0

câu 8 cơ quan sinh dục nam có khả năng gì

xác xuất thông kê

xác xuất thông kê

Tư liệu khác

... xng nh sau: 80 0 82 0 81 0 81 5 80 0 82 0 83 0 83 0 82 5 82 0 83 0 83 5 82 0 81 5 83 0 82 5 83 5 82 0 81 5 82 0 84 0 84 0 81 0 81 5 84 0 81 0 81 0 83 0 80 0 80 0 Tớnh trung bỡnh mu , phng sai mu v lch chun mu Bi 4 .8 Ban biờn ... 7.43 38 8.2604 9.59 08 21 8. 0337 8. 8972 10. 282 9 22 8. 6427 9.5425 10. 982 3 23 9.2604 10.1957 11. 688 6 24 9 .88 62 10 .85 64 12.4012 25 10.5197 11.5240 13.1197 26 11.1602 12.1 981 13 .84 39 27 11 .80 76 12 .87 85 ... 3.10 58 3.0545 3.0123 2.97 68 2.9467 2.92 08 2 .89 82 2 .87 84 2 .86 09 2 .84 53 2 .83 14 2 .81 88 2 .80 73 2.7969 2. 787 4 2.7 787 2.7707 2.7633 2.7564 2.7500 2.7440 2.7 385 2.7333 2.7 284 2.72 38 2.7195 2.7154 2.7116...
  • 15
  • 2,310
  • 20
Quy luật phân phối đại lượng ngẫu nhiên liên tục pps

Quy luật phân phối đại lượng ngẫu nhiên liên tục pps

Cao đẳng - Đại học

... 0,999 98 npq npq VD: Trường Đại học KTTC 300 sinh viên ,căng tin trường phục vụ cơm trưa cho sinh viên theo hai ca: ca : từ 11.00 – 11.30 ca : từ 11.40 - 12.10 Sinh viên chọn ca để dùng cơm Theo ... chuẩn.Kiểm tra 1000 trái thấy có: 106 trái trọng lượng 300g 40 trái trọng lượng 180 g 1) Tính trọng lượng trung bình độ lệch chuẩn loại trái 2) Trong 1000 trái trái trọng lượng khoảng từ ... NORMSDIST ( −1) = 0 ,81 8595 * P(1,96 < X ) = − P( X ≤ 1,96) = − NORMSDIST (1.96) = 0,0249 98 * P(| X |< 2, 58) = * NORMSDIST (2. 58) − = 0,99012 VD: X(năm) tuổi thọ sản phẩm điện tử phân phối chuẩn...
  • 31
  • 2,193
  • 5
Bien so ngau nhien lien tuc.ppt

Bien so ngau nhien lien tuc.ppt

Cao đẳng - Đại học

... dxdy +∞ −) (y −∞ 2 Y µf , x )y dxdy ( ch o trườn g h ợp biến số n gẫu n h iên liên N goài ra, ta đ ại lượn g h iệp p hươn g cov(X Y = E( , ) ( X µ X−) ( Y ) Y)µ, − v ùi co v ( Y = )∑ ( X , µ...
  • 12
  • 1,737
  • 11
Lý thuyết xác suất thống kê - CHƯƠNG 4: PHÂN PHỐI XÁC SUẤT ĐỐI VỚI BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN TỤC doc

Lý thuyết xác suất thống kê - CHƯƠNG 4: PHÂN PHỐI XÁC SUẤT ĐỐI VỚI BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN TỤC doc

Toán học

... vọng Phương sai Phân phối chuẩn (Normal) • Hàm mật độ xác suất • Tính chất • Mô tả Đồ thị - Mối quan hệ Histogram – Diagram hình dáng phân phối xác suất • Hàm phân phối tích lũy Phân phối chuẩn...
  • 7
  • 3,163
  • 42
PHÂN PHỐI xác SUẤT đối với BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN tục

PHÂN PHỐI xác SUẤT đối với BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN tục

Cao đẳng - Đại học

... vọng Phương sai Phân phối chuẩn (Normal) • Hàm mật độ xác suất • Tính chất • Mô tả Đồ thị - Mối quan hệ Histogram – Diagram hình dáng phân phối xác suất • Hàm phân phối tích lũy Phân phối chuẩn...
  • 7
  • 869
  • 6
PHÂN PHỐI xác SUẤT đối với BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN tục

PHÂN PHỐI xác SUẤT đối với BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN tục

Cao đẳng - Đại học

... vọng Phương sai Phân phối chuẩn (Normal) • Hàm mật độ xác suất • Tính chất • Mô tả Đồ thị - Mối quan hệ Histogram – Diagram hình dáng phân phối xác suất • Hàm phân phối tích lũy Phân phối chuẩn...
  • 7
  • 912
  • 4
Đại lượng ngẫu nhiên và phân phối xác suất

Đại lượng ngẫu nhiên và phân phối xác suất

Cao đẳng - Đại học

... ta xem X phân phối chuẩn sau: X ∼ N(μ, σ2) với μ = np = 100.0,6 687 = 66 ,87 ; σ = npq = 100.0, 6 687 .(1 − 0, 6 687 ) = 4, 70 68 a) Xác suất để 70 sản phẩm loại A làø: 70 − μ 70 − 66, 87 f( )= ... (σ0 = 10) 45kg đến 70) c) Xác suất để 65 sản phẩm loại A là: 100 − μ 65 − μ 100 − 66, 87 65 − 66, 87 ) − ϕ( ) = ϕ( ) − ϕ( ) σ σ 4,70 68 4,70 68 = ϕ(7, 0 388 ) − ϕ(−0, 40) = ϕ(5) + ϕ(0, 4) = 0, ... 66, 87 f( )= f( ) 4, 70 68 4, 70 68 σ σ 0, 3209 = f (0, 66) = = 0, 0 681 = 6, 81 % 4, 70 68 4, 70 68 P (X = 70) = (Tra bảng giá trò hàm Gauss ta f(0,66) = 0,3209) b) Xác suất để không 60 sản phẩm loại...
  • 13
  • 14,053
  • 85
Đại lượng ngẫu nhiên và phân phối xác suất

Đại lượng ngẫu nhiên và phân phối xác suất

Cao đẳng - Đại học

... ’ Giai cx3 dx = c i) Ta c´ = o x4 = Suy c = 81 4 x5 ii) E(X) = x x dx = 81 81 iii) Ta c´ o ∞ E(X ) = 81 c = 2, x2 x f (x)dx = −∞ 4 x6 x dx = 81 81 =6 Vˆy V ar(X) = E(X ) − [E(X)] = − (2, 4)2 ... 87 5) = 0, 0303, c) P (260 < X < 270) = φ(0, 5) − φ(0, 25) = 0, 09 28 13 a) 18, b) 22, c) 213, d) 14 14 Z P 0, 08 0,12 0,32 0, 18 0,3 15 E(Y ) = 13, 2, V ar(Y ) = 79, 36 ´ ´ ´ ’ ´ 16 X c´ phˆn phˆi ... 0, 81 85 f ) Qui t˘c ”k−σ” a ε ´ ´ ´ Trong cˆng thuc P (|X − µ| < ε) = 2ϕ( σ ) nˆu lˆy ε = kσ th` P (|X − µ| < ε) = o e a ı ’ 2ϕ(k) ´ ´ ´ o ˘ Trong thuc tˆ ta thuong d`ng qui tac 1, 96σ, 2, 58 ...
  • 32
  • 4,478
  • 23
Đại lượng ngẫu nhiên và quy luật phân phối sản xuất

Đại lượng ngẫu nhiên và quy luật phân phối sản xuất

Cao đẳng - Đại học

... = 0,2 Áp dụng cơng thức Bernoulli, ta P(X = 0) = P3(0 ; 0 ,8) = C30 0 ,80 .0,23 = 0,0 08 ; P(X = 1) = P3(1 ; 0 ,8) = C 0 ,81 .0,22 = 0,96 ; P(X = 2) = P3(2 ; 0 ,8) = C32 0 ,82 .0,21 = 0, 384 ; Tài Liệu ... bảng phân phối xác suất X X P 0,024 0, 188 0,452 0,336 Từ đó, ta hàm phân phối xác suất X ⎧0 ⎪0, 024 ⎪ ⎪ F(x) = ⎨0, 024 + 0, 188 = 0, 212 ⎪0, 024 + 0, 188 + 0, 452 = 0, 664 ⎪ ⎪1 ⎩ nếu nếu Tài ... n phần tử từ tập hợp N phần tử (trong M phần tử tính chất A) Gọi X số phần tử tính chất A n phần tử lấy Nếu lấy theo ngun tắc hồn lại (phép chọn lặp) ta n phép thử độc lập...
  • 18
  • 8,301
  • 29
Chương 3: Các đặc trưng của  đại lượng ngẫu nhiên và vec tơ ngẫu nhiên

Chương 3: Các đặc trưng của đại lượng ngẫu nhiên và vec tơ ngẫu nhiên

Cao đẳng - Đại học

... rời rạc Ρ ( Χ =xi ) =pi ⇒ Mod Χ =x , p = i Maxp i2 i2 Định nghĩa 3.2: Giả sử X liên tục hàm f X x ) ta ( , ⇒ Mod Χ = x2; f X ( x2) = Maxf X ( x ) Med X(medium – trung vị X) > ≤ Định nghĩa ... tính giữa X và Y: RXY càng gần1, thì X,Y càng gần có quan hệ tuyến tính ,  cos( Χ , Χ , cos Y )Χ ) ( Ma trận tương quan: D ( Χ , Y = )  cov( Y Χ ) , cov Y ) , , ( Y  Khoa Khoa ... m ln q ln q Khoa Khoa Học Máy Tính Xác Suất Thống Kê Chương @Copyright 2010 .Ví dụ 3.3 : Cho X bảng phân phối xác suất sau: X P 0,4 0,3 0,3 Ε ( Χ) =2 , 2 , 2 , 2= +.2 + ,2 D ( Χ ) = 2 11 ,12...
  • 20
  • 1,942
  • 4
Giáo án:Đại lượng ngẫu nhiên

Giáo án:Đại lượng ngẫu nhiên

Cao đẳng - Đại học

... siêu X i H N A , n ( , N ) Xét tập N phần tử, A phần tử co N tính chất A Từ tập lấy n phần tử G ọi X phần tử tính chất A X phân phốbội u i siê Đònh nghóa Phân phối siêu bội phân phối ... N N A tương ứn g k  P X  k  p [ ] Cn N V D : Từ 52 A t, lấy Tính xác suất để A t Giải Gọi X số At lấy ra, X  H( 52, 4, 3) C C 48  P [ X  2]   0, 01 C 52 2.1.2.Phân phối nhò thứX ... [ X  1]   P [ X  1]   P [ X  0] 10   C10  83 85 , % 6      VD X ác suất để gà đẻ 0,6 T rong chuồn T ính xác suất để ngày a/ 10 gà đẻ; b/ đẻ; c/ tất khôn g đ Giải X = { 0;...
  • 22
  • 1,096
  • 0
Giáo án- Chương 5: Các đặc trưng số của đại lượng ngẫu nhiên

Giáo án- Chương 5: Các đặc trưng số của đại lượng ngẫu nhiên

Cao đẳng - Đại học

... dùng để đo mức độ phân tán X quanh kỳ vọng 1.5 Độ lệch tiêu chuẩn ( (X) X D(X) Bài tập Bài Một bà mẹ sinh (mỗi lần sinh con) Xác suất sinh trai 0,51 Gọi X số trai lần sinh Tính kỳ vọng phương sai ... thêm năm xác suất 0,992 người chết vòng năm tới 0,0 08 Một chương trình bảo hiểm đề nghò người bảo hiểm sinh mạng cho năm với số tiền chi trả 1000 USD, phí bảo hiểm 10 USD Hỏi công ty lãi ... 0,1 0,3 0,4 0,2 Ta Þ M[j (X)] = 1.0,1+ 0.0, 3+ 1.0, 4+ 4.0,2 = , b/ Trường hợp X liên tục hàm mật độ f(x) M[M (X)] [ M[ M( (x)f(x)dx M[ Chú ý Trong bảng phân phối X Mod[X] đối M xứng...
  • 21
  • 1,503
  • 3
Chương 2: Đại lượng ngẫu nhiên và phân phối xác suất

Chương 2: Đại lượng ngẫu nhiên và phân phối xác suất

Cao đẳng - Đại học

... ’ Giai cx3 dx = c i) Ta c´ = o x4 = Suy c = 81 4 x5 ii) E(X) = x x dx = 81 81 iii) Ta c´ o ∞ E(X ) = 81 c = 2, x2 x f (x)dx = −∞ 4 x6 x dx = 81 81 =6 Vˆy V ar(X) = E(X ) − [E(X)] = − (2, 4)2 ... 87 5) = 0, 0303, c) P (260 < X < 270) = φ(0, 5) − φ(0, 25) = 0, 09 28 13 a) 18, b) 22, c) 213, d) 14 14 Z P 0, 08 0,12 0,32 0, 18 0,3 15 E(Y ) = 13, 2, V ar(Y ) = 79, 36 ´ ´ ´ ’ ´ 16 X c´ phˆn phˆi ... 0, 81 85 f ) Qui t˘c ”k−σ” a ε ´ ´ ´ Trong cˆng thuc P (|X − µ| < ε) = 2ϕ( σ ) nˆu lˆy ε = kσ th` P (|X − µ| < ε) = o e a ı ’ 2ϕ(k) ´ ´ ´ o ˘ Trong thuc tˆ ta thuong d`ng qui tac 1, 96σ, 2, 58 ...
  • 32
  • 4,193
  • 14
Chương 4: Ước lượng tham số của đại lượng ngẫu nhiên

Chương 4: Ước lượng tham số của đại lượng ngẫu nhiên

Cao đẳng - Đại học

... 7, 75) [7, 75 − 8, 25) 11 [8, 25 − 8, 75) 18 [8, 75 − 9, 25) [9, 25 − 9, 75) [9, 75 − 10, 2) 50 x0 i 6,5 7,0 7,5 8, 5 9,5 10 ui -4 -3 -2 -1 ni ui -4 -6 -10 -11 -13 ni u2 i 16 18 20 11 12 95 ’ ... = 0, 68 m´t ho˘c s = Do ’ a ¯ ’ ’ ’ ´ ’ ’ a e a ˆ ’ 50 0, 4 581 50−1 ∼ 0, 684 ’ c) Trong 50 quan s´t da cho c´ 11+ 18 = 29 quan s´t cho chiˆu cao lim thuˆc khoang a ¯˜ o a e` o [7, − 8, 5) Vˆy ... 73 22 36 22 27 72 26 60 30 111 37 15 41 36 37 25 26 35 28 42 63 127 33 31 57 26 20 79 23 29 40 58 36 31 35 18 33 52 70 41 85 23 15 27 48 28 35 47 11 15 32 ´ ` ’ H˜y uoc luong khoang tin cˆy 95%...
  • 16
  • 2,105
  • 11
XÁC SUẤT THỐNG KÊ

XÁC SUẤT THỐNG KÊ " CHƯƠNG 2 ĐẠI LƯỢNG NGẪU NHIÊN VÀ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT"

Cao đẳng - Đại học

... ’ Giai cx3 dx = c i) Ta c´ = o x4 = Suy c = 81 4 x5 ii) E(X) = x x dx = 81 81 iii) Ta c´ o ∞ E(X ) = 81 c = 2, x2 x f (x)dx = −∞ 4 x6 x dx = 81 81 =6 Vˆy V ar(X) = E(X ) − [E(X)] = − (2, 4)2 ... 87 5) = 0, 0303, c) P (260 < X < 270) = φ(0, 5) − φ(0, 25) = 0, 09 28 13 a) 18, b) 22, c) 213, d) 14 14 Z P 0, 08 0,12 0,32 0, 18 0,3 15 E(Y ) = 13, 2, V ar(Y ) = 79, 36 ´ ´ ´ ’ ´ 16 X c´ phˆn phˆi ... 0, 81 85 f ) Qui t˘c ”k−σ” a ε ´ ´ ´ Trong cˆng thuc P (|X − µ| < ε) = 2ϕ( σ ) nˆu lˆy ε = kσ th` P (|X − µ| < ε) = o e a ı ’ 2ϕ(k) ´ ´ ´ o ˘ Trong thuc tˆ ta thuong d`ng qui tac 1, 96σ, 2, 58 ...
  • 32
  • 1,415
  • 8
Bao lồi đa thức và xấp xỉ đại số các hàm liên tục trên đĩa

Bao lồi đa thức và xấp xỉ đại số các hàm liên tục trên đĩa

Khoa học tự nhiên

... hàm nó, ta định lý sau 6 1 .8 Định lý(Stone-Weierstrass cho hàm thực) Nếu A tách điểm X, A trù mật X Chứng minh Cho K = {à (CR/ ( X ))* : A 1} Khi theo định lý Banach-Alaoglu ta K tập ... thức P ta P N ( x ) = P N ( x ).G ( x ) = Lấy bậc N ta P ( x) P Hoàn toàn tơng tự Nếu p( x) = , P X1 N Gdà P N X1 G dà , x X = X p( x) Y2 \ {0} xX2 = X2 theo định lý 2.5 tacó p (0) ... cos( p q ) = Ta xét trờng hợp sau Trờng hợp Nếu nghiệm, hay r ( M 1r M ) Vì K t Lt p q phơng trình cos( p q ) = hai hai điểm áp dụng nguyên lý môđun cực đại ta chứa tập mở Vt bị...
  • 37
  • 437
  • 0
Các dạng hội tụ của dãy suy rộng các đại lượng ngẫu nhiên và các tính chất của martingale nhiều chỉ số

Các dạng hội tụ của dãy suy rộng các đại lượng ngẫu nhiên và các tính chất của martingale nhiều chỉ số

Kỹ thuật

... biến ngẫu nhiên khả tích 2.19.Nhận xét: Giữa dạng hội tụ xét mối quan hệ sau: c X n h.c X X n P X P L X n X X n P X ( nhận xét 2.6) ( dùng bất đẳng thức Markov) khả chơng 2: dạng ... đại lợng ngẫu nhiên thực, khả tích X, > ta P{e lim sup E Ft [ X ] } t E[ X ] (1 .8) Ta cần chứng minh : P{e lim sup E Ft [ X ] } M ( , ) (1.9) t Thật vậy: Từ (1 .8) {eP limsupE X][ }= ... 1 989 [7] Nguyễn Văn Giang, Về tốc độ hội tụ luật mạnh số lớn biến ngấu nhiên nhiều số Journal of Marth, vol 17, no 3&4, 1 989 [8] Nguyễn Duy Tiến Vũ Việt Yên, Lý thuyết xác suất Nhà xuất giáo dục, ...
  • 40
  • 1,059
  • 0

Xem thêm