Lý thuyết xác suất thống kê - CHƯƠNG 4: PHÂN PHỐI XÁC SUẤT ĐỐI VỚI BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN TỤC

Hàm mật độ xác suấtTính chấtMô tả Đồ thịChuẩn hóa biến ngẫu nhiên để tính xác suất với phân phối chuẩn bất kìDùng phân phối chuẩn tính xấp xỉ phân phối Nhị thức Dùng phân phối chuẩn tính xấp xỉ phân phối Poisson
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Lý thuyết xác suất thống kê - CHƯƠNG 4: PHÂN PHỐI XÁC SUẤT ĐỐI VỚI BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN TỤC CHƯƠNG 4PHÂN PHỐI XÁC SUẤT ĐỐI VỚI BIẾN NGẪU NHIÊN LIÊN TỤC 1. Hàm mật độ xác suất• Công thức• Tính chất của hàm mật độ xác suất• Điều kiện để hàm số fX(x) là hàm mật độ xác suất2. Các đặc trưng số của biến ngẫu nhiên liên tục • Kỳ vọng • Phương sai 3. Phân phối chuẩn (Normal)• Hàm mật độ xác suất• Tính chất• Mô tả Đồ thị - Mối quan hệ giữa Histogram – Diagram và hình dáng của phân phối xác suất• Hàm phân phối tích lũy 4. Phân phối chuẩn chuẩn hoá (Standard Normal)• Hàm mật độ xác suất• Tính chất• Mô tả Đồ thị• Chuẩn hóa biến ngẫu nhiên để tính xác suất với phân phối chuẩn bất kì• Dùng phân phối chuẩn tính xấp xỉ phân phối Nhị thức• Dùng phân phối chuẩn tính xấp xỉ phân phối Poisson 5. Các phân phối liên tục khác• Phân phối Chi bình phương• Phân phối Student• Phân phối Fisher6. Phân phối xác suất hợp của các biến ngẫu nhiên liên tục• Hàm mật độ xác suất của biến ngẫu nhiên hai chiều• Tính chất• Các đặc trưng số của hệ hai biến ngẫu nhiên