Phân phối xác suất liên tục

Phân phối xác suất đều Phân phối xác suất chuẩn Tính gần đúng phân phối chuẩn cho phân phối nhị thức Một biến ngẫu nhiên liên tục là một giá trị ngẫu nhiên có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một khoảng hay tập hợp các khoảng Một Phân phối xác suất đối với một biến ngẫu nhiên liên tục được đặc trưng bởi một Hàm mật độ xác suất (Probability Density Function – PDF)

PHÂN PHỐI XÁC SUẤT LIÊN TỤC NỘI DUNG CHÍNH  Giới thiệu  Phân phối xác suất  Phân phối xác suất chuẩn  Tính gần phân phối chuẩn cho phân phối nhị thức GIỚI THIỆU  Một biến ngẫu nhiên liên tục giá trị ngẫu nhiên nhận giá trị khoảng hay tập hợp khoảng  Một Phân phối xác suất biến ngẫu nhiên liên tục đặc trưng Hàm mật độ xác suất (Probability Density Function – PDF) GIỚI THIỆU Density  Các diện tích đường cong mật độ xác suất xác suất f(x) S x a b b P(a  X  b)  S   f ( x )dx a GIỚI THIỆU  Một số phân phối xác suất phổ biến biến liên tục: • Phân phối (Uniform Distribution) • Phân phối chuẩn (Normal Distribution) PHÂN PHỐI XÁC SUẤT ĐỀU  Hàm mật độ xác suất phân phối f(x)   f (x)   b  a  for a  x  b elsewhere Density h x a b PHÂN PHỐI XÁC SUẤT ĐỀU  Giá trị kỳ vọng phương sai phân phối ab E( x )     x.f ( x )dx  a b  b  a   x    f ( x )dx  b Var ( x )   2 a 12 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN  Hàm mật độ xác suất phân phối chuẩn Với f (x)  e 2   x  2 22  = Trung bình  = Độ lệch chuẩn  = 3.14159 e = 2.71828 X  N (, 2) PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN  Đường cong chuẩn • Dạng f(x) đối xứng, giống dạng hình chuông • Đường cong chuẩn có tham số,   Chúng xác định vị trí dạng phân phối PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN 1  2  3 1 2 3 10 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN 1 2 X 1 < 2 11 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN f(x) S a b x P( a < X < b) = S P ( -  < X <  + ) = 68.26% P ( - 2 < X <  + 2) = 95.44% P ( - 3 < X <  + 3) = 99.72% 12 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN  Phân phối xác suất chuẩn chuẩn hóa • Phân phối xác suất chuẩn chuẩn hóa phân phối chuẩn có trung bình phương sai • Một biến ngẫu nhiên chuẩn chuẩn hóa Z biến tuân theo phân phối xác suất chuẩn chuẩn hóa Z  N (0,12) 13 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN  Một biến chuẩn chuẩn hóa Nếu X  N (, 2) biến chuẩn chuẩn hóa Z có trung bình 0, phương sai Z  N (0, 12) X  Z  f(x) S a  - 3  - 2 - b  + +2 +3 x 14 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN f(x) S Z -3 -2 -1 Za Zb 15 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN  X  N(, 2) X  Z  Z  N (0, 12)  P (a < X < b) = P (Za < Z < Zb) = S a  Za   b Zb   16 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN  Sử dụng bảng diện tích đường cong chuẩn để tìm giá trị S f(x) S z -3 -2 Using Z table -1 S or S Using table Z 17 TÍNH GẦN ĐÚNG PHÂN PHỐI CHUẨN CHO PHÂN PHỐI NHỊ THỨC  Khi gặp vấn đề phân phối nhị thức với số lần thử lớn, muốn tính gần xác suất phân phối nhị thức • n > 20 • np  • n(1-p)   Với n cho trước, tính gần phân phối chuẩn cho phân phối nhị thức tốt p= 0.5 18 TÍNH GẦN ĐÚNG PHÂN PHỐI CHUẨN CHO PHÂN PHỐI NHỊ THỨC  Khi sử dụng phân phối chuẩn tính gần cho phân phối nhị thức, đặt  = np   np (1  p) Vào định nghĩa đường cong chuẩn 19 TÍNH GẦN ĐÚNG PHÂN PHỐI CHUẨN CHO PHÂN PHỐI NHỊ THỨC  Nhân tố điều chỉnh liên tục giá trị 0.5, nghĩa cộng trừ vào giá trị X sử dụng phân phối xác suất chuẩn liên tục để tính gần cho phân phối xác suất nhị thức rời rạc 20 [...]...PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN 1 2 X 1 < 2 11 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN f(x) S a b x P( a < X < b) = S P ( -  < X <  + ) = 68.26% P ( - 2 < X <  + 2) = 95.44% P ( - 3 < X <  + 3) = 99.72% 12 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN  Phân phối xác suất chuẩn chuẩn hóa • Phân phối xác suất chuẩn chuẩn hóa là một phân phối chuẩn có trung bình bằng 0 và phương sai... Với n cho trước, tính gần đúng phân phối chuẩn cho phân phối nhị thức sẽ tốt nhất khi p= 0.5 18 TÍNH GẦN ĐÚNG PHÂN PHỐI CHUẨN CHO PHÂN PHỐI NHỊ THỨC  Khi sử dụng phân phối chuẩn tính gần đúng cho phân phối nhị thức, chúng ta đặt  = np   np (1  p) Vào trong định nghĩa của đường cong chuẩn 19 TÍNH GẦN ĐÚNG PHÂN PHỐI CHUẨN CHO PHÂN PHỐI NHỊ THỨC  Nhân tố điều chỉnh liên tục là giá trị 0.5, nghĩa là... chuẩn hóa Z là một biến tuân theo phân phối xác suất chuẩn chuẩn hóa Z  N (0,12) 13 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN  Một biến chuẩn chuẩn hóa Nếu X  N (, 2) thì biến chuẩn chuẩn hóa Z có trung bình bằng 0, phương sai bằng 1 và Z  N (0, 12) X  Z  f(x) S a  - 3  - 2 - b  + +2 +3 x 14 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN f(x) S Z -3 -2 -1 Za 0 1 Zb 2 3 15 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN  X  N(, 2) X ... Zb) = S a  Za   b Zb   16 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN  Sử dụng bảng diện tích của đường cong chuẩn để tìm giá trị của S f(x) S z -3 -2 Using Z table -1 S 0 or S 1 2 3 Using table Z 17 TÍNH GẦN ĐÚNG PHÂN PHỐI CHUẨN CHO PHÂN PHỐI NHỊ THỨC  Khi chúng ta gặp một vấn đề của phân phối nhị thức với số lần thử lớn, chúng ta có thể muốn tính gần đúng xác suất của phân phối nhị thức • n > 20 • np  5 •... cong chuẩn 19 TÍNH GẦN ĐÚNG PHÂN PHỐI CHUẨN CHO PHÂN PHỐI NHỊ THỨC  Nhân tố điều chỉnh liên tục là giá trị 0.5, nghĩa là cộng hoặc trừ vào giá trị của X khi sử dụng phân phối xác suất chuẩn liên tục để tính gần đúng cho phân phối xác suất nhị thức rời rạc 20 ... THIỆU  Một số phân phối xác suất phổ biến biến liên tục: • Phân phối (Uniform Distribution) • Phân phối chuẩn (Normal Distribution) PHÂN PHỐI XÁC SUẤT ĐỀU  Hàm mật độ xác suất phân phối f(x) ... chuẩn có tham số,   Chúng xác định vị trí dạng phân phối PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN 1  2  3 1 2 3 10 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN 1 2 X 1 < 2 11 PHÂN PHỐI XÁC SUẤT CHUẨN f(x) S a b x P(...NỘI DUNG CHÍNH  Giới thiệu  Phân phối xác suất  Phân phối xác suất chuẩn  Tính gần phân phối chuẩn cho phân phối nhị thức GIỚI THIỆU  Một biến ngẫu nhiên liên tục giá trị ngẫu nhiên nhận giá