Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán - Phần I: Lý thuyết xác suất - Chương 4: Đại lượng ngẫu nhiên hai chiều - hàm của các ĐLNN - Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh

Gọi Y là số sản phẩm loại A có trong 4 sản phẩm do hai máy sản xuất thì: Y = X + Z Để tìm các giá trị mà Y có thể nhận và tính các xác suất tương ứng ta lập bảng như sau:

pdf65 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Lượt xem: 699 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán - Phần I: Lý thuyết xác suất - Chương 4: Đại lượng ngẫu nhiên hai chiều - hàm của các ĐLNN - Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Chương IV ĐẠI LƯỢNG NGẪU NHIÊN HAI CHIỀU - HÀM CỦA CÁC ĐLNN I- Khái niệm về đại lượng ngẫu nhiên hai chiều Những đại lượng ngẫu nhiên mà các giá trị nó có thể nhận biểu thị bằng một số được gọi là đại lượng ngẫu nhiên một chiều. Ngoài những đại lượng ngẫu nhiên một chiều, trong thực tế ta còn gặp những đại lượng ngẫu nhiên mà các giá trị nó có thể nhận được biểu thị bằng 2, hoặc 3, . . . , hoặc n số. Những đại lượng ngẫu nhiên mà các giá trị nó có thể nhận là những véc tơ 2 chiều được gọi là đại lượng ngẫu nhiên 2 chiều. Tổng quát: Những đại lượng ngẫu nhiên mà các giá trị nó có thể nhận là một véc tơ n chiều được gọi là đại lượng ngẫu nhiên n chiều. Ký hiệu đại lượng ngẫu nhiên 2 chiều là (X, Y). Trong đó X và Y được gọi là các thành phần của ĐLNN 2 chiều. Cả hai đại lượng ngẫu nhiên X và Y được xét một cách đồng thời tạo nên ĐLNN 2 chiều. Tương tự n đại lượng ngẫu nhiên được xét một cách đồng thời tạo nên đại lượng ngẫu nhiên n chiều Thí dụ: Khi khảo sát các siêu thị, nếu ta quan tâm đến doanh số bán (X1) và lượng vốn (X2) ta sẽ có đại lượng ngẫu nhiên hai chiều (X1, X2). Còn nếu quan tâm cả chi phí quảng cáo (X3) thì ta sẽ có đ.l.n.n 3 chiều (X1, X2, X3). Trong thực tế người ta cũng phân chia đại lượng ngẫu nhiên 2 chiều thành hai loại: rời rạc và liên tục. Các đại lượng ngẫu nhiên 2 chiều được gọi là rời rạc nếu các thành phần của nó là các ĐLNN rời rạc. Các đại lượng ngẫu nhiên 2 chiều được gọi là liên tục nếu các thành phần của nó là các đại lượng ngẫu nhiên liên tục. II- Phân phối xác suất của đại lượng ngẫu nhiên hai chiều Đối với đại lượng ngẫu nhiên hai chiều người ta cũng dùng bảng phân phối xác suất hoặc hàm phân phối xác suất hoặc hàm mật độ xác suất để thiết lập phân phối xác suất của chúng. 1- Bảng phân phối xác suất của đại lượng ngẫu nhiên 2 chiều Bảng phân phối xác suất của đại lượng ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc có dạng: Y X y1 y2 ym x2 x1 xn p12p11 p1m p21 p22 p2m pn1 pn2 pnm Trong đó: xi (i = 1, 2, . . . , n) là các giá trị có thể nhận của thành phần X yj (j = 1, 2, . . . , m) là các giá trị có thể nhận của thành phần Y pij (i = 1, 2, . . . n; j = 1, 2, . . . , m) là xác suất để đại lượng ngẫu nhiên 2 chiều (X, Y) nhận giá trị (xi, yj) Ta luôn có:     n 1i m 1j ji 1p Biết được phân phối xác suất của đại lượng ngẫu nhiên 2 chiều ta có thể tìm được bảng phân phối xác suất của các thành phần. Bảng phân phối xác suất của thành phần X có dạng: X x1 x2 . . . xn PX p1 p2 . . . pn    m 1j iji pp Trong đó: Từ bảng phân phối xác suất của X với các công thức ở chương 2 ta có thể tính được E(X), Var(X), Mod(X), . . . Tương tự ta có bảng phân phối xác suất của thành phần Y có dạng: Y y1 y2 . . . ym PY q1 q2 . . . qm Trong đó:    n 1i ijj pq Từ bảng phân phối xác suất của Y ta cũng có thể tính được E(Y), Var(Y), Mod(Y). Thí dụ: Cho biết bảng phân phối xác suất của ĐLNN 2 chiều (X, Y), trong đó X là doanh thu và Y là chi phí quảng cáo của các công ty tư nhân kinh doanh cùng một mặt hàng như sau: (đơn vị tính của X và Y đều là triệu đồng/tháng). X Y 100 150 200 0 1 2 0,1 0,05 0,05 0,05 0,1 0,2 0,3 0,15 0 Từ bảng phân phối xác suất của (X, Y) ở trên, ta có: ª Bảng phân phối xác suất của X: X 100 150 200 PX 0,15 0,35 0,5 Từ đó ta dễ dàng tính được: E(X) = 100 0,15 + 150 0,35 + 200 0,5 = 167,5 Tức doanh thu trung bình của một công ty tư nhân là 167,5 triệu đ/tháng. E(X2) = 1002 0,15 + 1502 0,35 + 2002 0,5 = 29375 Var(X) = E(X2)  E(X)2 = 29375  (167,5)2 = 1318,75 (X) = 3146,3675,1318  Tức là mức chênh lệch trung bình về doanh thu của các công ty vào khoảng 36,3 triệu đồng/tháng. ª Bảng phân phối xác suất của Y: Y 0 1 2 PY 0,2 0,4 0,4 E(Y) = 00,2 + 10,4 + 20,4 = 1,2 Tức chi phí quảng cáo trung bình của một công ty tư nhân là 1,2 triệu đ/tháng. Var(Y) = E(Y2) E(Y)2 = 2  (1,2)2 = 0,56 (Y) = = 0,7483356,0 Tức là mức chênh lệch trung bình về chi phí quảng cáo của các công ty vào khoảng 0,748 triệu đồng/tháng. (đọc giáo trình) 2- Hàm mật độ xác suất của đại lượng ngẫu nhiên hai chiều liên tục (đọc giáo trình) III- Các tham số đặc trưng của đại lượng ngẫu nhiên hai chiều 3- Hàm phân phối xác suất của đại lượng ngẫu nhiên 2 chiều Hiệp phương sai của hai đại lượng ngẫu nhiên X và Y, ký hiệu là: cov(X, Y), được định nghĩa:     )Y(EY.)X(EXE)Y,Xcov(  )Y(E)X(E)XY(E = 1- Hiệp phương sai: Nếu (X, Y) là đại lượng ngẫu nhiên 2 chiều rời rạc thì:     n 1i m 1j ijji )Y(E)X(Epyx)Y,Xcov( Neáu (X, Y) laø ñaïi löôïng ngaãu nhieân 2 chieàu lieân tuïc thì:        )Y(E)X(Edxdy)y,x(xyf)Y,Xcov( Nếu X, Y là hai đại lượng ngẫu nhiên độc lập thì: cov(X, Y) = 0 Nếu cov(X, Y) = 0 thì X và Y không tương quan, ngược lại, nếu cov(X, Y)  0 thì X và Y có tương quan, khi đó X, Y là hai biến ngẫu nhiên không độc lập. cov(X, X) = var(X); cov(X, Y) = cov(Y, X) 2- Hệ số tương quan Hệ số tương quan, ký hiệu là XY, được định nghĩa như sau: YX XY )Y,Xcov(   trong đó: tương ứng là độ lệch chuẩn của X và Y YX ; Có thể chứng minh: 1XY    )Y,Xcov(ab2)Yvar(b)Xvar(abYaXvar 22  IV- Phân phối xác suất có điều kiện và kỳ vọng toán có điều kiện Thí dụ: Cho biết bảng phân phối xác suất của ĐLNN 2 chiều (X, Y), trong đó X là doanh thu, Y là chi phí quảng cáo của các công ty tư nhân. (đơn vị tính của X & Y là triệu đồng/tháng). Tìm phân phối xác suất của X (doanh thu) với điều kiện Y = 1 Y 100 150 200 PY 0 0,1 0,05 0,05 0,2 1 0,05 0,2 0,15 0,4 2 0 0,1 0,3 0,4 PX 0,15 0,35 0,5 1 X Các giá trị X có thể nhận: 100; 150; 200 Tính tương tự ta được:   125,0 4,0 05,0 )1Y(P )1Y)(100X(P )1Y/100X(P      5,0 4,0 2,0 )1Y/150X(P  375,0 4,0 15,0 )1Y/200X(P  Vậy phân phối có điều kiện của X (điều kiện là Y= 1) như sau: X 100 150 200 PX/Y= 1 0,125 0,5 0,375 Từ bảng phân phối xác suất có điều kiện ở trên, ta tính được kỳ vọng toán có điều kiện: E(X/Y= 1) = 1000,125 + 1500,5 + 2000,375 = 162,5 Tức doanh thu trung bình của những công ty có chi phí quảng cáo 1 triệu đ/tháng là 162,5 triệu đồng/tháng. Tính tương tự ta được: Phân phối có điều kiện của X (điều kiện là Y= 2) như sau: X 150 200 PX/Y= 2 0,25 0,75 E(X/Y= 2) = 150 0,25 + 200 0,75 = 187,5 Kết quả này cho biết doanh thu trung bình của những công ty có chi phí quảng cáo ở mức 2 triệu đ/tháng là 187,5 triệu đồng/tháng.  Hiệp phương sai của (X, Y):   i j ijji )Y(E).X(Epyxcov(X, Y) = = 100 0 0,1 + 150 0 0,05 + . . . + 200 2 0,3  167,5 1,2 = 215  201 = 14  Hệ số tương quan giữa 2 biến X và Y: 7483,03146,36 14)Y,Xcov( YX XY     = 0,5153 Nếu với mỗi giá trị có thể có của đại lượng ngẫu nhiên X, qua hàm f(X), ta xác định được một giá trị của đại lượng ngẫu nhiên Y thì Y được gọi là hàm của đại lượng ngẫu nhiên X: Y = f(X) a- Trường hợp X là đại lượng ngẫu nhiên rời rạc và ứng một giá trị của X ta có một giá trị của Y Thí dụ 1: Đại lượng ngẫu nhiên X có bảng phân phối xác suất như sau: X 2 3 4 P 0,3 0,5 0,2 Tìm phân phối xác suất của Y Y = 2X + 5 Giải: Các giá trị mà Y có thể nhận là: y1 = 2  2 + 5 = 9 y2 = 3  2 + 5 = 11 y3 = 4  2 + 5 = 13 P(Y= 9) = P(X= 2) = 0,3 P(Y= 11) = P(X= 3) = 0,5 P(Y= 13) = P(X= 4) = 0,2 Phân phối xác suất của Y: Y 9 11 13 P 0,3 0,5 0,2 b- Nếu tương ứng với hai giá trị của X ta có một giá trị của Y Tìm phân phối xác suất của Y: Y = X2 + 3 X -2 1 2 P 0,1 0,4 0,5 Thí dụ 2: Đại lượng ngẫu nhiên X có bảng phân phối xác suất như sau: Khi X = 2 thì Y= (2)2 + 3 = 7 Khi X = 1 thì Y= 12 + 3 = 4 Khi X = 2 thì Y= 22 + 3 = 7 Giải: (Y= 7) = (X= 2)  (X= 2) P(Y= 7) = P(X=2) + P(X= 2) = 0,6 P(Y = 4) = P(X = 1) = 0,4 Vậy phân phối xác suất của Y như sau: Y 4 7 P 0,4 0,6 Nếu ứng với mỗi giá trị của ĐLNN 2 chiều (X, Z), qua hàm (X, Z) ta xác định được một giá trị của Y thì Y được gọi là hàm của 2 ĐLNN X và Z. Y = (X, Z) Nếu biết được phân phối xác suất của X và Z, ta có thể tìm được phân phối xác suất của Y. Thí dụ: Xác suất để máy thứ nhất sản xuất được sản phẩm loại A là 0,8; Xác suất này đối với máy thứ hai là 0, 7; Cho máy thứ nhất sản suất 3 sản phẩm và máy thứ hai sản xuất 1 sản phẩm. Tìm phân phối xác suất của số sản phẩm loại A có trong 4 sản phẩm do hai máy sản xuất ? Gọi X là số sản phẩm loại A có trong 3 sản phẩm do máy thứ nhất sản xuất. X  B(3; 0,8). Bảng phân phối xác suất của X như sau: Giải: X 0 1 2 3 P 0,008 0,096 0,384 0,512 Gọi Z là số sản phẩm loại A có trong 1 sản phẩm do máy thứ hai sản xuất. Z  B(1; 0,7) Bảng phân phối xác suất của Z như sau: Z 0 1 P 0,3 0,7 Gọi Y là số sản phẩm loại A có trong 4 sản phẩm do hai máy sản xuất thì: Y = X + Z Để tìm các giá trị mà Y có thể nhận và tính các xác suất tương ứng ta lập bảng như sau: X Z 0 1 2 3 0 0 1 2 3 1 1 2 3 4 P(Y = 0) = P(X = 0)P(Z = 0) = 0,008 * 0,3 = 0,0024 P(Y = 1) = P(X = 0)P(Z = 1) + P(X = 1)P(Z = 0) = 0,008 * 0,7 + 0,096 * 0,3 = 0,0344 P(Y = 2) = 0,384* 0,3 + 0,096 * 0,7 = 0,1824 Tính tương tự, ta được: P(Y = 3) = 0,384 *0,7 + 0,512 *0,3 = 0,4224 P(Y = 4) = 0,512 * 0,7 = 0,3584 Phân phối xác suất của Y như sau: Y 0 1 2 3 4 P 0,0024 0,0344 0,1824 0,4224 0,3584 Tổng kết chương 4 ĐLNN 2 chiều Hàm của các ĐLNN  ĐN, phân loại.  Bảng pp xs  Các tham số  Khái niệm  Hàm của 1 ĐLNN  Hàm của 2 ĐLNN Bài tập 4.6; 4.8; 4.13; 4.18; 4.19; 4.20; Hết chương 4

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfbai_giang_ly_thuyet_xac_suat_va_thong_ke_toan_gv_bui_thi_le_thuychg_4_8363_2005572.pdf