BIẾN NGẪU NHIÊN NHỀU CHIỀU LIÊN TỤC TUYỆT ĐỐI

Phân phối xác suất đều
Phân phối xác suất chuẩn
Tính gần đúng phân phối chuẩn cho phân phối nhị thức
Một biến ngẫu nhiên liên tục là một giá trị ngẫu nhiên có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một khoảng hay tập hợp các khoảng
Một Phân phối xác suất đối với một biến ngẫu nhiên liên tục được đặc trư[r]

Trước hết chúng ta xét ba bài toán của phương trình có dạng (3.1). T đượcđịnh nghĩa là khoảng đóng [a,b] hoặc khoảng mở [a, ∞)Bài toán 1: Hàm mẫu (SF)Giả sử hàm f : T × Rn × Ω → Rn có tính chất là nếu: x : T → Rnlà liên tục tuyệt đối khi đó hầu hết với mọi ω ∈ Ω, f (t, x(t, ω), ω) là t[r]

4CHƯƠNG V – MÔ HÌNH HÓA CÁC HỆ NGẪU NHIÊN5.2.3. Đại lượng ngẫu nhiên và quy luật phân phối xác suất. Bảng phân phối xác suất: Dùng để thiết lập quy luật phân phối xác suất chocác đại lượng.• Hàm phân phối xác suất: Hàm pp xác suất của đại lượng ngẫu nhiên X làxác suất để X nhận[r]

1. Hàm phân phối2. Hàm đặc trưng3.Quan hệ giữa hàm đặc trưng và hàm phân phối.Trong đó có trình bày một ứng dụng về nghiên cứu "bài toán rủi ro bảohiểm."1.1BIẾN NGẪU NHIÊNĐịnh nghĩa: Cho không gian xác suất (Ω, F, P). Không giảm tính tổng quát tacó thể giả thiết (Ω, F, P) là không gian xác su[r]

Khi đó P( X  k )  e   .k(cố gắng nhớ công thức này, nếu không sẽ không tính ra đúng kếtk!quả như trong đáp án trắc nghiệm)Ghi nhớ: EX  VX  Bài toán về mốt:   1  k  Lưu ý: Các bài toán nói rõ phân phối theo quy luật Poisson hoặc ta thấy rõ phân phối theo quyluật nhị thức với p rất nhỏ th[r]

nhiên, định lý giới hạn theo phân phối, các đại lượng thống kê.Chương II: Bài toán kiểm định giả thuyết thống kê.Trong chương này trình bày những khái niệm về kiểm định giả thuyếtthống kê. Bài toán kiểm định giả thuyết thống kê về giá trị trung bìnhtrong trường hợp đã biết phương sai và chưa biết ph[r]

CHƯƠNG 2. BIẾN NGẪU NHIÊN……………………………………….……24I. Định nghĩa…………………………………………………………….…………...……….24II. Biến ngẫu nhiên rời rạc…………………………………………………...……...………..24III. Biến ngẫu nhiên liên tục…………………………………………...…………………..….25IV. Hàm phân phối (tích lũy)………………[r]

Ta đã biết trong không gian 3 chiều được đặc trưng hoàn toàn bởi bộ 3 số (x, y, z)
là tọa độ Descartes của nó; x là hoành độ, y là tung độ, z là cao độ.
Tổng quát: Mỗi bộ có thứ tự n số thực (x1, x2,..., xn) gọi là một điểm n chiều. Ký
hiệu M(x1, x2,..., xn) có nghĩa là điểm n chiều M có các tọa độ[r]

số đo AP (A) ==(1.2.2)Mes(S)số đo Sở đây, Mes = độ dài, diện tích, thể tích...nếu nh- miền S là miền trên đ-ờng thẳng, trongkhông gian 2 chiều, trong không gian 3 chiều t-ơng ứng...Ví dụ 1.2.5. Gieo ngẫu nhiên một cây kim trên một mặt bàn S. Trên mặt bàn có đánh dấumột chấm cố đ[r]

Giả thiết 1: Hàm hồi qui có dạng tuyến tính đối với các tham số.
Giả thiết 2: Các biến độc lập (giải thích) là phi ngẫu nhiên hay xác định.
Giả thiết 3: Kỳ vọng của các yếu tố ngẫu nhiên bằng không: E(Ui) = 0 với i
Giả thiết 4: Phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi (thuần nhất):[r]

(n − k ) p np − q .và(k + 1)qKhi đó, ta suy ra:Xác suất Pn (k , p ) tăng khi k tăng từ 0 đến np − q và nó giàm khi k tiếp tục tăng từnp − q đến n . Vì k nhận giá trị nguyên nên ta có kết luận sau:16Chương I. Các khái niệm cơ bản trong lí thuyết xác suất.- Nếu np − q nguyên thì xác suất Pn (k , p )[r]

I. Phép đo các đại lượng vật lí. Hệ đơn vị SI I. Phép đo các đại lượng vật lí. Hệ đơn vị SI    1. Phép đo các đại lượng vật lí       . Phép đo một đại lượng vật lí là phép so sánh nó với đại lượng cùng loại được quy ước làm đơn vị.       . Phép so sánh trực tiếp thông qua dụng cụ đo gọi là phép đ[r]

≈ N (0,1)p(1 − p )khi n đủ lớn(Hệ quả 3.2:khi n đủ lớn12Ví dụ 3.1:Biến ngẫu nhiên X là trung bình cộng của n biếnngẫu nhiên độc lập có cùng phân phối: Χ1 , Χ 2 ..., Χ n vớiphương sai: D ( Χ k ) = 5 ( k = 1, 2,..n )Xác định n sao cho với xác suất không bé hơn 0,9973.a) Hiệu cuả X-E(X)[r]

Mô phỏng2.2.1Mô phỏng Monte CarloĐặt X = (X1 , . . . , Xn ) là véc tơ ngẫu nhiên có hàm mật độ chung làf (x1 , . . . , xn ), giả sử ta cần xác địnhθ = E[g(X) =...g(x1 , ..., xn )f (x1 , ..., xn )dx1 ...dxnvới hàm n chiều g nào đó. Trong nhiều trường hợp, ta không thể tính được cụthể tí[r]

Tìm hiểu chung về biến vecto ngẫu nhiên, các đặc trưng thống kê, độc lập, tương quan đối với các biến vecto ngẫu nhiên và áp dụng làm bài tập 8 2 , 8 3, và thử nghiệm dùng phần mềm matlab

ĐỀ CƯƠNG ÔN TẬP XÁC SUẤT THỐNG KÊChương 1: Ngẫu nhiên và xác suất1. Nắm vững các khái niệm: Phép thử, biến cố, xác suất của biến cố, địnhnghĩa cổ điển về xác suất.2. Định lí cộng và nhân xác suất, công thức Bécnuli, công thức xác suấtđầy đủ, công thức BayesChương 2: Biến ngẫu nhiên<[r]

3. Các yếu tố ảnh hưởng đến số lượng đơn vị tổng thể mẫu:d) Cả a và b (độ tin cậy của ước lượng, độ đồng đều của tổng thể chung);4. Chỉ tiêu nào sau đây cho phép so sánh độ biến thiên của các hiện tượng cácloại:d) Hệ số biến thiên;5. Biểu đồ hình cột (Histograms) có đặc điểm:e) Cả b và c đề[r]

trên mặt đất.-Độ cao: Trên 500m so với mựcnước biển.- Gồm ba bộ phận : Đỉnh núi, sườnnúi, chân núi-Căn cứ vào độ cao: Núi thấp,núi trung bình, núi cao.b. Độ cao của núiĐộ cao tuyệt đốiĐộ cao tương đối-Độ cao tuyệt đối: Từ đỉnh núi đếnmực nước biển.Là khoảng cách đoLà khoảng cách đo-Độ cao tươ[r]

Rủi ro và Bất trắc• Giá trị kz vọng:𝐸 𝑥 = 𝑝1 𝑥1 + 𝑝2 𝑥2 + ⋯ + 𝑝𝑛 𝑥𝑛𝑥1 , 𝑥2 , . . . , 𝑥𝑛 : các kết quả có thể có của một biếnngẫu nhiên𝑝1 , 𝑝2 , … , 𝑝𝑛 : xác suất tương ứng của các kết quả đóRủi ro và Bất trắc• Phương sai:𝜎 2 = 𝑝1 (𝑥1 −𝐸 𝑥 )2 + 𝑝2 (𝑥2 −𝐸 𝑥 )2 + ⋯ + 𝑝𝑛 (𝑥𝑛 −𝐸 𝑥 )2𝑥1 , 𝑥2 , . . . , 𝑥𝑛[r]

Cho điểm O và góc lượng giác α. Phép biến hình biến O thành chính nó, biến mỗi điểm M khác O thành điểm M' sao cho OM' = OM và góc lượng giác ( OM; OM') bằng α được gọi là phép quay tâm O góc α 1. Cho điểm O và góc lượng giác α. Phép biến hình biến O thành chính nó, biến mỗi điểm M khác O thành đ[r]