Lớp 11Tài Nguyên

Biến ngẫu nhiên rời rạc

Biến ngẫu nhiên rời rạc


Related Articles

1. Bảng phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên

Biến ngẫu nhiên \(X\) nhận các giá trị \({x_1},{x_2},…,{x_n}\) với các xác suất tương ứng \({p_1},{p_2},…,{p_n}\) thỏa mãn \({p_1} + {p_2} + … + {p_n} = 1\) trình bày dưới dạng bảng sau đây:

Bảng trên được gọi là bảng phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên rời rạc \(X\).

Bạn đang xem: Biến ngẫu nhiên rời rạc

2. Kỳ vọng, phương sai, độ lệch chuẩn

Cho \(X\) là một biến ngẫu nhiên có bảng phân bố xác suất dưới đây:

– Kì vọng:

\(E\left( X \right) = {p_1}{x_1} + {p_2}{x_2} + … + {p_n}{x_n} = \sum\limits_{i = 1}^n {{p_i}{x_i}} \)

– Phương sai:

Đặt \(\mu  = E\left( X \right)\) thì phương sai \(V\left( X \right)\) là một số được tính theo công thức:

\(V\left( X \right) = {\left( {{x_1} – \mu } \right)^2}{p_1} + {\left( {{x_2} – \mu } \right)^2}{p_2} + … + {\left( {{x_n} – \mu } \right)^2}{p_n}\)

Trong thực hành, ta thường dùng công thức sau để tính phương sai:

\(V\left( X \right) = x_1^2{p_1} + x_2^2{p_2} + … + x_n^2{p_n} – {\mu ^2}\)

– Độ lệch chuẩn:

\(\sigma \left( X \right) = \sqrt {V\left( X \right)} \)

– Kỳ vọng \(E\left( X \right)\) cho ta ý niệm về độ lớn trung bình của \(X\).

– Phương sai \(V\left( X \right)\)  cho ta ý niệm về mức độ phân tán các giá trị của \(X\) xung quanh giá trị trung bình.

Đăng bởi: Phòng GDDT Thoại Sơn

Chuyên mục: Tài Nguyên Học Tập

Xem thêm Biến ngẫu nhiên rời rạc

Biến ngẫu nhiên rời rạc


1. Bảng phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên

Biến ngẫu nhiên \(X\) nhận các giá trị \({x_1},{x_2},…,{x_n}\) với các xác suất tương ứng \({p_1},{p_2},…,{p_n}\) thỏa mãn \({p_1} + {p_2} + … + {p_n} = 1\) trình bày dưới dạng bảng sau đây:

Bảng trên được gọi là bảng phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên rời rạc \(X\).

2. Kỳ vọng, phương sai, độ lệch chuẩn

Cho \(X\) là một biến ngẫu nhiên có bảng phân bố xác suất dưới đây:

– Kì vọng:

\(E\left( X \right) = {p_1}{x_1} + {p_2}{x_2} + … + {p_n}{x_n} = \sum\limits_{i = 1}^n {{p_i}{x_i}} \)

– Phương sai:

Đặt \(\mu  = E\left( X \right)\) thì phương sai \(V\left( X \right)\) là một số được tính theo công thức:

\(V\left( X \right) = {\left( {{x_1} – \mu } \right)^2}{p_1} + {\left( {{x_2} – \mu } \right)^2}{p_2} + … + {\left( {{x_n} – \mu } \right)^2}{p_n}\)

Trong thực hành, ta thường dùng công thức sau để tính phương sai:

\(V\left( X \right) = x_1^2{p_1} + x_2^2{p_2} + … + x_n^2{p_n} – {\mu ^2}\)

– Độ lệch chuẩn:

\(\sigma \left( X \right) = \sqrt {V\left( X \right)} \)

– Kỳ vọng \(E\left( X \right)\) cho ta ý niệm về độ lớn trung bình của \(X\).

– Phương sai \(V\left( X \right)\)  cho ta ý niệm về mức độ phân tán các giá trị của \(X\) xung quanh giá trị trung bình.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.

Check Also
Close