Bài giảng Thống kê ứng dụng và PPTN (210335) Hàm phân phối

THỐNG KÊ ỨNG DỤNG VÀ PPTN (210335)Hàm phân phốiLương Hồng QuangBiến ngẫu nhiên (BNN)Các tính chất của BNNCó giá trị là sốXác định dựa vào một không gian mẫu nào đó và tương ứng với một sự kiệnCó xác suất tương ứngBNN (random variable) thường được biểu diễn là X và giá trị của nó là x.Xem các ví dụ trang 21 - TLTKBiến ngẫu nhiên (BNN)BNN liên tục khi số lượng giá trị của BNN là vô hạn không đếm được.BNN rời rạc khi số lượng giá trị của nó là hữu hạn hay vô hạn đếm được.Hàm phân phốiPhân phối/phân bố chuẩnPhân phối t-StudentPhân phối FisherPhân bố 2  Sinh viên đọc tài liệu, thực tập trên MS Excel, Matlab để hiểu rõ các hàm phân phối :)Phân phối chuẩnKý hiệu phân phối chuẩn: N(, 2) - số trung bình - độ lệch chuẩnĐặc tính của phân phối chuẩnĐối xứng qua z = 0 hay (x = )f(x) giảm nhanh khi x ở xa vị trí trung bình, và tiệm cận trục xDiện tích dưới đường biểu diễn cho: - 0.99) [99% dân số nằm trong khoảng z từ -3 đến +3]Trị số đặc biệt khác:Diện tích dưới đường biểu diễn cho: -1,96 < z <+1,96 = 0.95Hình 1: Đồ thị hàm phân bố chuẩn.Lương Hồng Quang, 2012; Hình được vẽ từ Matlab R2007aHình 2: Đồ thị hàm phân bố chuẩn.Lương Hồng Quang, 2012; Hình được vẽ từ Matlab R2007aHình 3: Đồ thị hàm phân bố chuẩn.Lương Hồng Quang, 2012; Hình được vẽ từ Matlab R2007aHình 4: Đồ thị hàm phân bố Gaussian.Lương Hồng Quang, 2012; Hình được vẽ từ Matlab R2007aHình 5: Đồ thị 3-D hàm mật độ của phân bố Gaussian.Lương Hồng Quang, 2012; Hình được vẽ từ Matlab R2007aHình 6: Hàm mật độ của phân phối t-Student.Lương Hồng Quang, 2012; Hình được vẽ từ Matlab R2007aHình 7: Hàm mật độ của phân phối F.Lương Hồng Quang, 2012; Hình được vẽ từ Matlab R2007a*****Hình 8: Hàm mật độ của phân phối 2.Lương Hồng Quang, 2012; Hình được vẽ từ Matlab R2007aBộ môn Kỹ Thuật Thực phẩm – Khoa Công nghệ Thực phẩm