Bài giảng Thống kê y học - Bài 2: Một số khái niệm căn bản về xác suất

7 5 0
Bài giảng Thống kê y học - Bài 2: Một số khái niệm căn bản về xác suất

Đang tải... (xem toàn văn)

Thông tin tài liệu

[r]

(1)

MỘT SỐ KHÁI NIỆM CĂN BẢN VỀ XÁC SUẤT Mục tiêu

Sau khi nghiên c u ch  đ , h c viên có kh  năng:ứ ủ ề ọ ả ­ Trình bày 2 đ nh nghĩa v  xác su t và đ a ra các ví dị ề ấ ụ ­ Xây d ng đự ượ ậc t p giao và h p c a 2 t p h p xác đ nhợ ủ ậ ợ ị

­ Trình bày và phân bi t đệ ược hai công th c chuy n v  và t  h pứ ể ị ổ ợ ­ Trình bày đ nh nghĩa c a xác su t có đi u ki nị ủ ấ ề ệ

­ Trình bày cơng th c c ng xác su t và cơng th c nhân xác su tứ ộ ấ ứ ấ 1 Ðịnh nghĩa xác suất

1.1 Ð nh nghĩa xác su t theo t n su t t ấ ương đ i

Theo ngơn ng  thơng thữ ường, xác su t chính là t n su t tấ ầ ấ ương đ i. Thí d  m nh đố ụ ệ ề  kh ng đ nh xác su t sinh con trai là 0,515 có nghĩa là khi th ng kê  nhi u l n sinh, t nẳ ị ấ ố ề ầ ầ   su t tấ ương đ i sinh con trai s  x p x  b ng 0,515 (t n su t tố ẽ ấ ỉ ằ ầ ấ ương đ i là t n su t x yố ầ ấ ả   ra bi n c  quan tâm chia cho t ng s  l n th ). Nói cách khác, n u m t q trình đế ố ổ ố ầ ế ộ ược  l p l i n nhi u l n, và n u có f l n x y ra bi n c  E, t n su t tậ ề ầ ế ầ ả ế ố ầ ấ ương đ i c a bi n cố ủ ế ố  E s  x p x  b ng xác su t c a E.ẽ ấ ỉ ằ ấ ủ

n f E

P( )

(1)

Thí d : Buffon th c hi n 4040 l n tung đ ng ti n và quan sát đụ ự ệ ầ ề ược 2048 l n xu t hi nầ ấ ệ   m t s p. T n su t tặ ấ ầ ấ ương đ i x y ra m t s p là . Xác su t x y ra m t s p cũng x p xố ả ặ ấ ấ ả ặ ấ ấ ỉ  b ng 0,507.ằ

1.1 Phép th , k t c c, bi n c , bi n c  đ i l pử ế ụ ế ế ố ố ậ

Khi chúng ta gieo m t đ ng ti n lên m t m t ph ng có th  x y ra m t trong hai k tộ ề ộ ặ ẳ ể ả ộ ế  c c: xu t hi n m t s p ho c xu t hi n m t ng a v i k t qu  khơng th  tiên đốnụ ấ ệ ặ ấ ặ ấ ệ ặ ế ả ể   được. Người ta g i vi c gieo đ ng ti n là phép th  (experiment) và s  xu t hi n m tọ ệ ề ự ấ ệ ặ   x p hay m t ng a c a đ ng ti n là các k t c c (outcome).ấ ặ ủ ề ế ụ

Tương t , khi chúng ta tung con xúc x c, có th  xu t hi n các m t 1, 2, 3, 4, 5, 6 thìự ắ ể ấ ệ ặ   vi c tung con xúc x c đệ ắ ược g i là phép th  ng u nghiên và vi c xu t hi n m t 1, xu tọ ẫ ệ ấ ệ ặ ấ  hi n m t 2, 3, 4, 5 và  6 đệ ặ ược g i các k t c c ng u nhiên. N u chúng ta quan tâm đ ế ụ ẫ ế ế   bi n c  ra m t xúc x c ch n thì bi n c  (event) này bao g m 3 k t c c: ra m t 2, raế ố ặ ắ ẵ ế ố ế ụ ặ   m t 4 và ra m t 6. Nói khác đi bi n c  là t p h p mà các ph n t  là các k t c c. B iặ ặ ế ố ậ ợ ầ ế ụ ở  vì t p h p có th  có bao g m tồn b  các ph n t , 0 ph n t  hay 1 ph n t  nên vi c raậ ợ ể ộ ầ ầ ầ ệ   m t m t xúc x c nào đó (thí d  ra m t 2) v a có th  xem là k t cu c v a có th  xemộ ặ ắ ụ ặ ể ế ộ ể   là bi n c : bi n c  đó đơi khi đế ố ế ố ược g i là bi n c  s  c p.ọ ế ố ấ

(2)

Đ i v i m i bi n c  A có m t bi n c  đ i l p (complementary event ) ố ỗ ế ố ộ ế ố ố ậ Ac (được đ c làọ  

khơng A) bao g m các k t c c khơng có tính ch t Aồ ế ụ ấ  Tr  v  thí d  c a phép th  tungở ề ụ ủ   con súc s c 6 m t, bi n c  đ i l p v i bi n c  ra m t ch n là bi n c  ra m t l  Bi nắ ặ ế ố ố ậ ế ố ặ ẵ ế ố ặ ẻ ế   c  đ i l p cho bi n c  ra m t >=2 là bi n c  ra m t 1. ố ố ậ ế ố ặ ế ố ặ

1.2 K t c c đ ng kh  năngế ụ

Khi chúng ta gieo con xúc x c đ ng nh t, c m nh n thông thắ ấ ả ậ ường cho phép chúng ta  gi  đ nh vi c xu t hi n k t c c ra m t 1, ra m t 2, ra m t 3, ra m t 4, ra m t 5, ra m tả ị ệ ấ ệ ế ụ ặ ặ ặ ặ ặ ặ   6 có xác xu t nh  nhau. Khi đó ta g i các k t c c này là k t c c đ ng kh  năng.ấ ọ ế ụ ế ụ ả

1.4 Ð nh nghĩa xác su t c  đi nị ấ ổ ể

N u phép th  ng u nhiên có th  x y ra theo N k t c c lo i tr  l n nhau và có xác su tế ẫ ể ả ế ụ ẫ ấ  nh  nhau và g i m là s  các k t c c thu n l i cho bi n c  E, xác su t x y ra bi n cư ọ ố ế ụ ậ ợ ế ố ấ ả ế ố  E, được kí hi u là P(E), s  b ng m chia cho Nệ ẽ ằ

P E m

N

( )

(2)

N còn được g i là s  các k t c c có th  và m s  các k t c c thu n l i.ọ ố ế ụ ể ố ế ụ ậ ợ

Thí d : N u chúng ta tung con xúc x c (xí ng u) có 6 m t: m t 1, m t 2, m t 3, m t 4,ụ ế ắ ầ ặ ặ ặ ặ ặ   m t 5, m t 6 thì có th  x y ra v i 6 k t c c khác nhau. Nh ng k t c c này lo i trặ ặ ể ả ế ụ ữ ế ụ ừ  l n nhau (n u ra m t 1 thì khơng ra m t 2 và ngẫ ế ặ ặ ượ ạc l i) và đ ng xác su t. Gi  s  taồ ấ ả   quan tâm đ n bi n c  con xúc x c ra m t ch n. Bi n c  này có th  x y ra theo 3 cách,ế ế ố ắ ặ ẵ ế ố ể ả   nói khác đi bi n c  này bao g m 3 k t c c. Khi đó xác su t x y ra bi n c  ra m tế ố ế ụ ấ ả ế ố ặ   ch n là 3/6=0.5ẵ

Thí d : Khoa ph i và khoa Th n c a b nh vi n Ch  R y có 50 b nh nhân trong sụ ổ ậ ủ ệ ệ ợ ẫ ệ ố  này có 35 b nh nhân n  Có 12 b nh nhân c a khoa Th n trong đó có là 8 ngệ ữ ệ ủ ậ ười là n ữ  Có bao nhiêu b nh nhân n    khoa ph i?  Có bao nhiêu trong s  nh ng b nh nhân c aệ ữ ổ ố ữ ệ ủ   2 khoa này là n  hay n m   khoa Ph i.ữ ằ ổ

Trước tiên chúng ta l p m t b ng chéo đ  phân lo i các b nh nhân theo gi i tính vàậ ộ ả ể ệ   theo khoa đi u tr  (Ph i hay Th n) và đi n các thông tin đã cho t  đ  bài vào b ng nàyề ị ổ ậ ề ề ả   (các s  in đ m c a b ng). T  các thơng tin này chúng ta tính các s    các ơ cịn l i (cácố ậ ủ ả ố   s  in thố ường) c a b ng chéoủ ả

Bảng Giới tính bệnh nhân khoa Phổi khoa Thận bệnh viện Chợ rẫy Khoa 

Ph iổ Khoa Th nậ T ng s

ổ ố

Nam 11 15

Nữ 27 35

T ng sổ ố 38 12 50

T  b ng chéo chúng ta bi t đừ ả ế ượ ố ệc s  b nh n  c a khoa ph i là 27 và s  b nh nhân nữ ủ ổ ố ệ ữ  hay n m   khoa ph i là 46 ngằ ổ ười

Thí d : S  d ng s  li u c a b ng trên hãy tính các xác su t:ụ ụ ố ệ ủ ả ấ

(3)

N: S  k t cu c có th  là 50; m: s  các k t cu c thu n l i cho 38; ố ế ộ ể ố ế ộ ậ ợ P (Khoa Ph i) = ổ

2. Ch n m t ngọ ộ ườ ấi b t kì tính xác su t ngấ ười đó là nam  ­ P(Nam)

N: S  k t cu c có th  là 50; m: s  các k t cu c thu n l i cho 15; ố ế ộ ể ố ế ộ ậ ợ P (Nam) = 

Khái ni m v  nguy c  và s  chênh (odds) ơ

M t khái ni m quan tr ng trong d ch t  h c là nguy c  Nguy c  độ ệ ọ ị ễ ọ ơ ược đ nh nghĩa là tị ỉ  l  m c b nh trong kho ng th i gian nghiên c u   m t nhóm ngệ ắ ệ ả ứ ộ ười người lúc đ uầ   không b  b nh. Nh  v y cịn có th  đị ệ ậ ể ược xem là xác su t c a m t ngấ ủ ộ ườ ị ắi b  m c b nhệ   trong kho ng th i gian nghiên c u v i đi u ki n lúc đ u không b  m c b nh. Đó là líả ứ ề ệ ầ ị ắ ệ   do t i sao xác su t và th ng kê  có m t vai trị then ch t trong các nghiên c u d ch t ấ ố ộ ố ứ ị ễ Nh ng chúng ta s  th y xác su t là m t hàm s  có đ c tính thu n l i  v  m t toánữ ẽ ấ ấ ộ ố ặ ậ ợ ề ặ   h c, thí d  nh  ngun lí c ng tính. Tuy nhiên xác su t có mi n xác đ nh là đo n [0;1]ọ ụ ộ ấ ề ị   nên đ  mơ t  xác su t theo m t bi u th c tuy n tính c n s  d ng các phép bi n đ iể ả ấ ộ ể ứ ế ầ ụ ế ổ   đ  m  r ng mi n xác đ nh. M t trong các phép bi n đ i đó là s  chênh (odds)ể ộ ề ị ộ ế ổ ố

S  chênh c a m t bi n c  A đố ủ ộ ế ố ược kí hi u là Odds(A) b ng xác su t c a bi n c  Aệ ằ ấ ủ ế ố   chia cho xác su t c a bi n c  không A.ấ ủ ế ố

Odds(A)= = 

Mi n xác đ nh c a s  chênh là đo n [0;∞) đề ị ủ ố ược m  r ng so v i mi n xác đ nh c a xácở ộ ề ị ủ   su t.  S  chênh cũng có m t đ c tính khác quan tr ng là s  chênh c a bi n c  khơng Aấ ố ộ ặ ọ ố ủ ế ố   b ng ngh ch đ o c a s  chênh bi n c  A.ằ ị ả ủ ố ế ố

Odds(Ac) = = 1: = 1:Odds

M c dù lí do chính đ  s  d ng s  chênh là đ c tính tốn h c c a nó, s  chênh cũng làặ ể ụ ố ặ ọ ủ ố   m t khái ni m quen thu c trong cu c s ng hàng ngày.ộ ệ ộ ộ ố

Thí d : Khi ta gieo đ ng ti n chúng ta chúng ta có 2 k t c c s p và ng a đ ng khụ ề ế ụ ấ ả  năng. Khi  đó xác su t đấ ược m t s p, P(s p) =   = 0,5. S  chênh đặ ấ ấ ố ược m t s p,ặ ấ   Odds(s p) =  = . Th c ra trong dân gian cách nói xác su t ra m t s p là 0,5 khơng quenấ ự ấ ặ ấ   thu c b ng cách nói là vi c độ ằ ệ ược m t ng a là 1 ăn 1 thua (hay 5 năm 5 thua).ặ

Khi bi n c  A hi m (P(A)<0,1) thì 1­P(A) ế ố ế ≈ 1 nên s  chênh và xác su t là x p x  Tố ấ ấ ỉ ừ  s  chênh chúng ta cũng có th  tính đố ể ược xác su t theo công th c sau:ấ ứ

P(A) = 

1.3 Ð nh nghĩa xác su t ch  quan

(4)

(thí d  nh  m nh đ  “s  d ng vitamine A b  sung s  làm gi m nguy c  ung th ”ụ ệ ề ụ ổ ẽ ả   khơng th  ểch ng minh ứ được dù chúng ta có th c hi n đ n 10 th  nghi m lâm sàng b iự ệ ế ệ ở  vì k t qu  c a 10 th  nghi m này không cho k t qu  gi ng h t nh  nhau). V i nh ngế ả ủ ệ ế ả ố ệ ữ   m nh đ  này thì trệ ề ước hay sau th  nghi m chúng ta đ u ph i s  d ng m t s  đoử ệ ề ả ụ ộ ố   lường v  m c đ  không ch c ch n c a m nh đ  và s  đo lề ứ ộ ắ ắ ủ ệ ề ố ường này được g i là xácọ   su t ch  quan. Khuy t đi m c a các ti p c n này   ch  xác su t c a m nh đ  là m tấ ủ ế ể ủ ế ậ ỗ ấ ủ ệ ề ộ  con s  ch  quan và thay đ i theo nh n đ nh c a t ng ngố ủ ổ ậ ị ủ ười. Tuy v y nh ng ngậ ữ ười  ng h  nó l p lu n r ng dù có ch p nh n tính ch  quan hay khơng, trong cu c s ng và

ủ ộ ậ ậ ằ ấ ậ ủ ộ ố  

khoa h c nhi u qu  đ nh c a chúng ta là ch  quan và  u đi m c a phọ ề ả ị ủ ủ ể ủ ương pháp này là  nó minh b ch hố tính ch  quan c a các gi  đ nh. Đ nh nghĩa ch  quan là c  s  c aạ ủ ủ ả ị ị ủ ủ   phương pháp Bayes (Bayes method) trong th ng kê h c hi n đ i.ố ọ ệ

2 Nhắc lại lí thuyết tập hợp

M t t p h p là g m nhi u nh ng đ i tộ ậ ợ ề ữ ố ượng xác đ nh và khác nhau. Nh ng đ i tị ữ ố ượng  này được g i là ph n t  c a t p h p. T p h p thọ ầ ủ ậ ợ ậ ợ ường được kí hi u b ng ch  in và cóệ ằ ữ   th  bi u th  b ng gi n đ  Venn. ể ể ị ằ ả

Hình Giản đồ Venn (Venn diagrams)

Thí d  khi ta tung con xúc x c có th  x y ra 6 k t cu c (1, 2, 3, 4, 5, 6). Do bi n cụ ắ ể ả ế ộ ế ố  (event) là m t t p h p v i các ph n t  k t cu c nh  v y chúng ta có xây d ng cácộ ậ ợ ầ ế ộ ậ ự   bi n c  sau:ế ố

E1={1}; E2={2}; E3={3}; E4={4}; E5={5}; E6={6} (nh  đã quy ư ước, các bi n c  ch  cóế ố ỉ   m t ph n t  là m t k t c c độ ầ ộ ế ụ ược g i là bi n c  s  c p)ọ ế ố ấ

S={1, 2, 3, 4, 5, 6} (bi n c  này đế ố ược g i là bi n c  toàn th  khi t t c  các k t c cọ ế ố ể ấ ả ế ụ   đ u là các ph n t  c a bi n c  này)ề ầ ủ ế ố

(5)

Kí hi u ệ x  đ  ch  đ nh x là m t ph n t  c a ể ỉ ị ộ ầ ủ X  và kí hi u xệ   X đ  ch  r ng x khơngể ỉ ằ   thu c t p h p X. Áp d ng thí d  trên và s  d ng kí hi u ch  đ nh ph n t , ta có thộ ậ ợ ụ ụ ụ ệ ỉ ị ầ ể  vi tế

1   E1; 1  S; 1  E2 ; 1   A 

Ph n giao c a hai t p h p A và B là m t t p h p (kí hi u b ng Aầ ủ ậ ợ ộ ậ ợ ệ ằ ∩B )g m nh ngồ ữ   ph n t  chung c a hai t p h p.ầ ủ ậ ợ

Ph n h p c a hai t p h p A và B là t p h p (kí hiêu b ng Aầ ợ ủ ậ ợ ậ ợ ằ ∪B) g m nh ng ph n tồ ữ ầ ử  có m t trong t p h p A ho c có m t trong t p h p B.ặ ậ ợ ặ ặ ậ ợ

Thí d : N u A là t p h p c a các m t ch n c a con xúc x c.ụ ế ậ ợ ủ ặ ẵ ủ ắ A= {2,4,6}

N u B là t p h p các m t l n h n ho c b ng 3ế ậ ợ ặ ặ ằ B = {3,4,5,6}

A∪B = {2,3,4,5,6} A∩B = {4,6}

4 Nhắc lại đại số mệnh đề

M t m nh đ  (proposition) là m t phát bi u ho c đúng ho c sai nh ng không th  cùngộ ệ ề ộ ể ặ ặ ể   đúng và cùng sai

Thí d : Trong 3 phát bi u sau, phát bi u nào là m nh đụ ể ể ệ ề a. 42 chia h t cho 7ế

b. Trái đ t là hành tinh duy nh t trong vũ tr  có s  s ngấ ấ ụ ự ố

c. Mua hai vé xem đá banh tr n đ u gi a Manchester United và Leed Unitedậ ấ ữ Tr  l i: Hai phát bi u đ u (a và b) là m nh đ  và phát bi u th  ba (c) khôngả ể ầ ệ ề ể ứ   ph i là m nh đ  mà ch  là m t m nh l nh.ả ệ ề ỉ ộ ệ ệ

Khi chúng ta k t h p hai m nh đ  con b ng t   và thì chúng ta có m t m nh đ  thìế ợ ệ ề ằ ộ ệ ề   m nh đ  này ch  đúng n u hai m nh đ  con đ u đúng:ệ ề ỉ ế ệ ề ề

Thí d : Trong hai m nh đ  sau, m nh đ  nào là m nh đ  đúng.ụ ệ ề ệ ề ệ ề 42 chia h t cho 7 và 100 chia h t cho 10ế ế

2 + 2 = 4 và 91 là s  nguyên tố ố

Tr  l i: M nh đ  (a) là đúng cịn m nh đ  (b) sai vì ch  có m t m nh đ  conả ệ ề ệ ề ỉ ộ ệ ề   c a nó là đúng. M nh đ  con cịn l i (91 là s  ngun t ) sai.ủ ệ ề ố ố

Khi chúng ta k t h p hai m nh đ  con b ng t   hay thì chúng ta có m t m nh đ  thìế ợ ệ ề ằ ộ ệ ề   m nh đ  này ch  sai n u hai m nh đ  con đ u sai:ệ ề ỉ ế ệ ề ề

Thí d : Trong hai m nh đ  sau, m nh đ  nào là m nh đ  đúng.ụ ệ ề ệ ề ệ ề 42 chia h  t cho 7 và 100 chia h t cho 10ế ế

2 + 2 = 4 và 91 là s  nguyên tố ố

(6)

5 Nến tảng tiên đề lí thuyết xác suất

Vào đ u th  k  20, lí thuy t xác su t đã đầ ế ỉ ế ấ ược xây d ng n n t ng tiên đ  tự ề ả ề ương t  nhự ư  các ngành khác c a tốn h c. Nh  đó s  phát tri n c a lí thuy t xác su t d a trên cácủ ọ ự ể ủ ế ấ ự   tiên đ  này  ch  ph  thu c vào tính ch t ch  logic (logic correctness) dù r ng nh ngề ỉ ụ ộ ặ ẽ ằ ữ   đ nh lí c a nó có ph n ánh th  gi i th c hay khơng. Nhà tốn  h c Nga ị ủ ả ế ự ọ Kolmogorov là  người đã có cơng xây d ng trình bày các bài tốn xác su t theo các khái ni m c a líự ấ ệ ủ   thuy t đo lế ường và các tiên đ  đ  xây d ng lí thuy t xác su t do ơng đ a ra đề ể ự ế ấ ược trình  bày sau đây:

N u chúng ta kí hi u S là t p h p các k t c c c a phép th  (cịn g i là bi n c  tồnế ệ ậ ợ ế ụ ủ ọ ế ố   th ), M là m t l p các bi n c  và M tho  3 tính ch t sau: ể ộ ế ố ả ấ (i) S  M; (ii) n u ế A  M, thì Ac  M; 

(iii) n u ế A1, A2, . . .  M, thì AAM.

Hàm s  P đố ược g i là xác su t gán cho m i bi n c  A thu c l p M m t con s  khôngọ ấ ỗ ế ố ộ ộ ố   âm và có 2 tính ch t sau: ấ

1. P(S) = 1  (Xác su t c a bi n c  toàn th  b ng đ n v )ấ ủ ế ố ể ằ ị

2. N u  ế A1, A2, . . .  M và Ai  Aj = Ø cho t t c  ấ ải  j, thì P(AA2  …) = P(A1) + P(A2) +  … (N u các bi n c  Aế ế ố 1, A2,… là  lo i tr  tạ ương h  l n nhau  thì xác su t c a s  xu tỗ ẫ ấ ủ ự ấ   hi n Aệ 1 hay A2 hay   b ng t ng c a các xác su t đ n l ).ằ ổ ủ ấ ẻ

Tiên đ  th  hai là c  b n cho các ch ng minh trong th ng kê và đề ứ ả ứ ố ược g i là nguyên líọ   c ng tính (principle of additivity)ộ

6 Giải tích tổ hợp

Gi i tích t  h p (Combinatorics) là lãnh v c tốn nghiên c u v  các bài tốn ch n l a,ả ổ ợ ự ứ ề ọ ự   hoán v  và các toán t  trong h  th ng h u h n. Trong ph m vi c a tài li u này chúng taị ệ ố ữ ạ ủ ệ   ch  trình bày các khái ni m v  hốn v  (arrangment), ch nh h p (permutation) và t  h pỉ ệ ề ị ỉ ợ ổ ợ   (combination)

6.1 Nh c l i v  giai th a (factorial)ắ ề

Giai th a c a n (v i n là s  nguyên) đừ ủ ố ược đ c là n giai th a và đọ ược kí hi u là n! ệ n!=n.(n­1).(n­2)

Theo quy ước, 0! =1

Nh  kí hi u giai th a ngờ ệ ười ta có th  vi t m t cách v n t t tích m t chu i các ch  sể ế ộ ắ ắ ộ ỗ ữ ố  liên ti p. Thí d : Th  hi n bi u th c 1 ế ụ ể ệ ể ứ  2   3   4   5   6   7 b ng kí hi u 7!ằ ệ

Thí d : Th  hi n bi u th c 3 ụ ể ệ ể ứ  4   5   6   7 b ng  ằ 6.2 Hốn v  

Tr m y t  có 3 v  trí đ  treo 3 b c tranh A, B, C. S  cách s p x p 3  b c tranh vào 3 vạ ế ị ể ứ ố ắ ế ứ ị  trí có th  để ược tính theo cách l p lu n sau:ậ ậ

(7)

M t cách t ng quát s  cách s p x p n đ i tộ ổ ố ắ ế ố ượng vào n v  trí khác nhau cịn đị ược g i làọ   s  cách hoán v  (arrangments) c a n đ i tố ị ủ ố ượng b ng n!.ằ

6.3. Ch nh h p và t  h p  ổ ợ

Ch nh h p và t  h p đ u là cách ch n k đ i tỉ ợ ổ ợ ề ọ ố ượng t  n đ i từ ố ượng cho trước. Vi cệ   ch n các đ i tọ ố ượng được g i là ch nh h p (Permutation) n u chúng ta đ  ý đ n th  tọ ỉ ợ ế ể ế ứ ự  l a ch n  và đự ọ ược g i là t  h p (Combination) n u chúng ta không quan tâm đ n thọ ổ ợ ế ế ứ  t  l a ch n. ự ự ọ

Khái ni m v  ch nh h p và t  h p s  đệ ề ỉ ợ ổ ợ ẽ ược minh ho  trong thí d  sau. Gi  s  chúng taạ ụ ả   có 5 đ i tố ượng phân bi t (distinguishable objects) là các lo i thu c A (antibiotic), Bệ ố   (beta agonist), C (corticosteroid), D (bronchoDilator) và   E (expectorant). Gi  s  đả ể  u tr  cho b nh nhân b  hen ph  qu n chúng ta c n ph i ch n 2 lo i thu c và hai lo iề ị ệ ị ế ả ầ ả ọ ố ạ  thu c này không dùng đ ng th i (m t thu c dùng trố ộ ố ước, m t thu c dùng sau). Khi đóộ ố   các cách đ  ch n 2 lo i thu c để ọ ố ược li t kê   nh  sau:ệ

AB BA AC CA AD

DA AE EA BC CB

BD DB BE EB CD

DC CE EC DE ED

M i cách ch n l a li t kê   trên đỗ ọ ự ệ ược g i là m t ch nh h p. S  các ch nh h p nàyọ ộ ỉ ợ ố ỉ ợ   được g i là s  ch nh  h p 5 đ i tọ ố ỉ ợ ố ượng ch n 2 (permuations of 5 objects taken 2) vàọ   được kí hi u là ệ 5P2.  L p lu n đ  tính s  ch nh h p 5 đ i tậ ậ ể ố ỉ ợ ố ượng ch n 2 nh  sau:ọ

Đ  ch n đ i tể ọ ố ượng th  nh t chúng ta có 5 cách ch nứ ấ ọ

Đ  ch n đ i tể ọ ố ượng th  hai sau khi ch n đ i tứ ọ ố ượng đ u tiên chúng ta có 4 cáchầ   ch

Do đó 5P2 =  5 × 4 =  =   

M t cách t ng qt, cơng th c tính ộ ổ ứ nPr (s  ch nh h p n đ i tố ỉ ợ ố ượng ch n r) là s  cáchọ ố   trong n đ i tố ượng ch n ra r đ i tọ ố ượng có phân bi t th  t  đệ ứ ự ược ch n (đ  giao cácọ ể   nhi m v  hay nh n lãnh các v  trí khác nhau) là:ệ ụ ậ ị

1 ) ( ) ( ) ( )! ( ! r n r n n n r n n Pr n     (3)

Chúng ta hãy xét m t thí d  khác. Gi  s  đ  đi u tr  cho b nh nhân b  hen ph  qu nộ ụ ả ể ề ị ệ ị ế ả   chúng ta c n ph i ch n 2 lo i thu c và cho dùng đ ng th i. Trong trầ ả ọ ố ường h p này tợ ổ  h p AB đ ng nh t nh  t  h p BA, t  h p AC cũng đ ng nh t nh  t  h p CA và s  tợ ấ ổ ợ ổ ợ ấ ổ ợ ố ổ  h p b ng s  ch nh h p chia s  s  hoán v  c a 2 đ i tợ ằ ố ỉ ợ ố ố ị ủ ố ượng được ch n.ọ

Do đó 5C2 = 5C2 /2! =  =   

M t cách t ng qt, cơng th c tính ộ ổ ứ nCr (s  t  h p n đ i tố ổ ợ ố ượng ch n r) là s  cách trongọ ố   n đ i tố ượng ch n ra r đ i tọ ố ượng có khơng phân bi t th  t  đệ ứ ự ược ch n (và s  nh n lãnhọ ẽ ậ   cùng m t nhi m v  hay cùng m t v  trí ) là:ộ ệ ụ ộ ị

Kolmogorov 

Ngày đăng: 09/03/2021, 04:54

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan