Location via proxy:   [ UP ]  
[Report a bug]   [Manage cookies]                
SlideShare a Scribd company logo
CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


 1 .Giới thiệu
 2. Hàm phân bốxác suất của biến ngẫu nhiên hai
 chiếu
 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc
 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục
 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên
 độc lập
 6. Hiệp phương sai và tương quan
 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


 1 .Giới thiệu
 2. Hàm phân bốxác suất của biến ngẫu nhiên hai
 chiếu
 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc
 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục
 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên
 độc lập
 6. Hiệp phương sai và tương quan
 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
1. GIỚI THIỆU

Trong thực tế ta còn gặp các biến số mà kết quả của
nó có thể có được xác định bằng hai,ba,… n giá trị (
bằng vector các số)

Ta sẽ ký hiệu biến ngẫu nhiên hai chiều là (X,Y)
trong đó X và Y được gọi là các thành phần của
biến ngẫu nhiên hai chiều mà thực chất mỗi thành
phần lại là một biến ngẫu nhiên một chiều
CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


 1 .Giới thiệu
 2. Hàm phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên hai
 chiếu
 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc
 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục
 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên
 độc lập
 6. Hiệp phương sai và tương quan
 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
2. HÀM PHÂN BỐ XÁC SUẤT CỦA BIẾN
       NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU
 
2. HÀM PHÂN BỐ XÁC SUẤT
    CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


 1 .Giới thiệu
 2. Hàm phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên hai
 chiếu
 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc
 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục
 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên
 độc lập
 6. Hiệp phương sai và tương quan
 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC






Định nghĩa
(X,Y) rời rạc với tập giá trị {(xj ,yk): j,k = 1,2,..}
 thì hàm số p(xj, yk) = P ( X=xj, Y= yk)
gọi là hàm khối xác xuất (pmf) 2 chiều của (X,Y)
3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC
 Ví dụ : Tung con xúc sắc 2 lần. Gọi X là số chấm
 đạt được lần 1, Y là số chấm đạt được lần 2. Tìm
 hàm khối xác suất pmf các giá trị của (X,Y)


      Tập hợp các giá trị :{(j,k): j=1,2,…,6
        ;k=1,2,…,6} với cặp (j,k) bất kì.
Vì các biến cố {X=j} và {Y=k} độc lập ,ta có
 p(j,k) = P (X=j, Y=k )=P (X =j ). P (Y=k) =1/36
3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC




p(j,k) = P (X=j, Y=k )=P (X =j ). P (Y=k) =1/36
3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC
Y         X          1          2          3          4          5          6 SUM
      1       0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778 0.166667
      2       0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778 0.166667
      3       0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778 0.166667
      4       0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778 0.166667
      5       0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778 0.166667
      6       0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778 0.166667
SUM           0.166667   0.166667   0.166667   0.166667   0.166667   0.166667        1
3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC

Ví dụ : Số cuộc gọi điện thoại
tới công ty đặt hàng trong 1
phút tuân theo quy luật Poison
với kỳ vọng toán là 4. Xác suất
cuộc gọi thực hiện bởi nữ giới
là 0.5 và độc lập giữa các cuộc
gọi. Trong 1 phút, gọi X là số
cuộc gọi thực hiện bởi nữ giới
và Y là tổng số cuộc gọi. Tìm
hàm khối xác suất pmf các giá
trị của (X,Y)
3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC


3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC


3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC
Y         X          1          2          3          4          5          6 SUM
      1       0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778 0.166667
      2       0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778 0.166667
      3       0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778 0.166667
      4       0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778 0.166667
      5       0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778 0.166667
      6       0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778   0.027778 0.166667
SUM           0.166667   0.166667   0.166667   0.166667   0.166667   0.166667        1
3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC

Ví dụ : Tìm hàm khối xác suất khối biên trong ví dụ
gọi điện thoại trên
CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


 1 .Giới thiệu
 2. Hàm phân bốxác suất của biến ngẫu nhiên hai
 chiếu
 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc
 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục
 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên
 độc lập
 6. Hiệp phương sai và tương quan
 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC


4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC

 
4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC


 
4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC


4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC

 
4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC


 
4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC


4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC


CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


 1 .Giới thiệu
 2. Hàm phân bốxác suất của biến ngẫu nhiên hai
 chiếu
 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc
 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục
 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên
 độc lập
 6. Hiệp phương sai và tương quan
 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP


5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP

Ví dụ: Số cuộc gọi tới công ty đặt hàng trong 1 phút
tuân theo quy luật Poison với kỳ vọng toán là 4.
Xác suất cuộc gọi thực hiện bởi nữ giới là 0.5; độc
lập giữa các cuộc gọi. Trong 1 phút, gọi X là số
cuộc gọi thực hiện bởi nữ giới và Y là tổng số cuộc
gọi. Tìm hàm khối pmf có điều kiện của Y khi X=j
5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP


5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP


5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP


5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP

5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP


5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP

5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP


5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP


5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP


5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP

5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
      BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP


5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ
       BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP

Các giá trị ngẫu nhiên X và Y độc lập khi và chỉ
khi giá trị 2 chiều được tạo thành từ các giá trị biên
CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


 1 .Giới thiệu
 2. Hàm phân bốxác suất của biến ngẫu nhiên hai
 chiếu
 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc
 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục
 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên
 độc lập
 6. Hiệp phương sai và tương quan
 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN



 Ở các chương trước chúng ta đã nghiên cứu về
sự độc lập của các biến ngẫu nhiên. Tuy nhiên
chúng ta chưa rõ nếu chúng không độc lập với
nhau thì sẽ liên hệ với nhau như thế nào, mức độ
ra sao. Chính vì vậy, để tìm hiểu về vấn đề này,
chúng ta sẽ tìm hiểu về phương sai và sự tương
quan của các biến ngẫu nhiên
6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN

Định nghĩa:
     Hiệp phương sai của X và Y được xác định
       Cov[X,Y] = E[(X – E[X]).(Y- E[Y])]

 Hệ quả:
       Cov[X,Y] = E[X.Y] – E[X]. E[Y]
6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN

Nếu X và Y độc lập với nhau thì Cov[X,Y] = 0

Giá trị trung bình của X tăng kéo theo giá trị trung
bình của Y tăng khi Cov[X,Y] > 0
Giá trị trung bình của X tăng kéo theo giá trị trung
bình của Y giảm khi Cov[X,Y] <0

Giá trị Cov[X,Y] lớn chứng tỏ cự phụ thuộc mạnh
giữa X và Y
6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN

 Ví dụ Cho X và Y độc lập và phân phối đều trong
khoảng [0,1]. Gọi C là chu vi và A là diện tích của
hình chữ nhật có cạnh là X và Y. Tìm hiệp phương
sai- covariance- của A và C




              Y           A

                          X
6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN

Ta có: A=X.Y, C = 2.X + 2.Y
     A.C = 2.X2.Y + 2.X.Y2
E[AC] = 2.E[X2].E[Y] + 2.E[X].E[Y2]
        = 2.1/3.1/2 +2.1/2.1/3 = 2/3
Cov[A,C] = E[AC] – E[A].E[C] = 2/3 – ¼ .2 = 1/6
6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN

Mệnh đề:
 Var[X+Y] = Var[X] + Var[Y] + 2Cov[X,Y]

Mệnh đề:
Giả sử X,Y,Z là các biến ngẫu nhiên và a,b là các
số thực. Ta có:
     (a) Cov[X,X] = Var[X]
     (b) Cov[aX,bY] = a.b.Cov[X,Y]
     (c) Cov[X+Y,Z] = Cov[X,Z] + Cov[Y,Z]
6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN


6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN


6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN


6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN


6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN


6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN


6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN


CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


 1 .Giới thiệu
 2. Hàm phân bốxác suất của biến ngẫu nhiên hai
 chiếu
 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc
 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục
 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên
 độc lập
 6. Hiệp phương sai và tương quan
 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN
    CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU

7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN
    CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN
    CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN
    CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN
    CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU

7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN
    CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN
CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU
7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN
    CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN
    CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU


7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN
      CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU
Ví dụ Có 2 chế độ ăn cho cá hồi khác nhau gọi là
nhóm chế độ A và nhóm chế độ B. Để kiểm tra sự
khác nhau về trọng lượng, n con cá hồi từ mỗi
nhóm được cân. Giả sử trọng lượng tuân theo luật
phân phối chuẩn là N(20,5) và N(18,4) ở 2 nhóm.
Hãy xác định n để có xác suất ít nhất 99% là chế độ
A cho cá hồi nặng hơn
7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN
    CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU



More Related Content

Slide3

  • 1. CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 1 .Giới thiệu 2. Hàm phân bốxác suất của biến ngẫu nhiên hai chiếu 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên độc lập 6. Hiệp phương sai và tương quan 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
  • 2. CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 1 .Giới thiệu 2. Hàm phân bốxác suất của biến ngẫu nhiên hai chiếu 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên độc lập 6. Hiệp phương sai và tương quan 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
  • 3. 1. GIỚI THIỆU Trong thực tế ta còn gặp các biến số mà kết quả của nó có thể có được xác định bằng hai,ba,… n giá trị ( bằng vector các số) Ta sẽ ký hiệu biến ngẫu nhiên hai chiều là (X,Y) trong đó X và Y được gọi là các thành phần của biến ngẫu nhiên hai chiều mà thực chất mỗi thành phần lại là một biến ngẫu nhiên một chiều
  • 4. CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 1 .Giới thiệu 2. Hàm phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên hai chiếu 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên độc lập 6. Hiệp phương sai và tương quan 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
  • 5. 2. HÀM PHÂN BỐ XÁC SUẤT CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 
  • 6. 2. HÀM PHÂN BỐ XÁC SUẤT CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 
  • 7. CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 1 .Giới thiệu 2. Hàm phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên hai chiếu 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên độc lập 6. Hiệp phương sai và tương quan 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
  • 8. 3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC  Định nghĩa (X,Y) rời rạc với tập giá trị {(xj ,yk): j,k = 1,2,..} thì hàm số p(xj, yk) = P ( X=xj, Y= yk) gọi là hàm khối xác xuất (pmf) 2 chiều của (X,Y)
  • 9. 3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC Ví dụ : Tung con xúc sắc 2 lần. Gọi X là số chấm đạt được lần 1, Y là số chấm đạt được lần 2. Tìm hàm khối xác suất pmf các giá trị của (X,Y) Tập hợp các giá trị :{(j,k): j=1,2,…,6 ;k=1,2,…,6} với cặp (j,k) bất kì. Vì các biến cố {X=j} và {Y=k} độc lập ,ta có p(j,k) = P (X=j, Y=k )=P (X =j ). P (Y=k) =1/36
  • 10. 3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC p(j,k) = P (X=j, Y=k )=P (X =j ). P (Y=k) =1/36
  • 11. 3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC Y X 1 2 3 4 5 6 SUM 1 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.166667 2 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.166667 3 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.166667 4 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.166667 5 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.166667 6 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.166667 SUM 0.166667 0.166667 0.166667 0.166667 0.166667 0.166667 1
  • 12. 3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC Ví dụ : Số cuộc gọi điện thoại tới công ty đặt hàng trong 1 phút tuân theo quy luật Poison với kỳ vọng toán là 4. Xác suất cuộc gọi thực hiện bởi nữ giới là 0.5 và độc lập giữa các cuộc gọi. Trong 1 phút, gọi X là số cuộc gọi thực hiện bởi nữ giới và Y là tổng số cuộc gọi. Tìm hàm khối xác suất pmf các giá trị của (X,Y)
  • 13. 3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC 
  • 14. 3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC 
  • 15. 3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC Y X 1 2 3 4 5 6 SUM 1 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.166667 2 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.166667 3 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.166667 4 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.166667 5 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.166667 6 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.027778 0.166667 SUM 0.166667 0.166667 0.166667 0.166667 0.166667 0.166667 1
  • 16. 3. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU RỜI RẠC Ví dụ : Tìm hàm khối xác suất khối biên trong ví dụ gọi điện thoại trên
  • 17. CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 1 .Giới thiệu 2. Hàm phân bốxác suất của biến ngẫu nhiên hai chiếu 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên độc lập 6. Hiệp phương sai và tương quan 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
  • 18. 4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC 
  • 19. 4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC 
  • 20. 4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC 
  • 21. 4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC 
  • 22. 4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC 
  • 23. 4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC 
  • 24. 4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC 
  • 25. 4. BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU LIÊN TỤC 
  • 26. CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 1 .Giới thiệu 2. Hàm phân bốxác suất của biến ngẫu nhiên hai chiếu 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên độc lập 6. Hiệp phương sai và tương quan 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
  • 27. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP 
  • 28. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP Ví dụ: Số cuộc gọi tới công ty đặt hàng trong 1 phút tuân theo quy luật Poison với kỳ vọng toán là 4. Xác suất cuộc gọi thực hiện bởi nữ giới là 0.5; độc lập giữa các cuộc gọi. Trong 1 phút, gọi X là số cuộc gọi thực hiện bởi nữ giới và Y là tổng số cuộc gọi. Tìm hàm khối pmf có điều kiện của Y khi X=j
  • 29. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP 
  • 30. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP 
  • 31. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP 
  • 32. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP 
  • 33. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP 
  • 34. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP 
  • 35. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP 
  • 36. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP 
  • 37. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP 
  • 38. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP 
  • 39. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP 
  • 40. 5. PHÂN PHỐI CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ BIẾN NGẪU NHIÊN ĐỘC LẬP Các giá trị ngẫu nhiên X và Y độc lập khi và chỉ khi giá trị 2 chiều được tạo thành từ các giá trị biên
  • 41. CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 1 .Giới thiệu 2. Hàm phân bốxác suất của biến ngẫu nhiên hai chiếu 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên độc lập 6. Hiệp phương sai và tương quan 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
  • 42. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN Ở các chương trước chúng ta đã nghiên cứu về sự độc lập của các biến ngẫu nhiên. Tuy nhiên chúng ta chưa rõ nếu chúng không độc lập với nhau thì sẽ liên hệ với nhau như thế nào, mức độ ra sao. Chính vì vậy, để tìm hiểu về vấn đề này, chúng ta sẽ tìm hiểu về phương sai và sự tương quan của các biến ngẫu nhiên
  • 43. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN Định nghĩa: Hiệp phương sai của X và Y được xác định Cov[X,Y] = E[(X – E[X]).(Y- E[Y])] Hệ quả: Cov[X,Y] = E[X.Y] – E[X]. E[Y]
  • 44. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN Nếu X và Y độc lập với nhau thì Cov[X,Y] = 0 Giá trị trung bình của X tăng kéo theo giá trị trung bình của Y tăng khi Cov[X,Y] > 0 Giá trị trung bình của X tăng kéo theo giá trị trung bình của Y giảm khi Cov[X,Y] <0 Giá trị Cov[X,Y] lớn chứng tỏ cự phụ thuộc mạnh giữa X và Y
  • 45. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN Ví dụ Cho X và Y độc lập và phân phối đều trong khoảng [0,1]. Gọi C là chu vi và A là diện tích của hình chữ nhật có cạnh là X và Y. Tìm hiệp phương sai- covariance- của A và C Y A X
  • 46. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN Ta có: A=X.Y, C = 2.X + 2.Y A.C = 2.X2.Y + 2.X.Y2 E[AC] = 2.E[X2].E[Y] + 2.E[X].E[Y2] = 2.1/3.1/2 +2.1/2.1/3 = 2/3 Cov[A,C] = E[AC] – E[A].E[C] = 2/3 – ¼ .2 = 1/6
  • 47. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN Mệnh đề: Var[X+Y] = Var[X] + Var[Y] + 2Cov[X,Y] Mệnh đề: Giả sử X,Y,Z là các biến ngẫu nhiên và a,b là các số thực. Ta có: (a) Cov[X,X] = Var[X] (b) Cov[aX,bY] = a.b.Cov[X,Y] (c) Cov[X+Y,Z] = Cov[X,Z] + Cov[Y,Z]
  • 48. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN 
  • 49. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN 
  • 50. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN 
  • 51. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN 
  • 52. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN 
  • 53. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN 
  • 54. 6. HIỆP PHƯƠNG SAI VÀ TƯƠNG QUAN 
  • 55. CHƯƠNG 3: BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 1 .Giới thiệu 2. Hàm phân bốxác suất của biến ngẫu nhiên hai chiếu 3. Biến ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều liên tục 5 .Phân phối có điều kiện & các biến ngẫu nhiên độc lập 6. Hiệp phương sai và tương quan 7. Quy luật phân phối chuẩn của biến 2 chiều
  • 56. 7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 
  • 57. 7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 
  • 58. 7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 
  • 59. 7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 
  • 60. 7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 
  • 61. 7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 
  • 62. 7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU
  • 63. 7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 
  • 64. 7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 
  • 65. 7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU Ví dụ Có 2 chế độ ăn cho cá hồi khác nhau gọi là nhóm chế độ A và nhóm chế độ B. Để kiểm tra sự khác nhau về trọng lượng, n con cá hồi từ mỗi nhóm được cân. Giả sử trọng lượng tuân theo luật phân phối chuẩn là N(20,5) và N(18,4) ở 2 nhóm. Hãy xác định n để có xác suất ít nhất 99% là chế độ A cho cá hồi nặng hơn
  • 66. 7. QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN 2 CHIỀU 