Bài giảng Xác suất thống kê Chương 3 Một số phân phối xác suất thông dụng full

Bài giảng XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ Chương 3 MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG Bài giảng XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ Chương 3 MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG Thạc sĩ Nguyễn Công Nhựt Khoa Công nghệ Thông.Biến ngẫu nhiên rời rạc31 Phân phối nhị thức32 Phân phối siêu bội33 Phân phối PoissonBiến ngẫu nhiên liên tục34 Phân phối chuẩn35 Phân phối Chi bình phương, Phân phối Student

Bài giảng XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ Chương MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG Thạc sĩ Nguyễn Công Nhựt Khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Nguyễn Tất Thành Ngày 12 tháng 10 năm 2022 Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 / 48 XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ⋆ Hướng dẫn cách học - chi tiết cách đánh giá môn học Tài liệu, video giảng đưa lên elearning hàng tuần Sinh viên tải về, in mang theo học Điểm tổng kết môn học đánh giá xuyên suốt trình học ⋆ Điểm trình: 20% ⋆ Kiểm tra kỳ: 20% ⋆ Thi cuối kỳ: 60% ⋆ Cán giảng dạy ⋆ ⋆ ⋆ ⋆ ⋆ ⋆ Thạc sĩ Nguyễn Công Nhựt ĐT: 0933373432 Email: ncnhut@ntt.edu.vn Zalo: 0378910071 Facebook: https://www.facebook.com/congnhut.nguyen/ Website: https://khobaigiang.com/ Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 / 48 Content KHÁI NIỆM CƠ BẢN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT BIẾN NGẪU NHIÊN MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG LÝ THUYẾT MẪU ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ THỐNG KÊ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CHO MỘT THAM SỐ THỐNG KÊ HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN THỐNG KÊ MÔ TẢ Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 / 48 Content KHÁI NIỆM CƠ BẢN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT BIẾN NGẪU NHIÊN MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG LÝ THUYẾT MẪU ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ THỐNG KÊ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CHO MỘT THAM SỐ THỐNG KÊ HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN THỐNG KÊ MÔ TẢ Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 / 48 Content KHÁI NIỆM CƠ BẢN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT BIẾN NGẪU NHIÊN MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG LÝ THUYẾT MẪU ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ THỐNG KÊ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CHO MỘT THAM SỐ THỐNG KÊ HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN THỐNG KÊ MÔ TẢ Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 / 48 MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG NỘI DUNG Biến ngẫu nhiên rời rạc 3-1 Phân phối nhị thức 3-2 Phân phối siêu bội 3-3 Phân phối Poisson Biến ngẫu nhiên liên tục 3-4 Phân phối chuẩn 3-5 Phân phối Chi bình phương, Phân phối Student Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 / 48 BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI RẠC NỘI DUNG 3-1 Phân phối nhị thức 3-2 Phân phối siêu bội 3-3 Phân phối Poisson Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 / 48 3.1 PHÂN PHỐI NHỊ THỨC Định nghĩa Phép thử Bernoulli Phép thử mà ta quan tâm đến biến cố A có xảy hay khơng gọi phép thử Bernoulli Định nghĩa Biến ngẫu nhiên Bernoulli Thực phép thử Bernoulli, ta quan tâm đến biến cố A có xảy hay khơng Đặt: 0, biến cố A không xảy X = 1, biến cố A xảy Giả sử P (A) = P (X = 1) = p Khi biến ngẫu nhiên X gọi biến ngẫu nhiên Bernoulli với tham số p, ký hiệu X ∼ B (p ) Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 / 48 3.1 PHÂN PHỐI NHỊ THỨC Bảng phân phối xác suất biến ngẫu nhiên Bernoulli có dạng X P Nguyen Cong Nhut q = 1−p Xác suất thống kê p Ngày 12 tháng 10 năm 2022 / 48 3.1 Phân phối nhị thức Định nghĩa Thực n phép thử Bernoulli độc lập với xác suất xảy biến cố A phép thử p Đặt biến ngẫu nhiên 0, biến cố A không xảy lần thứ i Xi = 1, biến cố A xảy lần thứ i Biến ngẫu nhiên X = X1 + X2 + + Xn số lần A xảy n lần thực Biến ngẫu nhiên X gọi có phân phối nhị thức tham số n p; ký hiệu X ∼ B (n, p ) Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 10 / 48 3.4 Phân phối chuẩn Giá trị tới hạn Giá trị tới hạn mức α biến ngẫu nhiên X có phân phối chuẩn tắc kí hiệu zα số thỏa điều kiện P (X > zα ), tức φ(zα ) = 0.5 − α Ví dụ 10 z0.025 = 1.96; z0.01 = 2.33 Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 34 / 48 3.4 Phân phối chuẩn Xấp xỉ phân phối nhị thức phân phối chuẩn Định lí (Định lí giới hạn địa phương Moivre-Laplace) Cho X ∼ B (n, p ) với p không gần khơng q gần thì: lim P (X = k ) =1 ( xk ) n →+∞ √ f npq với f (x ) = −x √1 e 2π hàm Gauss Định lí (Định lí giới hạn Moivre-Laplace) Gọi X ∼ B (n, p ), với p không gần không gần Sn = Nguyen Cong Nhut X √−np npq F Sn → N (0, 1) Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 35 / 48 3.4 Phân phối chuẩn Ý nghĩa thực hành tính tốn Cho X ∼ B (n, p ) n đủ lớn, p không lớn, không bé (tùy vào trường hợp nhiều trường hợp ta xem điều kiện tương đương với np ≥ nq ≥ 5) X ≃ N (µ = np, σ = npq ) Khi đó, P (X = k ) ≃ √1 f npq (xk ) với xk = k −np √ , npq f (x ) = −x √1 e 2π b − np a − np P (a ≤ X ≤ b ) ≃ φ( √ ) − φ( √ ) npq npq Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 (1) 36 / 48 3.4 Phân phối chuẩn Ví dụ 11 Xác suất để máy sản xuất sản phẩm loại I 0, Tính xác suất để 300 sản phẩm máy sản xuất có từ 232 đến 250 sản phẩm loại I Gọi X số sản phẩm loại I có 300 sản phẩm máy sản xuất Áp dụng công thức (1) ta có 250 − 300.0, 232 − 300.0, −φ √ √ 300.0, 8.0, 300.0, 8.0, = φ(1, 44) − φ(−1, 15) P (232 ≤ X ≤ 250) ≈ φ = 0, Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 37 / 48 3.5 Phân phối Chi bình phương Định nghĩa Biến ngẫu nhiên X gọi có phân phối Chi bình phương với n bậc tư hàm mật độ xác suất có dạng: f (x ) = x n e − x −1 , 2n/2 Γ( n2 ) x >0 0, x ≤0 hàm Γ xác định Γ (x ) = +∞ t x −1 e −t dt, x > 0 Ký hiệu X ∼ χ2 (n ) Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 38 / 48 3.5 Phân phối Chi bình phương Tính chất Cho X ∼ χ2 (n ) Ta có: EX = n var X = 2n Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 39 / 48 3.6 Phân phối Student Định nghĩa Biến ngẫu nhiên X gọi có phân phối Student với n bậc tự hàm mật độ xác suất có dạng  −( n +  Γ( n +2 ) ) x2 √ + , x >0 n nπ Γ( n2 ) f (x ) =  0, x ≤ Ký hiệu X ∼ t (n ) Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 40 / 48 3.6 Phân phối Student Tính chất Cho X ∼ t (n ) Khi đó, EX = bậc tự n > 1; var X = Cho X ∼ N (0, 1), Y ∼ χ2 (n ) X , Y độc lâp Khi đó, Z = X n n −2 với n > ∼ t (n ) Y n Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 41 / 48 Bảng tổng kết phân phối liên tục Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 42 / 48 Xem giảng kênh Youtube https://www.youtube.com/c/Toanchobacdaihoc Content KHÁI NIỆM CƠ BẢN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT BIẾN NGẪU NHIÊN MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG LÝ THUYẾT MẪU ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ THỐNG KÊ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CHO MỘT THAM SỐ THỐNG KÊ HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN THỐNG KÊ MÔ TẢ Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 44 / 48 Content KHÁI NIỆM CƠ BẢN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT BIẾN NGẪU NHIÊN MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG LÝ THUYẾT MẪU ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ THỐNG KÊ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CHO MỘT THAM SỐ THỐNG KÊ HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN THỐNG KÊ MÔ TẢ Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 45 / 48 Content KHÁI NIỆM CƠ BẢN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT BIẾN NGẪU NHIÊN MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG LÝ THUYẾT MẪU ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ THỐNG KÊ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CHO MỘT THAM SỐ THỐNG KÊ HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN THỐNG KÊ MÔ TẢ Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 46 / 48 Content KHÁI NIỆM CƠ BẢN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT BIẾN NGẪU NHIÊN MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG LÝ THUYẾT MẪU ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ THỐNG KÊ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CHO MỘT THAM SỐ THỐNG KÊ HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN THỐNG KÊ MÔ TẢ Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 47 / 48 Content KHÁI NIỆM CƠ BẢN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT BIẾN NGẪU NHIÊN MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG LÝ THUYẾT MẪU ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ THỐNG KÊ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CHO MỘT THAM SỐ THỐNG KÊ HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN THỐNG KÊ MÔ TẢ Nguyen Cong Nhut Xác suất thống kê Ngày 12 tháng 10 năm 2022 48 / 48 ... ⋆ Thạc sĩ Nguyễn Công Nhựt ĐT: 0 933 3 734 32 Email: ncnhut@ntt.edu.vn Zalo: 037 8910071 Facebook: https://www.facebook.com/congnhut.nguyen/ Website: https://khobaigiang.com/ Nguyen Cong Nhut Xác suất... XÁC SUẤT THÔNG DỤNG NỘI DUNG Biến ngẫu nhiên rời rạc 3- 1 Phân phối nhị thức 3- 2 Phân phối siêu bội 3- 3 Phân phối Poisson Biến ngẫu nhiên liên tục 3- 4 Phân phối chuẩn 3- 5 Phân phối Chi bình phương,... X số nhân viên nữ chọn, X ∼ H (50; 30 ; 10) P (X ≤ 3) =P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = C 10 C9 C8 C7 C30 C30 C30 C30 20 20 20 20 + + + ≈ 0. 036 48 10 10 10 10 C50 C50 C50 C50 P (X