Xem mẫu
- TS. PHẠM QUANG KHOÁI (chủ biên)
ThS. VŨ NGỌC TRÌU, ThS. NGUYỄN THỊ VÂN HÒA
ThS. ĐẶNG THỊ NGỌC ÁNH
X¸C SUÊT THèNG K£
TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP - 2017
- TS. PHẠM QUANG KHOÁI (chủ biên)
THS.VŨ NGỌC TRÌU, THS.NGUYỄN THỊ VÂN HÒA
THS. ĐẶNG THỊ NGỌC ÁNH
BÀI GIẢNG
XÁC SUẤT THỐNG KÊ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP - 2017
- 2
- LỜI NÓI ĐẦU
Xác suất thống kê là môn học được giảng dạy cho các lớp hầu hết ngành
học ở Trường Đại học Lâm nghiệp. Đặc biệt là hệ đào tạo Tín chỉ với thời lượng
3 tín chỉ. Do vậy cần có tài liệu học tập phù hợp với chương trình của môn học
để cho sinh viên có thể tự học.
Chúng tôi biên soạn bài giảng này dựa trên chương trình môn học nhằm
đáp ứng nhu cầu học tập của sinh viên. Bài giảng do các giảng viên thuộc Bộ
môn Toán, Khoa Cơ điện và Công trình biên soạn theo trình tự khoa học, chặt
trẽ. Mỗi phần đều có ví dụ minh họa liên quan đến thực tế để tạo hứng thú cho
người học. Cuối mỗi chương đều có bài tập để củng cố và nâng cao kiến thức
môn học.
Sau đây là nội dung chính của bài giảng:
Chương 1 Biến cố ngẫu nhiên và phép tính xác suất
Chương 2 Biến ngẫu nhiên
Chương 3 Mẫu thống kê và thống kê mô tả
Chương 4 Ước lượng tham số
Chương 5 Kiểm định giả thuyết thống kê
Chương 6 Sơ lược về lý thuyết tương quan và hồi quy tuyến tính
Chương 7 Phân tích phương sai
Mặc dù đã cố gắng nhưng cuốn sách khó tránh khỏi những khiếm khuyết.
Chúng tôi mong nhận được những góp ý quý báu của độc giả.
Hà Nội, tháng 11 năm 2017
Các tác giả
3
- 4
- Chương 1
BIẾN CỐ NGẪU NHIÊN VÀ PHÉP TÍNH XÁC SUẤT
1.1.Các khái niệm mở đầu
1.1.1. Phép thử ngẫu nhiên
Phép thử ngẫu nhiên (hay gọi tắt là phép thử) là một hành động hay một thí
nghiệm hoặc một quan sát mà kết quả của nó không thể dự báo trước được.
Ví dụ 1:
Một vật được thả từ trên cao chắc chắn sẽ rơi xuống đất;
Mặt trời mọc ở hướng Đông và lặn ở hướng Tây;
Nước đóng băng ở điều kiện nhiệt độ dưới 00C và áp suất 1atm…
Đó là hiện tượng diễn ra có tính quy luật, tất định.
=> Những hành động này không phải là phép thử ngẫu nhiên.
Ví dụ 2:
Gieo 1 đồng xu cân đối và đồng chất;
Gieo 1 con xúc xắc cân đối và đồng chất;
Rút 1 quân bài từ bộ bài tú lơ khơ.
=>Những hành động này là các phép thử ngẫu nhiên.
1.1.2. Không gian mẫu
Khi thực hiện một phép thử ngẫu nhiên, ta không thể dự báo trước được kết
quả tuy vậy ta có thể liệt kê được cụ thể hoặc biểu diễn được tất cả các kết quả
có thể xảy ra của phép thử ngẫu nhiên.
Tập hợp tất cả các kết quả của một phép thử ngẫu nhiên được gọi là không
gian mẫu của phép thử đó. Kí hiệu là .
Mỗi phần tử của không gian mẫu cũng tức là mỗi kết quả của phép thử
ngẫu nhiên được gọi là một phần tử mẫu.
Ta có dạng bài tập tìm không gian mẫu của một phép thử.
Ví dụ 3:
Tìm không gian mẫu cho phép thử gieo 1 lần một con xúc xắc cân đối và
đồng chất.
Các trường hợp có thể xảy ra: Xúc xắc xuất hiện mặt 1 chấm, 2 chấm, 3
chấm,4 chấm, 5 chấm, 6 chấm.Hay ta viết dưới dạng tập hợp:
5
- 1, 2 , 3 , 4 , 5 , 6 .
Ví dụ 4:Tìm không gian mẫu cho phép thử gieo liên tiếp 1 con xúc xắc cân
đối và đồng chất cho tới khi xuất hiện mặt 6 chấm thì dừng lại.
Các kết quả có thể có của phép thử này là 1 lần, 2 lần, 3 lần…
Hay ta viết dưới dạng tập hợp số lần gieo là các số nguyên dương {1,2,3…}.
Ví dụ 5: Tìm không gian mẫu cho phép thử đo thời gian sống của một con
chip điện tử.
Các kết quả có thể của phép thử là số thực không âm.
Có 2 loại không gian mẫu:
- Không gian mẫu rời rạc: Gồm một số hữu hạn (ví dụ 1) hay vô hạn đếm
được (ví dụ 2) các phần tử mẫu;
- Không gian mẫu liên tục: Gồm một số vô hạn không đếm được các phần
tử mẫu(ví dụ 3).
Tương ứng với các loại không gian mẫu này ta sẽ có các khái niệm biến
ngẫu nhiên rời rạc và biến ngẫu nhiên liên tục sẽ học ở chương sau.
Chú ý rằng một phép thử có thể có nhiều không gian mẫu khác nhau tùy
thuộc vào việc quan sát của chúng ta.
1.1.3. Biến cố
Xét một phép thử. Chẳng hạn gieo một đồng xu trên một mặt phẳng. Các
kết quả có thể xảy ra là: “Xuất hiện mặt sấp” hoặc “xuất hiện mặt ngửa”. Việc
“xuất hiện mặt sấp” hay “xuất hiện mặt ngửa”là một sự kiệngắn với phép thử
phép thử. Ta có khái niệm biến cố:
Một sự kiện có thể xảy ra hay không tùy thuộc vào kết quả của phép thử
được gọi là một biến cố của phép thử đó.
Kí hiệu biến cố bằng các chữ cái in hoa A, B, C…
Những kết quả làm cho biến cố xảy ra được gọi là kết quả thuận lợi của
6
- biến cố đó.
Như vậy, ta cũng có thể nói biến cố A là một tập con của không gian mẫu
bao gồm các kết quả thuận lợi cho A.
Ví dụ 6: Xét phép thử tung một con xúc xắc cân đối và đồng chất. Gọi A là
biến cố “Mặt trên của con xúc xắc xuất hiện số chấm lẻ”.
=> Các kết quả thuận lợi của biến cố A là 1 chấm, 3 chấm, 5 chấm và các
kết quả này nằm trong không gian mẫu của phép thử.
* Cách cho biến cố:
Người ta có thể cho biến cố dưới dạng 1 mệnh đề hoặc 1 tập hợp.
Lưu ý:Một mệnh đề phải có đầy đủ chủ ngữ và vị ngữ.
Mọi biến cố đều có thể biểu diễn dưới dạng các tập hợp, thường ở dưới
dạng liệt kê và có thể dùng sơ đồ Venn để minh họa.
Hình1: Sơ đồ Venn của một biến cố A trong không gian mẫu Ω
(Tính theo tỉ lệ diện tích, xác suất của A xấp xỉ bằng 0,2)
* Phân loại biến cố:
- Biến cố sơ cấp: Là biến cố không thể phân tích được nữa.
Ví dụ 7: Tung một đồng tiền, biến cố đồng tiền xuất hiện mặt sấp hoặc mặt
ngửa là các biến cố sơ cấp.
Vì vậy không gian mẫu còn được gọi là không gian các biến cố sơ cấp.
- Biến cố không thể:Là biến cố không bao giờ xảy ra khi thực hiệp phép
thử. Biến cố không thểđồng nhất với tập rỗng của không gian mẫu.
Ví dụ 8: Tung 1 con xúc xắc, gọi U là biến cố “Xúc xắc xuất hiện mặt có
7 chấm”.
Khi đó U là biến cố không thể.
- Biến cố chắc chắn: Là biến cố luôn xảy ra khi thực hiện phép thử. Biến cố
7
- chắc chắnđồng nhất với tập không gian mẫuΩ.
Ví dụ 9: Tung 1 con xúc xắc, gọi S là biến cố “Xúc xắc xuất hiện số chấm
nhỏ hơn hoặc bằng 6” => S là biến cố chắc chắn.
- Biến cố ngẫu nhiên: Là biến cố có thể xảy ra hoặc không xảy ra khi thực
hiện phép thử.
Ví dụ 10: Gieo 1 con xúc xắc cân đối và đồng chất. Gọi A là biến cố con
xúc xắc xuất hiện chấm chẵn.
=> Các kết quả thuận lợi có thể xảy ra là A = {2,4,6}.
1.1.4. Quan hệ giữa các biến cố
Trong lý thuyết xác suất, người ta xét các quan hệ sau đây của các biến cố:
Quan hệ kéo theo: Biến cố A gọi là kéo theo biến cố B nếu khi A xảy ra
thì B cũng xảy ra. Kí hiệu A B .
Quan hệ tương đương: Hai biến cố A và B được gọi là tương đương nếu
A B và B A . Kí hiệu A = B.
Phép hợp: Hợp của 2 biến cố A và B là một biến cố xảy ra nếu ít nhất
một trong hai biến cố trên xảy ra. Kí hiệu là A B .
n
Hợp của một dãy hữu hạn biến cố A1 , A2 ,..., An là biến cố Ai . Biến cố
i 1
này xảy ra khi có ít nhất một trong các biến cố Ai xảy ra.
Phép giao: Giao của hai biến cố A và B là một biến cố xảy ra khi cả hai
biến cố trên xảy ra. Kí hiệu: A B hay AB.
n
Giao của một dãy hữu hạn n biến cố A1 , A2 ,..., An là biến cố Ai . Biến cố
i 1
này xảy ra khi tất cả các biến cố Aicùng xảy ra.
Quan hệ đối lập: Biến cố đối của biến cố A là biến cố xảy ra khi và chỉ
khi A không xảy ra. Kí hiệu là A .
Quan hệ xung khắc: Hai biến cố A và B được gọi là xung khắc với nhau
nếu chúng không đồng thời xảy ra trong một phép thử. Kí hiệu AB .
8
- Hiệu của hai biến cố: Hiệu của biến cố A và biến cố B là một biến cố
xảy ra khi A xảy ra nhưng B không xảy ra. Kí hiệu A\B.
Ta có bảng so sánh giữa lý thuyết tập hợp và lý thuyết xác suất như sau:
Lý thuyết tập hợp Lý thuyết xác suất Mô tả bằng hình vẽ
- là không gian các biến cố
Tập sơ cấp (không gian mẫu).
- là biến cố chắc chắn.
Tập rỗng là biến cố không thể.
A B
x A B nghĩa là: Biến cố A kéo theo biến cố B.
x A thì x B
A B là hợp của hai tập hợp. A B là biến cố ít nhất một
x A B nghĩa là: trong hai biến cố A hoặc B
x A hoặc x B xảy ra.
A B là giao của hai tập hợp A B (hoặc kí hiệu là AB) là
x A B nghĩa là: biến cố cả hai biến cố A và B
x A và x B cùng xảy ra.
A B thì A và B là hai
A B
biến cố xung khắc.
A \ B là hiệu của hai tập hợp A \ B là hiệu của hai biến cố,
x A \ B nghĩa là: tức là A xảy ra nhưng B
x A và x B không xảy ra.
A \ A là biến cố đối của
A \ A biến cố A, tức là A xảy ra nếu
A không xảy ra.
Nguyên lý xác suất lớn, xác suất nhỏ:
Qua thực nghiệm và quan sát thực tế, người ta thấy rằng các biến cố có xác
suất nhỏ sẽ không xảy ra khi ta chỉ thực hiện một phép thử hay một vài phép
thử. Từ đó ta thừa nhận nguyên lý sau đây, gọi là “Nguyên lý xác suất nhỏ”: Nếu
một biến cố có xác suất rất nhỏ thì thực tế có thể cho rằng biến cố đó sẽ không
xảy ra trong một lần thực hiện phép thử.
9
- Ví dụ: Mỗi chiếc máy bay đều có một xác suất rất nhỏ bị xảy ra tai nạn.
Nhưng trên thực tế ta vẫn không từ chối đi máy bay vì tin tưởng rằng trong
chuyến bay ta đi biến cố máy bay bị rơi không xảy ra.
Việc quy định một mức xác suất thế nào được gọi là nhỏ sẽ phụ thuộc vào
từng bài toán cụ thể. Chẳng hạn nếu xác suất để máy bay rơi là 0,01 thì xác suất
đó chưa thể được coi là nhỏ. Nhưng nếu xác suất một chuyến tàu khởi hành
chậm là 0,01 thì có thể chấp nhận là nhỏ. Mức xác suất nhỏ này được gọi là mức
ý nghĩa. Nếu là mức ý nghĩa thì số 1 được gọi là độ tin cậy.
Khi dựa trên nguyên lý xác suất nhỏ ta có thể phát biểu “Biến cố A có xác
suất nhỏ (tức là P(A) ) sẽ không xảy ra trên thực tế” thì độ tin cậy của phát
biểu trên là .
Tương tự như vậy, ta có thể đưa ra “Nguyên lý xác suất lớn”: Nếu biến cố
A có xác suất gần bằng 1 thì trên thực tế có thể cho rằng biến cố đó sẽ xảy ra
trong một phép thử.
BÀI TẬP
Bài 1: Cho 3 biến cố A, B, C. Hãy biểu diễn các biến cố sau theo A, B, C.
a) Cả 3 biến cố trên đều xảy ra.
b) Cả 3 biến cố trên đều không xảy ra.
c) Chỉ có A xảy ra.
d) A, B xảy ra nhưng C không xảy ra.
e) Có ít nhất 2 biến cố xảy ra.
f) Có đúng 2 biến cố xảy ra.
g) Có ít nhất một biến cố xảy ra.
Bài 2: Gieo hai con xúc xắc cân đối và đồng chất.
a) Xây dựng không gian mẫu.
b) Xác định các biến cố sau:
A: “Tổng số chấm xuất hiện trên hai con xúc sắc là một số chẵn”.
B: “Ít nhất một con xúc xắc xuất hiện mặt một chấm”.
C: “Tổng số chấm xuất hiện trên hai con xúc xắc bằng 5”.
c) Miêu tả các biến cố A B , B C , AB và ABC.
Bài 3: Gieo một đồng xu hai lần. Hãy mô tả không gian mẫu(Không gian
10
- các biến cố sơ cấp). Mô tả biến cố:
A: Mặt sấp xuất hiện ít nhất một lần.
B: Lần gieo thứ hai xuất hiện mặt sấp.
Bài 4: Gieo một lần một con xúc xắc cân đối và đồng chất. Mô tả không
gian các biến cố sơ cấp. Mô tả biến cố A: Mặt trên con xúc xắc xuất hiện số
chấm chia hết cho 3.
Bài 5: Gieo một đồng xu sau đó gieo một con xúc xắc. Mô tả không gian
các biến cố sơ cấp.
Bài 6: Gieo liên tiếp 1 đồng xu đến khi xuất hiện mặt ngửa thì dừng. Mô tả
không gian các biến cố sơ cấp.
Bài 7: Một xạ thủ bắn ba lần, mỗi lần một viên đạn vào cùng một mục tiêu.
Gọi Ai là biến cố viên đạn thứ i trúng mục tiêu, i=1,2,3. Hãy biểu diễn các biến
cố sau theo Ai.
a) Cả ba viên đạn đều trúng mục tiêu.
b) Không có viên đạn nào trúng mục tiêu.
c) Có đúng 1 viên đạn trúng mục tiêu.
d) Có ít nhất hai viên đạn trúng mục tiêu.
Bài 8: Hãy mô tả biến cố đối của các biến cố sau đây:
A: Xuất hiện hai mặt ngửa khi gieo một đồng xu cân đối và đồng chất hai lần.
B: Cả ba viên đạn đều trúng đích khi bắn độc lập ba lần, mỗi lần một viên
đạn vào một mục tiêu.
C: Có ít nhất một viên đạn trúng đích khi bắn độc lập ba lần, mỗi lần một
viên đạn vào một mục tiêu.
Bài 9: Bắn độc lập bốn viên đạn vào mục tiêu. Gọi Ai là biến cố viên đạn
thứ i trúng mục tiêu(i =1,2,3,4). Hãy biểu diễn các biến cố sau theo Ai và Ai :
a) Có đúng một viên trúng mục tiêu.
b) Có ít nhất hai viên trúng mục tiêu.
c) Có ít nhất một viên trúng mục tiêu.
Bài 10: Gieo một con xúc xắc cân đối và đồng chất hai lần. Mô tả không
11
- gian các biến cố sơ cấp. Mô tả biến cố:
A: Tổng số chấm xuất hiện ở mặt trên con xúc xắc là 8.
B: Mặt 6 chấm xuất hiện ít nhất một lần.
1.2. Các định nghĩa về xác suất
1.2.1. Định nghĩa xác suất cổ điển
Xét một phép thử. Giả sử không gian mẫu của phép thử đó gồm n (hữu
hạn) trường hợp đồng khả năng. Nếu biến cố A liên quan đến phép thử gồm có
m
m trường hợp thuận lợi thì tỷ số được gọi là xác suất của biến cố A.
n
m
Kí hiệu: P(A)= .
n
Các bước để tính xác suất của một biến cố theo định nghĩa cổ điển nếu xem
biến cố A như là tập con của không gian mẫu thì:
+ Xác định không gian mẫu , rồi tính số phần tử n( ) của ;
+ Xác định các trường hợp thuận lợi của biến cố A, rồi tính số trường hợp
thuận lợi để xảy ra biến cố A là n(A);
n( A)
+ Tính P(A) theo công thức P(A) .
n()
Phương pháp tính số phần tử của không gian mẫu và số trường hợp thuận
lợi của biến cố A.
1.2.1.1. Phương pháp liệt kê các phần tử
Ví dụ 1:Gieo một con xúc xắc cân đối và đồng chất. Tìm xác suất để:
a) Mặt trên của con xúc xắc xuất hiện một chấm.
b) Mặt trên của con xúc xắc có số chấm chẵn.
c) Mặt trên của con xúc xắc có số chấm nhỏ hơn 7.
d) Mặt trên của con xúc xắc xuất hiện 7 chấm.
Giải:
a) Gọi A là biến cố mặt trên của con xúc xắc có một chấm.
Khi đó:
- Không gian mẫu gồm 6 trường hợp =>Số phần tử của không gian mẫu
là n( )=6;
- Các kết quả thuận lợi của biến cố A có một trường hợp.
12
- 1
P(A)= .
6
b) Gọi B là biến cố mặt trên của con xúc xắc có số chấm chẵn.
Khi đó:
- Không gian mẫu gồm 6 trường hợp;
- Các kết quả thuận lợi của biến cố B là 3 trường hợp {2,4,6}.
3
P(A)= .
6
c) Gọi C là biến cố mặt trên của con xúc xắc xuất hiện số chấm nhỏ hơn 7.
Khi đó:
- Không gian mẫu gồm 6 trường hợp;
- Các kết quả thuận lợi của biến cố C là 6 trường hợp (bằng số trường hợp
thuận lợi của không gian mẫu).
6
P(A)= 1 .
6
d) Gọi D là biến cố mặt trên của con xúc xắc xuất hiện 7 chấm.
Khi đó:
- Không gian mẫu gồm 6 trường hợp;
- Các kết quả thuận lợi của biến cố D là 0 (không có mặt 7 chấm).
0
P(A)= 0 .
6
1.2.1.2. Phương pháp dùng quy tắc đếm
Nhắc lại: Số cách lấy k phần tử từ n phần tử không quan tâm đến thứ tự là C nk .
Quy tắc cộng:
Giả sử để thực hiện một công việc A ta có k phương án thực hiện:
- Phương án 1 có n1 cách hoàn thành;
- Phương án 2 có n2 cách hoàn thành;
…
- Phương án k có nk cách hoàn thành.
Khi đó số cách thực hiện công việc A là n1 + n2 +…+ nk.
Quy tắc nhân:
Giả sử để thực hiện một công việc A ta phải thực hiện qua k giai đoạn
khác nhau:
13
- - Giai đoạn 1 có n1 cách hoàn thành;
- Giai đoạn 2 có n2 cách hoàn thành;
…
- Giai đoạn k có nk cách hoàn thành.
Khi đó số cách thực hiện công việc A là n1.n2…nk.
Nhận xét:
Điều quan trọng ở đây là làm sao khi đọc đề bài chúng ta biết được phải
sử dụng quy tắc cộng hay quy tắc nhân. Thông thường, nếu một bài toán mà
công việc có thể giải quyết theo nhiều phương án hay có nhiều trường hợp xảy
ra thì ta thường dùng quy tắc cộng, còn nếu bài toán mà công việc được thực
hiện bằng những công việc nhỏ liên tiếp, nhiều công đoạn hay là trường hợp nhỏ
này liên kết với trường hợp nhỏ kia thì ta thường dùng quy tắc nhân.
Trong nhiều trường hợp chúng ta cần kết hợp cả hai quy tắc để giải bài toán.
Ví dụ 2: Chọn ngẫu nhiên 3 quân bài trong một bộ bài tú lơ khơ gồm 52
quân. Tính xác suất để trong 3 quân chọn ra đó:
a) Có đúng một quân bài mầu đỏ.
b) Có ít nhất một quân át.
Giải:
Số phần tử của không gian mẫu là số cách chọn ngẫu nhiên 3 quân bài
trong một bộ bài tú lơ khơ 52 quân => Số phần tử của không gian mẫu là
3
n ( ) C 52 22510 .
a) Gọi A là biến cố trong 3 quân bài chọn ra có đúng một quân bài mầu đỏ.
Để A xảy ra ta phải thực hiện 2giai đoạn:
- Giai đoạn 1: Lấy ra 2 quân bài khác màu đỏ trong số 26 quân bài khác
2
màu đỏ của bộ bài => Có C26 cách lấy.
- Giai đoạn 2: Lấy ra 1 quân bài màu đỏ trong số 26 quân bài màu đỏ của
1
bộ bài => Có C26 cách lấy.
Áp dụng công thức nhân xác suất, số trường hợp thuận lợi của biến cố A
2 1
là n (A) C 26 C 26 =325.
n( A) 325
Vậy xác suất P(A) 0,0147 .
n() 22150
14
- b) Gọi B là biến cố trong 3 quân bài chọn ra có ít nhấtmột quân át.
Để B xảy ra ta có các phương án(cách) thực hiện:
Phương án 1: Có 1 quân át và 2 quân khác át => Số cách chọn ra 1 quân át
trong 4 quân át của bộ bài là C 14 , số cách chọn 2 quân còn lại trong 48 quân bài
2
khác át là C48 => Tổng số cách thực hiện phương án 1 là C 41 C 48
2
.
Phương án 2: Có 2 quân át và 1 quân khác át. Lập luận tương tự phương án
1 ta có số cách thực hiện phương án 2 là C 42 C 48
1
.
Phương án 3: Có 3 quân át. Lập luận tương tự như trên ta có số cách thực
hiện phương án 3 là C 43 C 48
0
.
Áp dụng công thức cộng ta tính được số trường hợp thuận lợi của biến cố B
là C 41 C 48
2
+ C 42 C 48
1
+ C 43 C 48
0
= 4512+288+4 = 4804.
n( B) 4804
P(B) 0,217 .
n() 22150
Tính chất của xác suất:
1. Nếu A là biến cố bất kỳ thì 0 P( A) 1;
2. Xác suất của biến cố chắc chắn là P() 1;
3. Xác suất của biến cố không thể là P() 0 ;
4. Nếu A là biến cố đối của biến cố A thì P( A) 1 P ( A) ;
5. Nếu A B thì P( A) P(B) ;
6. Nếu A và B là hai biến cố bất kỳ thì P(A\ B) P(A) P(AB).
Ưu điểm:
- Để tìm xác suất của biến cố ta không phải thực hiện phép thử (phép thử
chỉ cần giả định);
- Xác suất của biến cố tìm được chính xác.
Nhược điểm:
- Các kết quả của phép thử phải đồng khả năng;
- Số trường hợp đồng khả năng phải hữu hạn.
1.2.2. Định nghĩa xác suất thống kê
Trong các phép thử ngẫu nhiên, khi số kết quả có thể là vô hạn hoặc kết
quả có thể là hữu hạn nhưng không đồng khả năng thì cách tính xác suất theo cổ
điển không áp dụng được, người ta định nghĩa xác suất theo tần suất. Chẳng hạn
khi gieo một con xúc xắc không cân đối thì các trường hợp của phép thử không
15
- đồng khả năng.Vì vậy, không thể dùng định nghĩa xác suất cổ điển ở trên.
Khái niệm tần suất: Giả sử trong thực tế ta đã lặp đi lặp lại nhiều lần một
phép thử trong những điều kiện giống hệt nhau. Nếu trong n lần thực hiện phép
k
thử đó biến cố A xuất hiện k lần thì tỷ số f n (A) được gọi là tần suất xuất
n
hiện biến cố A.
Định nghĩa thống kê của xác suất: Người ta nhận thấy khi số phép thử tăng
lên vô hạn thì fn(A) luôn dần tới một giới hạn xác định. Giới hạn đó gọi là xác
suất của biến cố A.
Như vậy: P( A) lim fn (A).
n
Trong thực tế ta không thể tiến hành phép thử vô hạn lần, do đó với n đủ
lớn ta có thể dùng tần suất thay cho xác suất.
k
Tức là: P( A) fn (A) .
n
Ưu điểm: Định nghĩa thống kê về xác suất có ưu điểm lớn là nó không đòi
hỏi những điều kiện áp dụng như đối với định nghĩa cổ điển. Nó hoàn toàn dựa
trên các quan sát thực tế để làm cơ sở kết luận về xác suất xảy ra của một biến cố.
Ví dụ 3: Để nghiên cứu khả năng xuất hiện mặt sấp khi tung một đồng xu,
người ta tiến hành tung một đồng xu nhiều lần (đồng xu không cần cân đối đồng
chất nhưng các lần tung phải giống nhau) và thu được kết quả sau đây:
Ngêi lµm Sè lÇn xuÊt hiÖn k
Sè lÇn tung (n) TÇn suÊt
thÝ nghiÖm mÆt sÊp (k) n
Buffon 4040 2048 0,5069
Pearson 12000 6019 0,5016
Pearson 24000 12012 0,5005
Qua ví dụ trên ta thấy khi số phép thử tăng lên thì tần suất xuất hiện mặt
sấp dao động quanh giá trị 0,5. Điều này cho phép ta hy vọng rằng khi số phép
thử tăng lên vô hạn thì tần suất xuất hiện mặt sấp hội tụ về 0,5.
Chú ý: Từ định nghĩa này trong thống kê người ta hay dùng khái niệm tỷ lệ
thay cho xác suất. Chẳng hạn tỷ lệ hạt thóc nảy mầm trong cùng một điều kiện
về môi trường là 60% nghĩa là khi chọn một hạt thóc ngẫu nhiên thì xác suất của
biến cố A hạt thóc nảy mầm là 0,6 hay P(A)=0,6.
16
- 1.2.3. Định nghĩa xác suất theo hệ tiên đề(Đọc thêm)
Các định nghĩa cổ điển và thống kê của xác suất có nhiều hạn chế để xây
dựng được một lý thuyết tổng quát. Khái niệm cổ điển không dùng được trong
trường hợp không xây dựng được một hệ thống đầy đủ các sự kiện đồng khả
năng. Khái niệm tần suất của định nghĩa theo thống kê chỉ là một giá trị xấp xỉ
để đánh giá xác suất, số quan sát đòi hỏi lớn.
Vì vậy, người ta đã xây dựng định nghĩa xác suất theo hệ tiên đề. Cách xác
định xác suất theo tiên đề sẽ chứa trong nó các định nghĩa cổ điển và thống kê
của xác suất như là các trường hợp riêng.
Bản chất tiên đề khi xây dựng một lý thuyết toán học nào đó là không quan
tâm với việc định nghĩa các đối tượng của lý thuyết đó, mà chỉ quan tâm tới mối
quan hệ giữa các đối tượng đó. Các đối tượng đó có thể có bản chất khác nhau,
miễn là cùng tuân theo bộ các quy tắc xác định, được gọi là hệ tiên đề.
Xét một phép thử ngẫu nhiên và là tập hợp tất cả các kết quả của phép
thử. Một tập con của được gọi là một biến cố. Một họ nào đó các tập con
của được gọi là một - đại số các biến cố nếu:
i) , ;
ii) Nếu A thì ( \ A) ;
iii) Nếu A1, A2…là một dãy các tập hợp của họ thì hợp An cũng thuộc
n 1
.
Ta gọi xác suất trên - đại số là một hàm số P biến mỗi biến cố A
thành một số P(A) thuộc đoạn [0,1]. Ta viết:
P : [0 ,1]
A P( A)
Và P(A) thỏa mãn 3 tiên đề sau:
1) A , 0 P( A) 1 ;
2) P ( ) 1, P ( ) 0 ;
3) Nếu A1, A2…là một dãy các biến cố thuộc đôi một xung khắc với nhau
thì:
P(A1 A2 ...) P( A1) P(A2 ) ...
17
- BÀI TẬP
Bài 1: Gieo đồng thời hai con xúc xắc cân đối và đồng chất. Tính xác suất
của biến cố:
- Tổng số chấm xuất hiện là 7.
- Tổng số chấm xuất hiện là 8.
- Số chấm xuất hiện hơn kém nhau 2.
Bài 2: Trong một lô N sản phẩm có n sản phẩm đạt tiêu chuẩn. Lấy ngẫu
nhiên từ lô đó m sản phẩm. Tìm xác suất để trong m sản phẩm lấy ra đó có k sản
phẩm đạt tiêu chuẩn( n N , m N , k min(m, n) ).
Bài 3: Một công ty cần tuyển hai nhân viên. Có 6 người nộp đơn trong đó
có 4 nữ và 2 nam. Giả sử rằng khả năng trúng tuyển của 6 người là như nhau.
a) Tính xác suất để hai người trúng tuyển đều là nam.
b) Tính xác suất để hai người trúng tuyển đều là nữ.
c) Tính xác suất để có ít nhất một nữ trúng tuyển.
Bài 4: Trên một giá sách có 15 quyển sách, trong đó có 5 quyển văn nghệ. Lấy
ngẫu nhiên từ đó ba quyển. Tìm xác suất sao cho có ít nhất một quyển văn nghệ.
Bài 5:Một lô sản phẩm có 16 sản phẩm loại I, 4 sản phẩm loại II. Lấy ngẫu
nhiên từ lô đó 2 sản phẩm. Tính xác suất để được ít nhất một sản phẩm loại I.
Bài 6: Để kiểm tra một lô hàng gồm 100 sản phẩm người ta lấy ngẫu nhiên
từ đó 10 sản phẩm để kiểm tra. Nếu cả 10 sản phẩm đều tốt thì sẽ nhận cả lô.
Trong trường hợp ngược lại thì sẽ kiểm tra toàn bộ. Tính xác suất sao cho trong
lô sản phẩm chứa 10 sản phẩm xấu nhưng lại được nhận.
Bài 7:Một lô sản phẩm gồm 10 sản phẩm tốt và 2 sản phẩm xấu. Lấy
ngẫu nhiên lần lượt không hoàn lại từ lô hàng hai sản phẩm để kiểm tra. Tính
xác suất để:
a) Cả hai sản phẩm được kiểm tra đều tốt.
b) Có ít nhất một sản phẩm tốt trong hai sản phẩm đó.
1.3. Các công thức tính xác suất
1.3.1. Công thức cộng xác suất
Công thức cộng xác suất cho 2 biến cố:
Cho A và B là hai biến cố bất kỳ, khi đó:
18
- P ( A B ) P ( A) P ( B ) P ( AB )
- Nếu A và B là hai biến cố xung khắc ( AB ) thì:
P( A B) P( A) P(B)
- Nếu B A ta có: 1 P ( A A) P ( A) P ( A) .
Ví dụ 1:Một lớp học có 20 học sinh trong đó có 10 học sinh giỏi toán, 8 học
sinh giỏi văn và 6 học sinh giỏi cả toán và văn. Chọn ngẫu nhiên một học sinh.
a) Tính xác suất để học sinh này giỏi ít nhất một môn.
b) Tính xác suất để học sinh này không giỏi môn nào cả.
Giải:
10
Gọi A là biến cố chọn được học sinh giỏi toán => P( A) 0,5 .
20
A là biến cố chọn được học sinh không giỏi toán.
8
Gọi B là biến cố chọn được học sinh giỏi văn => P( B) 0, 4 .
20
B là biến cố chọn được học sinh không giỏi văn.
6
Khi đó AB là biến cố học sinh giỏi cả hai môn => P ( AB) 0,3 .
20
a) Biến cố học sinh được chọn giỏi ít nhất một môn là C A B .
P(C) P( A B) P( A) P(B) P( AB) 0,5 0,4 0,3 0,6
b) Biến cố học sinh chọn được không giỏi môn nào là D A B .
=> Biến cố đối của biến cố D là biến cố C chọn được học sinh giỏi ít nhất
một môn toán hoặc văn.
P(D) 1 P(C) 1 0,6 0,4
Nhận thấy P(AB) = 0,3 0 => A, B không xung khắc.
Tương tự với P(BC), P(AC) cũng khác 0 nên kết luận các biến cố A, B, C
không xung khắc với nhau từng đôi một.
Mở rộng công thức cộng xác suất:
Cho A, B, C là 3 biến cố bất kỳ, khi đó:
P(A B C) P(A) P(B) P(C) P(AB) P(BC) P(AC) P(ABC)
* Nếu 3 biến A, B, C là đôi một xung khắc thì ta có:
P(A B C) P(A) P(B) P(C)
* Nếu có n biến cố Ai ( i = 1,2..., n) là đôi một xung khắc thì:
19
nguon tai.lieu . vn
