1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

XÁC SUẤT THỐNG KÊ Chương 4 bài giảng điện tử xstk

30 3 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 30
Dung lượng 258,7 KB

Nội dung

Chương 4 Các quy luật phân phối xác suất cơ bản §1 Các quy luật phân phối rời rạc cơ bản 1 Phân phối đều rời rạc 2 Phân phối không – một A(p) Định nghĩa 1 1 X có phân phối A(p) 0 1X P q p  1 2 1 1 1[.]

Chương 4: Các quy luật phân phối xác suất §1 Các quy luật phân phối rời rạc Phân phối rời rạc: Phân phối khơng – A(p): Định nghĩa 1.1: X có phân phối A(p) X x1 x2 xk P k k  X P q k p Định lý 1.1: X có phân phối A(p) E(X) = p, D(X) = p.q Phân phối nhị thức B(n,p): k k nk  ~  n , p    k  C , k  0, n     Định nghĩa 1.2: n p q Định lý1.2:  ~   n , p     X   np , D     npq , Mod  k0   n  1 p hoaëc k   n  1 p  1 Phân phối siêu bội Bài toán: Cho hộp có N bi có M bi trắng cịn lại đen Lấy ngẫu nhiên từ hộp n bi (khơng hồn lại), n khơng lớn M N-M Hãy lập bảng phân phối xác suất X số bi trắng lấy Giải: C Mk C Nn kM    k   , k  0, n n CN Định nghĩa 1.3: Phân phối nói gọi phân phối siêu bội H(N,M,n)  ~ H ( N , M , n )       np , Định lý 1.3: Giả sử N n M D     npq ,p N 1 N Ghi nhớ: lấy bi có hồn lại: phân phối nhị thức lấy bi khơng hồn lại: phân phối siêu bội Ví dụ 1.1: Trong hộp bi có trắng, đen, vàng Lấy ngẫu nhiên bi khơng hồn lại gặp bi vàng dừng.Tính xác suất để lấy bi trắng, bi đen Giải:Lấy bi cuối vàng nên: C P  C C 5 Ví dụ 1.2 : Trong hộp bi có trắng, đen, vàng Lấy ngẫu nhiên bi không hoàn lại gặp đủ bi vàng dừng.Tính xác suất để lấy bi trắng, bi đen P  C C 52 C C 175 Ví dụ 1.3: Trong hộp bi có trắng, đen, vàng Lấy ngẫu nhiên bi có hồn lại gặp bi vàng dừng.Tính xác suất để lấy bi trắng, bi đen Giải:Lấy bi cuối vàng nên:     P C   C    15   15  15 Ví dụ 1.4 : Trong hộp bi có trắng, đen, vàng Lấy ngẫu nhiên bi có hồn lại gặp đủ bi vàng dừng.Tính xác suất để lấy bi trắng, bi đen     P C   C    15   15  2      15  15 Phân phối Poisson P(a),a>0: k Định nghĩa 1.4: a  ~   a       k   e  a , k  0,1, k! Định lý 1.4: X có phân phối P(a) E(X) = D(X) = a Ví dụ 1.1: Giả sử X có phân phối P(8) Khi ấy: P(X=6) = 0,122138 (cột 8, hàng bảng phân phối Poisson)   X 12  0,936204 (cột 8, hàng 12 bảng giá trị hàm  …)    X  12     X  12       5 Chú ý: Nếu gọi X số người ngẫu nhiên sử dụng dịch vụ cơng cộng X tuân theo quy luật phân phối Poisson P(a) với a số người trung bình sử dụng dịch vụ Ví dụ 1.2: Quan sát 20 phút có 10 người vào trạm bưu điện Tính xác suất 10 phút có người vào trạm Giải: Gọi X số người ngẫu nhiên vào trạm 10 phút X có phân phối P(a), a = Khi ấy:    4  e 4! 5 §2: Các quy luật phân phối liên tục   Phân phối chuẩn  a ,  ,   Định nghĩa 2.1:  ~   a,   f  x   e  2  x  a  2 Định lý 2.1: X có phân phối   a ,   E(X) = a, D(X) =  Định nghĩa 2.2: Đại lượng ngẫu nhiên U có phân phối chuẩn tắc (hay chuẩn hóa,Gauss,tự nhiên) N(0,1) nếu: f u   u2 /2 e (hàm mật độ Gauss) 2 Định lý 2.2: U có phân phối N(0,1) u P(u )  (u )  FU  u   0,5   u với   u    0 t2  t /2 e dt  0,5    u  2 e dt tích phân Laplace (hàm lẻ) 2 Định lý 2.3: Giả sử U có phân phối N(0,1) Khi ta có: 1   u1  U  u2     u2     u1     u2     u1  ;  2   U     2    Định lý 2.4:  ~  a ,   U  X a  ~   0,1 e 2 f (u )  u  u    u2  e 2 t2  -hàm mật độ Gauss(hàm chẵn-HÌNH 3.1) dt - tích phân Laplace (hàm lẻ-HÌNH 3.2)   u   0.5,  u  tra xuôi:  1,   , ( tra hàng 1,9; cột bảng phân Laplace) .tra ngược:   ?   0, 45  hàng 1,6; cột cột nên 1, 64  1, 65 ? $4.Tích phân Laplace (tt) : Tra xi máy tính: ES : MODE STAT AC SH STAT DISTR Q MS: MODE …SD SH DISTR Q  1,   Q (1 )  ,    1,    Q (  )   , Q (u ) |  (u ) | u   u   P(u )    t2  e dt  0,5    u  2 10 Ví dụ :Một đoạn thẳng AB =a cm bị ngắt ngẫu nhiên làm đơi điểm P Hãy tính diện tích trung bình hình chữ nhật có cạnh đoạn Giải : Ký hiệu X=AP ,khi X~U [0, a ], nghĩa là: X ~ fX x  1  , x  0 , a   a  , x  0 , a   S  X (a  X ) a a2 E(S)   x(a  x)dx  (cm ) a0 16 Định nghĩa 2.3:(X,Y) có phân phối miền D  , n eáu ( x , y )  D  f ( x, y)   S ( D ) 0 , n eáu ( x , y )  D  ,v ới S (D ) d iện tích m iền D 17 Ví dụ :Một đoạn thẳng AB =a cm bị ngắt ngẫu nhiên làm ba điểm P,Q Hãy tính thể tích trung bình hình hộp chữ nhật có cạnh đoạn Giải : Ký hiệu X=AP,Y=PQ ,khi (X,Y) có phân phối miền D :  X  a,  Y  a, X  Y  a nghĩa là:   , n eáu ( x , y )  D f ( x, y)   a  , n eáu ( x , y )  D  V  X Y (a  X  Y ) a E(V )   dx a a x  yx(a  x  y) dy (cm3 ) 18 Phân phối mũ E ( ) : Định nghĩa 2.3: Đại lượng ngẫu nhiên X gọi có phân phối mũ hàm mật độ X là:  e  x neáu x  0; f ( x)   neáu x  , 0  >0 Định lý 2.7 : X ~ E( )  E( X )   ( X )   Phân phối bình phương:(Xem SGK) Phân phối Student:(Xem SGK) 19 §3 Các định lý giới hạn ( luật số lớn) Định lý Chebyshev: • Định lý 3.1(Bất đẳng thức Chebyshep): Cho X đại lượng ngẫu nhiên.Khi ta có: P ( | X  E ( X ) |  )  D(X )  • Định lý 3.2 (Chebyshep): Cho dãy 1 ,  , ,  n , đơi độc lập có C  : D( X k )  C, k Khi ta có:  l i m P  n   n n  k 1 X k  n n  k 1 E (X k  )      Định lý Bernoulli: • Định lý 3.3 (Bernoulli): Nếu m số lần thành công dãy n phép thử Bernoulli với xác suất thành cơng p thì: 20

Ngày đăng: 15/04/2023, 12:51