. Các tham số đặc trưng của tổng thể....................................................................................................................... 76 5.1.1. Tổng thể ............................................................................................................................................................ 76 5.1.2. Các tham số đặc trưng của tổng thể............................................................................................................... 76 5.2. Các tham số đặc trưng của mẫu ............................................................................................................................. 77 5.2.1. Mẫu ................................................................................................................................................................... 77 5.2.2. Mẫu ngẫu nhiên ............................................................................................................................................... 78 5.2.3. Các đặc trưng của mẫu ngẫu nhiên................................................................................................................ 79 5.2.4. Phân phối mẫu ................................................................................................................................................. 81 5.3. Sắp xếp số liệu và phương pháp tính các tham số mẫu cụ thể............................................................................. 86 5.3.1. Trường hợp mẫu có kích thước nhỏ: ............................................................................................................. 87 5.3.2. Trường hợp mẫu có kích thước lớn: .............................................................................................................. 88 BÀI TẬP CHƯƠNG 5.................................................................................................................................................... 93 CHƯƠNG 6 ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ THỐNG KÊ ............................................ 96 6.1. Ước lượng điểm ....................................................................................................................................................... 96 6.1.1. Ước lượng không chệch................................................................................................................................... 96 6.1.2. Ước lượng hiệu quả ......................................................................................................................................... 96 6.1.3. Ước lượng vững................................................................................................................................................ 96 6.2. Ước lượng khoảng tin cậy ....................................................................................................................................... 97 6.2.1. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể  ................................................................................... 98 6.2.2. Ước lượng khoảng tin cậy cho tỷ lệ tổng thể p ............................................................................................ 102 6.2.3. Ước lượng khoảng tin cậy cho phương sai tổng thể 2 ............................................................................... 104 6.2.4. Ước lượng khoảng tin cậy về hai trung bình của hai tổng thể 1 và 2 ..................................................... 106 6.2.5. Ước lượng khoảng tin cậy về hai tỷ lệ của hai tổng thể p1 và p2 ................................................................ 109 BÀI TẬP CHƯƠNG 6.................................................................................................................................................. 111 - iii -
  7. Mục lục CHƯƠNG 7 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ .................................................. 115 7.1. Các khái niệm.........................................................................................................................................................115 7.1.1. Khái niệm kiểm định giả thuyết thống kê ....................................................................................................115 7.1.2. Giả thuyết H0 và đối thuyết H1 ......................................................................................................................115 7.1.3. Sai lầm loại 1 (SLL1) và sai lầm loại 2 (SLL2) ............................................................................................116 7.1.4. Sơ lược về bài toán kiểm định giả thuyết thống kê......................................................................................118 7.2. Kiểm định có tham số ............................................................................................................................................119 7.2.1. Kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể ............................................................................................119 7.2.3. Kiểm định giả thuyết về tỷ lệ tổng thể p.......................................................................................................122 7.2.4. Kiểm định giả thuyết về phương sai tổng thể 2 ..........................................................................................124 7.2.5. Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của 2 trung bình X và Y của 2 tổng thể X, Y............................125 7.2.6. Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của 2 tỷ lệ pX và pY của hai tổng thể X và Y ...............................129 7.2.7. Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của 2 phương sai X2,Y2 của hai tổng thể X ,Y..........................130 7.3. Kiểm định sự phù hợp của một phân phối...........................................................................................................131 7.3.1. Kiểm định một phân phối phù hợp với phân phối Poisson.........................................................................131 7.3.2. Kiểm định một phân phối phù hợp với phân phối chuẩn ...........................................................................132 7.4. Kiểm định sự phù hợp của phân phối lý thuyết và phân phối thực nghiệm .....................................................134 7.5. Kiểm định sự đồng nhất của các phân phối.........................................................................................................135 7.6. Kiểm định sự độc lập hay phụ thuộc của các phân phối ....................................................................................137 BÀI TẬP CHƯƠNG 7 ..................................................................................................................................................140 CHƯƠNG 8 TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUI ................................................................. 143 8.1. Mối quan hệ của hai biến ngẫu nhiên...................................................................................................................143 8.1.1. Khái niệm biến ngẫu nhiên hai chiều ...........................................................................................................143 8.1.2. Mối quan hệ của hai biến ngẫu nhiên...........................................................................................................143 8.1.3. Đồ thị phân tán ...............................................................................................................................................143 8.2. Hệ số tương quan ...................................................................................................................................................143 8.2.1. Moment tương quan (Hiệp phương sai - Covarian)....................................................................................143 8.2.2. Hệ số tương quan............................................................................................................................................144 8.2.3. Ước lượng hệ số tương quan .........................................................................................................................144 8.2.4. Tính chất của hệ số tương quan ....................................................................................................................146 8.2.5. Tỷ số tương quan............................................................................................................................................148 8.3. Hồi qui.....................................................................................................................................................................148 8.3.1. Kỳ vọng có điều kiện ......................................................................................................................................148 8.3.2. Hàm hồi qui ....................................................................................................................................................149 8.3.3. Xác định hàm hồi qui .....................................................................................................................................149 BÀI TẬP CHƯƠNG 8 ..................................................................................................................................................155 PHỤ LỤC ............................................................................................................................. I 2 1  x2 Bảng tra 1: Bảng hàm Laplace f ( x )  e ; f ( x)  f ( x) ; ...............................................................i 2 z0 t2 1  Bảng tra 2: Hàm   z0   e 2 dt ;  ( z0 )  1   ( z0 ) ..........................................................................iii 2  - iv -
  8. Mục lục Bảng tra 3: Bảng phân vị Student tn;  với P T  Tn;    ; T  T  n  ............................................................... v Bảng tra 4: Bảng phân vị “khi bình phương”  n2;  với P   2   n;     ;  2   2 (n) ................................ vii 2 Bảng tra 5: Bảng phân vị Fisher   Fv1 ; v2 ; với P F  Fv1 ; v2 ;   ; F  F (v1 ; v2 ) ................................................ x * TÍNH TOÁN CÁC THAM SỐ CỦA TỔNG THỂ VÀ MẪU BẰNG MÁY TÍNH CASIO FX-570ES .......... xx * TÍNH TOÁN HỆ SỐ TƯƠNG QUAN VÀ TÌM HỆ SỐ PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUI Y = A + BX BẰNG MÁY TÍNH CASIO FX-570 ES.............................................................................................................................................. xxi TÀI LIỆU THAM KHẢO ....................................................................................................... I -v-
  9. Chương 0: Các kiến thức chuẩn bị Chương 0 CÁC KIẾN THỨC CHUẨN BỊ 0.1. Giải tích tổ hợp 0.1.1. Quy tắc cộng Giả sử công việc A nào đó có thể được thực hiện bằng một trong k phương án. Có n1 cách thực hiện theo phương án thứ nhất, có n2 cách thực hiện theo phương án thứ hai,…, có nk cách thực hiện theo phương án thứ k; và hai phương án khác nhau không có cách thực hiện chung. Khi đó, công việc A có n = n1 + n2 + … + nk cách thực hiện. 0.1.2. Quy tắc nhân Giả sử công việc A nào đó được thực hiện tuần tự qua k giai đoạn. Có n1 cách thực hiện giai đoạn thứ nhất, có n2 cách thực hiện giai đoạn thứ hai,…, và nk cách thực hiện giai đoạn thứ k. Khi đó, công việc A có n = n1.n2…nk cách thực hiện. 0.1.3. Hoán vị Hoán vị của m phần tử là một nhóm có thứ tự gồm đủ m phần tử đã cho. Số hoán vị của m phần tử được ký hiệu Pm Công thức tính: Pm  m ! Ví dụ 0.1: Có 7 sinh viên. Có bao nhiêu cách sắp 7 sinh viên này: a) ngồi thành hàng dài? b) ngồi vào bàn tròn có đánh số? c) ngồi thành vòng tròn? Giải: a) 7! b) 7! c) 6! 0.1.4. Chỉnh hợp Chỉnh hợp chập k của n phần tử (k  n) là một nhóm có thứ tự gồm k phần tử khác nhau được chọn từ n phần tử đã cho. k Số chỉnh hợp chập k của n phần tử được ký hiệu An n! Công thức tính: Ank   n(n  1)...(n  k  1) (n  k )! * Chỉnh hợp lặp: Chỉnh hợp lặp chập k của n phần tử là một nhóm có thứ tự gồm k phần tử được chọn từ n phần tử đã cho, trong đó mỗi phần tử có thể có mặt 1,2,…,k lần trong nhóm. k Số chỉnh hợp lặp chập k của n phần tử được ký hiệu An k Công thức tính: An  n k Ví dụ 0.2: Có 6 chữ số 0,1,2,3,4,5. Có bao nhiêu cách sắp thành một số có 3 chữ số từ 6 chữ số trên. Biết rằng số có 3 chữ số được sắp có các chữ số: a) Khác nhau b) Có thể giống nhau Giải: -1-
  10. Chương 0: Các kiến thức chuẩn bị 2 a) 5 xA52  100 số b) 5 x A6  180 số 0.1.5. Tổ hợp Tổ hợp chập k của n phần tử (k  n) là một nhóm không phân biệt thứ tự gồm k phần tử khác nhau được chọn từ n phần tử đã cho. Số tổ hợp chập k của n phần tử được ký hiệu Cnk n! n(n  1)...(n  k  1) Ank Công thức tính: Cnk    k !(n  k )! k! k! * Chú ý: + 0! = 1 + Cnk  Cn  k ; Cn  Cnn  1; Cn  n n 0 1 + Cnk  Cn 11  Cnk1 k + Cn  Cn  Cn  ...  Cnn  2 n 0 1 2 Cn  Cn  Cn2  ...  (1)n Cnn  0 0 1 + Ank  k !Cnk Ví dụ 0.3: Một ngân hàng đề thi có 30 câu hỏi. Có bao nhiêu cách lập các đề thi khác nhau, mỗi đề có 5 câu hỏi từ ngân hàng đề thi trên ? Giải: 5 C30  142.506 (đề thi) 0.1.6. Nhị thức Newton n ( a  b) n   C n a n  k b k k k 0  Cn a n  Cn a n 1b  Cn a n  2b 2  ...  Cnk a n  k b k  ...  Cnn 1ab n 1  Cn b n 0 1 2 n với a, b  R; n  N Chú ý: Với a  x, b  1 công thức trên có dạng n (1  x) n   Cn x k  Cn  Cn x  Cn2 x 2  ...  Cn x k  ...  Cnn 1 x n 1  Cn x n k 0 1 k n k 0 - Lấy x = 1, ta được: 2n  Cn  Cn  Cn2  ...  Cnk  ...  Cnn 1  Cn 0 1 n - Lấy x = -1, ta được: 0  Cn  Cn  Cn  ...  (1) n Cn 0 1 2 n 0.2. Tập hợp 0.2.1. Khái niệm Tập hợp là một khái niệm nguyên thủy, không định nghĩa. Tập hợp có thể hiểu tổng quát là một sự tụ tập của một số hữu hạn hay vô hạn các đối tượng nào đó. Các đối tượng này được gọi là các phần tử của tập hợp. Người ta thường ký hiệu tập hợp bằng các chữ cái in hoa như A, B, C, … và các phần tử của tập hợp được ký hiệu bằng các chữ cái thường như a, b, c, … -2-
  11. Chương 0: Các kiến thức chuẩn bị Một phần tử a thuộc tập hợp A ký hiệu là aA và một phần tử b không thuộc tập hợp B được ký hiệu là bB. Tập hợp không có phần tử nào được gọi là tập rỗng, ký hiệu  0.2.2. Các phép toán trên tập hợp i) Tập con Tập A được gọi là tập con của tập B, ký hiệu A  B, nếu mọi phần tử của tập hợp A cũng là phần tử của tập hợp B. B tức là A  B   x, x  A  x  B  A Biểu đồ Venn của A  B ii) Phép hợp Hợp của hai tập hợp A và B, ký hiệu AB, là tập hợp tất cả phần tử thuộc ít nhất một trong hai tập hợp A và B. A B tức là A  B   x | x  A hoaëc x  B Biểu đồ Venn của AB iii) Phép giao Giao của hai tập hợp A và B, ký hiệu AB, là tập hợp tất cả các phần tử vừa thuộc A vừa thuộc B. A B tức là A  B   x | x  Avà x  B Biểu đồ Venn của AB iv) Phép trừ Hiệu của tập hợp A với tập hợp B, ký hiệu A\B, là tập hợp tất cả các phần tử thuộc A nhưng không thuộc B. A B tức là A \ B   x | x  Avà x  B Biểu đồ Venn của A\B Chú ý: A\B  B\A * Phần bù: Cho AX. Khi đó, phần bù của A trong X, ký hiệu A hay CXA, là tập hợp các phần tử thuộc X và không thuộc A. X tức là A  C X A   x | x  X và x  A A Biểu đồ Venn của A Ví dụ 0.4: Cho X = {1,2,3,4,5} ; A = {1,3,5} ; B = {1,2,3,6} Ta có: AX ; BX ; AB = {1,3} ; AB = {1,2,3,5,6} ; A\B = {5} ; B\A = {2,6} A  C X A  {2, 4} -3-
  12. Chương 1: Xác suất và các công thức tính xác suất Chương 1 XÁC SUẤT VÀ CÁC CÔNG THỨC TÍNH XÁC SUẤT 1.1. Phép thử và biến cố: 1.1.1. Phép thử Có hai loại hiện tượng: (i) Hiện tượng tất yếu: là những hiện tượng nếu được thực hiện ở những điều kiện giống nhau thì kết quả giống nhau. Ví dụ 1.1: Đun nước đến 1000C thì nước sôi. Hiện tượng tất yếu là đối tượng nghiên cứu của Vật Lý, Hóa học. (ii) Hiện tượng ngẫu nhiên: là những hiện tượng dù đã được quan sát ở điều kiện giống nhau nhưng kết quả có thể khác nhau Hiện tượng ngẫu nhiên là đối tượng nghiên cứu của xác suất. - Phép thử ngẫu nhiên, hay gọi tắt là phép thử, là việc thực hiện một thí nghiệm hay quan sát một hiện tượng nào đó mà không biết kết quả nào sẽ xảy ra nhưng có thể biết tất cả các kết quả có thể xảy ra. - Phép thử ngẫu nhiên được ký hiệu . - Mỗi kết quả của phép thử  là một biến cố sơ cấp, ký hiệu . Biến cố sơ cấp là biến cố không thể phân tích được nữa. - Tập hợp tất cả các kết quả có thể xảy ra của phép thử được gọi là không gian mẫu hay còn được gọi là không gian các biến cố sơ cấp, ký hiệu . Ví dụ 1.2: + Xét phép thử “tung 1 xúc xắc cân đối và đồng chất”. Quan sát số chấm xuất hiện trên mặt xúc xắc ta thấy có 6 kết quả có thể xảy ra là 1, 2, 3, 4, 5, 6.  không gian mẫu  = {1, 2, 3, 4, 5, 6} + Xét phép thử “tung 1 đồng xu”  không gian mẫu  = {S, N} với S : đồng xu xuất hiện mặt sấp; N : đồng xu xuất hiện mặt ngữa. + Xét phép thử “tung đồng thời 2 đồng xu”  không gian mẫu  = {SS, SN, NS, NN} + Xét phép thử “tung một đồng xu nếu xuất hiện mặt sấp thì tung tiếp đồng xu đó lần thứ hai, nếu xuất hiện mặt ngửa thì tung một con xúc xắc”.  không gian mẫu   {SS , SN , N1, N 2, N 3, N 4, N 5, N 6} 1.1.2. Biến cố - Tập con của không gian mẫu được gọi là biến cố, ký hiệu bằng các chữa cái A, B, … - Xét biến cố A, khi thực hiện phép thử ta được kết quả : + Nếu   A, ta nói biến cố A xảy ra + Ngược lại, nếu   A, ta nói biến cố A không xảy ra - Biến cố không thể, ký hiệu , là biến cố nhất định không xảy ra khi thực hiện phép thử. -4-
  13. Chương 1: Xác suất và các công thức tính xác suất - Biến cố chắc chắn, ký hiệu , là biến cố nhất định xảy ra khi thực hiện phép thử. - Mỗi kết quả  của phép thử  được gọi là kết quả thuận lợi cho biến cố A nếu biến cố A xảy ra khi kết quả của  là . Ví dụ 1.3: Trong phép thử “tung 1 xúc xắc cân đối và đồng chất”. Ta có  = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Gọi A là biến cố xúc xắc xuất hiện mặt có số chấm là chẳn. Ta thấy A có 3 kết quả thuận lợi là 2, 4, 6.  A = {2, 4, 6} Gọi B là biến cố xúc xắc xuất hiện mặt có số chấm là số nguyên tố. Ta thấy B có 3 kết quả thuận lợi 2, 3, 5  B = {2, 3, 5} Gọi C là biến cố xúc xắc xuất hiện mặt có số chấm là 1 và 5  C = {1, 5} Gọi D là biến cố xúc xắc xuất hiện mặt có số chấm lớn hơn 6  D là biến cố không thể (tức là D = ) Gọi E là biến cố xúc xắc xuất hiện mặt có số chấm nhỏ hơn hoặc bằng 6  E là biến cố chắc chắn (tức là E = ) Trong phép thử trên, nếu khi thực hiện phép thử kết quả là +  = 4, ta nói biến cố A xảy ra +  = 1, ta nói biến cố A không xảy ra 1.1.3. Quan hệ giữa các biến cố Cho A, B là hai biến cố bất kỳ trong không gian mẫu . i) Quan hệ kéo theo (A  B) : Nếu biến cố A xảy ra thì biến cố B xảy ra. Ví dụ 1.4: Trong phép thử “tung 1 xúc xắc” Gọi Ai là biến cố xúc xắc xuất hiện mặt có số chấm là i, i  1, 6 và B là biến cố xúc xắc xuất hiện mặt có số chấm là lẻ  B = {1, 3, 5} Ta có: A1  B; A3  B; A5  B A2  B; A4  B; A6  B ii) Hai biến cố A và B được gọi là tương đương, ký hiệu A = B, nếu A xảy ra thì B xảy ra và ngược lại. A  B A B B  A iii) Tổng (hay hội) của hai biến cố A và B là một biến cố xảy ra khi và chỉ khi A xảy ra hoặc B xảy ra, ký hiệu A  B (hoặc A+B) Tổng quát: Tổng của n biến cố A1, A2, …, An là một biến cố xảy ra khi và chỉ khi có ít nhất 1 n n biến cố Ai ( i  1, n ) xảy ra, ký hiệu  A (hoặc  A ). i i 1 i i 1 iv) Tích (hay giao) của hai biến cố A và B là một biến cố xảy ra khi và chỉ khi cả 2 biến cố A và B cùng xảy ra, ký hiệu A  B (hoặc A.B) -5-
  14. Chương 1: Xác suất và các công thức tính xác suất Tổng quát: Tích của n biến cố A1, A2, …, An là một biến cố xảy ra khi và chỉ khi tất cả n biến cố A1,…, An cùng xảy ra. vi) Hai biến cố A và B được gọi là xung khắc nhau nếu A và B không đồng thời xảy ra trong 1 phép thử. (tức là A  B   ) Tổng quát: n biến cố A1, A2, …, An được gọi là xung khắc từng đôi nếu Ai  Aj   ; i, j  1, n i j Ví dụ 1.5: Trong phép thử “tung 1 xúc xắc”. - Hai biến cố A = {2,4,6} và B = {1} xung khắc nhau vì A  B   (nhưng A  B  {1, 2, 4, 6}   ) - Ba biến cố A = {2,4,6} ; B = {1} và C = {3} xung khắc từng đôi vì A  B   ; A  C   ; B  C   (nhưng A  B  C  {1, 2,3, 4, 6}   ) vii) Biến cố đối lập của biến cố A, ký hiệu A , được xác định như sau: A xảy ra  A không xảy ra. (tức là A  A   và A  A   ) Ví dụ 1.6: Trong phép thử “tung 1 xúc xắc”. Hai biến cố A = {2,4,6} và B = {1,3,5} là 2 biến đối lập nhau vì A  B   và A  B   . Khi đó, ký hiệu A  B hoặc B  A v) Hiệu của hai biến cố A và B là một biến cố xảy ra khi biến cố A xảy ra và B không xảy ra, ký hiệu A\B. Chú ý: A \ B  A.B và B \ A  A.B Ví dụ 1.7: Hai sinh viên cùng thi kết thúc môn Toán thống kê và Phép thử(TTK&PT). Gọi Ai là biến cố sinh viên thứ i thi đạt môn TTK&PT, (i=1,2). A1  A2 (hoặc A1  A2 ) là biến cố có ít nhất 1 sinh viên thi đạt môn TTK&PT. A1  A2 (hoặc A1.A2) là biến cố cả 2 sinh viên thi đạt môn TTK&PT. A1 \ A2  A1. A2 là biến cố sinh viên thứ nhất thi đạt môn TTK&PT và sinh viên thứ hai không thi đạt môn TTK&PT. viii) Hai biến cố được gọi là độc lập với nhau nếu sự xuất hiện của biến cố này không ảnh hưởng đến sự xuất hiện của biến cố kia và ngược lại. Tổng quát: n biến cố A1, A2, …, An được gọi là độc lập toàn phần nếu một biến cố bất kỳ Ai ( i  1, n ) độc lập với tích (n-1) biến cố còn lại. + n biến cố A1, A2, …, An được gọi là độc lập từng đôi nếu hai biến cố bất kỳ Ai, Aj (i  j ; i, j  1, 2,..., n ) độc lập với nhau Chú ý : Nếu 2 biến cố A và B độc lập thì các cặp biến cố sau: A, B; A, B; A, B cũng độc lập. ix) Một số lưu ý: i) Biến cố sơ cấp là biến cố không thể biểu diễn thành tổng của các biến cố khác. ii) Mọi biến cố bất kỳ A đều biểu diễn thành tổng của các biến cố sơ cấp. Các biến cố cố sơ cấp này là các biến cố thuận lợi cho biến cố A. -6-
  15. Chương 1: Xác suất và các công thức tính xác suất iii) Biến cố chắc chắn  là tổng của mọi biến cố sơ cấp có thể, nghĩa là mọi biến cố sơ cấp đều thuận lợi cho . Do đó,  còn được gọi là không gian các biến cố sơ cấp. iv) Các biến cố đồng khả năng là các biến cố có cùng khả năng xuất hiện như nhau trong một phép thử ngẫu nhiên. v) Các khái niệm về biến cố được xây dựng trên các khái niệm về tập hợp nên các tính chất về tập hợp cũng đúng cho biến cố. Chẳng hạn, cho hai biến cố bất kỳ A và B trong không gian mẫu . Khi đó ta có một số tính chất sau:  A.( B  C )  A.B  A.C ; A  ( B.C )  ( A  B ).( A  C )  A  B  A  B. A  A  B  B  A; A, B  A  B; A.B  A; A.B  A; A.B  A  B;...  A  A; A.B  A  B; A  B  A.B;...  n  n  n  n   Ai    Ai ;   Ai    Ai  i 1  i 1  i 1  i 1 x) Biểu đồ Venn    B A A B A B Biến cố kéo theo A  B Biến cố tổng A  B Biến cố tích A  B    A B A B A BA Biến cố hiệu A \ B A và B xung khắc A và B đối lập 1.2. Định nghĩa xác suất: Quan sát các biến cố đối với một phép thử, tuy không thể biết biến cố đó có xảy ra hay không nhưng người ta có thể định lượng khả năng xuất hiện khách quan của một biến cố, ta gọi nó là xác suất của biến cố đó. Xác suất của một biến cố là một con số đo lường khả năng xảy ra khách quan của biến cố đó khi thực hiện phép thử ngẫu nhiên. Xác suất của biến cố A được ký hiệu là P(A). 1.2.1. Định nghĩa xác suất theo phương pháp cổ điển - Xét phép thử  với các kết quả có thể xảy ra đồng khả năng và không gian mẫu  có hữu hạn các biến cố sơ cấp (tức là   {1 ,..., n };|  |  ) -7-
  16. Chương 1: Xác suất và các công thức tính xác suất Khi đó, xác suất của biến cố A là | A | Soá bieán coá sô caá p cuû a bieán coá A P( A)   || Soá bieán coá sô caá p cuû a Ω - Các tính chất: i) 0  P( A)  1 , với mọi biến cố A. ii) P ( )  0; P()  1 iii) Nếu A  B thì P(A)  P(B) iv) P( A)  P( A)  1 hay P( A)  1  P( A) Chú ý: i) Xác suất của biến cố A là một con số P(A) ( 0  P( A)  1 ) . Khi P(A) càng gần 1 thì khả năng xuất hiện của biến cố A càng lớn và khi P(A) càng gần 0 thì khả năng xuất hiện của biến cố A càng nhỏ. ii) Định nghĩa xác suất theo phương pháp cổ điển có ưu điểm là tính được chính xác giá trị của xác suất mà không phải thực hiện phép thử. Tuy nhiên, định nghĩa xác suất theo phương pháp này chỉ áp dụng được trong trường hợp không gian mẫu gồm hữu hạn biến cố sơ cấp đồng khả năng. Ví dụ 1.8: Một hộp đựng 15 bi trong đó có 5 bi xanh và 10 bi đỏ. Lấy ngẫu nhiên 3 bi từ hộp trên. Tính xác suất trong 3 bi lấy ra có a) 3 bi xanh b) ít nhất 1 bi xanh c) nhiều nhất 1 bi xanh d) không có bi xanh nào Giải: 3 Ta có: |  | C15  455 a) Gọi A là biến cố trong 3 bi lấy ra có 3 bi xanh. | A | 10 | A | C53  10  P( A)    0, 022 |  | 455 b) Gọi B là biến cố trong 3 bi lấy ra có ít nhất 1 bi xanh | B | 355 | B | C5C10  C52C10  C5  355  P( B)  1 2 1 3   0, 7363 |  | 455 |B| C3 Hoặc P( B)  1  P( B)  1   1  10  0,7363 3 || C15 c) Gọi C là biến cố trong 3 bi lấy ra có nhiều nhất 1 xanh 3 1 2 | C | 345 | C | C10  C5C10  345  P(C )    0, 7582 |  | 455 d) Gọi D là biến cố trong 3 bi lấy ra không có bi xanh nào D  B  P ( D )  P ( B )  1  P ( B )  0, 2637 Ví dụ 1.9: Một người gọi điện thoại nhưng lại quên 2 số cuối của số điện thoại cần gọi. Tìm xác suất để người đó quay ngẫu nhiên một lần trúng số cần gọi ? -8-
  17. Chương 1: Xác suất và các công thức tính xác suất a) Biết rằng người đó nhớ 2 số cuối của số điện thoại là khác nhau ? b) Người đó không nhớ gì về đặc điểm của 2 số cuối của số điện thoại cần gọi ? Giải Gọi A, B lần lượt là các biến cố người đó quay ngẫu nhiên một lần trúng số điện thoại cần gọi trong các trường hợp câu a) và câu b) 2 | A| 1 a) |  | A10  90 ; | A | 1  P( A)   |  | 90 2 | A| 1 b) |  | A10  10 2  100 ; | A | 1  P( A)   |  | 100 1.2.2. Định nghĩa xác suất theo phương pháp thống kê Giả sử phép thử  có thể được lặp lại nhiều lần một cách độc lập trong những điều kiện giống hệt nhau. Nếu trong n lần thực hiện phép thử  mà quan sát thấy biến cố A xuất hiện k lần thì tỷ số k được gọi là tần suất xuất hiện của biến cố A. n k k Người ta chứng minh được rằng: Khi n   thì  P( A) tức là lim  P( A) n n  n Trong thực tế với n đủ lớn, người ta lấy tần suất của biến cố A làm giá trị gần đúng cho xác suất của biến cố A. Chú ý: Định nghĩa xác suất theo phương pháp thống kê giải quyết được nhược điểm của định nghĩa xác suất theo phương pháp cổ điển, nghĩa là nó giải quyết được trong trường hợp không gian mẫu có vô hạn biến cố sơ cấp và không cần giả thiết tính đồng khả năng. Ví dụ 1.10: Để nghiên cứu khả năng xuất hiện mặt số khi tung một đồng tiền, Buffon và Pearson tiến hành nhiều lần và kết quả cho bởi bảng sau: Số lần Số lần xuất hiện Người thực hiện Tần suất thực hiện mặt số Buffon 4.040 2.048 0,5080 Pearson (đợt 1) 12.000 6.019 0,5016 Pearson (đợt 2) 24.000 12.012 0,5005 Ta đã biết xác suất xuất hiện mặt số khi tung đồng tiền là 0,5. Qua kết quả trên, ta thấy khi số lần tung càng tăng thì tần suất xuất hiện mặt số càng tiến dần về 0,5. Nhận xét: Phương pháp này khắc phục nhược điểm của phương pháp tính xác suất theo phương pháp cổ điển, tức là tính được xác suất dựa trên quan sát thực tế, không đòi hỏi phép thử phải có hữu hạn biến cố đồng khả năng, do đó phương pháp tính xác suất này được ứng dụng rộng rãi trong thực tế. Tuy nhiên, do phương pháp tính xác suất theo phương pháp thống kê dựa trên kết quả quan sát nên yêu cầu phép thử phải thực hiện nhiều lần, vì thế trong nhiều bài toán thực tế không cho phép do điều kiện kinh phí để thực hiện phép thử. -9-
  18. Chương 1: Xác suất và các công thức tính xác suất Ví dụ 1.11: Một xạ thủ bắn 1000 viên đạn vào một mục tiêu có 70 viên trúng mục tiêu. Khi 70 đó, xác suất để xạ thủ bắn trúng mục tiêu là  7% 1000 Ví dụ 1.12: Thống kê 10.000 thanh niên trưởng thành ở địa phương A thì thấy có 300 thanh niên mắc bệnh B. Khi đó, ta nói xác suất để một thanh niên địa phương A mắc bệnh B là 3%. 1.2.3. Định nghĩa xác suất theo tiên đề * Giả sử  là biến cố chắc chắn. Gọi  là họ các tập con của  thỏa các điều kiện sau: i)  chứa  ii) Nếu A, B thì A , A+B, A.B  Họ  thỏa i) và ii) thì  được gọi là đại số iii) Nếu A1 , A2 , … , An , …. là các phần tử của  thì tổng và tích vô hạn A1+A2+…+An+… và A1A2…An… cũng thuộc  Nếu  thỏa i) , ii) và iii) thì  được gọi là -đại số * Xác suất trên (,) là một hàm số P xác định trên  có giá trị trong đoạn [0;1] và thỏa 3 tiên đề sau: i) P() = 1 ii) P(A+B) = P(A) + P(B) (với A, B xung khắc) iii) Nếu dãy {An} có tính chất A1  A2 … An … và A1A2…An… =  thì lim P ( An )  0 n  1.3. Các công thức tính xác suất 1.3.1. Công thức cộng xác suất Cho A, B là 2 biến cố bất kỳ trong không gian mẫu  P ( A  B )  P ( A)  P ( B )  P ( A.B) Chứng minh Gọi n là số phần tử của không gian mẫu  n1 là số phần tử của A\B ; n2 là số phẩn tử của AB ; n3 là số phần tử của B\A Ta có: nA B  n1  n2  n3  n1  n2  n2  n3  n2  nA  nB  nA B n A  B n A nB n A  B     n n n n  P( A  B)  P ( A)  P( B)  P( A.B) Chú ý: i) Nếu A, B xung khắc (tức là A.B = ) thì P ( A  B )  P ( A)  P ( B ) - 10 -
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2