VÍ DỤ BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI RẠC

IV. Ph­¬ng sai vµ ®é lÖch chuÈnĐại lượng đặc trưng X được gọi là biến Đại lượng đặc trưng X được gọi là biến ngẫu nhiên rời rạc nếu nó nhận giá trị bằng số ngẫu nhiên rời rạc nếu nó nhận giá trị bằng số thuộc một tập hữu hạn nào đó và giá trị ấy là thuộc một[r]

f) P (Z ≥ 0)Bài 11Cho Z là biến số bình thường chuẩn hóa, tìm C đểa) P (Z ≥ C) = 0,025b) P (Z ≤ C) = 0,02872c) P (-C ≤ Z ≤ C) = 0,95Bài 12Trọng lượng của trẻ em tại một vườn trẻ được xem là một biến ngẫu nhiên liên tục cóphân phối normal với X ∼ N (8,6;0,62). Chọn ra một trẻ bất kìa) t[r]

D(aX +~b)=ảDX.
Ví dụ 3.1. Tung hai đồng tiền, X là biến ngẫu nhiên liên kết với đồng tiền thứ nhất. Y là biến ngẫu nhiên liên kết với đồng tiền thứ hai, X và Y lấy giá trị 0 và 1 với xác suất š tuỳ theo đồng tiền ra mặt ngửa hay sấ[r]

tục. 3. Xác định luật phân phối của biến ngẫu nhiênĐịnh nghĩaQuy luật phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên là sự tương ứng giữa các giá trị có thể có của nó và các xác suất tương ứng với các giá trị đó.Tổng quátBất kỳ một hình thức nào đó (mà thường là đồ thị hoặc bảng số hay[r]

▫ Tính F(1) ▫ Tính xác suất 1 học sinh đạt tổng điểm 2 môn thuộc khoảng [1,3] HCMUS 2010 - Thống kê máy tính 9  Biến ngẫu nhiên  Khái niệm  Tính xác suất  Phân phối xác suất  E,Var, SD  Phân phối đều rời rạc  Khái niệm  Đặc trưng  Phân phối nhị thức  Khái niệm  Đặc[r]

CHƯƠNG 3PHÂN PHỐI XÁC SUẤT ĐỐI VỚI BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI RẠC1. Hàm xác suất •Định nghĩa •Tính chất2. Phân phối xác suất•Biểu diễn dạng bảng•Biểu diễn dạng đồ thị3. Các đặc trưng số của biến ngẫu nhiên rời rạc •Kỳ vọng •Phương sai (Variance)•Độ lệch chuẩn (Stan[r]

[r]

1.6. Phân tích Covariance Trong phần trên, chúng ta đã nói đến việc tồn tại hay không tính độc lập, hay quan hệ phụ thuộc giữa hai biến ngẫu nhiên X và Y. Nhưng nếu tồn tại quan hệ phụ thuộc lẫn nhau, thì quan hệ đó có thể mạnh hay yếu. Trong phần này, chúng ta sẽ đề cập tới hai thước[r]

Khi đó phép thử được gọi là phép thử Bernoulli.Biến ngẫu nhiên BernoulliGiả sử: P(A) = p và P(Ac) = 1 − p = q.Xét biến ngẫu nhiên X được định nghĩa như sauX =1 nếu A xảy ra0 nếu A không xảy ra .X được gọi là biến ngẫu nhiên Bernoulli (TheBernoulli random va[r]

Số tiền nhận được trong cuộc chơi: $100 x 3 + $0 x 7 = $300. 2Æ Do vậy, cuộc chơi không hứng thú đối với bạn ($500 > $300). Tuy nhiên, nếu giả sử rằng bạn tham dự cuộc chơi vô hạn lần. Khi đó, số lần xuất hiện mặt sấp và mặt ngửa là như nhau, và bằng ½. Khi đó, kỳ vọng đượccuộc sẽ là: $100[r]

Tuy nhiên, nếu giả sử rằng bạn tham dự cuộc chơi vô hạn lần. Khi đó, số lần xuất hiện mặt sấp và mặt ngửa là như nhau, và bằng ½. Khi đó, kỳ vọng đượccuộc sẽ là: $100x1/2 + $0x1/2 = $50; và bằng chính số tiền lớn nhất bạn sẵn sàng trả để tham dự cuộc chơi. Điều chúng ta cần phân biệt là con số P =[r]

Chương 2: Biến ngẫu nhiên và kỳ vọngBiến ngẫu nhiên - Các dạng của biến ngẫu nhiênPhân phối đồng thời của các biến ngẫu nhiênKỳ vọngPhương saiHiệp phương sai và hệ số tương quanBất đẳng thức Chebyshev và luật số lớnHiệp phương sai của 2 biến ngẫu nhiênHiệp p[r]

Biến ngẫu nhiên đềuExampleXe buýt đến 1 trạm dừng A cứ 15 phút 1 lần bắtđầu từ 7h00 sáng, nghĩa là vào các thời điểm:7h00, 7h15, 7h30, 7h45, . . . . Một hành khách đếntrạm A tại thời điểm có phân phối đều từ 7h00đến 7h30. Tính các xác suất sau:a) Người này chờ chưa đến 5 phút thì có xe[r]

=+ là số nguyênCâu III: (3 điểm) 1) Tìm số hạng không chứa x trong khai triển 18x 42 x − ÷  2) Một hộp phấn có 4 viên màu đỏ, 3viên màu xanh và 3 viên màu vàng. Chọn ngẫu nhiên 3 viên. Gọi X là số viên phấn màu đỏ được chọn ra.a) Chứng tỏ X là biến ngẫu nhiên rời rạc