Biến ngẫu nhiên hay đại lượng ngẫu nhiên ĐLNN là các đại lượng ứng với mỗi kết quả của phép thử cho một số với một xác suất nào đó.. Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối... Nó nhận các giá t
Trang 1Biến ngẫu nhiên (hay đại lượng ngẫu nhiên)
(ĐLNN) là các đại lượng ứng với mỗi kết quả của phép thử cho một số với một xác suất nào đó
ĐLNN ký hiệu bằng X, Y, Z… Giá trị của nó ký hiệu bằng x, y, z…
ĐLNN chia làm hai loại: loại rời rạc và loại liên tục
Chương 2 Biến ngẫu nhiên và hàm phân phối
Trang 22.1 ĐLNN rời rạc
2.1.1 Định nghĩa
Giá trị của nó là tập hữu hạn hoặc đếm được
VD 2.1: - X là số lần xuất hiện mặt sấp khi gieo
một lần đồng xu X có thể nhận 2 giá trị là 0, 1
- X là số chấm ở mặt xuất hiện khi gieo một lần con xúc xắc X nhận một trong các giá trị: 1,2,3,4,5,6
- X là số viên đạn trúng đích khi bắn liên tiếp 3 viên đạn độc lập vào 1 bia Giá trị có thể của X là 0,1,2,3
Trang 3Giả sử X là ĐLNN rời rạc Nó nhận các giá trị có thể có với xác suất tương ứng là
Bảng trên gọi là luật phân phối của X Nếu
có bảng trên thì xác suất
P[X x ] p 0
X x x x1 2 n
p p p
X
P
n
k
k 1
p 1
i
i
a x b
Trang 4VD 2.2: Gieo 1 lần con xúc xắc đều đặn Gọi
X là số chấm ở mặt xuất hiện Tìm phân phối xác suất của X Tính P[1≤X≤3]
VD 2.3: Ba xạ thủ độc lập bắn vào 1 bia (mỗi
người bắn 1 viên) Xác suất để các xạ thủ bắn trúng là 0,8; 0,7; 0,6 Gọi X là số viên đạn
trúng bia
a/ Lập luật phân phối của X
b/ Tính P[2≤X≤5]
Trang 52.1.2 Hàm phân phối xác suất
Hàm phân phối xác suất của ĐLNN rời rạc X,
ký hiệu , được định nghĩa
VD 2.4: xét lại VD 2.3, tìm hàm phân phối
của X
Tính chất: giáo trình trang 39.
X
F (x)
j
x x
F (x) p
Trang 6VD 2.5: Một người có 3 viên đạn Xác suất
bắn trúng mục tiêu là 0,6 Người này bắn đến khi hoặc hết đạn hoặc trúng mục tiêu mới thôi Gọi X là số viên đạn sẽ bắn
a/ Tìm luật phân phối của X
b/ Tìm hàm phân phối xác suất của X
c/ Tính P[1≤X<4]
Trang 72.2 ĐLNN liên tục
2.2.1 Định nghĩa
Giá trị của X lấp đầy khoảng (a;b) nào đó
VD 2.6: Nếu quan sát nhiệt độ X tại một thời
điểm trong ngày thì ta có ĐLNN liên tục
Thay cho việc liệt kê các giá trị ,
ta chỉ ra đoạn (a,b) mà X nhận giá trị ở đoạn đó Còn thay cho các xác suất , ta đưa ra hàm f(x) với
x ,x , ,x
p ,p , ,p
b a
f (x) 0, f (x)dx 1
Trang 8Hàm f(x) được gọi là hàm mật độ phân phối
xác suất
2.2.2 Hàm phân phối xác suất
Hàm phân phối xác suất của ĐLNN liên tục
X có hàm mật độ phân phối xác suất f(x) được định nghĩa
2.2.3 Một số tính chất cơ bản
i liên tục và
x X
F (x) f (x)dx
X
f (x) F (x), x
X
F (x)
Trang 9VD 2.7: ĐLNN liên tục X có hàm phân phối
xác suất
Tìm a và hàm mật độ f(x) của X
ii f (x)dx 1
b a
iii P[a X b] P[a X b]
P[a X b] P[a X b] f (x)dx
2 X
0, x 0
F (x) ax , x (0,3)
1, x 3
Trang 10VD 2.8: ĐLNN liên tục X có hàm mật độ phân
phối xác suất
a) Viết hàm phân phối xác suất của X
b) Tính
0, x 0
x, 0 x 1
f (x)
2 x, 1 x 2
0, 2<x
1 P[X ]
2
Trang 112.3 Một số luật phân phối
2.3.1 Loại rời rạc
2.3.1.1 Phân phối siêu bội
* Mô hình bài toán: Cho tập hợp gồm N
phần tử, trong đó có phần tử có tính chất
A Lấy ngẫu nhiên n phần tử (không hoàn lại) Gọi X là số phần tử có tính chất A trong n
phần tử lấy ra Lập luật phân phối của X
A
N
A
X H(N, N ,n)
Trang 12* Định nghĩa: Ta nói X có phân phối siêu
bội với xs tương ứng
VD 2.9: Từ nhóm 9 nhà bác học, trong đó
có 5 nhà vật lý và 4 nhà toán học, chọn ngẫu nhiên 3 nhà bác học để thành lập hội đồng
Tính xs để trong 3 nhà bác học này có đúng 1 nhà toán học
k n k
N N N
n N
C C P[X k] , k 0,1, ,n
C
Trang 132.3.1.2 Phân phối nhị thức:
* Dãy phép thử Bernoulli
Là dãy n phép thử thỏa 3 điều kiện + các phép thử độc lập với nhau
+ trong mỗi phép thử, ta chỉ quan tâm đến
bc A nào đó Nếu A xảy ra thì phép thử gọi là thắng lợi, ngược lại phép thử gọi là thất bại
+ xs xuất hiện A trong mỗi phép thử là như nhau và
X B(n;p)
P(A) p P(A) 1 p
Trang 14VD 2.10: Gieo 10 lần một con xúc xắc và xem
mặt 6 có xuất hiện không?
Ở đây n=10, A=“xuất hiện mặt 6 chấm”
* Mô hình phân phối nhị thức: Giả sử X là số
lần xuất hiện bc thắng lợi A trong dãy n phép thử Bernoulli, với P(A)=p Hãy tìm luật phân phối của X
p P(A) , q
Trang 15* Định nghĩa: Ta nói X có phân phối nhị thức
với xs tương ứng
VD 2.11: Một nhà máy sản xuất tự động
với tỷ lệ phế phẩm là 3% Lấy liên tiếp 10 sản phẩm (có hoàn lại) để kiểm tra Tính xs để
trong số đó
a) có 2 phế phẩm
b) có không quá 2 phế phẩm
k k n k n
P[X k] C p q , k 0,1, ,n
Trang 162.3.1.3 Phân phối Poisson:
Cho ĐLNN rời rạc X Ta nói X có phân phối Poisson với tham số , nếu X nhận các giá trị 0, 1, 2,… với xs tương ứng
Bài tập: 49, 57 sách Bài tập
X P( )
k
e P[X k] , k 0,1,2,
k!