phân phối đều trong xác suất thống kê

... ngẫu nhiên xác định trên không gian xác suất (W, , P) và nhận giá trị trong không gian (R, B(R)). Định nghĩa 2.1. Với B Î B(R), P X (B) = P[w: X(w) Î B(R)] được gọi là phân phối xác suất của ...  ; ; Ví dụ 2.2. a. Hàm phân phối của biến ngẫu nhiên X = I A (w) trong Ví dụ 1.3 là: F(x) = P[w: X(w) x] = b. Hàm phân phối của biến ngẫu nhiên X cho trong Ví dụ 1.4 là: F(x) = P[w: ... các số thực hội tụ đến x thì .  F(x) = 0 và F(x) = 1 Nếu đã biết hàm phân phối của X thì ta có thể tính được mọi xác suất để X nhận giá trị rơi vào các đoạn, khoảng khác nhau của trục số....

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

... Vậy bảng phân phối xác suất của X là X - 2 - 1 0 1 2 4 P 4. Biến ngẫu nhiên liên tục Định nghĩa 4.1. Biến ngẫu nhiên X được gọi là có phân phối liên tục tuyệt đối nếu hàm phân phối của ... độ) xác suất của biến ngẫu nhiên rời rạc X. Trong một số trường hợp, ta có thể viết phân phối xác suất của X dưới dạng bảng như sau X x 1 x 2 … x n … P(X = x i ) p 1 p 2 … p n … trong ... và ký hiệu xác suất để nhận giá trị x k là p k =P( X = x k ) =P(A k ) ; k = 1, 2,…. Khi đó, P(W) = 1. Định nghĩa 3.2. Phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên rời rạc X được xác định bởi...

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

... ,875,825,8, ,12,9(  )/ 159  TÍNH ĐỘ CHÍNH XÁC ( n ≥ 30) VD: n=256 kích thước mẫu 1-α=0,99 độ tin cậy S=1,57 ( hay  ) Thì độ chính xác 252753,0)256,57.1,01.0(),,(    CONFIDENCEnsCONFIDENCE   ... 252753,0)256,57.1,01.0(),,(    CONFIDENCEnsCONFIDENCE   VD: n=400 1-α=0,95 f=0,40 Thì độ chính xác là: 048.0)400),24.0(,05.0( ))),1((,(     SQRTCONFIDENCE nffSQRTCONFIDENCE   ...

Ngày tải lên: 12/07/2014, 16:20

... theo độ đo xác suất P trên không gian mẫu , nghĩa là E(X )= Tính chất 1.4.  Nếu a, b là các hằng số thì E(aX + b) = aE(X) + b.  Nếu X là biến ngẫu nhiên rời rạc có phân phối xác suất P(X ... bình của biến ngẫu nhiên X là một số thực, ký hiệu E(X) được xác định bởi  Nếu X là biến ngẫu nhiên rời rạc, có phân phối xác suất P(X = x k ) = p k thì  Nếu X là biến ngẫu nhiên liên ... tồn tại hữu hạn nếu hoặc . Trong trường hợp E(X) nhận giá trị vô hạn, ta nói biến ngẫu nhiên X không tồn tại kỳ vọng. Lưu ý rằng, thực chất E(X) chính là tích phân Lebesgue của biến ngẫu nhiên...

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

... trị của hàm phân phối bằng , nghĩa là F(x med ) = . Nói cách khác, x med là số trung vị nếu P[X < x med ] > < P[X > x med ]. Như vậy, Med là điểm phân đôi khối lượng xác suất thành ... chuẩn . Khi đó, hệ số nhọn của X, ký hiệu được xác định bởi . Ví dụ 3.4. Cho biến ngẫu nhiên X có hàm phân phối a- Tìm momen gốc bậc k của X, k b- Xác định hệ số bất đối xứng và hệ số nhọn. ... giá trị của biến ngẫu nhiên mà tại đó phân phối đạt giá trị lớn nhất. Như vậy nếu X là biến ngẫu nhiên rời rạc thì Mod là gía trị mà tại đó xác suất tương ứng lớn nhất. Còn nếu X là biến ngẫu...

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:20

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:21

Ngày tải lên: 09/08/2014, 08:21

... KÊ Các phân phối xác suất thông dụng Phân phối chuẩn Phân phối nhị thức Phân phối Poisson Đồ thị hàm f(x,4,1) XÁC SUẤT THỐNG KÊ Các phân phối xác suất thông dụng Phân phối chuẩn Phân phối nhị ... KE Các phân phối xác suất thông dụng Phân phối chuẩn Phân phối nhị thức Phân phối Poisson Đồ thị của hàm Gauss XÁC SUẤT THỐNG KEÂ Các phân phối xác suất thông dụng Phân phối chuẩn Phân phối nhị ... Tính xác suất a. Có đúng 2 phế phẩm trong số đó. b. Có ít nhất 5 phế phẩm trong số đó. XÁC SUẤT THỐNG KÊ Các phân phối xác suất thông dụng Phân phối chuẩn Phân phối nhị thức Phân phối Poisson XÁC...

Ngày tải lên: 10/04/2013, 10:47

... ¯diˆe . n thoa . i go . i sai trong mˆo . t ng`ay. iv) S ´ ˆo transitor h ’ u trong ng`ay ¯d ` ˆau tiˆen s ’ ’ u du . ng. v) S ´ ˆo kh´ach h`ang v`ao b ’ uu ¯diˆe . n trong mˆo . t ng`ay. vi) S ´ ˆo ... m´ay ¯d´o trong mˆo . t ng`ay. Gi ’ ai Go . i X l`a s ´ ˆo ph ´ ˆe ph ’ ˆam c ’ ua m´ay trong mˆo . t ng`ay th`ı X ∈ B(200; 0, 05). S ´ ˆo ph ´ ˆe ph ’ ˆam trung b`ınh c ’ ua m´ay trong mˆo . t ... ph ’ ˆam l ´ ˆay ra l`a ph ´ ˆe ph ’ ˆam th`ı trong m ˜ ˆoi ph´ep th ’ ’ u. Ta c´o p = p(A) = 0, 03. D ¯ ˘ a . t X l`a t ’ ˆong s ´ ˆo ph ´ ˆe ph ’ ˆam trong 100 s ’ an ph ’ ˆam th`ı X ∈ B(100; 0,...

Ngày tải lên: 16/10/2013, 09:15

... ¯diˆe . n thoa . i go . i sai trong mˆo . t ng`ay. iv) S ´ ˆo transitor h ’ u trong ng`ay ¯d ` ˆau tiˆen s ’ ’ u du . ng. v) S ´ ˆo kh´ach h`ang v`ao b ’ uu ¯diˆe . n trong mˆo . t ng`ay. vi) S ´ ˆo ... m´ay ¯d´o trong mˆo . t ng`ay. Gi ’ ai Go . i X l`a s ´ ˆo ph ´ ˆe ph ’ ˆam c ’ ua m´ay trong mˆo . t ng`ay th`ı X ∈ B(200; 0, 05). S ´ ˆo ph ´ ˆe ph ’ ˆam trung b`ınh c ’ ua m´ay trong mˆo . t ... ph ´ ˆoi Poisson: i) S ´ ˆo l ˜ ˆoi in sai trong mˆo . t trang (ho ˘ a . c mˆo . t s ´ ˆo trang) c ’ ua mˆo . t cu ´ ˆon s´ach. ii) S ´ ˆo ng ’ u ` ’ oi trong mˆo . t cˆo . ng ¯d ` ˆong s ´ ˆong...

Ngày tải lên: 25/12/2013, 18:15

... bin ngu nhiên 4. Phân phối xác suất hợp của nhiều biến ngẫu nhiờn ri ã Phõn phi xỏc sut ng thi ã Tớnh cht ca hm phõn phi xỏc sut ng thi ã Phõn phi xỏc sut l ã Phõn phối xác suất điều kiện PX|Y ... phi Poisson ã Dựng phõn phi Poison tớnh xp x phõn phối Nhị thức 1. Hm xỏc sut ã nh ngha ã Tớnh cht Các vấn đề liên quan đến phân phối xác suất hp ã Hai bin ngu nhiờn c lp ã ng phng sai ã H...

Ngày tải lên: 15/03/2014, 17:20

... độ xác suất 6. Phân phối xác suất hợp của các biến ngẫu nhiờn liờn tc ã Hm mt xỏc sut ca bin ngu nhiờn hai chiu ã Tớnh cht ã Cỏc c trng s ca h hai biến ngẫu nhiên CHƯƠNG 4 PHÂN PHỐI XÁC ... XÁC SUẤT ĐỐI VỚI BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN TỤC 3. Phõn phi chun (Normal) ã Hm mt xỏc sut ã Tớnh cht ã Mụ tả Đồ thị - Mối quan hệ giữa Histogram – Diagram v hỡnh dỏng ca phõn phi xỏc sut ã Hm phân ... cht ã Mụ tả Đồ thị - Mối quan hệ giữa Histogram – Diagram v hỡnh dỏng ca phõn phi xỏc sut ã Hm phân phối tích lũy 2. Các đặc trưng số của biến ngẫu nhiên liên tc ã K vng ã Phng sai ...

Ngày tải lên: 23/03/2014, 00:20