Bài giảng "Xác xuất thống kê (Phần 1: Lý thuyết xác suất) - Chương 3: Phân phối xác suất thông dụng" cung cấp cho người học các kiến thức: Phân phối Siêu bội, phân phối Nhị thức, phân phối Poisson, phân phối Chuẩn. . | Chương 3. Phân phối xác suất thông dụng §1. Phân phối Siêu bội §2. Phân phối Nhị thức §3. Phân phối Poisson §4. Phân phối Chuẩn §1. PHÂN PHỐI SIÊU BỘI . Định nghĩa phân phối Siêu bội . Các số đặc trưng của X ~ H(N, NA, n) Chương 3. Phân phối xác suất thông dụng §1. PHÂN PHỐI SIÊU BỘI . Định nghĩa • Xét tập có N phần tử gồm N A phần tử có tính chất A và N N A phần tử có tính chất A . Từ tập đó, ta chọn ra n phần tử. • Gọi X là số phần tử có tính chất A lẫn trong n phần tử đã chọn thì X có phân phối Siêu bội (Hypergeometric distribution) với 3 tham số N , N A , n . Ký hiệu là: X H (N , N A, n ) hay X H (N , N A, n ). Chương 3. Phân phối xác suất thông dụng N NA NA n phần tử k phần tử có tính chất A max{0; n (N N A )} k min{n; N A } Chương 3. Phân phối xác suất thông dụng • Xác suất trong n phần tử chọn ra có k phần tử A là: pk Trong đó: 0 P (X k k) n và n k n k CN CN N A A n CN (N NA) . k N A. Chương 3. Phân phối xác suất thông dụng VD 1. Một hộp phấn gồm 10 viên, trong đó có 6 viên màu trắng. Lấy ngẫu nhiên 3 viên phấn từ hộp này. Gọi X là số viên phấn trắng lấy được. Lập bảng phân phối xác suất của X ? Giải. Ta có: X N 10, N A {0; 1; 2; 3} và 6, n 3 X H (10, 6, .
