Tìm hiểu chung về biến vector ngẫu nhiên, các đặc trưng thống kê, độc lập, tương quan và hiệp phương sai đối với các biến vector ngẫu nhiên

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG o0o BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN Mơn học: Q trình ngẫu nhiên ứng dụng Đề 1: Tìm hiểu chung biến vector ngẫu nhiên, đặc trưng thống kê, độc lập, tương quan hiệp phương sai biến vector ngẫu nhiên So sánh đặc trưng thống kê biến vector ngẫu nhiên với đặc trưng thống kê trình ngẫu nhiên Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Thị Hoàng Lan Sinh viên thực hiện: • • • • • Đinh Hữu Hội – 20106093 Nguyễn Mạnh Cường – 20121365 Nguyễn Trung Anh – 20121221 Phạm Minh Hiếu – 20121693 Đinh Công Tuyền – 20122724 Hà Nội, tháng 12 năm 2014 Tìm hiểu chung biến vector ngẫu nhiên BẢNG PHÂN CƠNG CƠNG VIỆC Họ tên Cơng việc Đinh Hữu Hội Tìm hiểu chung biến vector ngẫu nhiên Nguyễn Mạnh Cường Các đặc trưng thống kê biến ngẫu nhiên Nguyễn Trung Anh So sánh đặc trưng thống kê biến vector ngẫu nhiên với đặc trưng thống kê trình ngẫu nhiên Phạm Minh Hiếu Bài tập + Matlab Đinh Công Tuyền Bài tập + Matlab Bạn Nguyễn Trung Hiếu rời nhóm Tìm hiểu chung biến vector ngẫu nhiên Mục lục Tìm hiểu chung biến vector ngẫu nhiên CHƯƠNG I TÌM HIỂU CHUNG VỀ BIẾN VECTOR NGẪU NHIÊN, CÁC ĐẶC TRƯNG CỦA NÓ Khái niệm biến vector ngẫu nhiên - Một biến ngẫu nhiên định nghĩa hàm có giá trị thực xác định khơng gian kiện sơ cấp Trong thực tế nhiều phải xét đồng thời nhiều biến khác có quan hệ tương hỗ dẫn đến khái niệm vector ngẫu nhiên hay biến ngẫu nhiên nhiều chiều Định nghĩa: Một biến vector ngẫu nhiên n chiều có thứ tự (X 1, …, Xn) với thành phần X1 ,…, Xn biến ngẫu nhiên Ta kí hiệu vector ngẫu nhiên hai chiều (X,Y), X biến ngẫu nhiên thành phần thứ Y biến ngẫu nhiên thành phần thứ hai - Biến vector ngẫu nhiên n chiều (X 1, …, Xn) liên tục hay rời rạc tất biến ngẫu nhiên thành phần X1, …, Xn liên tục hay rời rạc Hàm phân phối hàm mật độ xác suất biến vector ngẫu nhiên 2.1 Hàm phân phối xác suất Định nghĩa: Hàm n biến ngẫu nhiên F(x1, …, xn) xác định bởi: F(x1, …, xn) = P{ X1