Nội dung chính trong chương 5 Một số phân phối tổng thể nằm trong bài giảng nguyên lý thống kế nhằm trình bày về phân phối chuẩn, một số công thức hàm xác suất, hàm tích phân Laplace, một số công thức xác suất và một số hàm phân phối khác.
AMBIENT/
Chủ đề:
Nội dung Text: Bài giảng Nguyên lý thống kê: Chương 5 - Nguyễn Ngọc Lam
- Chương 5:
MỘT SỐ PHÂN PHỐI TỔNG THỂ
www.nguyenngoclam.com
- I.PHÂN PHỐI CHUẨN
1.1. Khái niệm: là phân phối của đại lượng ngẫu nhiên liên
tục X có miền xác định R có hàm mật độ xác suất như sau:
( x )2
1 2 2
fx e
2
f ( x ).dx 1
e = 2,71828, = 3,14159
: Trung bình tổng thể
: Độ lệch chuẩn
Ký hiệu: X~N(,2)
102
- I.PHÂN PHỐI CHUẨN
1.3. Phân phối chuẩn tắc:
Là phân phối chuẩn có = 0, = 1
t2
1
ft e 2
2
Chuyển phân phối chuẩn thành
phân phối chuẩn tắc:
x ~ N(,2) t = (x-)/N(0,12)
103
- I.PHÂN PHỐI CHUẨN
1.4. Hàm tích phân Laplace: Giả sử t~N(0,1)
z t 2
1
( z) e 2 .dt
0 2
Tính chất:
(Z)= p(0 t z)
(z) Hàm số lẻ
t2
1
e 2 dt 0,5
0 2
104
- I.PHÂN PHỐI CHUẨN
Bảng (z):
Z 0,00 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09
0,0 0,0000 0,0040 0,0080 0,0120 0,0160 0,0199 0,0239 0,0279 0,0319 0,0359
0,1 0,0398 0,0438 0,0478 0,0517 0,0557 0,0596 0,0636 0,0675 0,0714 0,0753
0,2 0,0793 0,0832 0,0871 0,0910 0,0948 0,0987 0,1026 0,1064 0,1103 0,1141
0,3 0,1179 0,1217 0,1255 0,1293 0,1331 0,1368 0,1406 0,1443 0,1480 0,1517
0,4 0,1554 0,1591 0,1628 0,1664 0,1700 0,1736 0,1772 0,1808 0,1844 0,1879
0,5 0,1915 0,1950 0,1985 0,2019 0,2054 0,2088 0,2123 0,2157 0,2190 0,2224
0,6 0,2257 0,2291 0,2324 0,2357 0,2389 0,2422 0,2454 0,2486 0,2517 0,2549
0,7 0,2580 0,2611 0,2642 0,2673 0,2704 0,2734 0,2764 0,2794 0,2823 0,2852
0,8 0,2881 0,2910 0,2939 0,2967 0,2995 0,3023 0,3051 0,3078 0,3106 0,3133
0,9 0,3159 0,3186 0,3212 0,3238 0,3264 0,3289 0,3315 0,3340 0,3365 0,3389
1,0 0,3413 0,3438 0,3461 0,3485 0,3508 0,3531 0,3554 0,3577 0,3599 0,3621
=NORMSDIST(z)-0,5
105
- I.PHÂN PHỐI CHUẨN
Một số công thức xác suất: Giả sử t có phân phối chuẩn
tắc:
a) p(t>a) =0,5 - (a)
b) p(t
- I.PHÂN PHỐI CHUẨN
1.5. Khái niệm z : z là một số sao cho
p(z>z ) = , z ~ N(0,1)
(z ) = 0,5 -
0,005 0,01 0,025 0,05 0,1
Z 2,575 2,330 1,960 1,645 1,280
Z = NORMSINV(1-)
107
- II.PHÂN PHỐI MẪU
2.1. Khái niệm: là phân phối của các tham số mẫu.
• Phân phối trung bình mẫu
• Phân phối tỷ lệ mẫu
• Phân phối phương sai mẫu
2.2. Định lý giới hạn trung tâm: Khi cỡ mẫu n đủ lớn thì
phân phối mẫu sẽ xấp xỉ phân phối chuẩn.
2.3. Hệ quả:
- Nếu X có phân phối chuẩn thì phân phối của trung bình
mẫu có phân phối chuẩn.
- Với kích thước mẫu khá lớn, thì phân phối mẫu sẽ xấp xỉ
phân phối chuẩn.
108
- III.MỘT SỐ PHÂN PHỐI KHÁC
3.1. Phân phối Chi bình phương: Gọi x1, ... xn là một mẫu
ngẫu nhiên, khi đó đại lượng :
2 s2
x có phân phối 2 với bậc tự do n-1.
(n 1). 2
Ký hiệu: 2n-1
df 0,995 0,99 0,975 0,1 0,05 0,025 0,01 0,005
1 0,000 0,000 0,001 2,706 3,841 5,024 6,635 7,879
2 0,010 0,020 0,051 4,605 5,991 7,378 9,210 10,597
3 0,072 0,115 0,216 6,251 7,815 9,348 11,345 12,838
4 0,207 0,297 0,484 7,779 9,488 11,143 13,277 14,860
5 0,412 0,554 0,831 9,236 11,070 12,832 15,086 16,750
6 0,676 0,872 1,237 10,645 12,592 14,449 16,812 18,548
= CHIINV(df,)
109
- III.MỘT SỐ PHÂN PHỐI KHÁC
3.2. Phân phối Student: Gọi x1, ... xn là một mẫu ngẫu
nhiên, khi đó đại lượng :
x có phân phối t với bậc tự do n-1.
t
sx Ký hiệu: tn-1
n
df 0,1 0,05 0,025 0,01 0,005
1 3,078 6,314 12,706 31,821 63,656
2 1,886 2,920 4,303 6,965 9,925
3 1,638 2,353 3,182 4,541 5,841
4 1,533 2,132 2,776 3,747 4,604
5 1,476 2,015 2,571 3,365 4,032
= TINV(2,df)
110
- III.MỘT SỐ PHÂN PHỐI KHÁC
3.2. Phân phối Fisher:
Giả sử có 2 mẫu ngẫu nhiên độc lập có nx và ny quan sát
được lấy từ 2 tổng thể X và Y có phân phối chuẩn với
phương sai lần lượt là x2 và Y2, khi đó đại lượng:
s 2 / 2 có phân phối F với bậc tự do của tử (nx-
F x x
1) và bậc tự do của mẫu là (ny-1),
s 2 / 2
y y Ký hiệu: F(nx-1),(ny-1)
111
- III.MỘT SỐ PHÂN PHỐI KHÁC
Phân phối Fisher:
v1
v2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
… … … … … … … … … … …
0,100 4,06 3,78 3,62 3,52 3,45 3,40 3,37 3,34 3,32 3,30
0,050 6,61 5,79 5,41 5,19 5,05 4,95 4,88 4,82 4,77 4,74
5 0,025 10,01 8,43 7,76 7,39 7,15 6,98 6,85 6,76 6,68 6,62
0,010 16,26 13,27 12,06 11,39 10,97 10,67 10,46 10,29 10,16 10,05
0,005 22,78 18,31 16,53 15,56 14,94 14,51 14,20 13,96 13,77 13,62
6 … … … … … … … … … … …
= FINV(;df1;df2)
112
- www.nguyenngoclam.com
Thêm vào BST
Báo xấu
Download
Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
