Hàm đặc trưng - Định lý giới hạn trung tâm trong xác suất thống kê - 1 pot

... D(X) = . 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 X là hàm X : R C xác định bởi ... thức tham số n, p. Xác định hàm đặc trưng của X. Giải. Ta có X (t) = Tính chất 1. 6. (Tính chất của hàm đặc trưng)  X (0) = 1;...

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

... nhiên X có hàm mật độ Xác định kỳ vọng và phương sai của biến ngẫu nhiên Y = 2X 2 . Giải. Ta có Từ đó 3. Các số đặc trưng khác a. Mômen gốc và mômen trung tâm Định nghĩa 3 .1. i) Mômen ... ngẫu nhiên X, ký hiệu m k được xác định bởi m k = E(X k ) . ii) Mômen trung tâm bậc k ( của biến ngẫu nhiên X, ký hiệu được xác định bởi = E(X - E(X)) k C...

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

... Định lí 1. 7. Cho f(x) là hàm Bôrel trên R n và X 1 ,…,X n là những biến ngẫu nhiên xác định trên cùng không gian xác suất (W, ,P). Khi đó f(X 1 , ,X n ) là biến ngẫu nhiên. Hệ quả 1. 8. ... hàm phân phối xác định bởi Tính P(X < 2); P(X = 1) ; P(X > 1, 5); P(X = 0,5); ; P(2 < X . Giải. P(X < 2) = . P(X = 1) = P(X > 1, 5) = 1 – F (1,...

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

... Mệnh đề 1. 1, hàm mật độ đồng thời của U và V là g UV (u,v) = f X,Y (v; u - v) .1 = f X,Y (x, u - x) Vì X 1 , X 2 độc lập nên hàm mật độ của U là g U (u) = và hàm phân phối của U là Định nghĩa ... lần lượt là Xác định phân phối của biến ngẫu nhiên X + Y. Bài toán 2 .1. Giả sử X 1 , X 2 là hai biến ngẫu nhiên độc lập có hàm mật độ tương ứng là f 1 (x) v...

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

... để xét các Định lý giới hạn nhưng chưa hoàn chỉnh. Phương pháp moment được hoàn chỉnh bởi Markov (18 98) với một điều kiện đủ cho Định lý giới hạn trung tâm ĐỊNH LÝ GIỚI HẠN TRUNG TÂM. Trang ...  * 1 1 : n n kn kn k n S X EX B     . Những định lý giới hạn trung tâm là suy rộng của định lý Moivre – Laplace liên hệ với lược đồ phép thử Bernoul...

Ngày tải lên: 15/08/2013, 19:23

... x i n i x i 2 ni 10 ,75 20 215 2 311 ,25 11 ,25 6 67,5 759,375 11 ,75 3 35,25 414 ,18 75  29 317 ,75 3484, 813 2 317 ,75 3484, 813 10 ,96; 12 0 ,17 29 29 x x        2 2 29 12 0 ,17 10 ,96 0,05 0,05 ... (0,9 1- 0 ,05; 0, 91+ 0,05) = (0,86; 0,96) Số sản phẩm do nhà máy B sản xuất là N với: N 1  N  N 2 Trong đó: N 1 = 10 111 10 532 0,96  N 2 = 10 111...

Ngày tải lên: 21/01/2014, 14:57

... 5.22 .12 0 = 13 200 4 4.22 .14 0 = 12 320 7 7.26 .14 0 = 25480 15 15 .30 .14 0 = 63000 10 10 .26 .16 0 = 416 00 20 20.30 .16 0 = 96000 7 7.34 .16 0 = 38080 5 5.26 .18 0 = 23400 12 12 .30 .18 0 = 64800 9 9.34 .18 0 ... XÁC SUẤT THỐNG KÊ ĐỀ TÀI: ĐỊNH LÝ GIỚI HẠN TRUNG TÂM – CÁC XẤP XỈ XÁC SUẤT VÀ BÀI TẬP GVHD: Trần Chiến Lớp: 211 3 011 01 Khoa:...

Ngày tải lên: 22/03/2014, 13:20

... hiệu được xác định bởi . Ví dụ 3.4. Cho biến ngẫu nhiên X có hàm phân phối a- Tìm momen gốc bậc k của X, k b- Xác định hệ số bất đối xứng và hệ số nhọn. Giải. Hàm mật độ của X là a- Dễ thấy ... Med. Ví dụ 3.7. Cho biến ngẫu nhiên X có hàm mật độ Xác định EX, x mod và x med . Giải. Ta có Do nên f(x) đạt cực đại tại x =1. Vậy x mod = 1. Hàm phân phối của...

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20