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
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)
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
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]
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