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

Giáo án xác xuất thống kê - Chương 2. Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối

Chia sẻ: Vo Danh | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:16

304
lượt xem
57
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Biến ngẫu nhiên (hay đại lượng ngẫu nhiên) (ĐLNN) là các đại lượng ứng với mỗi kết quả của phép thử cho một số với một xác suất nào đó,có các hàm phân phối ,ĐLNN chia làm 2 loại :loại rời rạc và loại liên tục

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Giáo án xác xuất thống kê - Chương 2. Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối

  1. Chương 2. Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối Biến ngẫu nhiên (hay đại lượng ngẫu nhiên) (ĐLNN) là các đại lượng ứng với mỗi kết quả của phép thử cho một số với một xác suất nào đó. ĐLNN ký hiệu bằng X, Y, Z… Giá trị của nó ký hiệu bằng x, y, z… ĐLNN chia làm hai loại: loại rời rạc và loại liên tục.
  2. 2.1 ĐLNN rời rạc 2.1.1 Định nghĩa Giá trị của nó là tập hữu hạn hoặc đếm được. VD 2.1: - X là số lần xuất hiện mặt sấp khi gieo một lần đồng xu. X có thể nhận 2 giá trị là 0, 1. - X là số chấm ở mặt xuất hiện khi gieo một lần con xúc xắc. X nhận một trong các giá trị: 1,2,3,4,5,6. - X là số viên đạn trúng đích khi bắn liên tiếp 3 viên đạn độc lập vào 1 bia. Giá trị có
  3. Giả sử X là ĐLNN rời rạc. Nó nhận các giá trị có thể có với xác suất tương ứng là P[X = x i ] = pi 0. n x1 x 2 ... x n X pk = 1 P X p1 p2 ... p n k =1 Bảng trên gọi là luật phân phối của X. Nếu có bảng trên thì xác suất b] = P[a X pi a xi b
  4. VD 2.2: Gieo 1 lần con xúc xắc đều đặn. Gọi X là số chấm ở mặt xuất hiện. Tìm phân phối xác suất của X. Tính P[1≤X≤3]. VD 2.3: Ba xạ thủ độc lập bắn vào 1 bia (mỗi người bắn 1 viên). Xác suất để các xạ thủ bắn trúng là 0,8; 0,7; 0,6. Gọi X là số viên đạn trúng bia. a/ Lập luật phân phối của X. b/ Tính P[2≤X≤5].
  5. 2.1.2 Hàm phân phối xác suất Hàm phân phối xác suất của ĐLNN rời rạc X, ký hiFXu(x) , được định nghĩa ệ FX (x) = pj x j
  6. VD 2.5: Một người có 3 viên đạn. Xác suất bắn trúng mục tiêu là 0,6. Người này bắn đến khi hoặc hết đạn hoặc trúng mục tiêu mới thôi. Gọi X là số viên đạn sẽ bắn. a/ Tìm luật phân phối của X. b/ Tìm hàm phân phối xác suất của X. c/ Tính P[1≤X
  7. 2.2 ĐLNN liên tục 2.2.1 Định nghĩa Giá trị của X lấp đầy khoảng (a;b) nào đó. VD 2.6: Nếu quan sát nhiệt độ X tại một thời điểm trong ngày thì ta có ĐLNN liên tục. Thay cho việc liệt kê các giá trịx1 , x 2 ,..., x n , ta chỉ ra đoạn (a,b) mà X nhận giá trị ở đoạn đó. Còn thay cho các xác suất p1 ,p2 ,..., p n , ta đưa ra hàm f(x) với b f (x) 0, f (x)dx = 1 a
  8. Hàm f(x) được gọi là hàm mật độ phân phối xác suất. 2.2.2 Hàm phân phối xác suất Hàm phân phối xác suất của ĐLNN liên tục X có hàm mật độ phân phối xác suất f(x) x được định nghĩa FX (x) = f (x)dx − 2.2.3 Một số tính chất cơ bản i. FX (x) liên tục và f (x) = FX (x), ∀x ᄀ
  9. + f (x)dx = 1 ii. − b] = P[a < X iii. P[a X b] b = P[a X < b] = P[a < X < b] = f (x)dx a VD 2.7: ĐLNN liên tục X có hàm phân phối xác suất 0, x0 2 FX (x) = ax , x (0,3) 1, x3 Tìm a và hàm mật độ f(x) của X.
  10. VD 2.8: ĐLNN liên tục X có hàm mật độ phân phối xác suất 0, x0 0
  11. 2.3 Một số luật phân phối 2.3.1 Loại rời rạc 2.3.1.1 Phân phối siêu bộiX H(N, N A , n) * Mô hình bài toán: Cho tập hợp gồm N phần tử, trong đó cóN A phần tử có tính chất A. Lấy ngẫu nhiên n phần tử (không hoàn lại). Gọi X là số phần tử có tính chất A trong n phần tử lấy ra. Lập luật phân phối của X.
  12. * Định nghĩa: Ta nói X có phân phối siêu bội với xs tương ứng C k A C n −−kN A N N P[X = k] = , k = 0,1,..., n n CN VD 2.9: Từ nhóm 9 nhà bác học, trong đó có 5 nhà vật lý và 4 nhà toán học, chọn ngẫu nhiên 3 nhà bác học để thành lập hội đồng. Tính xs để trong 3 nhà bác học này có đúng 1 nhà toán học.
  13. 2.3.1.2 Phân phối nhị thức:X B(n;p) * Dãy phép thử Bernoulli Là dãy n phép thử thỏa 3 điều kiện + các phép thử độc lập với nhau. + trong mỗi phép thử, ta chỉ quan tâm đến bc A nào đó. Nếu A xảy ra thì phép thử gọi là thắng lợi, ngược lại phép thử gọi là thất bại. + xs xuất hiện A trong mỗi phép thử là như nhau = p và P(A) = 1 − p . P(A)
  14. VD 2.10: Gieo 10 lần một con xúc xắc và xem mặt 6 có xuất hiện không? Ở đây n=10, A=“xuất hiện mặt 6 chấm”. 1 5 p = P(A) = , q = . 6 6 * Mô hình phân phối nhị thức: Giả sử X là số lần xuất hiện bc thắng lợi A trong dãy n phép thử Bernoulli, với P(A)=p. Hãy tìm luật phân phối của X.
  15. * Định nghĩa: Ta nói X có phân phối nhị thức với xs tương ứng k k n−k P[X = k] = C n p q , k = 0,1,..., n VD 2.11: Một nhà máy sản xuất tự động với tỷ lệ phế phẩm là 3%. Lấy liên tiếp 10 sản phẩm (có hoàn lại) để kiểm tra. Tính xs để trong số đó a) có 2 phế phẩm. b) có không quá 2 phế phẩm.
  16. 2.3.1.3 Phân phối Poisson: X �P(λ ) Cho ĐLNN rời rạc X. Ta nói X có phân phối Poisson với tham sốλ , nếu X nhận các giá trị 0, 1, 2,… với xs tương ứng −λ k eλ P[X = k] = , k = 0,1,2,... k! Bài tập: 49, 57 sách Bài tập
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2