Bài giảng Xác suất thống kê ứng dụng trong kinh tế xã hội: Chương 5 - ĐH Thăng Long

Bài giảng "Xác suất thống kê ứng dụng trong kinh tế xã hội - Chương 5: Xác suất và phân phối xác suất (Phần 1)" cung cấp cho người học các kiến thức: Phép thử ngẫu nhiên và không gian mẫu, biến cố và mối quan hệ giữa chúng, xác suất của một biến cố,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Xác suất thống kê ứng dụng trong kinh tế xã hội: Chương 5 - ĐH Thăng Long Ch÷ìng V X¡c su§t v  Ph¥n phèi X¡c su§t - Ph¦n I Bë mæn TON (H TH‹NG LONG) X¡c su§t Thèng k¶ ùng döng Ng y 14 th¡ng 2 n«m 2009 94 / 664 Ch÷ìng V 15 Ph²p thû ng¨u nhi¶n v  Khæng gian m¨u 16 Bi¸n cè v  mèi quan h» giúa chóng Kh¡i ni»m bi¸n cè Quan h» giúa c¡c bi¸n cè 17 X¡c su§t cõa mët bi¸n cè ành ngh¾a x¡c su§t cê iºn ành ngh¾a x¡c su§t b¬ng t¦n su§t Nguy¶n l½ x¡c su§t nhä 18 C¡c qui t­c t½nh x¡c su§t Qui t­c cëng, nh¥n x¡c su§t v  chuyºn sang bi¸n cè èi X¡c su§t câ i·u ki»n 19 Cæng thùc x¡c su§t ¦y õ v  cæng thùc Bayes Cæng thùc x¡c su§t ¦y õ Cæng thùc Bayes 20 D¢y ph²p thû Bernouilli Bë mæn TON (H TH‹NG LONG) X¡c su§t Thèng k¶ ùng döng Ng y 14 th¡ng 2 n«m 2009 95 / 664 Ch÷ìng V 15 Ph²p thû ng¨u nhi¶n v  Khæng gian m¨u 16 Bi¸n cè v  mèi quan h» giúa chóng Kh¡i ni»m bi¸n cè Quan h» giúa c¡c bi¸n cè 17 X¡c su§t cõa mët bi¸n cè ành ngh¾a x¡c su§t cê iºn ành ngh¾a x¡c su§t b¬ng t¦n su§t Nguy¶n l½ x¡c su§t nhä 18 C¡c qui t­c t½nh x¡c su§t Qui t­c cëng, nh¥n x¡c su§t v  chuyºn sang bi¸n cè èi X¡c su§t câ i·u ki»n 19 Cæng thùc x¡c su§t ¦y õ v  cæng thùc Bayes Cæng thùc x¡c su§t ¦y õ Cæng thùc Bayes 20 D¢y ph²p thû Bernouilli Bë mæn TON (H TH‹NG LONG) X¡c su§t Thèng k¶ ùng döng Ng y 14 th¡ng 2 n«m 2009 95 / 664 Ch÷ìng V 15 Ph²p thû ng¨u nhi¶n v  Khæng gian m¨u 16 Bi¸n cè v  mèi quan h» giúa chóng Kh¡i ni»m bi¸n cè Quan h» giúa c¡c bi¸n cè 17 X¡c su§t cõa mët bi¸n cè ành ngh¾a x¡c su§t cê iºn ành ngh¾a x¡c su§t b¬ng t¦n su§t Nguy¶n l½ x¡c su§t nhä 18 C¡c qui t­c t½nh x¡c su§t Qui t­c cëng, nh¥n x¡c su§t v  chuyºn sang bi¸n cè èi X¡c su§t câ i·u ki»n 19 Cæng thùc x¡c su§t ¦y õ v  cæng thùc Bayes Cæng thùc x¡c su§t ¦y õ Cæng thùc Bayes 20 D¢y ph²p thû Bernouilli Bë mæn TON (H TH‹NG LONG) X¡c su§t Thèng k¶ ùng döng Ng y 14 th¡ng 2 n«m 2009 95 / 664 Ch÷ìng V 15 Ph²p thû ng¨u nhi¶n v  Khæng gian m¨u 16 Bi¸n cè v  mèi quan h» giúa chóng Kh¡i ni»m bi¸n cè Quan h» giúa c¡c bi¸n cè 17 X¡c su§t cõa mët bi¸n cè ành ngh¾a x¡c su§t cê iºn ành ngh¾a x¡c su§t b¬ng t¦n su§t Nguy¶n l½ x¡c su§t nhä 18 C¡c qui t­c t½nh x¡c su§t Qui t­c cëng, nh¥n x¡c su§t v  chuyºn sang bi¸n cè èi X¡c su§t câ i·u ki»n 19 Cæng thùc x¡c su§t ¦y õ v  cæng thùc Bayes Cæng thùc x¡c su§t ¦y õ Cæng thùc Bayes 20 D¢y ph²p thû Bernouilli Bë mæn TON (H TH‹NG LONG) X¡c su§t Thèng k¶ ùng döng Ng y 14 th¡ng 2 n«m 2009 95 / 664 Ch÷ìng V 15 Ph²p thû ng¨u nhi¶n v  Khæng gian m¨u 16 Bi¸n cè v  mèi quan h» giúa chóng Kh¡i ni»m bi¸n cè Quan h» giúa c¡c bi¸n cè 17 X¡c su§t cõa mët bi¸n cè ành ngh¾a x¡c su§t cê iºn ành ngh¾a x¡c su§t b¬ng t¦n su§t Nguy¶n l½ x¡c su§t nhä 18 C¡c qui t­c t½nh x¡c su§t Qui t­c cëng, nh¥n x¡c su§t v  chuyºn sang bi¸n cè èi X¡c su§t câ i·u ki»n 19 Cæng thùc x¡c su§t ¦y õ v  cæng thùc Bayes Cæng thùc x¡c su§t ¦y õ Cæng thùc Bayes 20 D¢y ph²p thû Bernouilli Bë mæn TON (H TH‹NG LONG) X¡c su§t Thèng k¶ ùng döng Ng y 14 th¡ng 2 n«m 2009 95 / 664 Ch÷ìng V 15 Ph²p thû ng¨u nhi¶n v  Khæng gian m¨u 16 Bi¸n cè v  mèi quan h» giúa chóng Kh¡i ni»m bi¸n cè Quan h» giúa c¡c bi¸n cè 17 X¡c su§t cõa mët bi¸n cè ành ngh¾a x¡c su§t cê iºn ành ngh¾a x¡c su§t b¬ng t¦n su§t Nguy¶n l½ x¡c su§t nhä 18 C¡c qui t­c t½nh x¡c su§t Qui t­c cëng, nh¥n x¡c su§t v  chuyºn sang bi¸n cè èi X¡c su§t câ i·u ki»n 19 Cæng thùc x¡c su§t ¦y õ v  cæng thùc Bayes Cæng thùc x¡c su§t ¦y õ Cæng thùc Bayes 20 D¢y ph²p thû Bernouilli Bë mæn TON (H TH‹NG LONG) X¡c su§t Thèng k¶ ùng döng Ng y 14 th¡ng 2 n«m 2009 95 / 664 Kh¡i ni»m Trong thüc t¸ ta g°p r§t nhi·u h nh ëng m  c¡c k¸t qu£ cõa nâ khæng thº dü b¡o tr÷îc ÷ñc. Ta gåi chóng l  c¡c ph²p thû ng¨u nhi¶n. Ph²p thû ng¨u nhi¶n th÷íng ÷ñc k½ hi»u l  C. C¡c k¸t qu£ cõa C l  ng¨u nhi¶n, khæng thº x¡c ành tr÷îc. Tuy nhi¶n, ta câ thº li»t k¶ ra t§t c£ c¡c k¸t qu£ câ thº câ cõa C. ành ngh¾a Tªp hñp c¡c k¸t qu£ câ thº cõa C ÷ñc gåi l  khæng gian m¨u cõa C v  ta th÷íng k½ hi»u nâ b¬ng Ω. Chú ω dòng º k½ hi»u mët ph¦n tû cõa ...