1. Trang chủ
  2. » Tài Chính - Ngân Hàng

Lý thuyết xác suất và thống kê toán Chương 4 BAI GIANG DIEN TU XSTK

20 677 1

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 20
Dung lượng 307,5 KB

Nội dung

Chương 4: Các quy luật phân phối xác suất §1 Các quy luật phân phối rời rạc Phân phối rời rạc: X x1 x2……xk P 1/k 1/k…….1/k Phân phối không – A(p): Định nghĩa 1.1: X có phân phối A(p) ⇔ X P q p Định 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 Định nghĩa 1.2: Χ : Β ( n, p ) ⇔ Ρ ( Χ = k ) = Cn p q , k = 1, n Định lý1.2: Χ : Β ( n, p ) ⇒ Ε ( X ) = np, D ( Χ ) = npq, Mod Χ = k0 = ( n + 1) p  Phân phối siêu bội Bài toán: Cho hộp có N bi có M bi trắng lại đen Lấy ngẫu nhiên từ hộp n bi (không hoàn lại), n không lớn M N-M Hãy lập bảng phân phối xác suất X số bi trắng lấy k n−k Giải: CM C N −M Ρ( Χ = k) = C n N , k = 0, n Định nghĩa 1.3: Phân phối nói gọi phân phối siêu bội H(N,M,n) Χ : H ( N , M , n) ⇒ Ε ( Χ ) = np, Định 1.3: Giả sử N −n M D ( Χ ) = npq ,p= N −1 N Ghi nhớ: lấy bi có hoàn lại: phân phối nhị thức lấy bi không hoàn lại: phân phối siêu bội Phân phối Poisson P(a),a>0: k a −a Χ : Ρ a ⇔ Ρ Χ = k = e , k = 0,1, ( ) ( ) Định nghĩa 1.4: k! Định 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) Ρ ( ≤ x ≤ 12 ) = 0,936204 (cột 8, hàng 12 bảng giá trị hàm ∑ …) Ρ ( ≤ X ≤ 12 ) = Ρ ( ≤ X ≤ 12 ) − Ρ ( ≤ Χ ≤ ) Chú ý: Nếu gọi X số người ngẫu nhiên sử dụng dịch vụ công 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: Ρ ( Χ = ) = e −5 4! §2: Các quy luật phân phối liên tục Phân phối chuẩn Ν ( a, σ ) , σ > Định nghĩa 2.1: Χ : Ν ( a, σ ) ⇔ f ( x ) = e σ 2π −( x − a ) 2σ 2 Định 2.1: X có phân phối Ν ( a, σ ) E(X) = a, D(X) = σ Định nghĩa 2.2: Đại lượng ngẫu nhiên U có phân phối chuẩn − u /2 (hàm mật độ tắc N(0,1) nếu: f ( u) = e Gauss) 2π u Định 2.2: FU ( u ) = 0,5 + U có phân phối N(0,1) ∫ với Φ(U ) −t /2 e dt = 0,5 + Φ ( U ) 2π tích phân Laplace (hàm lẻ) Định 2.3: Giả sử U có phân phối N(0,1) Khi ta có: ( 1) Ρ ( u1 < U < u2 ) = Φ ( u2 ) − Φ ( u1 ) ; ( ) Ρ ( U < ε ) = 2Φ ( ε ) ( Định 2.4: Giả sử Χ : Ν a, σ ) X −a ⇒U = : Ν ( 0,1) σ Định 2.5: Giả sử Χ : Ν ( a, σ ) Khi ta có:  β −a  α −a  Ρ α < Χ < β = Φ () ( )  ÷− Φ  ÷  σ   σ  ε ( ) Ρ ( Χ − a < ε ) = 2.Φ  ÷ σ  Ví dụ 2.1:Chiều cao X niên có phân phối chuẩn N(165, ).Một niên bị coi lùn có chiều cao nhỏ 160 cm.Hãy tính tỷ lệ niên lùn  160 − 165  Ρ ( −∞ < X < 160 ) = Φ  ÷− Φ ( −∞ )   = −Φ ( 1) + Φ ( +∞ ) = −0, 34134 + 0, Ví dụ 2.2: Cho U : Ν ( 0,1) tính kỳ vọng củaU m • Giải: +∞ −u /2 m m Ε(U ) = ∫ u e du = m lẻ cận đối xứng, −∞ 2π ∫ hàm dấu tích phân hàm lẻ +∞ +∞ −u2 / −u2 / 2 Ε(U ) = ∫ u e du = ∫ u.u e du −∞ −∞ 2π 2π −u2 / −u / dv = u e ⇒v=− e 2π 2π +∞ − u / +∞ −u2 / 2 ⇒ Ε ( U ) = −u e +∫ e du = −∞ −∞ 2π 2π Tương tự: −u2 /2 Ε ( U ) = ∫ u u e du −∞ 2π +∞ +∞ − u /2 − u /2 = −u e + 3.∫ u e du = 3.Ε ( U ) = 3.1; −∞ −∞ 2π 2π +∞ Ε ( U ) = 5Ε ( U ) = 5.3.1; Ε ( U n ) = ( 2n − 1) !! Ví dụ 2.3: Trong hộp bi có trắng, đen, vàng Lấy ngẫu nhiên không hoàn lại gặp vàng dừng Tính xác suất để lấy trắng, đen Giải:Lấy bi cuối vàng nên: C 63 C52 P = 15 C 10 Phân phối liên tục: (Xem SGK) λ e Phân phối mũ :(Xem SGK) Phân phối bình phương:(Xem SGK) Phân phối Student:(Xem SGK) 10 §3 Các định giới hạn Định Chebyshev (Xem SGK) Định Bernoulli (Xem SGK) Các định giới hạn trung tâm Định 3.1(Lyapounov): Giả sử Χ1 , Χ , , Χ n đôi độc n lập E X k − E( X k ) ∑ lim k =1 =0 3/2 n →∞ n   D Χ ∑ ( k ) ÷  k =1  Khi ta có: U= n n Χi − ∑ E ( Χi ) ∑ n i =1 n i =1 n n ∑ D( x ) i =1 ≈ N ( 0,1) n đủ lớn ( n ≥ 30 ) i 11 Hệ 3.1:Giả sử thêm vào ta có E ( X i ) = a, D ( X i ) = σ , i = 1, n n ( ∑ X i − a ) n n i =1 ⇒U = ≈ N (0,1) σ m − p) n U= n ≈ N (0,1) p(1 − p ) n đủ lớn ( Hệ 3.2: n đủ lớn 12 Ví dụ 3.1:Biến ngẫu nhiên X trung bình cộng n biến ngẫu nhiên độc lập có phân phối: Χ1 , Χ , Χ n với phương sai: D ( Χ k ) = ( k = 1, 2, n ) Xác định n cho với xác suất không bé 0,9973 a) Hiệu cuả X-E(X) không vượt 0,01 b) Trị tuyệt đối X-E(X) không vượt 0,005 Bài giải: n Χ = ∑ Χi , E (Χi ) = a ⇒ E ( X ) = a → D ( Χi ) = σ = n i =1 13 a )Ρ ( Χ − E ( Χ ) ≤ 0, 01) ≥ 0, 9973  Χ − a ) n 0, 01 n  ( ⇔ Ρ U = ≤ ÷ ≥ 0, 9973  ÷ σ    0, 01 n  ⇔ Φ  + 0, ≥ 0, 9973 ÷ ÷    0, 01 n  ⇔ Φ  ≥ 0, 4973 = Φ 2, 785 ( ) ÷ ÷    2,875  0, 01 n ⇔ ≥ 2, 785 ⇔ n ≥  ÷ ÷ 0, 01   14 b) Ρ( U = Χ − E ( Χ ) < 0, 005) ≥ 0, 9973  0, 005 n  ⇔ 2.Φ  ≥ 0, 9973 ÷ ÷    0, 005 n  0, 9973 ⇔ Φ  ≥ = Φ ( 3) ÷ ÷     0, 005 n ⇔ ≥ ⇒ n ≥  ÷ ÷ 0, 005   15 $4.Các công thức tính gần Công thức gần siêu bội nhị thức Định 4.1:Khi n

Ngày đăng: 26/08/2017, 22:16

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w