TAILIEUCHUNG - Bài giảng Thống kê máy tính và ứng dụng: Bài 1 - Vũ Quốc Hoàng
Bài giảng "Thống kê máy tính và ứng dụng - Bài 1: Giới thiệu xác suất" cung cấp cho người học các kiến thức: Thí nghiệm ngẫu nhiên, biến cố, xác suất, mô hình xác suất đơn giản, kỹ thuật đếm, công thức hợp xác suất. . | Bài giảng Thống kê máy tính và ứng dụng: Bài 1 - Vũ Quốc Hoàng THỐNG KÊ MÁY TÍNH & ỨNG DỤNG Bài 1 GIỚI THIỆU XÁC SUẤT Vũ Quốc Hoàng (vqhoang@) FIT-HCMUS, 2018 Nội dung • Thí nghiệm ngẫu nhiên • Biến cố • Xác suất • Mô hình xác suất đơn giản • Kỹ thuật đếm • Công thức hợp xác suất 2 Thí nghiệm ngẫu nhiên • Thí nghiệm ngẫu nhiên (random experiment) là quá trình: • không thể biết trước kết quả (outcome) • nhưng, có thể xác định trước tập các kết quả có thể • Tập tất cả các kết quả có thể của một thí nghiệm được gọi là không gian mẫu (sample space), kí hiệu Ω • Bước đầu tiên của việc khảo sát một thí nghiệm là xác định không gian mẫu: • Đúng • Đủ • Tiện lợi 3 Thí nghiệm ngẫu nhiên Ví dụ • TN1: tung đồng xu • = {Mặt ngửa, Mặt sấp} = {N, S} = {Head, Tail} = {H, T} = {0, 1} • TN2: học môn TKMT&UD • = {Đậu, Rớt} = {Pass, Fail} = {1, 0} • = {Thí nghiệm ngẫu nhiên Ví dụ • TN5: tung xúc xắc • = {1, 2, 3, 4, 5, 6} • TN6: tung đồng xu 3 lần • = {HHH, HHT, , TTT} • TN7: tung 3 đồng xu cùng lúc • = {HHH, HHT, , TTT} • = {{H, H, H}, {T, H, H}, , {T, T, T}} = {0, 1, 2, 3} (số mặt sấp) • TN8: tung xúc xắc 3 lần • Ω= , , : , , ∈ 1, 2, 3, 4, 5, 6 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}3 5 Thí nghiệm ngẫu nhiên Ví dụ • TN9: tung đồng xu đến khi ra mặt sấp thì dừng • = {T, HT, HHT, HHHT, HHHHT, } • TN10: đo nhiệt độ tại một địa điểm • Ω = ℝ = −∞, +∞ (độ C) • Ω = −, +∞ (độ C) • Ω = −100, tỉ (độ C) • Ω = [0, 1] (độ Planck) • TN11: đo chiều cao của một người • Ω = ℝ = −∞, +∞ (mét) • Ω = ℝ = 0, +∞ (mét) • Ω = ℝ = [, ] (mét) 6 Thí nghiệm ngẫu nhiên • Không gian mẫu rời rạc (discrete):
đang nạp các trang xem trước
