1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

tieu luan xac suat thong ke

31 2,6K 14
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

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

Tiêu đề Định lý giới hạn trung tâm – Các xấp xỉ xác suất và bài tập
Tác giả Nguyễn Ngọc Thịnh (08106071), Bùi Văn Tiệp (08267261), Phạm Văn Toàn (08096701), Nguyễn Như Tuấn (08251411)
Người hướng dẫn GVHD: Trần Chiến
Trường học Trường Đại học Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành Kế Toán – Kiểm Toán
Thể loại Tiểu luận
Năm xuất bản 2009
Thành phố Thành phố Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 31
Dung lượng 1,34 MB

Nội dung

tiểu luận xác suất thông kê Đoàn Vương Nguyên

Trang 1

KHOA: KHOA HỌC CƠ BẢN

Trang 2

KHOA: KHOA HỌC CƠ BẢN

Trang 3

PHẦN I: LÝ THUYẾT

Bài 3: Định lý giới hạn trung tâm – các xấp xỉ xác suất

3.1 Phân phối liên tục: Phân phối đều và phân phối chuẩn

3.1.1 Phân phối đều:

• Định nghĩa: Biến ngẫu nhiên X được gọi là biến ngẫu nhiên có phân phối đều trên đoạn [a,b] nếu có hàm mật độ là:

Hình 1: Đồ thị hàm mật độ Hình 2: Đồ thị hàm phân phối xác suất

của phân phối đều của phân phối đều

• Các đặc trưng số của phân phối đều:

2

b a

Trang 4

( ) ( )

2

b a

3.1.2 Phân phối chuẩn:

• Định nghĩa: Biến ngẫu nhiên X được gọi là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với hai tham số µ và σ2 nếu có hàm mật độ là:

f(x)=

2 2

21

2

x

e

µ σ

( ) 212

t x

µ σ

Hình 3: Đồ thị hàm mật độ của Hình 4: Đồ thị hàm phân phối xác

phân phối chuẩn suất của phân phối chuẩn

 Đồ thị hàm mật độ của phân phối chuẩn có dạng hình chuông nên phân phối chuẩn còn có tên gọi là phân phối hình chuông

• Các đặc trưng số của phân phối chuẩn:

Kỳ vọng: E(X) =

2 2

21.2

x

µ σ

Trang 5

Với: E(X2) =

2 2

.2

x

µ σ

Suy ra: D(X) = E(X2) – E2(X) = µ2 + σ2 – µ2 = σ2

Vậy phương sai : D(X) = σ2

 Ta thấy hai tham số µ và σ2 chính là kì vọng và phương sai của phân phối chuẩn Tới đây ta có thể khẳng định phân phối chuẩn hoàn toàn xác định khi biết

kì vọng và phương sai của nó

• Tính xác suất: Giả sử X ~ N(µ;σ2)

P[a≤ X ≤b] =

2 2

212

x b

a

µ σ

σ2 thì gần như chắc chắn rằng X sẽ nhận giá trị trong khoảng [µ- 3σ ,µ+ 3σ]

Bổ sung về kiến thức phân phối chuẩn tắc: Nếu biến ngẫu nhiên X có phân

phối với kì vọng µ = 0 và phương sai σ2 = 1 thì X được gọi là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn tắc hoặc phân phối Gauss Hàm mật độ của phân phối chuẩn tắcđược kí hiệu là ϕ( )x còn gọi là hàm Gauss, hàm phân phối được kí hiệu là φ( )x

Trang 6

Hình 5 : Đồ thị hàm ϕ( )x Hình 6 : Đồ thị hàm φ( )x

3.2 Định lý giới hạn trung tâm (Lyapounov)

Cho họ các biến ngẫu nhiên {X1, X2, X3, Xn) độc lập từng đôi một

Đặt Y =

1

n

i i

X

=

∑ ;

1EX

n i i

µ

=

1ar

n

i i

3.3 Xấp xỉ xác suất giữa: Siêu bội và nhị thức, Poisson và Nhị thức

3.3.1 Xấp xỉ xác suất giữa siêu bội và nhị thức:

• Khi N khá lớn, n khá nhỏ so với N lúc đó quy luật phân phối siêu bội xấp xỉ với quy luật phân phối nhị thức

Gọi A là biến cố lấy được 3 sản phẩm tốt trong 10 sản phẩm lấy ra

Suy ra: P(A) = P[X=3]=

3.3.2 Xấp xỉ xác suất giữa poisson và nhị thức:

• Khi n khá lớn (n≥100) và p khá nhỏ (p≤0,05) thì quy luật phân phối nhị thức xấp

xỉ quy luật phân phối poisson

bị rơi Tính xác suất máy bay bị bắn rơi khi 1000 khẩu súng cùng bắn, mỗi lần bắn một viên

Trang 7

Gọi B là biến cố máy bay bị rơi.

Gọi A0 là biến cố không có viên đạn nào trúng máy bay

A1 là biến cố có 1 viên đạn bắn trúng máy bay

A2 là biến cố có 2 viên đạn bắn trúng máy bay

Ta có A0 , A1 , A2 lập thành một hệ đầy đủ xung khắc từng đôi

Theo công thức xác suất đầy đủ ta có:

P(B) = P(A0).P(B/ A0) + P(A1).P(B/A1) + P(A2).P(B/A2)

3.4 Xấp xỉ xác suất giữa: Chuẩn và nhị thức

• Khi n khá lớn (n≥30) và P không quá gần 0, cũng không quá gần 1 (0<P<1) thì quy luật phân phối nhị thức xấp xỉ quy luật phân phối chuẩn và ta có:

Trang 8

Suy ra: P(A) = P(X=70) = 70 70 30

Vậy xác suất để có 70 viên trúng mục tiêu là 0,004375

PHẦN II: BÀI TẬP XÁC SUẤT

II.1 CÔNG THỨC XÁC SUẤT TỔNG – TÍCH

Câu 3: Trong một hộp có 8 bi trắng và 6 bi đen Lấy lần lượt từ hộp ra 2 bi

(không hoàn lại) Tính xác suất cả 2 đều là bi trắng; một bi trắng và một bi đen?

Giải:

Xác suất cả hai đều là bi trắng:

Gọi A là biến cố lần 1 lấy được bi trắng

B là biến cố lần 2 lấy được bi trắng

C là biến cố cả hai lần lấy đươc bi trắng

Gọi A là biến cố lấy được lần 1 là bi trắng

B là biến cố lấy được lần 2 là bi đen

C là biến cố lấy được một bi trắng và một bi đen

II.2 CÔNG THỨC XÁC SUẤT ĐẦY ĐỦ - BAYES

Câu 15: Bao lúa thứ nhất nặng 20kg có tỉ lệ hạt lép là 1%; bao lúa thứ hai 30kg

và 2% hạt lép; bao thứ ba 50kg và 3% hạt lép Trộn cả ba bao lúa vào bao thứ tư rồi bốc ra 1 hạt Tính xác suất hạt bốc ra là hạt lép; giả sử hạt bốc ra không lép, tính xác suất hạt này là của bao thứ 2.

Giải:

Xác suất hạt bốc ra là hạt lép

Gọi A1: “Biến cố bốc được hạt lúa từ bao thứ nhất”

A2: “Biến cố bốc được hạt lúa từ bao thứ hai”

A3: “Biến cố bốc được hạt lúa từ bao thứ ba”

Trang 9

Xác suất hạt bốc ra là hạt không lép ở bao thứ hai:

Gọi B: “Biến cố hạt lấy ra không lép”

Vậy xác suất bốc ra hạt không lép ở bao thứ hai là 30,09%

Câu 27: Hộp thứ nhất có 3 bi xanh và 4 bi đỏ, hộp thứ hai có 6 bi xanh và 2 bi đỏ; hộp thứ ba có 4 bi xanh và 7 bi đỏ Lấy ngẫu nhiên 1 bi từ hộp thứ nhất bỏ sang hộp thứ hai, tiếp tục lấy ngẫu nhiên 1 bi từ hộp thứ hai bỏ vào hộp thứ ba Sau đó lấy ngẫu nhiên từ hộp thứ ba ra 1 bi, tính xác suất bi này là màu xanh.

Giải:

Gọi A là biến cố bốc được bi xanh ở hộp 1 thì A là biến cố bốc được bi đỏ ở hộp 1Gọi B là biến cố bốc được bi xanh ở hộp 2 thì B là biến cố bốc được bi đỏ ở hộp 2Gọi C là biến cố bốc được bi xanh ở hộp 3

3 1 ) ( = − =

3

9

1 6 1

9

1 7

C

C C

7 5

7

2 7

5 1 ) ( 1

2 12

4 7

5 12

5 7

2 7

5

12

1 4 1

C

Vậy xác suất bốc được bi xanh ở hộp 3 là:

28 11

Trang 10

II.3 ĐẠI LƯỢNG NGẪU NHIÊN RỜI RẠC VÀ LIÊN TỤC

Câu 28: Một kiện hàng có 5 sản phẩm tốt và 3 sản phẩm xấu Chọn ngẫu nhiên từ kiện hàng đó ra 2 sản phẩm (chọn một lần)

a) Lập hàm phân phối xác suất của số sản phẩm tốt chọn được.

b) Lập hàm phân phối xác suất của số sản phẩm xấu chọn được.

c) Tính kỳ vọng phương sai của số sản phẩm tốt, sàn phẩm xấu.

Giải:

a) Lập hàm phân phối xác suất của số sản phẩm tốt chọn được

Gọi X là số sản phẩm tốt chọn đượcX ={0,1, 2}

[ ] [ ] [ ]

1028

28 nếu 0<x≤1 18

28 nếu 1<x≤2

1 nếu x>2b) Lập hàm phân phối xác suất của số sản phẩm xấu chọn được

Gọi X là số sản phẩm xấu được chọn: X ={0,1, 2}

Trang 11

Ta tính xác suất tương đương của X

1528

328

28 nếu 1≤ <x 2

1 nếu x>2c) Tính kỳ vọng phương sai của số sản phẩm tốt, sàn phẩm xấu

Trang 12

a) Tìm hàm phân phối F(x) Tính ModX, MedX, EX, VarX

b) Tính xác suất để trong 3 phép thử độc lập có 2 lần X nhận giá trị trong khoảng (1;4)

Khi 0<x≤ 3

27 9

0 ) ( ) ( )

( ) (

3 0

2 0

dt

t dt

t f t f x X P x F

x x

= +

= +

0

= +

3 , 0

Trang 13

* EX:

3 0

3 3

0 3

3 0

0

=

=

= +

0

4 2

x xf dx

x f

( )

( )

(

3 1

2 4

3

3 1

4

1

= +

= +

Giải:

Gọi X là số cuộc điện thoại gọi đến trong một phút

λ là số cuộc điện thoại trung bình gọi đến trong một phút: 300 5

Trang 14

Xác suất trạm điện thoại nhận không ít hơn hai cuộc gọi trong một phút là 0,9595

Câu 50: Trong 1000 trang sách có 100 lỗi in sai Tìm xác suất để khi chọn ngẫu nhiên một trang sách này có đúng 3 lỗi in sai, nhiều hơn 3 lỗi in sai.

Giải:

Gọi X là số lỗi in sai trong một trang sách

λ là số lỗi in sai trung bình trong một trang sách: λ= 100 0,1

Vậy: Xác suất để một trang sách có đúng 3 lỗi in sai là: 0,00015

Xác suất để một trang sách có nhiều hơn 3 lỗi in sai là: 0,0000038

II.4.2 Phép thử Bernoulli và phân phối Nhị thức

Câu 56: Một lô hàng có rất nhiều sản phẩm với tỉ lệ phế phẩm là 0,3% Kiểm tra ngẫu nhiên lần lượt từng sản phẩm của lô hàng này Tính số sản phẩm tối thiểu cần kiểm tra để xác suất chọn được ít nhất 1 phế phẩm không bé hơn 91%.

Giải:

Gọi A là biến cố chọn dược ít nhất một phế phẩm trong tối thiểu n sản phẩm lấy ra đểxác suất chọn được ít nhất một phế phẩm không nhỏ hơn 91% thì A là biến cố khôngnhận được phế phẩm nào trong tối thiểu n sản phẩm lấy ra để xác xuất nhận được ít nhất

1 phế phẩm không nhỏ hơn 91%

Hai biến cố A và A là hai biến cố đối lập nhau nên giả sử P(A) là xác suất của biến cố

A thì xác suất của biến cố A là P(A) = 1- P(A)

Vì tỉ lệ phế phẩm = 0,003 là không thay đổi và khi thực hiện chọn ra sản phẩm chỉ xảy

ra 2 khả năng hoặc nhận được chính phẩm hoặc nhận được phế phẩm nên bài toán tuântheo lược đồ bernoulli

Gọi X là số phế phẩm lấy được thì X tuân theo lược đồ Bernoulli

Với p =0,003 và q = 0,997

⇒P(A) = P(X=0)= Cn

0.(0,003)0

.(0,997)n = (0,997)n

⇒P(A) = 1- (0,997)n

Trang 15

Vì tỉ lệ học sinh bị cận thị là 0,9% là không thay đổi và khi thực hiện chọn ra chỉ xảy ra

2 khả năng hoặc chọn được học sinh bị cận thị hoặc chọn được học sinh không bị cậnthị nên bài toán tuân theo lược đồ Bernoulli

Gọi X là số học sinh bị cận thị chọn được thì X tuân theo lược đồ Bernoulli

Với p= 0,009 và q = 0,991

⇒P(A) = P(X=0)= Cn

0.(0,009)0

Dễ thấy giá trị nguyên nhỏ nhất thỏa mãn điều kiện (*) là n = 332

Vậy phải chọn tối thiểu 332 học sinh để kiểm tra thỏa mãn xác suất chọn được ít nhất một học sinh bị cận thị không bé hơn 95%

Câu 68: Một người có 3 chỗ yêu thích như nhau để câu cá Xác suất câu được cá

ở 3 chỗ 1, 2, 3 tương ứng là 0,6; 0,7; 0,8 Người đó chọn ngẫu nhiên 1 chỗ thả câu

3 lần và chỉ câu được 1 con cá Tính xác suất để con cá câu được ở chỗ thứ 3.

Giải:

Gọi A là biến cố 3 lần thả câu chỉ được một con cá

Gọi Ai (i=1,2,3) là biến cố câu được cá ở cỗ thứ i

Trang 16

Gọi Bilà biến cố chỉ câu được một con cá ở chỗ thứ i thì P(Bi) = P(A/Ai)

A1, A2, A3 là các biến cố đồng khả năng và chúng lập thành hệ đầy đủ các biến cố xungkhắc từng đôi

Vì khả năng câu được cá ở 3 chỗ là như nhau nên : P(A1) = P(A2) = P(A3)=31

Gọi x là số cá câu được sau 3 lần thả câu (x = 0,1,2,3) xác suất câu được x con cá ở mỗichỗ là phân phối nhị thức với n=3 và P1= 0.6, P2=0.7,P3= 0.8

P(A)= P(A1) P(A/A1)+P(A2) P(A/A2)+P(A3) P(A/A3)

= P(A1) P(B1) +P(A2) P(B2) +P(A3) P(B3) = 0.191

⇒P(A3/A)=P(A3).P(A)P(A/A3)=

191

32 191

0

096 0 3

1

=

Vậy xác suất để con cá câu được ở chỗ thứ ba là

191 32

II.4.3 Phân phối chuẩn

1

2 ) (

2

1)

µ

π σ

Đặt u x du dx dx σdu

σ σ

σ µ

σ

µσ π

2 2

1

2

0

0 1

21

µ

σµ

σµ

1 2

0 0

1 2

)()

f

x x

Trang 17

3 2 2

3 2 )

2 2

( )

3 3 1 ) 3 1

( 1 ) 3 1

( )

trưng:

Đặc điểm

Nhà máy

Đường kính trung bình

Độ lệch tiêu chuẩn

Giá bán

X(Nhà máy I) 1,2cm 0,01 3 triệu/hộp/100 cái

Y(Nhà máy II) 1,2cm 0,015 2,7 triệu/hộp/100 cái

Vậy doanh nghiệp nên mua trục của nhà máy nào?

2 , 1 18 , 1 01

, 0

2 , 1 22

Vậy giả sử mua 100 cái trục của nhà máy 1 thì số trục đạt yêu cầu là 95,45 trong khi đó

số tiền phải bỏ ra là 3tr đồng suy ra giá trị sử dụng trung bình của một trục là

2 , 1 8 , 1 015

, 0

2 , 1 22

Suy ra trong 100 sản phẩm có 81,684 sản phẩm đạt yêu cầu

Suy ra giá trị sử dụng của một trục của nhà máy 2 là 0 , 03307

648 , 81

7 , 2

Trang 18

Câu 84: Một bao thóc có tỷ lệ hạt lép là 0,01% Chọn ngẫu nhiên liên tiếp 5000 hạt Tính xác suất để:

Gọi X là số đĩa nhạc không hỏng (0≤ X ≤ 1000 )

Gọi A là biến cố số đĩa nhạc không hỏng >10

9000

! 8999

8999

! 8998

9

! 8995

9

! 8994

9

! 8993

9

! 8992

9

! 8991

9

! 8990

9 )

8990 P(X

9 8997

9

8996 9 8995 9 8994 9 8993 9 8992 9 8991 9 8990 9

= +

+ +

+

+ +

+ +

+ +

e

e

e e

e e

e e

e

Vậy xác xuất để hãng đó sản xuất 9000 đĩa nhạc có nhiều hơn 10 đĩa không hỏng là 1

Câu 93: Một trường cấp 3 có 900 học sinh Giả sử trong 1 năm trung bình mỗi học sinh phải nằm ở trạm y tế của trường 1 ngày và khả năng bị bệnh của học sinh phân phối đều các ngày trong năm Số giường của trạm y tế tối thiểu là bao nhiêu để tỉ lệ không đủ giường cho người bệnh ít hơn 0,01.

Trang 19

Gọi m là số giường tối thiểu để tỉ lệ không đủ giường cho người bệnh ít hơn 0,01

Suy ra:

2,466 0

.2, 466

!

K m

K

e K

K

e K

PHẦN III: BÀI TẬP THỐNG KÊ

III.1 ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG

Câu 1: Người ta kiểm tra ngẫu nhiên 400 sản phẩm của một nhà máy thì thấy có

20 phế phẩm Với độ tin cậy 95%, hãy ước lượng tỉ lệ chính phẩm của nhà máy này.

Vậy ước lượng tỉ lệ chính phẩm của nhà máy này là (0,9256 ; 0,9714)

Câu 4: Trong kho có 1000 sản phẩm của nhà máy A sản xuất bỏ lẫn với nhiều sản phẩm do nhà máy B sản xuất Lấy ngẫu nhiên từ kho ra 100 sản phẩm thấy có 9 sản phẩm do nhà máy A sản xuất Với độ tin cậy 92%, hãy ước lượng trong kho này có khoảng bao nhiêu sản phẩm do nhà máy B sản xuất?

Trang 20

Ước lượng tỉ lệ hạt nảy mầm là: P(fn-ε; fn+ε ) = (0,61; 0,67)

b) Với độ tin cậy: 1 - α =0,97  ( ) 1 0, 485

Vậy số hạt lúa tối thiểu cần gieo để thỏa mãn yêu cầu bài toán là: 2713 (hạt)

Câu 40: Độ dày của một bản kim loại (đơn vị: mm) là đại lượng ngẫu nhiên có phân phối chuẩn Đo ngẫu nhiên 10 bản loại này thu được kết quả như sau:

4,1 3,9 4,7 4,4 4,0 3,8 4,4 4,2 4,4 5,0 a) Ước lượng độ dày trung bình của bản kim loại này với độ tin cậy 90%

b) Ước lượng độ phân tán của độ dày bản kim loại với độ tin cậy 95%

Giải:

a) Tính ước lượng độ dày trung bình của bản kim loại với độ tin cậy 90%

Độ dày trung bình của bản kim loại là:

Trang 21

1 4,1 3,9 4,7 3.4, 4 4,0 3,8 4, 2 5,0

4, 2910

0, 064819,023

III.2 KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT

Câu 41: Tỉ lệ phế phẩm do công ty A sản xuất là 5% Nhằm giảm tỉ lệ phế phẩm, công ty A đã cải tiến kỹ thuật Sau cải tiến người ta kiểm tra ngẫu nhiên 400 sản phẩm thấy có 18 phế phẩm.Với mức ý nghĩa 5%, hãy cho kết luận về hiệu quả của việc cải tiến kỹ thuật của công ty A?

Trang 22

t t< αnên ta chấp nhận giả thiết.

Kết luận: Sau khi cải tiến kỹ thuật chưa làm giảm được tỉ lệ phế phẩm.

Câu 42: Điểm danh ngẫu nhiên 100 sinh viên khoa Kinh tế thấy có 8 người vắng, điểm danh 120 sinh viên Cơ khí thấy có 12 người vắng Với mức ý nghĩa 3% hãy cho biết mức độ chuyên cần của sinh viên hai khoa?

Câu 55: Để kiểm tra thời gian sản xuất ra 1 sản phẩm của hai máy (đơn vị: giây), người

ta theo dõi ngẫu nhiên cả hai máy và ghi lại kết quả:

Với mức ý nghĩa 5%, có thể xem máy 2 tốt hơn máy 1 không? Giả sử độ lệch tiêu chuẩnthời gian xuất ra 1 sản phẩm của hai máy là như nhau và có phân phối chuẩn

Giải:

Gọi thời gian trung bình để sản xuất của máy 1 và máy 2 lần lượt là X, Y

Theo giả thiết ta có X, Y là các đại lượng ngẫu nhiên phân phối chuẩn

Đặt giả thiết : H0 : E(X) = E(Y)

Lập bảng cho máy 1 và máy 2:

Trang 23

X Y

x y t

Ta thấy t =0.84< =tα 1.96nên ta chấp nhận giả thiết, tức là hai máy tốt như nhau.

III.3 BÀI TẬP TỔNG HỢP

Câu 56: Thu nhập (triệu đồng/năm) của 80 hộ dân trong bản A là đại lượng ngẫu nhiên có phân phối chuẩn Điều tra ngẫu nhiên về thu nhập của 40 hộ dân trong bản A, có bảng số liệu:

Trang 24

a) Với độ tin cậy 95%, hãy ước lượng số hộ dân của bản A có thu nhập dưới 5tr/năm

b) Nếu biết trước đây 2 năm, thu nhập bình quân của các hộ dân ban A là

5,5tr/năm, với mức ý nghĩa 3% có nhận xét gì về mức sống của dân trong bản A?

Giải:

a) Ước lượng số hộ dân có thu nhập dưới 5tr/năm với độ tin cậy 95%

Tỉ lệ số hộ dân có thu nhập dưới 5tr/năm: fn = 4 0,1

Thu nhập trung bình của 40 hộ dân là:

6,112540

S = x2 - ( )x 2= 38,31875 – 6,11252 = 0,956Suy ra phương sai mẫu đã hiệu chỉnh là:

40

x t

S n

µ

Vì t = 3,9129 > tα = 2,17 nên bác bỏ giả thiết

Vậy mức sống của người dân trong bản A cao hơn 5,5tr/năm so với mức ý nghĩa 3%

Câu 57: Thu nhập (triệu đồng / tháng) của nhân viên trong 1 công ty nước ngoài

A là đại lượng ngẫu nhiên có phân phối chuẩn Khảo sát ngẫu nhiên một số nhân viên ở công ty A, có kết quả:

Thu

nhập 8,0- 8,5 8,5- 9,0 9,0- 9,5 9,5-10 10-10,5 10,5-11 11-11,5 11,5-12 Số

a) Ước lượng thu nhập trung bình của nhân viên ở công ty A với độ tin cậy 97%.

Trang 25

b) Nếu muốn ước lượng thu nhập trung bình của nhân viên ở công ty A với độ tin cậy 99% và độ chính xác 0,3 triệu đồng / tháng thì cần khảo sát thêm bao nhiêu nhân viên nữa.

c) Những nhân viên có thu nhập trên 10,5 triệu đồng / tháng là có thu nhập cao Với độ tin cậy 98%, hãy ước lượng thu nhập trung bình của nhân viên có thu nhập cao.

d) Có người nói tỉ lệ nhân viên có thu nhập cao ở công ty A là 13%, với mức ý nghĩa 1% có nhận xét gì về lời nói trên.

x= = 2 19617.81

92,102213

2

0,76

2130,76

Vậy cần khảo sát thêm 43 nhân viên nữa với độ tin cậy 99%

c) Ta lập bảng tính cho nhân viên có thu nhập cao

Ngày đăng: 08/09/2013, 16:32

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
1. Giáo trình Xác suất – Thống kê và Ứng dụng – Nguyễn Phú Vinh – NXB Thống Kê Khác
2. Ngân hàng câu hỏi Xác suất – Thống kê và Ứng dụng – ĐHCN TP.HCM 3. Lý thuyết Xác suất và Thống kê – Đinh Văn Gắng – NXB Giáo dục Khác
4. Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán – Nguyễn Thanh Sơn, Lê Khánh Luận – NXB Thống Kê Khác
5. Xác suất – Thống kê – Lý thuyết và các bài tập – Đậu Thế Cấp – NXB Giáo dục 6. Xác suất – Thống kê và Ứng dụng – Lê Sĩ Đồng – NXB Giáo dục Khác
7. Xác suất và Thống kê – Đặng Hấn – NXB Giáo dục Khác
8. Giáo trình Xác suất và Thống kê – Phạm Xuân Kiều – NXB Giáo dục Khác
9. Giáo trình Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán – Nguyễn Cao Văn – NXB Kinh tế Quốc dân Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1: Đồ thị hàm mật độ                    Hình 2: Đồ thị hàm phân phối xác suất  của phân phối đều - tieu luan xac suat thong ke
Hình 1 Đồ thị hàm mật độ Hình 2: Đồ thị hàm phân phối xác suất của phân phối đều (Trang 3)
Bảng phân phối xác suất của X(Số sản phẩm xấu) - tieu luan xac suat thong ke
Bảng ph ân phối xác suất của X(Số sản phẩm xấu) (Trang 11)
Bảng xét dấu f(x): - tieu luan xac suat thong ke
Bảng x ét dấu f(x): (Trang 12)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w