Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán - Bài 4: Biến ngẫu nhiên liên tục tìm hiểu biến ngẫu nhiên liên tục và hàm mật độ xác suất; biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn; biến ngẫu nhiên phân phối khi–bình phương; biến ngẫu nhiên phân phối student.
PHÂN PHỐI XÁC SUẤT HỢP CỦA NHIỀU BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI • Phân phối xác suất đồng thời • Tính chất của hàm phân phối xác suất đồng thời • Phân phối xác suất lề TRANG 6 CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN [r]
Bài toán 2.1. Gi ả sử X 1 , X 2 là hai bi ến ngẫu nhiên độc lập có h àm m ật độ tương ứng l à f 1 (x) và f 2 (x). Xác định h àm m ật độ của bi ến ngẫu nhi ên U = X + Y. Gi ải. Xét phép bi ến đổi và Theo M ệnh đề 1.1, h àm m ật độ đồng thời của U v à V là
S f X 1.22 Độ sai chuẩn có thể hiểu là trung bình phân tán của các giá trị kết quả nghiên cứu. Giá trị độ lệch chuẩn có thể đ-ợc coi nh-, ở một mức độ nào đó, sai số của một lần đo. Giá trị trung bình số học của N thí nghiệm thu đ-ợc (N rất lớn) cho kết quả gần với giá trị thực hơn là một giá[r]
Xác suất Biến ngẫu nhiên rời rạc và phân phối xác suất Biến ngẫu nhiên liên tục và phân phối xác suất Lấy mẫu và phân phối mẫu Ước lượng TRANG 2 Phân tích tương quan và hồi q[r]
TRANG 13 13 CHƯƠNG 2 BIẾN NGẪU NHIÊN VÀ QUY LUẬT PHÂN PHỐI XÁC SUẤT 2.1 ĐỊNH NGHĨA VÀ PHÂN LOẠI BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỊNH NGHĨA _Một biến số được gọi là biến ngẫu nhiên nếu trong kết quả của [r]
b) Phân phối xác suất của Xi tương tự như phân phối xác suất của X – biến ngẫu nhiên gốc của tổng thể. c) Xi là các biến ngẫu nhiên phụ thuộc nhau và có phân phối xác suất khác nhau. h[r]
3.1.1. Định nghĩa • Biến ngẫu nhiên là những biến mà giá trị của nó được xác định một cách ngẫu nhiên. • Về mặt toán học, nếu mỗi biến cố sơ đẳng A thuộc tập hợp biến cố ω nào đấy có thể đặt tương ứng với một đại lượng xác định X = X(A) thì X được gọi là một biến[r]
HƠN NỮA, TỔNG CỦA 2 BIẾN SỐ NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP CÓ CÙNG PHÂN PHỐI CHI -BÌNH PHƯƠNG CŨNG LÀ BIẾN SỐ NGẪU NHIÊN CÓ PHÂN PHỐI CHI -BÌNH PHƯƠNG, VỚI ĐỘ TỰ DO CỦA BIẾN SỐ TỔNG BẰNG TỔNG CÁC ĐỘ[r]
Bài giảng Xác suất thống kê - Chương 2: Biến ngẫu nhiên cung cấp cho người học các kiến thức: Định nghĩa, biến ngẫu nhiên rời rạc, biến ngẫu nhiên liên tục, hàm phân phối (tích lũy), các tham số đặc trưng,.... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
▫ BIẾN NGẪU NHIÊN RỜI RẠC: NẾU NÓ CHỈ CÓ HỮU HẠN, HOẶC VÔ HẠN ĐẾM ĐƯỢC CÁC GIÁ TRỊ VÍ DỤ: X1 = TỔNG ĐIỂM THI ĐẠI HỌC KHỐI A ▫ BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN TỤC VÍ DỤ: X2 = CHIỀU CAO CỦA 1 NGƯ[r]
PHÂN PHỐI CHUẨN CHUẨN HOÁ STANDARD NORMAL • Hàm mật độ xác suất • Tính chất • Mô tả Đồ thị • Chuẩn hóa biến ngẫu nhiên để tính xác suất với phân phối chuẩn bất kì • Dùng phân phối chuẩn [r]
Khi đó, nếu +∞ P n=1 Xn bn hội tụ thì 1 bn n P k=1 TRANG 16 CHƯƠNG 2 LUẬT MẠNH SỐ LỚN CHO CÁC TỔNG CÓ TRỌNG SỐ CỦA CÁC ĐẠI LƯỢNG NGẪU NHIÊN 2.1 Tổng có trọng số của các biến ngẫu nhiên đ[r]
Lớp: 211301101 Trường Đại học Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh Với mức ý nghĩa 5%, có thể xem máy 2 tốt hơn máy 1 không? Giả sử độ lệch tiêu chuẩn thời gian xuất ra 1 sản phẩm của hai máy là như nhau và có phân phối chuẩn. Giải:
Khoảng chính xác tin cậy của mỗi giá trị kết quả nghiên cứu được tính như sau: ∆ Xi(P,f) = Xi - X = t(P,f).Sf 2.8 t(P,f): là giá trị tra ở bảng phân vị của hàm phân phối Student. Khi một tập số liệu kết quả nghiên cứu có khoảng chính xác tin cậy không thoả mãn với độ tin cậy thống kê ([r]
ta thấy có thể xem hiệp phương sai như là dấu hiệu để biết X và Y có độc lập nhau hay không. Hơn nữa, hiệp phương sai còn được dùng để xem xét chiều phụ thuộc lẫn nhau của 2 biến X, Y. Thật vậy hãy xét ví dụ sau:
ta thấy có thể xem hiệp phương sai như là dấu hiệu để biết X và Y có độc lập nhau hay không. Hơn nữa, hiệp phương sai còn được dùng để xem xét chiều phụ thuộc lẫn nhau của 2 biến X, Y. Thật vậy hãy xét ví dụ sau: