VECTOR NGẪU NHIÊN RỜI RẠC

 Đặc trưng  Phân phối nhị thức  Khái niệm  Đặc trưng  Tóm tắt -Từ khóa Khái niệm Biến ngẫu nhiên • Khái niệm Biến ngẫu nhiên: là ánh xạ từ một tập hợp, xây dựng trên nền không gian mẫu S, vào tập các xác suất có thể xảy ra. ▫ Biến ngẫu nhiên rời rạc: nếu nó chỉ có h[r]

Chương III. VECTOR NGẪU NHIÊN§1. Luật phân phối của vector ngẫu nhiên1.1. Đònh nghóaCặp 2 đại lượng ngẫu nhiên được xét đồng thời(X,Y) được gọi là 1 vector ngẫu nhiên. + X, Y rời rạc (X,Y)Þ rời rạc. + X, Y liên tục (X,Y)Þ liên tục. YXy1y[r]

BIẾN NGẪU NHIÊN VÀ QUI LUẬT PHÂN PHỐI XÁC SUẤT RỜI RẠCBài 1Ba xạ thủ độc lập bắn vào một mục tiêu. Xác suất bắn trúng tương ứng là 0,7; 0,8; 0,5,mỗi xạ thủ bắn một viên.a) lập luật phân phối của số viên trúng.b) Tìm số viên trúng mục tiêu tin chắc nhất, số viên trúng mục tiêu trung bình vàphư[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 (Standard Deviation[r]

Chuyển về mô hình rời rạc một loại bài toán điều khiển ngẫu nhiên rời rạc và ứng dụng Đinh Thị Hồng Gấm Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Luận văn Ths Chuyên ngành: Toán học tính toán; Mã chuyên ngành: 60 46 30 Cán bộ hướng dẫn khoa học: GS.TS. Nguyễn Quý Hỷ Năm bảo vệ: 2011 A[r]

Để hiểu rõ hơn về X ta thường quan tâm đến xác suất để X nhận giá trị xđến xác suất để X nhận giá trị xkk,Tức là các số ,Tức là các số P ( X = xP ( X = xk k ) = P) = Pkk, k=1; ; n, k=1; ; nBài mớiI- Khái niệm biến ngẫu nhiên rời rạcI- Khái niệm biến ngẫu nhiên rời rạc

http://www.ebook.edu.vnChương 3 VÉC TƠ NGẪU NHIÊN §3.5. SỰ HỘI TỤ CỦA DÃY CÁC BIẾN NGẪU NHIÊN Mục này trình bày bốn dạng hội tụ thông dụng nhất của dãy các BNN cũng như những định lý hạt nhân của lý thuyết xác suất về sự hội tụ của dãy các BNN độc lập: luật số lớn, định lý giới hạn tr[r]

f , f , f ,… f1 2 3 K > 0, và 11=∑=Kkkf 2.2.2. Biến ngẫu nhiên liên tục Một biến ngẫu nhiên là liên tục nếu các giá trị có thể có của nó lắp đầy một khỏang trên trục số, nghĩa là không thể liệt kê và đếm được tất cả các giá trị có thể có của nó. Tương tự với trường hợp phâ[r]

3.Một trạm cho thuê xe du lịch có 3 chiếc xe. Hàng ngày, trạm phải nộp tiền trả góp 500.000đ cho 1 chiếc xe (bất kể xe đó có được thuê hay không). Mỗi chiếc được cho thuê với giá 1.500.000 đ /ngày.Giả sử số xe được yêu cầu cho thuê của trạm trong 1 ngày là đại lượng ngẫu nhiên X có phân phối[r]

Ví dụ: Xác suất gặp một thứ phẩm trong một lô hàng áo sơ mi cao cấp là 0,003. Tìm xác suất để gặp 8 thứ phẩm trong 1000 sản phẩm đó. Giải: Do n = 1000 , p = 0,003 ≈ 0 → λ = np = 3 Gọi X là số thứ phẩm trong 1000 sản phẩm thì X ~ B(1000;0,003). Tuy nhiên do n lớn và p khá nhỏ nên ta áp dụng công thức[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.Lập b[r]

=∑=Kkkf 2.2.2. Biến ngẫu nhiên liên tục Một biến ngẫu nhiên là liên tục nếu các giá trị có thể có của nó lắp đầy một khỏang trên trục số, nghĩa là không thể liệt kê và đếm được tất cả các giá trị có thể có của nó. Tương tự với trường hợp phân bố xác suất rời rạc, nếu gọi X[r]

=∑=Kkkf 2.2.2. Biến ngẫu nhiên liên tục Một biến ngẫu nhiên là liên tục nếu các giá trị có thể có của nó lắp đầy một khỏang trên trục số, nghĩa là không thể liệt kê và đếm được tất cả các giá trị có thể có của nó. Tương tự với trường hợp phân bố xác suất rời rạc, nếu gọi X[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]

“đại lượng ngẫu nhiên X nhận giá trị nhỏ hơn x”. Biến cố này được ký hiệu (X < x). Hiển nhiên là x thay đổi thì xác suất P(X < x) cũng thay đổi theo. Như vậy xác suất này là một hàm số của x. a) Định nghĩa: Hàm phân phối xác suất của đại lượng ngẫu nhiên X, ký hiệu là F(x[r]

P (п < 8, u < 6) = ? Để trả lời được những câu hỏi như vậy, chúng ta cần phải xác định hàm mật độ xác suất đồng thời [joint probability density function]. 1.3.1. Hàm mật độ xác suất đồng thời Định nghĩa: Giả sử X và Y là 2 biến ngẫu nhiên. Hàm mật độ xác suất đồng thời của[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]

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]

f , f , f ,… f1 2 3 K > 0, và 11=∑=Kkkf 2.2.2. Biến ngẫu nhiên liên tục Một biến ngẫu nhiên là liên tục nếu các giá trị có thể có của nó lắp đầy một khỏang trên trục số, nghĩa là không thể liệt kê và đếm được tất cả các giá trị có thể có của nó. Tương tự với trường hợp phâ[r]

−∞−=∫22xf(x)dx xf(x)dx .∞∞−∞ −∞⎛⎞−⎜⎟⎝⎠∫∫ B. HOẠT ĐỘNG Simpo PDF Merge and Split Unregistered Version - http://www.simpopdf.comNHẬP MÔN LÍ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN 64 HOẠT ĐỘNG 7.1. THỰC HÀNH TÍNH KÌ VỌNG VÀ PHƯƠNG SAI CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI RẠC NHIỆM VỤ Sinh viên tự đọc thô[r]