›
›

Bài giảng Xác suất thống kê - Chương 1: Đại cương về xác suất

ppt 31 trang haiha333 08/01/2022 3510
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Xác suất thống kê - Chương 1: Đại cương về xác suất", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pptbai_giang_xac_suat_thong_ke_chuong_1_dai_cuong_ve_xac_suat.ppt

Nội dung text: Bài giảng Xác suất thống kê - Chương 1: Đại cương về xác suất

  1. CHƯƠNG I. ĐẠI CƯƠNG VỀ XÁC SUẤT §1:Biến cố và quan hệ của giữa các biến cố 1.Phép thử và biến cố. 2.Phân loại biến cố : gồm 3 loại - Biến cố chắc chắn:  - Biến cố không thể có hay không thể xảy ra:  - Biến cố ngẫu nhiên: A, B, C 3. So sánh các biến cố. Định nghĩa 1.1: AB  (A nằm trong B hay A kéo theo B) nếu A xảy ra thì B xảy ra.Vậy AB AB= BA Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 1 @Copyright 2010
  2. Định nghĩa 1.2: A được gọi là biến cố sơ cấp BABA ,. 4. Các phép toán trên biến cố. ABAB. = xảy ra khi và chỉ khi A xảy ravà B xảy ra. ABAB+ =  xảy ra khi và chỉ khi A xảy rahoặc B xảy ra. AB− xảy ra khi và chỉ khi A xảy ra và B không xảy ra. AA=  − xảy ra khi và chỉ khi A không xảy ra. Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 2 @Copyright 2010
  3. • Hình 1.1 Hình 1.2 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 3 @Copyright 2010
  4. • Các phép toán của biến cố có tính chất giống các phép toán của tập hợp, trong đó có các tính chất đối ngẫu: AAAAi =  i,  i =  i i i i i Ngôn ngữ biểu diễn: tổng = có ít nhất một ;tích = tất cả đều. (A = có ít nhất 1 phần tử có tính chất x) suy ra (không A = tất cả cả đều không có tính chất x). Ví dụ 1.1: (A = có ít nhất 1 người không bị lùn) suy ra( không A = tất cả đều lùn). • Định nghĩa 1.3: biến cố A và B được gọi là xung khắc với nhau nếu AB. = Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 4 @Copyright 2010
  5. §2: Các định nghĩa xác suất • 1. Định nghĩa cổ điển về xác suất • Định nghĩa 2.1: giả sử trong mỗi phép thử các kết cục là đồng khả năng và có tất cả n kết cục như vậy. Kí hiệu m là số các kết cục thuận lợi cho biến cố. A Khi ấy xác suất của biến cố A là: m =()A n • Ví dụ 2.1: Trong 1 hộp có 6 bi trắng, 4 bi đen.Lấy ngẫu nhiên ra 5 bi. Tính xác suất để lấy được đúng 3 bi trắng. 32 • Giải CC 64 . ( phân phối siêu bội) = 5 C10 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 5 @Copyright 2010
  6. Chú ý: lấy 1 lúc 5 bi giống lấy lần lượt 5 bi không hoàn lại • Ví dụ 2.2: Có 10 người lên ngẫu nhiên 5 toa tàu. Tính xác suất để toa thứ nhất không có người lên: 410 = 510 2. Định nghĩa hình học về xác suất: Định nghĩa 2.2: giả sử trong mỗi phép thử các kết cục là đồng khả năng và được biểu diễn bằng các điểm hình học trên miền . Kí hiệu D là miền biểu diễnc ác kết cục thuận lợi cho biến cố A. Khi ấy xác suất của biến cố A là: P(A)= độ đo D/độ đo  (độ đo là độ dài,diện tích hoặc thể tích) Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 6 @Copyright 2010
  7. • Ví dụ 2.3: Chia đoạn AB cố định ngẫu nhiên thành 3 đoạn. Tính xác suất để 3 đoạn đó lập thành3 cạnh của 1 tam giác. • Giải: Gọi độ dài đoạn thứ 1,2 là x,y.Khi ấy đoạn thứ 3 là l-x-y xy 0, 0  x+ y l l xy+ 2 x+ y l − x − y l 1 D x +−− l x y y y () A = 24 y+ l − x − y x l x 2 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 7 @Copyright 2010
  8. HÌNH 2.1 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 8 @Copyright 2010
  9. • Ví dụ 2.4: Ném lên mặt phẳng có kẻ những đường thẳng song song cách nhau 1 khoảng là 2a một cây kim có độ dài 2t<2a.Tính xác suất để cây kim cắt 1 trong các đường thẳng song song Giải: Gọi I là điểm giữa cây kim khi quay ,kim IH là khoảng cách từ I tới đường thẳng gần nhất; là góc nghiêng.Khi ấy ta có: 0   dt  = . a 0 h = IH a 0  D 0 h IK = t sin 2t diện tích D = tsin d= 2 t  ( A ) = 0 a Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 9 @Copyright 2010
  10. HÌNH 2.2 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 10 @Copyright 2010
  11. HÌNH 2.3 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 11 @Copyright 2010
  12. 3. Định nghĩa xác suất theo tiên đề • Định nghĩa 2.3: Ký hiệu  là tập hợp các biến cố trong 1 phép thử. Ta gọi xác suất là 1 quy tắc đặt mỗi biến cố A với 1 số P(A) thỏa mãn các tiên đề: (I) 01 PA( ) (II) PP( ) = 1,( ) = 0 (III) Với mọi dãy biến cố đôi một xung khắc,ta có:  AAii = ( ) ii==11 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 12 @Copyright 2010
  13. §3: Các định lý xác suất 1: Định lý cộng xác suất Định lý 3.1. P(A+B) = P(A) + P(B) – P(AB) nn n−1  AAAAAAAPAAAi =  ( i) −  ( i j) +  ( i j k) + + ( − 1) (12 n ) i=11 i = i j i j k Ví dụ 3.1: Có k người lên ngẫu nhiên n toa tàu (k<n).Tính xác suất để tất cả các toa đều có người lên Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 13 @Copyright 2010
  14. Bài giải • A - tất cả các toa đều có người lên •  - có ít nhất 1 toa không có người lên. n • Ai - toa thứ i không có người lên, i =1, 2, n  =  Ai i=1 (n−1)k( n − 2) k( n − 3) k   =CCC1 − 2 + 3 ( ) nnk n n k n n k k n 1 + +( − 1) .C n−1 + 0 nk n ( ) =1 − ( ) Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 14 @Copyright 2010
  15. Ví dụ 3.2: Có n bức thư bỏ ngẫu nhiên vào n phong bì có đề sẵn địa chỉ. Tính xác suất để có ít nhất 1 bức thư đúng địa chỉ. Bài giải A - Có ít nhất 1 bức đúng. n =AA i - Bức thứ i đúng  i i=1 (n−1) !( n − 2) !( n − 3) ! ( ) =CCC1 − 2 + 3 nn!!! n n n n nn1!+1 1 + +( − 1) .C n−1 +( − 1) . nn!!n 1 1 1n+1 1 =1 − + − + +( − 1) . 2! 3! 4!n ! Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 15 @Copyright 2010
  16. 2. Định lý nhân xác suất • Định nghĩa 3.2: Xác suất của biến cố B khi biết rằng biến cố A đã xảy ra được gọi là xác suất của B với điều kiện A và kí hiệu là P(B/A). • Chú ý: biến cố A có thể xảy ra trước, đồng thời hoặc sau B • Ngôn ngữ biểu diễn: P(B/A) = xác suất B biết (nếu)A hoặc Cho A tính xác suất B. • Định lý 3.2: P(AB)=P(A).P(B/A)=P(B).P(A/B) ( 12, n) =( 121312) .( / ) .( / ) ( n /  121  n− ) ( ) ( )./ (  ) • Hệ quả: ( / ) = = ( ) ( ) Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 16 @Copyright 2010
  17. HÌNH 3.1 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 17 @Copyright 2010
  18. • Định nghĩa 3.3: Hai biến cố A,B được gọi là độc lập với nhau nếu xác suất của biến cố này không thuộc vào việc biến có kia đã xảy ra hay chưa trong 1 phép thử. • Định nghĩa 3.4: Một hệ các biến cố được gọi là độc lập toàn phần nếu mỗi biến cố của hệ độc lập với1 tổ hợp bất kỳ của các biến cố còn lại. • Định lý 3.3: A, B độc lập khi và chỉ khi P(AB)=P(A).P(B) • Giả sử = i , in 1, là độc lập toàn phần. Khi ấy ta có: nn 1. ( Aii ) =  (  ) ii==11 nn 2. ( Aii ) = 1 −    ii==11( ) Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 18 @Copyright 2010
  19. Chú ý: Trong trường hợp độc lập không nên dùng công thức cộng xác suất mà nên dùng công thức nhân xác suất. • Ví dụ 3.3: 1 mạng gồm n chi tiết mắc nối tiếp.Xác suất hỏng của chi tiết thứ i là P i . Tính xác suất để mạng hỏng. n • Giải:  i - biến cố chi tiết thứ i hỏng  =  A - biến cố mạng hỏng  i i=1 • Vậy xác suất để mạng hỏng là: n n =( ) =−=−i1 i 1 ( 1 −12)( 1 −) ( 1 − n )  i=1 ( ) i=1 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 19 @Copyright 2010
  20. Ví dụ 3.4: Tung 3 xúc xắc. Tính xác suất để: • 1. Tổng số chấm bằng 9 biết có ít nhất 1 mặt 1 chấm 2. Có ít nhất 1 mặt 1 chấm biết số chấm khác nhau từng đôi một. • Giải: 1. Gọi A là có ít nhất1 mặt 1 chấm. B là tổng số chấm bằng9 C là các số chấm khác nhau từng đôi một 33 65− 3 ( ) = 3 ( ) 15 6 15 6 ( /. ) = =3 3 3 = 15 ( ) 6 6− 5 91 ( ) = 63 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 20 @Copyright 2010
  21. Số cách để có ít nhất một mặt 1 chấm và tổng bằng9 : • 1+2+6 suy ra có 3! cách • 1+3+5 suy ra có 3! cách • 1+4+4 suy ra có 3 cách Suy ra có 15 cách để có ít nhất một mặt 1 chấm và tổng bằng9 2. 6.5.4 =(C) 63 1 ( / C) = 3.5.4 2 ( C) = 63 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 21 @Copyright 2010
  22. 3. Công thức xác suất đầy đủ và công thức Bayes: • Định nghĩa 3.5: Hệ H i , i = 1, n được gọi là hệ đầy đủ, nếu trong mỗi phép thử nhất định 1 và chỉ1 trong các biến cố Hi xảy ra. • Định lý 3.4: Giả sử là hệ đầy đủ. Ta có: ( H ) n i (công thức đầy đủ). ( AHH) = ( ii) (  / ) i=1 ( HHH) ( )./ (  ) (H/ ) =i = i i , i = 1, n (công thức Bayess) i ( ) ( ) Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 22 @Copyright 2010
  23. Chú ý: n 1. ( /// ) = (HHii ) (  ) i=1 ( ) 2. ( / ) = ( ) n Với: ( ) = (HHii) (  / ) i=1 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 23 @Copyright 2010
  24. Ví dụ 3.5: Có 2 hộp bi cùng cỡ, hộp 1 chứa 4 bi trắng và 6 bi xanh, hộp 2 chứa 5 bi trắng và7 bi xanh.Lấy ngẫu nhiên 1 hộp, từ hộp đó lấy ngẫu nhiên 1bi thì được bi trắng. Tìm xác suất để viên bi tiếp theo, cũng lấy từ hộp trên ra là bi trắng. Giải: Hộp 1: 4t + 6x .Lấy ngẫu nhiên 1 hộp:H1lấy được hộp 1 Hộp 2: 5t + 7x H2 lấy được hộp 2 (HH12) = ( ) =1/ 2 A- biến cố lấy được bi trắng ở lần1 ( / ) B- biến cố lấy được bi trắng ở lần 2 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 24 @Copyright 2010
  25. Cách 1: ( ) = (HHHH1) ( // 1) + ( 2) (  2 ) 1 4 1 5 = + = 2 10 2 12 (HH) (  / ) (H / ) = 11 1 ( ) (HH) (  / ) (H / ) = 22 2 ( ) =( //.//./) (HHHH1 ) ( 1 +) ( 2 ) ( 2 ) 3/9 4/11 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 25 @Copyright 2010
  26. ( ) Cách 2: ( / ) = ( ) ( ) = (HHHH1) ( // 1) + ( 2) (  2 ) 1 4 1 5 =+ 2 10 2 12 =( ) (HHHH1)././ ( 1) +( 2) ( 2 ) 1 4 3 1 5 4 =+ 2 10 9 2 12 11 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 26 @Copyright 2010
  27. Chú ý • Nếu sau lần 1 đã lấy được bi trắng ta trả bi vào hộp rồi mới lấy tiếp lần 2 thì lời giải thay đổi như sau: 34 → ; 9 10 45 → 11 12 • P(B)=P(A), trong cả 2 bài toán. • Giả sử lần 1 đã lấy được bi trắng tính xác suất để bi đó lấy được ở hộp1 thì đáp số là: PHA(/)1 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 27 @Copyright 2010
  28. 4. Công thức Bernoulli • Định lý 3.5: Giả sử trong mỗi phép thử 1 biến cố A có thể xuất hiện với xác suất p (khi A xuất hiện ta quy ước là thành công). Thực hiện n phép thử giống nhau như vậy. Khi ấy xác suất để có đúng k lần thành công làtừ ( nay trở đi ta ký hiệu p=1-q): k k n− k (n, k , p) = Cn . p . q , k = 0,1, , n (Phân phối nhị thức) Định nghĩa 3.6: Kí hiệu k0 là số sao cho: (nkp,0 ) = Max ( nkp , ,) ,0 k n Khi ấy k0 được gọi là số lần thành công có nhiều khả năng xuất hiện nhất(tức là ứng với xác suất lớn nhất) Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 28 @Copyright 2010
  29. k= n +11 p − Định lý 3.6: k 0 =+ ( n 1 ) p hoặc 0 ( ) k n • Chú ý: =(n, k ,1/ 2) Cn .( 0,5) • Ví dụ 3.6: Tung cùng lúc 20 con xúc xắc. 1. Tính xác suất để có đúng 4 mặt lục xuất hiện. 2. Tính số mặt lục có nhiều khả năng xuất hiện nhất. Giải: 4 4 16 aC)=( 20,4,1/6) 20 ( 1/6) .5/6( ) b) k00= ( 20 + 1) / 6 = 3  k = 2 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 29 @Copyright 2010
  30. Ví dụ 3.7:Trong 1 hộp có N bi trong đó có M bi trắng còn lại là đen. Lấy ngẫu nhiên lần lượt từng bi có hoàn lại ra n bi. Khi ấy xác suất để lấy được đúng k bi trắng được tính bằng CT Bernoulli với p = M/N. • Chú ý: Lấy bi : + Không hoàn lại là siêu bội + Hoàn lại là nhị thức. Ví dụ 3.8: Có 1 tin tức điện báo tạo thành từ các tín hiệu(.)và (-). Qua thống kê cho biết là do tạp âm, bình quân2 /5 tín hiệu(.) và 1/3 tín hiệu(-) bị méo. Biết rằng tỉ số các tín hiệu chấm và vạch trong tin truyền đi là5 :3. Tính xác suất sao cho nhận đúng tín hiệu truyền đi nếu đã nhận được chấm. Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 30 @Copyright 2010
  31. • Gọi A là biến cố nhận được chấm. • H1 là biến cố truyền đi chấm. • H2 là biến cố truyền đi vạch ( ) = (HHHH1).// (  1) + ( 2) (  2 ) 5 3 3 1 1 = + = 3 5 8 3 2 53 . (HH) (  / ) 3 (H / ) =11 =85 = 11 ( ) 1 4 2 Khoa Khoa Học và Máy Tính Xác Suất Thống Kê. Chương 1 31 @Copyright 2010