Giáo trình thống kê ứng dụng trong kinh tế và kinh doanh trường đh văn lang

| ĐẠI HỌC VĂN LANG KHOA KHOA HỌC CƠ BẢN THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANH THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 2019 i MỤC LỤC CHƯƠNG 1 BIẾN NGẪU NHIÊN Mục lục chương 1 1 1 1 Khái niệm biến ngẫu nhiên 1 1[.]

| ĐẠI HỌC VĂN LANG KHOA KHOA HỌC CƠ BẢN THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANH THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2019 i MỤC LỤC CHƯƠNG : BIẾN NGẪU NHIÊN Mục lục chương 1.1 Khái niệm biến ngẫu nhiên 1.2 Biểu diễn biến ngẫu nhiên 1.3 1.2.1 Biến ngẫu nhiên rời rạc 1.2.2 Biến ngẫu nhiên liên tục Hàm phân phối biến ngẫu nhiên 1.3.1 Định nghĩa hàm phân phối xác suất 1.3.2 Tính chất hàm phân phối xác suất 1.4 1.5 Hai biến ngẫu nhiên rời rạc độc lập 1.4.1 Hai biến ngẫu nhiên rời rạc độc lập 1.4.2 Kết hợp hai biến ngẫu nhiên rời rạc độc lập Hàm biến ngẫu nhiên 10 1.5.1 Hàm biến ngẫu nhiên rời rạc 10 1.5.2 Hàm biến ngẫu nhiên liên tục 11 1.6 Các đặc trưng biến ngẫu nhiên 12 1.6.1 Kỳ vọng 12 1.6.2 Phương sai 15 1.6.3 Giá trị tin (Mode) 18 1.6.4 Trung vị 20 CHƯƠNG : MỘT SỐ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG Mục lục chương 22 2.1 Phân phối nhị thức 22 2.2 Phân phối siêu bội 26 2.3 Phân phối Poisson 30 2.4 Phân phối chuẩn 31 ii 2.5 Phân phối Chi bình phương .35 2.6 Phân phối Student .37 CHƯƠNG : NGUYÊN LÝ THỐNG KÊ VÀ CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN Mục lục chương 41 3.1 3.2 Một số khái niệm dùng thống kê 41 3.1.1 Tổng thể thống kê đơn vị tổng thể, mẫu .43 3.1.2 Tiêu thức 44 3.1.3 Lượng biến 44 3.1.4 Tham số 45 3.1.5 Thang đo 45 3.1.6 Thiết kế thang đo 47 Thu thập trình bày liệu thống kê 47 3.2.1 Xác định liệu phương pháp thu thập liệu sơ cấp 47 3.2.2 Các kỹ thuật lấy mẫu liệu 48 3.2.3 Xác định quy mô mẫu 49 3.2.4 Phân tổ 50 3.2.5 Trình bày liệu thống kê 52 3.2.6 Đồ thị biểu đồ thống kê .54 CHƯƠNG : TÓM TẮT DỮ LIỆU BẰNG ĐẠI LƯỢNG SỐ Mục lục chương 55 4.1 4.2 Các đại lượng đo lường mức độ tập trung liệu .55 4.1.1 Số trung bình số học 55 4.1.2 Số trung bình điều hịa 57 4.1.3 Số trung bình nhân 58 4.1.4 Yếu vị (Mod) 59 4.1.5 Số trung vị (Median) 60 Các khuynh hướng đo độ phân tán .63 iii 4.3 4.4 4.5 4.2.1 Khoảng biến thiên 65 4.2.2 Độ lệch tuyệt đối trung bình 64 4.2.3 Phương sai , độ lệch chuẩn 64 4.2.4 Hệ số biến thiên 65 Các khuynh hướng đo vị trí tương đối 67 4.3.1 Phân vị 67 4.3.2 Tứ phân vị 67 4.3.3 Giá trị 68 Hệ số tương quan liệu 70 4.4.1 Hiệp phương sai 70 4.4.2 Hệ số tương quan 72 Hệ số đo hình dạng quy luật phân phối 74 4.2.5 Hệ số Kurtoris (độ nhọn) 74 4.2.6 Độ lệch – Skewness 75 CHƯƠNG : ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ Mục lục chương 77 5.1 CÁC TIÊU CHUẨN ƯỚC LƯỢNG 77 5.1.1 Ước lượng không chệch 77 5.1.2 Khoảng tin cậy 78 5.2 Khoảng tin cậy cho giá trị trung bình 79 5.3 Khoảng tin cậy cho độ lệch hai giá trị trung bình 81 5.4 Khoảng tin cậy cho giá trị tỷ lệ 83 5.5 Khoảng tin cậy cho độ lệch hai giá trị tỷ lệ 85 5.6 Khoảng tin cậy cho giá trị phương sai 85 5.7 Khoảng tin cậy cho dự đoán giá trị quan sát 87 CHƯƠNG : KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT THỐNG KÊ Mục lục chương 89 iv 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 KHÁI NIỆM 89 6.1.1 Giả thiết đối thuyết .89 6.1.2 Sai lầm loại I sai lầm loại II 90 KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT CHO MỘT GIÁ TRỊ TỶ LỆ TỔNG THỂ 91 6.2.1 Phân tích 91 6.2.2 Mơ hình kiểm định 92 KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT CHO MỘT TRUNG BÌNH TỔNG THỂ 93 6.3.1 Phân tích 93 6.3.2 So sánh trung bình tổng thể với số biết phương sai 84 6.3.3 So sánh trung bình tổng thể với số phương sai 94 KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT CHO PHƯƠNG SAI TỔNG THỂ 96 6.4.1 Phân tích 96 6.4.2 So sánh phương sai tổng thể với số biết trung bình µ 96 6.4.3 So sánh phương sai tổng thể với số chưa biết trung bình µ 97 KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT CHO HAI GIÁ TRỊ TỶ LỆ TỔNG THỂ 98 6.5.1 Kiểm định giả thiết so sánh tỷ lệ tổng thể sử dụng phân phối chuẩn 98 i Phân tích 98 ii Mơ hình kiểm định 99 6.5.2 Kiểm định giả thiết so sánh tỷ lệ tổng thể sử dụng phân phối chi bình phương 100 i Phân tích 100 ii Mơ hình kiểm định 100 KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT CHO HAI TRUNG BÌNH TỔNG THỂ 102 6.6.1 Phân tích 102 6.6.2 So sánh hai trung bình tổng thể biết phương sai 102 6.6.3 So sánh hai trung bình tổng thể khơng biết phương sai cỡ mẫu lớn 103 6.6.4 So sánh hai trung bình tổng thể khơng biết phương sai, phương sai cỡ mẫu nhỏ 103 v 6.7 KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT CHO HAI PHƯƠNG SAI TỔNG THỂ 105 6.8 KIỂM TRA GIẢ THIẾT VỀ SỰ ĐỘC LẬP 106 6.8.1 Phân tích 106 6.8.2 Kiểm định độc lập hai liệu định tính 107 CHƯƠNG : DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN Mục lục chương 109 7.1 CHUỖI THỜI GIAN, CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 109 7.1.1 Khái niệm chuỗi thời gian 109 7.1.2 Các thành phần chuỗi thời gian 109 i Thành phần xu hướng 109 ii Thành phần chu kỳ 110 iii Thành phần mùa 110 iv Thành phần bất thường 110 7.1.3 Các đại lượng mô tả chuỗi thời gian 111 i Mức độ trung bình theo thời gian 111 ii Lượng tăng giảm tuyệt đối 112 iii Tốc độ phát triển 112 iv Tốc độ tăng giảm 113 7.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐƠN GIẢN 113 7.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP LÀM TRƠN 114 7.3.1 Dự báo phương pháp trung bình trượt 114 7.3.2 Dự báo san hàm mũ 116 7.3.3 Dự báo hàm xu tuyến tính 117 PHỤ LỤC.BẢNG PHÂN PHỐI XÁC SUẤT B1 BẢNG GIÁ TRỊ HÀM MẬT ĐỘ N 0;1 121 B2 BẢNG TÍCH PHÂN LAPLACE 122 B3 BẢNG PHÂN PHỐI STUDENT 123 vi B4 BẢNG PHÂN PHỐI CHI BÌNH PHƯƠNG 124 CHƯƠNG 1: BIẾN NGẪU NHIÊN F CHƯƠNG Mục lục chương 1.1 Khái niệm biến ngẫu nhiên 1.2 Biểu diễn biến ngẫu nhiên 1.3 Hàm phân phối biến ngẫu nhiên 1.4 Hai biến ngẫu nhiên rời rạc độc lập 1.5 Hàm biến ngẫu nhiên 11 1.6 Các đặc trưng số biến ngẫu nhiên 13 Ở bước ban đầu tiếp cận lý thuyết xác suất, sinh viên nghiên cứu khái niệm biến cố, phân loại phương pháp tính xác suất xảy biến cố Trong chương này, mục tiêu hệ thống quản lý khả xảy kết có phép thử Khái niệm đưa vào chương thuật ngữ biến ngẫu nhiên, khái niệm quan trọng lý thuyết xác suất, giúp hiểu rõ quy luật, chất tượng phép thử 1.1 KHÁI NIỆM BIẾN NGẪU NHIÊN Trong nhiều trường hợp, không quan tâm chi tiết đến kết không gian mẫu phép thử mà thay vào ta quan tâm đến phân nhóm cho kết Ví dụ thực phép thử tung đồng xu lần lượt, ta có khơng gian mẫu phép thử là: S  NNN ; NNS ; NSN ; NSS ; SNN ; SNS ; SSN ; SSS  Trong ký hiệu S : tung đồng xu sấp N : tung đồng xu ngữa Như ta phân loại kết phép thử thành trường hợp: không mặt sấp có xác suất mặt sấp có xác suất , 3 , hai mặt sấp có xác suất ba mặt sấp có xác 8 Như ta đặt biến ngẫu nhiên số mặt sấp có sau lần tung, kí hiệu X , X  0,1,2,3 đại diện cho trường hợp không gian mẫu phép thử suất Như khái niệm biến ngẫu nhiên mơ hình hóa sau: Định nghĩa Biến ngẫu nhiên X phép thử hàm số từ không gian biến cố sơ cấp  vào R : X :   X  X   Biến ngẫu nhiên X Hình 1.1: Biến ngẫu nhiên X Người ta thường dùng chữ in X; Y; Z; … để ký hiệu biến ngẫu nhiên cáxxc chữ thường x; y; z; … để giá trị biến ngẫu nhiên Ta ký hiệu biến ngẫu nhiên X nhận giá trị x X  x xác suất để X nhận giá trị x P  X  x  Ví dụ 1.1 Thực phép thử tung đồng xu lần, gọi X biến ngẫu nhiên số mặt sấp có lần tung Ta có khơng gian mẫu phép thử S  NNN ; NNS ; NSN ; NSS ; SNN ; SNS ; SSN ; SSS  Và biến ngẫu nhiên X : S   có giá trị sau X  NNN   ; X  NNS   ; X  NSN   ; X  NSS   X  SNN   ; X  SNS   ; X  SSN   ; X  SSS   Như mặt xác suất biến ngẫu nhiên ta có: 3 ; P  X    ; P  X    ; P  X  3  8 8 3 Lưu ý Ký hiệu P  X    hiểu xác suất tung đồng xu lần lần sấp 8 P  X  0  Ví dụ 1.2 Một tập Starbook có kích thước chuẩn 175  255 2mm  lưu hành thị trường Chọn tập đo chiều dài tập Gọi X biến ngẫu nhiên số đo chiều dài tập Trong trường hợp tập giá trị biến ngẫu nhiên X tất giá trị nằm khoảng 253 ;257  mm Dựa tập giá trị biến ngẫu nhiên nhận được, người ta phân biến ngẫu nhiên làm hai loại Biến ngẫu nhiên gọi rời rạc: tập giá trị biến ngẫu nhiên nhận hữu hạn vô hạn đếm giá trị Ta liệt kê giá trị biến ngẫu nhiên rời rạc x1 ; x2 ; ; x n ; Biến ngẫu nhiên gọi liên tục: tập giá trị biến ngẫu nhiên lấy khoảng trục số thực CHƯƠNG 1: BIẾN NGẪU NHIÊN Ví dụ 1.3 Quan sát kết thi lấy chứng kiểm toán viên (CPA) nhân viên kế toán Bài kiểm tra gồm phần Gọi X số phần kiểm tra mà nhân viên vượt qua Khi đó, X biến ngẫu nhiên rời rạc tập giá trị mà nhận hữu hạn gồm giá trị 0, 1, 2, 3, Ví dụ 1.4 Quan sát xe ô tô qua trạm thu phí Biến ngẫu nhiên X số xe qua trạm thu phí ngày Khi đó, X biến ngẫu nhiên rời rạc nhận giá trị dãy vô hạn (0, 1, 2, … ) Ví dụ 1.5 Chiều cao niên Việt Nam thường nằm khoảng từ 150 cm đến 180 cm Chiều cao đo cụ thể niên nhận giá trị nằm khoảng này, tùy thuộc vào độ xác sủa phép đo Ví dụ 1.6 Quan sát gọi đến phịng tiếp nhận thơng tin cơng ty bảo hiểm Gọi X thời gian hai gọi liên tiếp X nhận giá trị khoảng 0;    X nhận vơ số giá trị, chẳng hạn 1,26 phút, 2,755 phút, … 1.2 BIỂU DIỄN BIẾN NGẪU NHIÊN 1.2.1 I Biến ngẫu nhiên rời rạc Bảng phân phối xác suất Với X biến ngẫu nhiên rời rạc, tập giá trị X gồm giá trị x1 ; x ; ; xn ; với x1  x2   x n  Và xác suất tương ứng với giá trị biến ngẫu nhiên P  X  xi   pi với i  1,2, , n, Để biểu diễn biến ngẫu nhiên X ta dùng bảng phân phối xác suất có cấu trúc sau: X x1 x2 … xn … P p1 p2 … pn Nhận xét Trong kết phép thử ngẫu nhiên, biến ngẫu nhiên rời rạc nhận giá   trị x1 , , xn , nên biến cố X  x j  X  x i  xung khắc với i  j Tính chất Bảng phân phối xác suất biến ngẫu nhiên có tính chất sau:  i i 1 ii   P  X  xi    pi  P a  X  b  i 1  PX  x    pi i a  xi  b a xi  b II Hàm mật độ xác suất Cho biến ngẫu nhiên rời rạc X nhận giá trị x1 ; x2 ; ; xn ; với xác suất tương ứng P  X  xi   pi Hàm mật độ xác suất biến ngẫu nhiên X dạng f :    thỏa  pi f x   0 ; x  xi , i  1,2, , n, ; x  xi , i Tính chất Tương tự bảng phân phối, hàm mật độ xác suất có tính chất sau: i f  x   ; x  ii  f x 1 x iii P  a  X  b    f x  a x  b Ví dụ 1.7 Với phép thử gieo đồng xu lần lượt, đặt biến ngẫu nhiên số mặt sấp có sau lần tung Ta có bảng phân phối xác suất hàm mật độ xác suất cho X 16 P 16 16 16 16 Hình 1.2: Hàm mật độ xác suất biến ngẫu nhiên rời rạc Ví dụ 1.8 Xem xét doanh thu bán xe tô cửa hàng Dicalo Motors Saratoga, New York Quan sát 300 ngày, thấy có 54 ngày khơng bán ô tô nào, 117 ngày bán chiếc, 72 ngày bán chiếc, 42 ngày bán chiếc, 12 ngày bán chiếc, 42 ngày bán chiếc, 12 ngày bán ngày bán Giả sử phép thử chọn ngày DiCarlo Motors định nghĩa biến ngẫu nhiên X số tơ bán ngày Từ liệu khứ, ta biết X biến ngẫu nhiên rời rạc nhận giá trị 0, 1, 2, 3, 4, Ta có bảng phân phối xác suất biến ngẫu nhiên X sau: X P 0,18 0,39 0,24 0,14 0,04 0,01 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 Ví dụ 1.9 Giả sử biến ngẫu nhiên X có bảng phân phối xác suất sau: X P 10 10 10 4 10 Phân phối xác suất biến ngẫu nhiên X biểu diễn công thức: CHƯƠNG 1: BIẾN NGẪU NHIÊN f x  x , với x  1,2,3, 10 Ứng với giá trị có X, ta xác định phân phối xác suất f  x  tương ứng Chẳng hạn, ta xác định f  2  1.2.2 I xác suất để X nhận giá trị 10 Biến ngẫu nhiên liên tục Hàm mật độ xác suất Cho biến ngẫu nhiên liên tục X , có tập giá trị D , hàm mật độ xác suất biến ngẫu nhiên X hàm f  x  thỏa với a, b  D thì: b P  a  X  b    f  x  dx a Ý nghĩa Hàm mật độ xác suất biến ngẫu nhiên liên tục miêu tả xác suất biến ngẫu nhiên thuộc khoảng có giá trị vùng diện tích hàm mật độ khoảng Hình 1.3: Hàm mật độ xác suất biến ngẫu nhiên liên tục II Tính chất hàm mật độ xác suất Theo định nghĩa hàm mật độ xác suất biến ngẫu nhiên liên tục ta có hai tính chất hàm mật độ: i f  x   với x    ,    ii  f  x  dx   Nhận xét Tính chất ii) giúp mối quan hệ định nghĩa hàm mật độ xác suất cơng thức tính xác suất chương P  X  A  A S  f  x  dx  xA   f  x  dx   f  x  dx xA  Hệ iii Đối với biến ngẫu nhiên liên tục mật độ xác suất điểm 0, P  X  x0   , x0   iv Từ ta có b P  a  X  b   P  a  X  b   P  a  X  b   P  a  X  b    f  x  dx a Ví dụ 1.10 Cho biến ngẫu nhiên X liên tục có hàm mật độ dạng kx  x  f x   x   x  0 a Xác định số k b Tính xác suất X  0, ; 0,6  Giái a Xác định số k Theo tính chất ii) ta có  1  k k 4  f  x  dx    0dx  0 kx dx  1 0dx    x     Vậy để f  x  hàm mật độ xác suất biến ngẫu nhiên X k  Và 4 x  x  f x   x   x  0 b Xác suất biến ngẫu nhiên X  0,4;0,6 0,6 P  0,4  X  0,6   13  4x dx  125 0,4 Xác suất X  0,4;0,6 13 so với xác suất X chắn thuộc 0;1 125 Hình 1.4: Xác suất biến ngẫu nhiên liên tục Ví dụ 1.11 Nhãn chai nước giặt cho biết chai chứa 12 ounces Giả sử dung tích chai sản xuất phân phối theo hàm mật độ xác suất sau: 8 11,975  x  12,1 f x   0 x  11,975  x  12,1 Gọi X dung tích chai nước giặt a Xác suất để chai chứa từ 12 đến 12,05 ounces bao nhiêu? Tức ta cần tính P  12  X  12,05 CHƯƠNG 1: BIẾN NGẪU NHIÊN P 12  X  12,05   12,05 12 b 12,05 8dx  x 12 Xác suất để chai chứa từ 12,02 ounces trở lên bao nhiêu? P  X  12,05  P 12,02  X  12,1   12,1 12,02 c  0,4 12,1 8dx  x 12,02  0,64 Những chai có dung tích sai lệch khơng q 0,02 ounces so với số in nhãn chấp nhận đạt tiêu chuẩn Xác suất để chai không đạt tiêu chuẩn bao nhiêu? Xác suất để chai đạt tiêu chuẩn P  X  12  0,02  P 11,98  X  12,02   12,02 11,98 12,02 8dx  x 11,98  0,32 Vậy, xác suất để chai không đạt tiêu chuẩn  0,32  0,68 1.3 HÀM PHÂN PHỐI BIẾN NGẪU NHIÊN 1.3.1 Định nghĩa hàm phân phối xác suất Hàm phân phối xác suất biến ngẫu nhiên X hàm F  x  định nghĩa: F :    với F x  P X  x Hàm phân phối xác suất hay gọi hàm phân phối tích lũy Nhận xét Khai triển cơng thức hàm phân phối hai trường hợp: I Biến ngẫu nhiên rời rạc F  x   P  X  x    P  X  xi    pi xi  x xi  x Ví dụ 1.12 Ta có bảng phân phối xác suất X X x1 x2 … xn P p1 p2 … pn Theo định nghĩa hàm phân phối có dạng: ; x  x1 0  ; x1  x  x2  p1  p  p ; x2  x  x3 F x     p1  p2   pn1 ; x n1  x  x n  ; xn  x 1 Hình 1.5: Hàm phân phối rời rạc II Biến ngẫu nhiên liên tục x F x   P  X  x    f u  du  Ví dụ 1.13 Cho biến ngẫu nhiên X liên tục có hàm mật độ xác suất 4 x  x  f x   x   x  0 Lập hàm phân phối xác suất cho biến ngẫu nhiên X x Nếu x  ta có F  x   x  f t  dt   0dt    x Nếu  x  ta có F  x   x  f t  dt   f t  dt   4t dt  t  x Nếu x  ta có F  x    x  x x  x4 f  t  dt   f t  dt   0dt   4t 3dt  1 Vậy hàm phân phối biến ngẫu nhiên X có dạng 0  F  x   x 1  4 x  x  f x   x   x  0 ;x  ;0  x  ;1  x 0  F  x   x 1  ;x  ;0  x  ;1  x Nhận xét Nếu biến ngẫu nhiên X liên tục có h x  0 hàm mật độ dạng f  x    ; x   a; b ; x   a; b  0  hàm phân phối xác suất dạng F  x    H  x   1 ; với h  x  liên tục  a; b ;x  a ; a  x  b ; với H ' x   h x  ;b  x 1.3.2 Tính chất hàm phân phối xác suất Hàm phân phối xác suất F  x  có tính chất sau: i  F  x   , x   ii Hàm F  x  hàm không giảm, nghĩa với x1  x2  F  x1   F  x  iii Với F  x  hàm phân phối biến ngẫu nhiên liên tục ta có P  a  X  b   F  b   F  a  CHƯƠNG 1: BIẾN NGẪU NHIÊN với a , b   , a  b iv Quan hệ f  x  F  x  : Nếu hàm phân phối xác suất F  x  biến ngẫu nhiên X khả vi x , với f  x  hàm mật độ xác suất, ta có: x F x  F ' x   f  x   f t  dt  1.4 HAI BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI RẠC ĐỘC LẬP Cho biến ngẫu nhiên X Y rời rạc có bảng phân phối xác suất lần lượt: X x1 x2 … xn Y y1 y2 … ym P p1 p2 … pn P q1 q2 … qn 1.4.1 Hai biến ngẫu nhiên rời rạc độc lập Hai biến ngẫu nhiên X ;Y gọi độc lập với xác suất biến ngẫu nhiên nhận giá trị không ảnh hưởng đến xác suất biến ngẫu nhiên nhận giá trị Và theo công thức nhân xác suất chương ta có:   P  X  x i  Y  y j   P  X  xi  P Y  y j   pi q j i , j Ví dụ 1.14 Tung viên xúc sắc riêng biệt Gọi X ; Y biến ngẫu nhiên số nút xúc sắc thứ thứ hai Ta có ví dụ 1   P  X   P Y  3 36 6 Là trường hợp xác suất cặp giá trị X ;Y nhận ; 1 Tương tự ta có P   X  i  Y  j      P  X  i  P Y  j  i , j  1,6 36 6 Nghĩa hai biến ngẫu nhiên X ;Y độc lập với P   X  2 Y  3   1.4.2 Kết hợp hai biến ngẫu nhiên rời rạc độc lập Cho biến ngẫu nhiên X Y rời rạc, độc lập có bảng phân phối ban đầu Ta có biến ngẫu nhiên  X  Y  có bảng phân phối xác suất dạng: X Y z1 z2 … zk P P1 P2 … Pk   Trong  z1 ; z ; ; z k   x i  y j / i  1, n ; j  1, m Và Pl  P  X  Y  zl    x i ; y j : xi  y j  z l P  X  x i  P  Y  y j    pi q j xi ; y j : xi  y j zl Tương tự trường hợp khác ta kết hợp  X Y  bảng phân phối xác suất có cấu trúc tương tự: 10 X Y z1 z2 … zk P P1 P2 … Pk   Trong z1 ; z2 ; ; z k   x i y j / i  1, n ; j  1, m Và Pl  P  X Y  z l   P  X  x i  P Y  y j    x i ; y j : xi y j  zl  pi q j xi ; y j : xi y j  zl Ví dụ 1.15 Cho hai biến ngẫu nhiên rời rạc X ;Y độc lập có bảng phân phối xác suất lần lượt: X P -1 0,3 0,4 0,2 Y P 0,1 0,3 0,5 0,2 Ta có bảng phân phối xác suất  X  Y  dạng: X Y P 0,09 0,27 0,06 0,29 0,1 0,13 0,04 0,02 Trong đó: P  X  Y  0  P  X  1  P Y    0,3.0,3  0,09 P  X  Y  2  P  X  1 P Y  3  P  X  1 P Y  1  0,3.0,5  0,4.0,3  0,27 P  X  Y  3  P  X  2 P Y    0,2.0,3  0,06 P  X  Y    P  X  1  P Y  5  P  X  1 P Y  3  P  X  3 P Y  1  0,3.0,2  0,4.0,5  0,1.0,3  0,29 P  X  Y  5  P  X  2 P Y  3  0,2.0,5  0,1 P  X  Y    P  X  1 P Y  5  P  X  3 P Y  3  0,4.0,2  0,1.0,5  0,13 P  X  Y    P  X  2 P Y  5  0,2.0,2  0,04 P  X  Y    P  X  3 P Y  5  0,1.0,2  0,02 1.5 HÀM CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN Cho biến ngẫu nhiên X f  x  hàm số xác định giá trị tập giá trị biến ngẫu nhiên X , Y  f  X  biến ngẫu nhiên hàm theo biến ngẫu nhiên X 1.5.1 Hàm biến ngẫu nhiên rời rạc Cho biến ngẫu nhiên X rời rạc có bảng phân phối xác suất x1 x2 … X P p1 p2 xn … pn Và Y  f  X  hàm theo biến ngẫn nhiên X Bảng phân phối xác suất biến ngẫu nhiên Y có dạng Theo nguyên tắc: Y  f X y1 y2 … yk P P1 P2 … Pk CHƯƠNG 1: BIẾN NGẪU NHIÊN   Tập giá trị biến ngẫu nhiên Y :  y1 , y2 , , yk   f  x1  , f  x2  , , f  x n  Giá trị xác suất : Pi  P Y  yi    pj   x j ; f x j  yi Ví dụ 1.16 Cho biến ngẫu nhiên X rời rạc có bảng phân phối xác suất: X 0,4 0,3 0,2 P 0,1 Bảng phân phối xác suất biến ngẫu nhiên Y  X có dạng: Y  X2 0,4 0,3 0,2 P 16 0,1 Ví dụ 1.17 Cho biến ngẫu nhiên X rời rạc có bảng phân phối xác suất: X -1 0,4 0,3 0,2 P 0,1 Bảng phân phối xác suất biến ngẫu nhiên Y  X có dạng Y  X2 0,7 0,2 0,1 P   Cũng P Y    P  X    P  X  2  P  X  2  0,2   0,2 P Y    P  X    P  X  3  P  X  3  0,1   0,1 Trong P Y  1  P X   P  X    P  X  1  0,4  0,3  0,7 2 1.5.2 Hàm biến ngẫu nhiên liên tục Cho biến ngẫu nhiên X rời rạc có hàm mật độ xác suất f  x  Và Y  h  X  hàm theo biến ngẫn nhiên X Gọi G  y  hàm phân phối xác suất biến ngẫu nhiên Y , ta có: G  y   P Y  y   P  h  X   y   f  x  dx  x ,h x  y Và g  y  hàm mật độ xác suất biến ngẫu nhiên, ta có: g  y   G ' y  Ví dụ 1.18 Cho biến ngẫu nhiên liên tục X có hàm mật độ xác suất 4 x  x  f x   x   x  0 Và hàm biến ngẫu nhiên Y  X , lập hàm mật độ xác suất cho biến ngẫu nhiên Y Gọi G  y  hàm phân phối xác suất cho biến ngẫu nhiên Y    G  y   P Y  y   P X  y  P X  y   f  x dx y   11 12 Nếu y   y  ta có G  y   y  0dx   Nếu  y    y  ta có G  y   y  f  x  dx   4x dx  x  Nếu  y   y ta có G  y   y y y y  f  x  dx   f  x  dx   0dx   0   Vậy G  y    y 1  y ;y0 ;0  y  ;1  y Ta có hàm mật độ biến ngẫu nhiên Y  X có dạng: 4 y  g y   3 0  ; y 0;1 ; y  0;1 1.6 CÁC ĐẶC TRƯNG CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 1.6.1 Kỳ vọng I Kỳ vọng biến ngẫu nhiên rời rạc Định nghĩa Giả sử biến ngẫu nhiên rời rạc X có bảng phân phối xác suất … X x x x P p1 p2 n … pn … Kỳ vọng X , ký hiệu EX , số định nghĩa:  EX   x i pi i 1 Ví dụ 1.19 Gọi X biến ngẫu nhiên số nút nhận tung xúc sắc Ta có bảng phân phối xác suất X X 1 1 1 P 6 6 6 kỳ vọng biến ngẫu nhiên X 1 1 1 21 EX               3,5 6 6 6 Nhận xét Giá trị 3,5 số nút trung bình nhận tung xúc sắc Ví dụ 1.20 Một người tham gia vào trò chơi vòng xoay roulette, (Một bánh xe xoay xung quanh tâm, bánh xe có 38 ô tương ứng với ô 00, 0, 1, 2, 3,…, 35, 36), tương ứng với ô 00 màu trắng, ô màu xanh, ô chẵn (2, 4,…, 36) màu đỏ, ô lẻ (1, 3,…, 35) màu đen Có nhiều hình thức đặt cược trò chơi, người đặt cược vào chẵn lẻ Giả sử người đặt cược vào ô chẵn $1, trung bình lượt chơi người thắng hay thua tiền  ... .37 CHƯƠNG : NGUYÊN LÝ THỐNG KÊ VÀ CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN Mục lục chương 41 3.1 3.2 Một số khái niệm dùng thống kê 41 3.1.1 Tổng thể thống kê đơn vị tổng thể, mẫu ... định quy mô mẫu 49 3.2.4 Phân tổ 50 3.2.5 Trình bày liệu thống kê 52 3.2.6 Đồ thị biểu đồ thống kê .54 CHƯƠNG : TÓM TẮT DỮ LIỆU BẰNG ĐẠI LƯỢNG SỐ Mục... 45 3.1.5 Thang đo 45 3.1.6 Thiết kế thang đo 47 Thu thập trình bày liệu thống kê 47 3.2.1 Xác định liệu phương pháp thu thập liệu sơ cấp 47 3.2.2 Các