1. Trang chủ
  2. » Thể loại khác

Các quy luật phân phối xác suất cơ bản

29 207 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 29
Dung lượng 259,88 KB

Nội dung

ân phối đều rời rạc: 2. Phân phối không – một A(p): Định nghĩa 1.1: X có phân phối A(p) X 0 1 P q p  1 2 ... 1 1 1 ... X x x xk P k k k Định lý 1.1: X có phân phối A(p) thì E(X) = p, D(X) = p.q 3. Phân phối nhị thức B(n,p): Định nghĩa 1.2: Định lý1.2: ~ , . . , 0,     k k n k n n p k C p q k n                ~ , , , n p X np D npq      1 P q p  Mod k n p n p 0 0  1 hoaëc k 1 1   ân phối đều rời rạc: 2. Phân phối không – một A(p): Định nghĩa 1.1: X có phân phối A(p) X 0 1 P q p  1 2 ... 1 1 1 ... X x x xk P k k k Định lý 1.1: X có phân phối A(p) thì E(X) = p, D(X) = p.q 3. Phân phối nhị thức B(n,p): Định nghĩa 1.2: Định lý1.2: ~ , . . , 0,     k k n k n n p k C p q k n                ~ , , , n p X np D npq      1 P q p  Mod k n p n p 0 0  1 hoaëc k 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 phân phối A(p) X x1 x2 xk P k k  X P q k p Định lý 1.1: X 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 N bi M bi trắng 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 hồn lại: phân phối nhị thức lấy bi khơng hồn lại: phân phối siêu bội 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 phân phối P(a) E(X) = D(X) = a Ví dụ 1.1: Giả sử X 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 10 người vào trạm bưu điện Tính xác suất 10 phút người vào trạm Giải: Gọi X số người ngẫu nhiên vào trạm 10 phút X 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 phân phối   a ,   E(X) = a, D(X) =  Định nghĩa 2.2: Đại lượng ngẫu nhiên U 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 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 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  -hàm mật độ Gauss(hàm chẵn-HÌNH 3.1) t2  e dt - tích phân Laplace (hàm lẻ-HÌNH 3.2) 2   u   0.5, u        0.5 tra xuôi:  1,   , ( tra hàng 1,9; cột bảng tích 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: Q(u ) |  (u ) | ES : MODE STAT AC SH STAT DISTR Q MS: MODE …SD SH DISTR Q  1,   Q (1 )  ,    1,    Q (  )   , u   u   P(u )    t2  e dt  0,5    u  2      0,        u     u   0,5  P(u )  0,5 • Hình 3.1 Hình 3.2 Định lý 2.5: Giả sử  ~  a,  Khi ta có:  a   a   a   a  1                                          a     2.                  Ví dụ 2.1:Chiều cao X niên phân phối chuẩn N(165, 52 ).Một niên bị coi lùn chiều cao nhỏ 160 cm.Hãy tính tỷ lệ niên lùn  160  165      X  160               1         0, 34134  0,     X  160   (1)  P(1)  0,15866 10 Ví dụ :Một đoạn thẳng AB =a cm bị ngắt ngẫu nhiên làm đôi điểm P Hãy tính diện tích trung bình hình chữ nhật 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 15 Định nghĩa 2.3:(X,Y) 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 16 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 cạnh đoạn Giải : Ký hiệu X=AP,Y=PQ ,khi (X,Y) 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 ) 17 Phân phối mũ E ( ) : Định nghĩa 2.3: Đại lượng ngẫu nhiên X gọi 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) 18 §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 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: 19  m  lim P   p    n   n  Các định lý giới hạn trung tâm Định lý 3.4(Lyapounov): Giả sử 1 ,  , ,  n đôi độc lập n E X k  E(X k)  lim k   3/2 n  n   D   k    k 1  Khi ta có: n n i   E  i   n n i 1 U  i 1  N  0,1 n đủ lớn  n  30  n D  xi   n i 1 20 Hệ 3.1: Giả sử thêm vào ta E ( X i )  a, D( X i )   , i  1, n Khi ta U n (  X i  a) n n i 1   N (0,1) n đủ lớn Hệ 3.2: m  p) n U n  N (0,1) p(1  p ) ( n đủ lớn 21 Ví dụ 3.1:Biến ngẫu nhiên X trung bình cộng n biến ngẫu nhiên độc lập phân phối: 1 ,  ,  n với phương sai: D   i    i  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     i , E (  i )  a  E  X   a; n i 1 D i        22 a )   E   0, 01  0, 9973    a n  0, 01 n    U     0, 9973       0, 01 n       ,  , 9    0, 01 n       ,    ,     2, 785  0, 01 n   ,  n    0, 01   23 b)  (   E     0, 005)  0, 9973  | X  E ( X ) | n 0, 005 n  P  | U |      0, 005 n   2.    0, 9973      0, 9973   0, 005 n  0, 9973      3        0, 005 n    n     0, 005  24 $4.Các cơng thức tính gần Công thức gần siêu bội nhị thức M Định lý 4.1: Khi n0: 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. .. 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

Ngày đăng: 02/05/2019, 10:27

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN