Bài giảng Xác suất thống kê - Chương 3, Phần 1: Qui luật phân phối xác suất thường gặp - Nguyễn Văn Tiến

Nội dung text: Bài giảng Xác suất thống kê - Chương 3, Phần 1: Qui luật phân phối xác suất thường gặp - Nguyễn Văn Tiến

1. Ví dụ 3 • Có giả thiết cho rằng 30% các giếng nước ở vùng nông thôn có tạp chất. Để có thể tìm hiểu kỹ hơn người ta đi xét nghiệm một số giếng (vì không đủ tiền xét nghiệm hết). • A) Giả sử giả thiết trên đúng, tính xác suất có đúng 3 giếng có tạp chất. • B) Xác suất có nhiều hơn 3 giếng có tạp chất? • C) Giả sử trong 10 giếng đã kiểm tra thì có 6 giếng có tạp chất. Có thể kết luận gì về giả thiết trên? Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 11
2. Tính chất Cho X1, X2 là hai bnn độc lập. Giả sử: XB1(n 1p) X 2 B( n 2 p) Khi đó: X1++ X 2 B( n 1n 2 p) Hệ quả: Tổng của n biến ngẫu nhiên độc lập, có cùng pp A(p) là bnn có pp B(n,p) n Xii A( p) = Z X B( n p) i=1 Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 12
3. Ví dụ 5 Tín hiệu thông tin được phát đi 3 lần độc lập nhau. Xác suất thu được mỗi lần là 0,4. Tìm xác suất: a) Nguồn thu nhận được đúng 2 lần. b) Nguồn thu nhận được thông tin đó. c) Tìm giá trị chắc chắn nhất của số lần thành công. d) Nếu muốn xác suất thu được tin ≥0,9 thì phải phát đi bao nhiêu lần. Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 13
4. Ví dụ 6 • Hai đội A và B tham gia đấu giải với nhau và đội nào đạt 4 trận thắng trước là đội chiến thắng cả giải. Xác suất đội A thắng một trận đấu bất kỳ đều là p và giả sử rằng các trận đấu đều độc lập nhau. • Xác suất A thắng giải là bao nhiêu? Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 14
5. Phân phối Siêu bội Định nghĩa: Bnn X gọi là phân phối theo qui luật siêu bội nếu: • X={0,1,2,3 n} • Với xác suất tương ứng là: k n− k CCMNM− P( X== k ) n CN • Kí hiệu: X~H(N,M,n) Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 15
6. Mô hình siêu bội 1 Xét tập hợp có N phần tử. Tính chất A NM− M Lấy ngẫu nhiên n phần tử. Lấy ngẫu nhiên 1 lượt n phần tử. X: số phần tử có t/c A trong n phần tử đã lấy. Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 16
7. Mô hình siêu bội 2 Xét tập hợp có N phần tử. Tính chất A NM− M Lấy ngẫu nhiên n phần tử. Lấy lần lượt từng phần tử, không hoàn lại phần tử đã lấy. X: số phần tử có t/c A trong n phần tử đã lấy. Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 17
8. Ví dụ 1 • Một chi tiết của thiết bị tiêm được bán từng lốc 10 chi tiết. Nhà sản xuất cho rằng sẽ chấp nhận được nếu có không quá 1 chi tiết hỏng trong 1 lốc. Kế hoạch kiểm tra là lấy mẫu 3 chi tiết và kiểm tra. Nếu không có chi tiết nào hỏng thì chấp nhận lốc ấy. • Có nhận xét gì về kế hoạch kiểm tra? • (giả sử lốc có 2 chi tiết hỏng) Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 18
9. Ví dụ 2 • Kiện hàng chứa 40 sản phẩm. Bên mua sẽ không mua kiện hàng nếu có từ 3 sản phẩm lỗi trở lên. Để tiện, bên mua quy ước lấy 5 sản phẩm ra kiểm tra, nếu có đúng 1 sản phẩm lỗi thì không mua lô hàng. Xác suất tìm thấy đúng 1 sản phẩm lỗi biết lô hàng có 3 sản phẩm lỗi là bao nhiêu? Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 19
10. Các tham số Cho bnn X~H(N,M,n) ta có: Nn− E( X) == np Var( X) npq N −1 Trong đó: M p= q =1 − p N Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 20
11. Ví dụ 1 Trong một cửa hàng bán 100 bóng đèn có 5 bóng hỏng. Một người mua ngẫu nhiên 3 bóng. Gọi X là số bóng hỏng người đó mua phải. a) X pp theo qui luật gì? Viết biểu thức? b) Tính kì vọng, phương sai của bnn X? c) Tính ModX? Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 21
12. Ví dụ 2 Một hộp có 20 sản phẩm trong đó có 6 phế phẩm. Lấy ngẫu nhiên 4 sp từ hộp. Gọi X là số phế phẩm trong 4 sp. a) Luật phân phối xác suất của X. b) Tính E(X), Var(X)? c) Tìm Mod(X) Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 22
13. Quan hệ giữa Nhị thức và siêu bội n 20n Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 23
14. Ví dụ • Nhà sản xuất thông báo rằng trong số 5000 lốp xe máy gửi cho một nhà phân phối ở HCM có 1000 lốp có lỗi nhẹ. Nếu một người mua ngẫu nhiên 10 lốp xe từ nhà phân phối này thì xác suất có 3 lốp mắc lỗi là bao nhiêu? Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 24
15. Phân phối Poisson • X: số lần một sự kiện xh trong 1 khoảng thời gian (không gian) • X=0,1,2, • X có thể là bnn Poisson • Ví dụ: • Số lỗi sai trên 1 trang in • Số khách hàng vào ATM trong 10 phút • Số người qua ngã tư trong 2 phút Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 25
16. Phân phối Poisson P(λ) Định nghĩa: bnn X gọi là phân phối theo qui luật Poisson P(λ) nếu • X={0,1,2,3 } • Với xác suất tương ứng là:  k P(). X== k e− k! • Kí hiệu: X~ P(λ) Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 26
17. Điều kiện • X: số lần sự kiện xh trong 1 khoảng liên tục. • X tuân theo quá trình xấp xỉ Poisson với tham số λ > 0 nếu: • (1) Số lượng các sự kiện xh trong những khoảng rời nhau là độc lập. • (2) Xác suất có đúng 1 sự kiện xh trong 1 khoảng ngắn h=1/n xấp xỉ với λh = λ(1/n) = λ/n. • (3) Xác suất có đúng 2 hoặc nhiều hơn hai sự kiện xh trong một khoảng ngắn là 0 (rất nhỏ). Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 27
18. Các tham số và tính chất • Cho X~ P(λ). Ta có: i E( X ) =  ii VarX =  iii−1 ModX • X1, X2 là hai bnn độc lập và X1~ P(λ1); X2~ P(λ2). Ta có: XXP1++ 2( 1 2 ) Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 28
19. Một số ví dụ • Số lần truy cập vào một máy chủ web trong mỗi phút. • Số cuộc điện thoại tại một trạm điện thoại trong mỗi phút. • Số lượng bóng đèn bị cháy trong một khoảng thời gian xác định. • Số lần gõ bị sai của khi đánh máy một trang giấy. • Số lần động vật bị chết do xe cộ cán phải trên mỗi đơn vị độ dài của một con đường. • Số lượng cây thông trên mỗi đơn vị diện tích rừng hỗn hợp. Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 29
20. Ví dụ 1 Trong một nhà máy dệt, biết số ống sợi bị đứt trong 1 giờ có phân phối Poisson với trung bình là 4. Tính xác suất trong 1 giờ có a. Đúng 3 ống sợi bị đứt. ( biến cố A) b. Có ít nhất 1 ống sợi bị đứt.( bc B) Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 30
21. Ví dụ 3 Một trạm điện thoại trung bình nhận được 300 cuộc gọi trong một giờ. Tính xác suất: a) Trạm nhận được đúng 2 cuộc gọi trong vòng 1 phút. b) Trạm nhận được đúng 3 cuộc gọi trong vòng 5 phút. Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 31
22. Bài tập 4 • Gà mẹ ấp n quả trứng. Xác suất mỗi quả trứng nở ra gà con là p (độc lập nhau). • Xác suất mỗi gà con sống được r (độc lập nhau) • a) PPXS của số gà con nở ra là? • b) PPXS của số con gà sống sót là? Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 32
23. Bài tập 5 • Một cửa hàng một ngày nhận bán 10 loại nhật báo khác nhau. Xác suất bán hết báo trong ngày của mỗi loại là 0,8. Vậy nếu trong một năm với khoảng 300 ngày bán hàng thì có khoảng bao nhiêu ngày bán không hết báo? Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 33
24. Xấp xỉ xác suất n<<N X~ H( N , M , n) X~, B( n p) n rất lớn p rất nhỏ n rất lớn p rất lớn XP~ () XP~ ()  = np.  = nq. Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 34