Sự giao phối ngẫu nhiên

Để đạt thành tích cao trong kì thi sắp tới, các bạn học sinh có thể sử dụng tài liệu “Đề thi giữa học kì 2 môn Sinh học lớp 12 năm 2022-2023 - Trường THPT Hồ Nghinh” sau đây làm tư liệu tham khảo giúp rèn luyện và nâng cao kĩ năng giải đề thi, nâng cao kiến thức cho bản thân để tự tin hơn khi bước vào kì thi chính thức. Mời các bạn cùng tham khảo đề thi.

4p hoangnhanduc10 01-06-2023 6 1   Download

Luận văn này xem xét tính hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Việt Nam – Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp thống kê mô tả, kiểm định phân phối chuẩn, kiểm định đơn vị, kiểm định tính tự tương quan, kiểm định chuỗi của lợi nhuận để việc xem xét để kiểm định mức độ hiệu quả về mặt thông tin của thị trường chứng khoán Việt Nam.

61p thiennhaikhach09 09-08-2021 45 7   Download

Nhằm giúp các bạn học sinh đang chuẩn bị bước vào kì thi có thêm tài liệu ôn tập, TaiLieu.VN giới thiệu đến các bạn Đề thi KSCL THPT Quốc gia môn Sinh học năm 2017-2018 lần 6 - Sở GD&ĐT Vĩnh Phúc - Mã đề 101 để ôn tập nắm vững kiến thức. Chúc các bạn đạt kết quả cao trong kì thi!

6p kieunhanguyen000 19-12-2018 23 2   Download

Mời các bạn học sinh tham khảo đề thi thử ĐH môn Sinh học - Trường ĐH Sư Phạm Hà Nội I năm 2010. Nhằm giúp cho các bạn em củng cố kiến thức chuẩn bị cho kỳ thi tuyển sinh Đại học được tốt hơn.

9p anhmatkhongquen 10-04-2014 71 3   Download

Câu 1. Có 1 đột biến lặn trên NST thường làm cho mỏ dưới của gà dài hơn mỏ trên. Những con gà như vậy mổ được ít thức ăn nên yếu ớt. Những chủ chăn nuôi thường phải liên tục loại chúng khỏi đàn. Khi cho giao phối ngẫu nhiên 100 cặp gà bố mẹ mỏ bình thường, thu được 1500 gà con, trong đó có 15 gà biểu hiện đột biến trên. Giả sử không có đột biến mới xảy ra, hãy cho biết có bao nhiêu gà bố mẹ dị hợp tử về đột biến trên? A. 15 B. 2 C. 40...

8p satthu37195 08-03-2013 91 9   Download

Mô tả dữ liệu thống kê(Descriptive Statistic) Có bốn tính chất mô tả phân phối xác suất của một biến ngẫu nhiên như sau: Xu hướng trung tâm hay “điểm giữa” của phân phối. Mức độ phân tán của dữ liệu quanh vị trí “điểm giữa”. Độ trôi(skewness) của phân phối. Độ nhọn(kurtosis) của phân phối. Mối quan hệ thống kê giữa hai biến số được mô tả bằng hệ số tương quan. 2.2.1. Xu hướng trung tâm của dữ liệu Trung bình tổng thể (giá trị kỳ vọng) x = E[X] n Trung vị của tổng thể : X là...

14p cnkbmt8 26-10-2011 167 19   Download

3. Véc tơ ngẫu nhiên liên tục Định nghĩa 3.1. Vectơ ngẫu nhiên n chiều X = (X1, X2,…, Xn) gọi là có phân phối liên tục tuyệt đối nếu hàm phân phối đồng thời của nó có dạng: F(x1,x2,…,xn) = ; (x1,…,xn)Rn Hàm dưới dấu tích phân f(x1,..,xn) được gọi là hàm mật độ đồng thời của n biến ngẫu nhiên X1,…,Xn. Tính chất 3.2. Với (x1,…,xn) Rn Ví dụ 3.3. Giả sử hai biến ngẫu nhiên X,Y có hàm mật độ đồng thời là a- Tìm a và xác định hàm phân phối đồng thời của X và Y. b- Xác...

6p cnkbmt1 14-10-2011 446 38   Download

Véc tơ ngẫu nhiên 1. Phân phối đồng thời của các biến ngẫu nhiên Giả sử X1,X2,…,Xn là n biến ngẫu nhiên xác định trên cùng không gian xác suất ( , , P), nhận giá trị trong không gian đo (R, B(R). Định nghĩa 1.1. Ta gọi X = (X1, X2,…, Xn) là vectơ ngẫu nhiên n chiều với giá trị trong Rn. Định nghĩa 1.2. Với mỗi tập Bôren B con của Rn, P[ : X Bn, trong đó Bn là -đại số Bôren các tập B] được gọi là phân phối xác suất của vectơ ngẫu nhiên X= (X1, X2,…,...

7p cnkbmt1 14-10-2011 840 45   Download

Phân phối xác suất của hàm biến ngẫu nhiên Giả sử ta đã biết phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên X và g là một hàm Borel bất kỳ. Khi đó, Y = g(X) cũng là một biến ngẫu nhiên. Ta sẽ đi xác định mối quan hệ giữa phân phối xác suất của X và của Y. 1. Trường hợp X là biến ngẫu nhiên rời rạc Định lý 1.1. Cho biến ngẫu nhiên rời rạc X và Y = g(X). Giả sử giá trị của X có tính chất phân phối là các với j = 1, 2,...Khi...

8p cnkbmt1 14-10-2011 904 44   Download

Phân phối điều kiện và kỳ vọng điều kiện 1. Phân phối điều kiện Định nghĩa 1.1. Cho X, Y là các biến ngẫu nhiên rời rạc có phân phối xác suất đồng thời P(X = x, Y = y) = p(x, y). Khi đó, phân phối điều kiện của X cho bởi Y = y được xác định bởi: Nếu X, Y là các biến ngẫu nhiên độc lập thì. Ví dụ 1.2. Gieo 1 xúc xắc, giả sử mặt có X chấm xuất hiện. Tiếp tục gieo X đồng xu và giả sử Y là số lần mặt sấp xuất hiện....

9p cnkbmt1 14-10-2011 528 15   Download

Từ đó, Ví dụ 3.3. (Kỳ vọng của biến ngẫu nhiên có phân phối nhị thức) Giả sử X là biến ngẫu nhiên có phân phối nhị thức B(n, p).Do E(Xi) = p với mọi i = 1, 2, ..., n nên Hiệp phương sai. Mệnh đề 3.4. Nếu X, Y là các biến ngẫu nhiên độc lập thì với mọi hàm Borel g, h E[g(X).h(Y)] = E[g(X)]. E[h(Y)] Định nghĩa 3.5. Hiệp phương sai của 2 biến ngẫu nhiên X và Y, ký hiệu Cov(X, Y) được xác định bởi Cov(X, Y) = E[(X – E(X))(Y E(Y))] Khai triển vế phải ta nhận được Cov(X,...

6p cnkbmt1 14-10-2011 188 14   Download

Phân phối của hàm các biến ngẫu nhiên 1. Phân phối xác suất của hàm của biến ngẫu nhiên Mệnh đề 1.1. Cho X, Y là các biến ngẫu nhiên có hàm mật độ đồng thời là f(x,y). Giả sử U=1(X,Y) là V =2(X,Y)với 1,2là các hàm đơn trị sao cho 1(U,V) (X,Y) được xác định duy nhất từ giá trị của (U,V) là X =2(U,V).Giả thiết1,2 tồn tại các đạo hàm riêng liên tục theo u và v. Khi đó hàm mật độ đồng thời của U và V được xác định bởi UV(u,v) = f(1(u,v), 2(u,v)) Chú ý: Công thức trên có thể...

6p cnkbmt1 14-10-2011 223 22   Download

Vậy với độ tin cậy 95%, tối thiểu ứng cử viên A chiếm được 57% số phiếu bầu của cử tri A. b. Khoảng ước lượng của kỳ vọng a trong mẫu từ phân phối chuẩn N(a; 2 Giả sử (X1, X2,…, Xn) là mẫu ngẫu nhiên độc lập từ phân phối chuẩn N(a; Trường hợp đã biết Xét xác suất P với 1 - là độ tin cậy đã cho. Ta có (2) Vì X1, X2,…, Xn là dãy biến ngẫu nhiên độc lập có phân phối chuẩn như nhau dạng N(a;2) nên cũng có phân phối chuẩn với kỳ vọng E() = a...

6p cnkbmt1 14-10-2011 223 13   Download

Phương pháp hợp lý cực đại - Bài toán ước lượng khoảng 1. Phương pháp hợp lí cực đại Định nghĩa 1.1. Giả sử (X1, X2,…, Xn) là mẫu ngẫu nhiên độc lập từ phân phối f(x, ), Î U. Hàm L(X/ ) = f(X1, )f(X2, ) … f(Xn, ) được gọi là hàm hợp lí. Định nghĩa 1.2. Thống kê nếu được gọi là ước lượng hợp lí cực đại của L(X/ (X) L(X/ ) với mọi *(X) = Ø được gọi là ước lượng hợp lí cực đại của hàm tham số t( ). Trường hợp một tham số. Để tìm ước...

6p cnkbmt1 14-10-2011 856 42   Download

Xác suất điều kiện này không phụ thuộc vào thống kê đủ đối với . * Điều kiện cần. Vậy T(X) = (T1(X),…, Ts(X)) làGiả sử (T1(X),…, Ts(X)) là thống kê đủ đối với . Theo Định nghĩa ta có không phụ thuộc vào. Đặt h(x1,…, xn) = Ta biết rằng Điều kiện cần được chứng minh. Chứng minh định lí trong trường hợp phân phối liên tục xem trong [2]. Ví dụ 2.6. Giả sử (X1, X2,…, Xn) là mẫu ngẫu nhiên độc lập từ phân phối chuẩn N(a; với (a;2). Chứng minh rằng 2;là thống kê đủ đối). Giải. Ta có hàm mật...

8p cnkbmt1 14-10-2011 321 19   Download

Hàm đặc trưng - Định lý giới hạn trung tâm 1. Hàm đặc trưng: Định nghĩa và các tính chất Định nghĩa 1.1. Hàm đặc trưng của biến ngẫu nhiên X, ký hiệu C xác định bởi X(t) R, i là đơn vị ảo. Nếu X là biến ngẫu nhiên rời rạc có phân phối xác suất P(X = xk) = pk với thì hàm đặc trưng của X là X(t) Nếu X có phân phối liên tục tuyệt đối với hàm mật độ f(x) thì hàm đặc trưng X là Ví dụ 1.2. Giả sử biến ngẫu nhiên X có phân phối Ví dụ 1.3....

6p cnkbmt1 14-10-2011 834 55   Download

Định nghĩa 3.1. Biến ngẫu nhiên X được gọi là biến ngẫu nhiên rời rạc nếu tập các giá trị có thể có của X là tập hữu hạn hoặc vô hạn đếm được. Giả sử X nhận các giá trị x1, x2, …, xn,… Đặt Ak = [w: X = xk] và ký hiệu xác suất để nhận giá trị xk là pk =P( X = xk) =P(Ak) ; k = 1, 2,…. Khi đó, P(W) = 1. Định nghĩa 3.2. Phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên rời rạc X được xác định bởi P( X =...

6p cnkbmt1 14-10-2011 415 29   Download

Trước hết ta xét một ví dụ sau Ví dụ 3.1. Xét dãy phép thử độc lập G1, G2, … sao cho mỗi phép thử Gi tương ứng với không gian biến cố sơ cấp W = {A, }. Giả sử xác suất xuất hiện biến cố A trong mỗi phép thử bằng p. Gọi X là biến ngẫu nhiên chỉ số phép thử cần thiết để lần đầu tiên biến cố A xuất hiện. Tìm phân phối xác suất của X. Giải. Biến ngẫu nhiên X nhận các giá trị 1, 2, 3,…, n,…Ta thấy X = k nếu...

5p cnkbmt1 14-10-2011 80 7   Download

Ví dụ 3.4. Giả sử chiều cao X của một loại cây là đại lượng ngẫu nhiên có phân phối chuẩn. Tiến hành đo 640 cây thấy có 25 cây thấp hơn 18m và 110 cây cao hơn 24m a- Tính chiều cao trung bình của cây và độ lệch tiêu chuẩn. b- ước lượng số cây có chiều cao trong khoảng từ 16m đến 20m trong số 640 cây trên.

6p cnkbmt1 14-10-2011 131 10   Download

Một số phân phối liên tục quan trọng 1. Phân phối đều Định nghĩa 1.1. Biến ngẫu nhiên X được gọi là có phân phối đều trên đoạn [a, b] nếu hàm mật độ của nó có dạng: Hàm phân phối của X có dạng Ví dụ 1.2. Bắt đầu từ 7h, cứ 15phút lại có một chuyến xe bus dừng tại bến. Giả sử một hành khách đến bến ngẫu nhiên trong khoảng thời gian từ 7h đến 7h30. Tính xác suất để hành khách đó phải chờ cho đến khi có xe không quá 5 phút; nhiều hơn 10 phút. Giải....

6p cnkbmt1 14-10-2011 199 14   Download