MẪU PHI XÁC SUẤT 1

phẩm tại quy trình sản xuất của nhà máy. Biết rằng trọng lượng của những gói mì tuântheo quy luật phân phối chuẩn với mức trung bình là 85g và độ lệch chuẩn là 2.a. Nếu lần lượt chọn những mẫu kiểm tra bằng cách mỗi lần chọn ngẫu nhiên 25 góimì ăn liền thành phẩm để cân trọng trọng lượng thì[r]

 Xích Markov: là một tiến trình ngẫu nhiên với Pr(Xn+1=xn+1|X1=x1, ,Xn=xn) = Pr(Xn+1=xn+1|Xn=xn) Xích Markov hữu hạn: chỉ có k trạng thái, và tại mỗi thời điểm xích chỉ nhận 1 trong k trạng thái đó. Khi đó, ma trận chuyển (ký hiệu P) có kích thước k×k và pij (ph[r]

) =ni=1P(Ei) n = 1, 2, . . . , ∞Khi đó P(E) được gọi là xác suất của biến cố E,Các tính chất của xác suất:Định lýP(Ec) = 1 − P(E)Chứng minh:. . .Định lýCông thức cộng xác suất: P(E ∪ F) = P(E) + P(F) − P(E ∩ F)Chứng minh:. . .ExampleRút ngẫu nhiên 1[r]

Trường ĐH Sư Phạm Kỷ Thuật TP.HCMKhoa Khoa Học Cơ BảnBộ Môn ToánĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦNTên môn học : XÁC SUẤT THỐNG KÊTên Tiếng Anh: PROBABILITY AND STATISTICSSố TC (ĐVHT) : 3 ( 2LT + 1BT)Trình độ : Đ ại h ọc1. Mục tiêu học phần.Sau khi hoàn thành tốt học phần này sinh viên có phải[r]

Công thức BayesNhóm biến cố đầy đủ và rời nhau:Nhóm biến cố Ai, i = 1, . . . , n được gọi là nhóm biến cố đầy đủvà rời nhau nếuni=1Ai= S và Ai∩ Aj= ∅ với mọi i, j .ExampleE và Ectạo thành nhóm biến cố đầy đủ và rời nhau.Công thức xác suất đầy đủ:Cho Bi, i = 1, . . . k là[r]

P(A | B) =P(A ∩ B)P(B),với P(B)  0.Các tính chất của xác suất có điều kiện:1. P(A | B) = 1 − P(Ac| B).2. 0  P(A | B)  1.3. P(A1∪ A2| B) = P(A1| B) + P(A2| B) − P(A1∩ A2| B).Xác suất có điều kiệnExampleTung 2 con xúc sắc 6 mặt và quan sát số nút hiện diện ở mỗicon xúc s[r]

d. b = 1,31 e. b = 1,87 Bài 10 KCS của công ty sản xuất mì ăn liền Hương Vị theo dõi trọng lượng các gói mì thành phẩm tại quy trình sản xuất của nhà máy. Biết rằng trọng lượng của những gói mì tuân theo quy luật phân phối chuẩn với mức trung bình là 85g và độ lệch chuẩn là 2. a. Nếu lần lượt chọn n[r]

BÀI GIẢNG XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ
Giáo trình gồm 5 chương tương ứng với 2 tín chỉ:
Chương 1: Các khái niệm cơ bản về xác suất.
Chương 2: Biến ngẫu nhiên và các đặc trưng của chúng.
Chương 3: Véc tơ ngẫu nhiên và các đặc trưng của chúng.
Chương 4: Lý thuyết mẫu
Chương 5: Lý thuyết ước lượng và kiểm địn[r]

Chương 1: Những khái niệm cơ bản về xác suất
Chương 2: Đại lượng ngẫu nhiên và phân bố xác suất
Chương 3: Tổng thể và mẫu
Chương 4: Ước lượng tham số của đại lượng ngẫu nhiên
Chương 5: Kiểm định giả thiết thống kê
Chương 6: Lý thuyết tương quan và hàm hồi quy
Chương 7: Kiểm tra chất lượng sản phẩm

Phép thử, không gian mẫu và biến cốXác suất: Các tiên đề và tính chất cơ bảnXác suất có điều kiện, công thức nhân xác suấtCông thức BayesSự độc lập của các biến cốPhép thử, không gian mẫu và biến cốPhép thử (Experiement) là quá trình thực hiện một hiện tượngngẫu nhiên nhằm quan sát các[r]

Với: n(A) là số phần tử của A (hay số các kết quả thuận lợi cho biến cố A) n(Ω) là số phần tử của Ω (hay số các kết quả có thể xảy ra của phép thử) § 5 . XÁC SUẤT CỦA BIẾN CỐI. ĐỊNH NGHĨA CỔ ĐIỂN CỦA XÁC SUẤTI. ĐỊNH NGHĨA CỔ ĐIỂN CỦA XÁC SUẤT2. Ví dụ2. Ví dụP(A) = n(A)n(Ω)P(A) = = = n([r]

Ngân Hàng Câu Hỏi Xác Suất Thống Kê A và Đáp Án
câu hỏi xác suất thống kêcác dạng câu hỏi xác suất thống kêngân hàng câu hỏi luật giao thông đường bộngân hàng câu hỏi trắc nghiệm môn kế toán ngân hàngngân hàng câu hỏi phân tích thiết kế hệ thốngngân hàng câu hỏi xác suất thống kêngân hàng câu hỏi x[r]

cổ điển : P(B|A) = 11.Phạm Đình TùngBài giảng Xác suất thống kêBiến cố và xác suất của biến cốĐại lượng ngẫu nhiên rời rạcĐại lượng ngẫu nhiên liên tụcLuật số lớn và các định lý giới hạnPhép thử ngẫu nhiên và không gian mẫuBiến cố và quan hệ giữa các biến cốXác suất của biến cố và các[r]

Vấn đề 2. Thống kê cơ bảnPhân phối xác suấtDữ liệu liên tụcPhân phối chuẩn (X, Z) Phân phối hàm mũ-Chú ý: Phân phối của mẫu Z, t, F và Phân phối Khi bình phương (Tests)Dữ liệu rời rạc* Phân phối nhị thức Phân phối Poisson  Phân phối Hình họcvà Nhị thứcCông cụ thống kêThông tin[r]

Bài 6 Sở Du lịch Thành phố muốn đánh giá mức chi tiêu bình quân trong ngày của khách du lịch khi đến tham quan Thành phố. Một nhóm khách du lịch gồm 20 người được chọn ngẫu nhiên để theo dõi và thống kê lại số tiền mà họ chi tiêu trong ngày (đơn vị: ngàn đồng). Kết quả được cho như sau: a. Tính toá[r]

Vấn đề 2. Thống kê cơ bảnPhân phối xác suấtDữ liệu liên tụcPhân phối chuẩn (X, Z) Phân phối hàm mũ-Chú ý: Phân phối của mẫu Z, t, F và Phân phối Khi bình phương (Tests)Dữ liệu rời rạc* Phân phối nhị thức Phân phối Poisson  Phân phối Hình họcvà Nhị thứcCông cụ thống kêThông tin[r]

mức tương đồng nhất định giữa các tình huống (để giúp phân loại). Trong việc cho DNVVN vayvốn, điều này có nghĩa là những doanh nghiệp vay vốn trước đây cần được phân nhóm để dựavào đó đánh giá những doanh nghiệp mới nộp hồ sơ vay. Sự thành công/thất bại của các mónvay và hành vi của doanh nghiệp va[r]

23 22 2sin cos cosx xx + + = ÷ II. ĐẠI SỐ TỔ HỢP1) Có bao nhiêu số chẵn lớn hơn 5000 gồm 4 chữ số khác nhau?2) Có bao nhiêu số có thể lập từ các chữ số: 2, 4, 6, 8 nếua, Số đó nằm từ 200 đến 600b, Số đó gồm 3 chữ số khác nhauc, Số đó gồm 3 chữ số.3) Có bao nhiêu cách sắp xếp 10 người ngồ[r]

Xét biến cố B : Số chấm trên mặt xuất hiện là một số nguyên dơng 6 Thì rõ ràng biến cố B luôn xảy ra . Khi đó B là biến cố chắc chắn và B đợc mô tả bởi không gian mẫu . Xét biến cố C : Số chấm trên mặt xuất hiện là một số nguyên dơng > 7 Thì rõ ràng biến cố C không bao giờ xảy ra[r]

12nXXiLuu Truong Van, M.E 8PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH RỦI RO BẰNG MÔ PHỎNG MONTE CARLO Một sự mở rộng tự nhiên của phân tích độ nhạy và phân tích tình huống  Đồng thời có tính tới các phân phối xác suất khác nhau và các miền giá trị tiềm năng khác nhau đối với các biến chính của dự án  Ch[r]