›
›

Bài tập ôn thi Xác suất - Thống kê

pdf 78 trang huongle 40870
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài tập ôn thi Xác suất - Thống kê", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfbai_tap_on_thi_xac_suat_thong_ke.pdf

Nội dung text: Bài tập ôn thi Xác suất - Thống kê

  1. TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING KHOA CÁC MÔN KHOA HỌC CƠ BẢN BỘ MÔN TOÁN - THỐNG KÊ ——————————————— ThS. LÊ TRƯỜNG GIANG BÀI TẬP ÔN THI XÁC SUẤT - THỐNG KÊ (Tài liệu lưu hành nội bộ) Tp. Hồ Chí Minh, ngày 16, tháng 04, năm 2015
  2. Chương 1 Biến cố ngẫu nhiên và xác suất Bài 1.1. Một hộp chứa 3 bi trắng, 7 bi đỏ và 15 bi xanh. Một hộp khác chứa 10 bi trắng, 6 bi đỏ và 9 bi xanh. Lấy ngẫu nhiên từ mỗi hộp một bi. Tìm xác suất để hai bi rút ra cùng màu. Giải Gọi A là biến cố hai bi rút ra cùng màu, khi đó 3 10 7 6 15 9 207 P (A) = + + = . 25 25 25 25 25 25 625 Bài 1.2. Tìm xác suất của điểm M rơi vào hình tròn nội tiếp tam giác đều cạnh a = 2cm. Giải Gọi A là biến cố điểm M rơi vào hình tròn nội√ tiếp tam giác đều cạnh a = 2cm. Gọi h là 3 √ đường cao trong tam giác đều, khi đó h = a. = 3 2 + Ta có diện tích của tam giác đều đã cho là 1 √ mes (Ω) = ah = 3 2 + Ta có diện tích hình tròn đã cho là 1 π mes (A) = π.R2 = πh2 = . 9 3 Vậy theo công thức xác suất hình học ta có mes (A) π/3 P (A) = = √ ≈ 0, 605. mes (Ω) 3 Bài 1.3. Giả sử A và B hẹn gặp nhau trong khoảng thời gian [0;60] với điều kiện người thứ nhất tới sẽ đợi người kia trong 20 đơn vị thời gian, sau đó đi khỏi. Tính xác suất để A và B gặp nhau. 1
  3. Giải Giả sử x là thời gian đến của A, y là thời gian đến của B. Khi đó, không gian các biến cố sơ cấp tương ứng với phép thử sẽ là tập hợp Ω có dạng {(a, b) ∈ R2 : 0 ≤ x ≤ 60 và 0 ≤ y ≤ 60}. Kí hiệu C là biến cố 2 người gặp nhau, khi đó C = {(x, y) ∈ Ω; |x − y| ≤ 20} . Vậy theo công thức xác suất hình học ta có 602 − (60 − 20)2 5 P (C) = = . 602 9 Bài 1.4. Từ một hộp chứa 8 viên bi đỏ và 5 viên bi trắng người ta lấy ngẫu nhiên 2 lần, mỗi lần 1 viên bi, không hoàn lại. Tính xác suất để lấy được: a) 2 viên bi đỏ b) 2 viên bi khác màu c) Viên bi thứ hai là bi trắng. Giải Với i ∈ {1, 2}, đặt: Ti: "viên bi lấy ra lần thứ i là bi trắng", Di: "viên bi lấy ra lần thứ i là bi đỏ". a) Đặt A: "lấy được 2 viên bi đỏ", chúng ta có: 8 7 14 P (A) = P (D D ) = P (D ) .P (D /D ) = . = 1 2 1 2 1 13 12 39 b) Đặt B: "lấy được hai viên bi khác màu", chúng ta có: P (B) = P (T1D2 + D1T2) = P (T1D2) + P (D1T2) = P (T1) P (D2/T1) + P (D1) P (T2/D1) 5 8 8 5 = + 13 12 13 12 20 = 39 2
  4. 5 c) tương tự ta có P (T ) = . 2 13 Bài 1.5. Ba người cùng vào một cửa hàng. Mỗi người muốn mua cùng một cái Tivi, nhưng cửa hàng chỉ còn hai cái Tivi. Người bán hàng làm 3 lá thăm, trong đó có hai lá được đánh dấu. Mỗi người lần lượt rút một lá thăm. Nếu ai rút được lá có đánh dấu thì được mua Tivi. Chứng minh rằng cách làm trên là công bằng cho cả ba người mua hàng. Giải Với i ∈ {1, 2, 3}, đặt Ai: "người thứ i rút được lá thăm có đánh dấu", chúng ta có: • 2 P (A1) = 3 , • A2 = A1A2 + A1A2, nên ( ) ( ) 2 1 1 2 P (A ) = P (A ) .P (A /A ) + P A .P A /A = . + .1 = 2 1 2 1 1 2 1 3 2 3 3 ( ) ( ) • ⇒ 2 A3 = A1A2A3 + A1A2A3 P (A3) = P A1A2A3 + P A1A2A3 = 3 Vậy cách làm trên là công bằng cho cả 3 người mua hàng. Bài 1.6. Có hai hộp thuốc. Hộp thứ nhất đựng 8 lọ thuốc, trong đó có 3 lọ kém chất lượng; hộp thứ hai đựng 6 lọ thuốc, trong đó có hai lọ kém chất lượng. a) Lấy ngẫu nhiên từ mỗi hộp ra một lọ. Tính xác suất để được 1 lọ tốt và 1 lọ kém chất lượng. b) Lấy ngẫu nhiên một hộp rồi từ hộp đó lấy ra một lọ thì được lọ kém chất lượng. Tính xác suất để lọ kém chất lượng đó thuộc hộp 2. Giải a) Lấy ngẫu nhiên mỗi hộp ra một lọ: Với i ∈ {1, 2}, đặt tên các biến cố: Ti: "Lọ thuốc lấy ra từ hộp thứ i là lọ tốt", Ki: "Lọ thuốc lấy ra từ lọ thứ i là lọ kém chất lượng". Khi đó ta có A = K1T2 + T1K2 ⇒ P (A) = P (K1T2 + T1K2) = P (K1T2) + P (T1K2) 11 = P (K ) P (T ) + P (T ) P (K ) = 1 2 1 2 24 3
  5. b) Lấy ngẫu nhiên một hộp rồi từ hộp đó lấy ra một lọ: Đặt Hi: "lấy được hộp thứ i" (i = 1, 2) và B: "lấy được lọ kém chất lượng". Chúng ta có: B = H1B + H2B 1 P (H1) = P (H2) = 2 ; 3 P (B/H1) = 8 ; 2 P (B/H2) = 6 Vậy xác suất cần tìm là P (H ) .P (B/H ) P (H /B) = 2 2 2 P (B) P (H ) .P (B/H ) = 2 2 P (H1) .P (B/H1) + P (H2) .P (B/H2) 8 = 17 Bài 1.7. Có hai hộp đựng bi: hộp I có 5 bi trắng và 7 bi đen; hộp II có 6 bi trắng và 4 bi đen. Lấy ngẫu nhiên 1 bi từ hộp I bỏ sang hộp II, rồi từ hộp II lấy ngẫu nhiên ra 1 bi. Tính xác suất: a) Bi lấy từ hộp II là bi trắng. b) Bi lấy từ hộp I sang hộp II là bi trắng, biết rằng bi lấy từ hộp II là bi trắng. Giải Gọi Ti: "biến cố bi lấy từ hộp thứ i là bi trắng", i = 1, 2. a) Ta cần tính P (T2). Ta có {T1, T1} là hệ đầy đủ và xung khắc. áp dụng CTXSTP: ( ) ( ) P (T2) = P (T1) .P (T2/T1) + P T1 .P T2/T1 5 7 7 6 7 = . + . = ≈ 0, 5833. 12 11 12 11 12 b) Ta cần tính: P (T1.T2) P (T1) .P (T2/T1) 5 P (T1/T2) = = = ≈ 0, 4545. P (T2) P (T2) 11 Bài 1.8. Điều tra về giới tính của sinh viên ở một trường học, người ta thấy rằng có 65% nam và 35% nữ. Trong đó, tỷ lệ học sinh nữ và nam thích chơi game tương ứng là 20% và 25%. Chọn ngẫu nhiên một sinh viên của trường này, tính xác suất: 4
  6. a) Sinh viên được chọn thích chơi game. b) Sinh viên được chọn là nam, biết rằng sinh viên này thích chơi game. Giải a) Gọi A là biến cố chọn được sinh viên thích chơi game; A1 là biến cố chọn được sinh viên nữ; A2 là biến cố chọn được sinh viên nam. Ta có P (A1) = 35%; P (A2) = 65% và {A1,A2} là hệ đầy đủ áp dụng CTXSTP: P (A) = P (A1) .P (A/A1) + P (A2) .P (A/A2) = 35%.20% + 65%.25% = 0.2325. b) Ta cần tính: P (A .A) P (A ) .P (A/A ) P (A /A) = 2 = 2 2 = 0, 6989. 2 P (A) P (A) Bài 1.9. Một nhà máy có hai phân xưởng. Sản lượng của phân xưởng I gấp 3 lần sản lượng của phân xưởng II. Tỷ lệ phế phẩm của phân xưởng I và II lần lượt là 3% và 5%. Chọn ngẫu nhiên 1 sản phẩm của nhà máy, tính xác suất: a) Chọn được sản phẩm tốt do phân xưởng I sản xuất. b) Chọn được 1 phế phẩm. c) Giả sử chọn được sản phẩm tốt, tính xác suất để sản phẩm này do phân xưởng I sản xuất. Giải Gọi A là biến cố chọn được sản phẩm tốt; Ai là biến cố chọn được sản phẩm do phân xưởng thứ i sản xuất, i = 1, 2. 3 1 ⇒ P (A ) = ; P (A ) = 1 4 2 4 a) Ta cần tính: 3 P (A.A ) = P (A ) .P (A/A ) = . (1 − 3%) = 0, 7275 1 1 1 4 b) Ta cần tính: P (A). Ta có: {A1,A2} là hệ đầy đủ áp dụng CTXSTP: ( ) ( ) ( ) 3 1 P A = P (A ) .P A/A + P (A ) .P A/A = .3% + .5% = 0.035. 1 1 2 2 4 4 5
  7. c) Ta cần tính: P (A .A) P (A ) .P (A/A ) P (A /A) = 1 = 1 1 . 1 P (A) P (A) áp dụng CTXSTP ta có: 3 1 P (A) = P (A ) .P (A/A ) + P (A ) .P (A/A ) = .97% + .95% = 0, 965. 1 1 2 2 4 4 3 .97% Khi đó, P (A /A) = 4 ≈ 0, 7539. 1 0, 965 Bài 1.10. Cho 3 hộp linh kiện máy tính mà khả năng lựa chọn của mỗi hộp là như nhau. Hộp thứ nhất có 30 linh kiện, trong đó có 20 linh kiện tốt và 10 linh kiện xấu. Hộp thứ hai có 30 linh kiện đều tốt. Hộp thứ ba có 30 linh kiện, trong có 15 linh kiện tốt và 15 linh kiện xấu. Chọn ngẫu nhiên một hộp và từ đó lấy ngẫu nhiên 1 linh kiện. a) Tính xác suất linh kiện lấy ra là linh kiện tốt. b) Giả sử linh kiện lấy ra là tốt. Tìm xác suất để linh kiện đó là của hộp thứ 3. Giải a) Gọi A là biến cố lấy ra là tốt và Bi là biến cố linh kiện lấy ra từ hộp thứ i; i = 1, 2, 3. Dễ thấy B1,B2,B3 lập thành một hệ đầy đủ các biến cố. Theo công thức xác suất đầy đủ, ta có: P (A) = P (B1) .P (A/B1) + P (B2) .P (A/B2) + P (B3) .P (A/B3) ( ) 1 20 30 15 13 = + + = . 3 30 30 30 18 b) Xác suất để linh kiện tốt lấy ra là của hộp thứ 3: P (B ) .P (A/B ) P (B /A) = 3 3 = 0, 23. 3 P (A) Bài 1.11. Trong một bệnh viện, tỉ lệ bệnh nhân các tỉnh như sau: tỉnh A có 25%, tỉnh B có 35%, tỉnh C có 40%. Biết rằng tỉ lệ bệnh nhân là giáo viên các tỉnh là: tỉnh A có 2%, tỉnh B có 3% và tỉnh C có 3,5%. Chọn ngẫu nhiên một bệnh nhân, tính xác suất để bệnh nhân đó là giáo viên. Giải Gọi X, Y, Z lần lượt là biến cố bệnh nhân được chọn thuộc tỉnh A, B, C. Các biến cố này tạo thành nhóm biến cố đầy đủ với xác suất: 6
  8. 1 7 2 P (X) = ; P (Y ) = ; P (Z) = 4 20 5 Gọi U là biến cố bệnh nhân được chọn là giáo viên, khi đó ta có 2 3 7 P (U/X) = ; P (U/Y ) = ; P (U/Z) = 100 100 200 Theo công thức xác suất đầy đủ, ta có P (U) = P (X) .P (U/X) + P (Y ) .P (U/Y ) + P (Z) .P (U/Z) = 0, 0295. Bài 1.12. Nhân viên một công ty A nhận về 3 kiện hàng để bán trong một cửa hàng trưng bày sản phẩm. Mỗi kiện hàng gồm 10 sản phẩm, trong đó gồm có sản phẩm loại I và sản phẩm loại II. Kiện hàng thứ nhất có 6 sản phẩm loại I, kiện hàng thứ hai có 8 sản phẩm loại I và kiện hàng thứ ba có 9 sản phẩm loại I. Nhân viên bán hàng chọn ngẫu nhiên một kiện và từ kiện đó chọn ngẫu nhiên 2 sản phẩm để trưng bày. a. Tính xác suất để 2 sản phẩm trưng bày là 2 sản phẩm loại I. b. Giả sử đã chọn 2 sản phẩm để trưng bày là sản phẩm loại I. Tính xác suất để 2 sản phẩm loại I này thuộc kiện hàng thứ ba. Giải a) + Gọi A là biến cố 2 sản phẩm trưng bày là 2 sản phẩm loại I. Ai là biến cố 2 sản phẩm này thuộc kiện hàng thứ i, i ∈ {1, 2, 3}. Ta có hệ {A1,A2,A3} là hệ đầy đủ các biến cố. + Áp dụng công thức xác suất đầy đủ ta có ∑3 P (A) = P (Ai) P (A/Ai) i=1 = P (A1) P (A/A1) + P (A2) P (A/A2) + P (A3) P (A/A3) 2 2 2 1 C6 1 C8 1 C9 79 = . 2 + . 2 + . 2 = 3 C10 3 C10 3 C10 135 b) Áp dụng công thức Bayes, ta có xác suất cần tìm 1 C2 . 9 P (A ) P (A/A ) 3 C2 36 P (A /A) = 3 3 = 10 = 3 P (A) 79 79 135 Bài 1.13. Có hai hộp sản phẩm, mỗi hộp chứa 8 chính phẩm và 2 phế phẩm. Người ta chuyển 1 sản phẩm từ hộp I sang hộp II, sau đó chuyển trả lại 1 sản phẩm từ hộp II về hộp I. Cuối cùng người đó lấy ở mỗi hộp ra 1 sản phẩm. Tính xác suất để cả 2 sản phẩm lấy ra đều là chính phẩm. 7
  9. Giải + Gọi A là biến cố cả hai sản phẩm lấy ra đều là chính phẩm; H1 là biến cố chuyển 1CP từ hộp I sang hộp II và chuyển 1CP từ hộp II sang hộp I; H2 là biến cố chuyển 1PP từ hộp I sang hộp II và chuyển 1PP từ hộp II sang hộp I; H3 là biến cố chuyển 1CP từ hộp I sang hộp II và chuyển 1PP từ hộp II sang hộp I; H4 là biến cố chuyển 1PP từ hộp I sang hộp II và chuyển 1CP từ hộp II sang hộp I; + Ta có 8 9 72 P (H ) = . = ; 1 10 11 110 2 3 6 P (H ) = . = ; 2 10 11 110 8 2 16 P (H ) = . = ; 3 10 11 110 2 8 16 P (H ) = . = ; 4 10 11 110 + Xác suất cần tìm ∑4 P (A) = P (Hi) P (A/Hi) ≈ 0, 6371 i=1 Bài 1.14. Ba người mỗi người bắn một viên đạn vào cùng một mục tiêu với xác suất bắn trúng lần lượt là 0,7; 0,8 và 0,9. Biết rằng có ít nhất một viên trúng đích, tính xác suất để người thứ nhất bắn trúng. Giải + Gọi A là biến cố có ít nhất một viên trúng đích; Ai là biến cố người thứ i bắn trúng, i ∈ {1, 2, 3}. + Ta có ( ) ( ) P (A) = 1 − P A = 1 − P A1A2A3 = 1 − 0, 3.0, 2.0, 1 = 0, 994 + Xác suất cần tìm ( ) P (A A) P A A A + A A A + A A A + A A A P (A /A) = 1 = 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 ≈ 0, 7042 1 P (A) P (A) Bài 1.15. Một hộp đựng 15 quả bóng bàn trong đó có 9 quả còn mới và 6 quả đã sử dụng. Lần đầu người ta lấy ngẫu nhiên 3 quả trong 15 quả để thi đấu, sau đó lại trả vào hộp. Lần thứ hai lấy ngẫu nhiên 3 quả. Tìm xác suất để cả 3 quả lấy ra lần sau đều mới. 8
  10. Giải + Gọi A là biến cố 3 quả bóng lấy ra lần sau đều mới. Ai là biến cố 3 quả bóng lấy ra lần đầu có i quả bóng mới, i ∈ {0, 1, 2, 3}. Ta có hệ {A0,A1,A2,A3} là hệ đầy đủ các biến cố. + Áp dụng công thức xác suất đầy đủ ta có ∑n P (A) = P (Ai) P (A/Ai) i=0 = P (A0) P (A/A0) + P (A1) P (A/A1) + P (A2) P (A/A2) + P (A3) P (A/A3) 3 3 1 2 3 2 1 3 3 3 C6 C9 C9 C6 C8 C9 C6 C7 C9 C6 ≈ = 3 . 3 + 3 . 3 + 3 . 3 + 3 . 3 0, 089 C15 C15 C15 C15 C15 C15 C15 C15 Bài 1.16. Có hai chuồng nuôi gà cùng kích thước đặt cạnh nhau; chuồng thứ I có 5 con mái và 9 con trống; chuồng thứ II có 4 con mái và 6 con trống. Để cân đối số lượng gà trong mỗi chuồng, người ta chọn ngẫu nhiên 2 con gà từ chuồng I cho vào chuồng II. Sau đó chọn ngẫu nhiên 2 con gà từ chuồng II để làm thịt. Tính xác suất để a. Hai con gà chọn ra là gà trống. b. Hai con gà chọn ra gồm một con trống và một con mái. Giải a) + Gọi A là biến cố 2 con gà chọn ra là gà trống. Ai là biến cố 2 con gà từ chuồng I vào chuồng II có i con gà trống, i ∈ {0, 1, 2}. Ta có hệ {A0,A1,A2} là hệ đầy đủ các biến cố. + Áp dụng công thức xác suất đầy đủ ta có ∑n P (A) = P (Ai) P (A/Ai) i=0 = P (A0) P (A/A0) + P (A1) P (A/A1) + P (A2) P (A/A2) 2 2 1 1 2 2 2 C5 C6 C5 C9 C7 C9 C8 ≈ = 2 . 2 + 2 . 2 + 2 . 2 0, 35 C14 C12 C14 C12 C14 C12 b) + Gọi B là biến cố 2 con gà chọn ra gồm 1 gà trống và 1 gà mái. Ai là biến cố 2 con gà từ chuồng I vào chuồng II có i con gà trống, i ∈ {0, 1, 2}. Ta có hệ {A0,A1,A2} là hệ đầy đủ các biến cố. + Áp dụng công thức xác suất đầy đủ ta có ∑n P (B) = P (Ai) P (B/Ai) i=0 = P (A0) P (B/A0) + P (A1) P (B/A1) + P (A2) P (B/A2) 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 C5 C6 C6 C5 C9 C5 C7 C9 C4 C8 ≈ = 2 . 2 + 2 . 2 + 2 . 2 0, 51 C14 C12 C14 C12 C14 C12 9
  11. Bài 1.17. Gieo 100 hạt đậu tương. Xác suất nảy mầm của mỗi hạt là 0,9. Tính xác suất để trong 100 hạt: a) Có 85 hạt nảy mầm. b) Có ít nhất 99 hạt nảy mầm. Giải a) Gọi A là biến cố có 85 hạt nảy mầm, khi đó ta có 85 85 15 P (A) = P100 (85) = C100(0, 9) (0, 1) = 0, 0327 b) Gọi B là biến cố có ít nhất 99 hạt nảy mầm. Ta cần tính P (B). Gọi C là biến cố có 99 hạt nảy mầm và D là biến cố có 100 hạt nảy mầm. Ta có B = C + D (C và D xung khắc) ⇒ P (B) = P (C) + P (D) = P100 (99) + P100 (100) 99 99 1 100 100 0 = C100(0, 9) (0, 1) + C100 (0, 9) (0, 1) = 0, 0003. Bài 1.18. Ngân hàng đề thi môn Xác Suất Thống Kê có 500 câu hỏi. Thầy Hùng chọn ngẫu nhiên 20 câu hỏi để làm đề thi cuối kỳ. Mỗi câu hỏi có 4 phương án trả lời trong đó chỉ có một phương án đúng. Mỗi câu trả lời đúng đạt 0,5 điểm. Bạn Hậu làm bài thi bằng cách chọn hú họa một phương án cho mỗi câu hỏi. Tính xác suất để bạn Hậu đạt 8 điểm. Giải Gọi A là biến cố bạn Hậu đạt 8 điểm. Theo đề bài ta có lược đồ Bernoulli với: + Số phép thử : n = 20. + Xác suất để bạn Hậu trả lời đúng 1 câu hỏi: p = 0, 25. Ta có 16 16 4 −6 P (A) = P20 (16) = C20 (0, 25) (0, 75) = 0, 357.10 Bài 1.19. Tỉ lệ sản xuất ra phế phẩm của một máy là 8%. Xem một lô hàng gồm 75 sản phẩm do máy đó sản xuất ra. 10
  12. a) Tính xác suất để trong lô hàng có 10 phế phẩm. b) Tính xác suất để có ít nhất một phế phẩm? Giải Nếu xem việc máy sản xuất ra một sản phẩm là một phép thử Bernoulli, với xác suất cho "thành công" là p = 0, 08, thì khi máy đó sản xuất 75 sản phẩm, nó đã thực hiện quá trình B(75; 0, 08). a) Xác suất phải tính: 10 10 65 ≈ P75 (10) = C75 (0, 08) .(0, 92) 0, 03941 b) Gọi B là biến cố có ít nhất 1 phế phẩm P (B) = 1 − (1 − p)n = 1 − (1 − 0, 08)75 ≈ 0, 998 Bài 1.20. Người ta muốn lấy ngẫu nhiên một số hạt từ một lô hạt giống có tỉ lệ hạt lép là 3% để nghiên cứu. Hỏi phải lấy ít nhất bao nhiêu hạt sao cho xác suất để có ít nhất một hạt lép không bé hơn 95%. Giải Gọi n là số hạt phải lấy, chúng ta có B(n; 0.03). Xác suất để có ít nhất một hạt lép là 1 − (1 − 0, 03)n = 1 − (0, 97)n. Theo giả thiết, chúng ta có: 1 − (0, 97)n ≥ 0, 95 ⇔ (0, 97)n ≤ 0, 05 ⇔ n ≥ 98, 3523 Vậy, phải lấy ít nhất 99 hạt giống. 11
  13. Chương 2 Biến ngẫu nhiên Bài 2.1. Lô hàng I có 10 sản phẩm tốt và 2 phế phẩm, lô hàng II có 14 sản phẩm tốt và 5 phế phẩm. Chọn ngẫu nhiên từ lô hàng I ra 1 sản phẩm và bỏ vào lô hàng II. Sau đó, từ lô hàng II chọn ngẫu nhiên ra 3 sản phẩm. Gọi X là số sản phẩm tốt trong 3 sản phẩm lấy ra từ lô hàng II. a) Lập bảng phân phối xác suất của X. b) Tính P (1 < X ≤ 4) . Giải a) Lập bảng PPXS của X: Ta có: X = 0, 1, 2, 3. Gọi A là biến cố sản phẩm lấy từ lô hàng I bỏ vào lô hàng II là sản phẩm tốt. { } ⇒ A, A là hệ đầy đủ, do đó áp dụng công thức xác suất toàn phần ta có ( ) ( ) P (X = k) = P (A) .P (X = k/A) + P A .P X = k/A k 3−k k 3−k 10 C15.C5 2 C14.C6 = . 3 + . 3 , k = 0, 3 12 C20 12 C20 Vậy bảng phân phối xác suất của X là: X 0 1 2 3 7 8 1057 2639 p 684 57 2280 6840 b) Dựa vào bảng phân phối xác suất, ta có: 581 P (1 < X ≤ 4) = P (X = 2) + P (X = 3) = ≈ 0, 8494. 684 12
  14. Bài 2.2. Kiện hàng I có 12 sản phẩm trong đó có 3 phế phẩm, kiện hàng II có 15 sản phẩm trong đó có 5 phế phẩm. Chọn ngẫu nhiên từ mỗi kiện hàng ra 1 sản phẩm. Gọi X là số sản phẩm tốt chọn được. Lập bảng phân phối xác suất của X. Giải Ta có X = 0, 1, 2. Gọi Ai là biến cố sản phẩm lấy ra từ kiện hàng I là sản phẩm tốt, i = 1, 2. { } ⇒ A, A là hệ độc lập. áp dụng công thức nhân: ( ) ( ) ( ) 3 5 1 P (X = 0) = P A1.A2 = P A1 .P A2 = 12 . 15 = 12 , 9 10 1 P (X = 2) = P (A1.A2) = P (A1) .P (A2) = 12 . 15 = 2 , − − 5 P (X = 1) = 1 P (X = 0) P (X = 2) = 12 . Vậy bảng PPXS của X là: X 0 1 2 1 5 1 p 12 12 2 Bài 2.3. Một xạ thủ có 4 viên đạn, bắn lần lượt từng viên vào một mục tiêu một cách độc lập. Xác suất trúng mục tiêu ở mỗi lần bắn là 0,7. Nếu có 1 viên trúng mục tiêu hoặc hết đạn thì dừng. Gọi X là số viên đạn đã bắn. a) Lập bảng phân phối xác suất của X. b) Tính P (2 ≤ X < 4). Giải a) Lập bảng PPXS của X: Ta có X = 1, 4. Gọi Ai là biến cố viên đạn thứ i trúng mục tiêu, i = 1, 4. Theo giả thiết, {A1,A2,A3} là hệ độc lập toàn phần. Ta tính các xác suất: P (X = 1) = P (A1) = 0, 7; ( ) ( ) P (X = 2) = P A1.A2 = P A1 .P (A2) = 0, 3.0, 7 = 0, 21; ( ) ( ) ( ) P (X = 3) = P A1.A2.A3 = P A1 .P A2 .P (A3) = 0, 3.0, 3.0, 7 = 0, 063; P (X = 4) = 1 − P (X = 1) − P (X = 2) − P (X = 3) = 0, 027. 13
  15. Vậy bảng PPXS của X là: X 1 2 3 4 p 0,7 0,21 0,063 0,027 b) Dựa vào bảng PPXS: P (2 ≤ X 3 b) Dựa vào bảng PPXS: P (0 ≤ X < 3) = P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) = 0, 8; P (−2 < X ≤ 3) = P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0, 9. Bài 2.5. Có 20 chi tiết máy, trong đó có 15 chi tiết máy tốt. Lấy ngẫu nhiên đồng thời 4 chi tiết máy. Gọi X là số chi tiết máy tốt trong số 4 chi tiết máy được lấy ra. a) Xác định quy luật phân phối xác suất của X. b) Tính xác suất để lấy được 3 chi tiết máy tốt. c) Tính trung bình số chi tiết máy tốt được lấy ra và phương sai của X. Giải a) X tuân theo phân phối siêu bội X ∼ H(20, 15, 4). b) Ta có k 4−k ( ) C15.C5 P (X = k) = 4 k = 0, 4 C20 14
  16. Do đó, 3 1 C15.C5 455 ≈ P (X = 3) = 4 = 0, 4696. C20 969 15 c) Trung bình số chi tiết tốt được lấy ra: E(X) = np = 4. 20 = 3. N − n 15 5 16 Phương sai: D(X) = npq = 4. . . ≈ 0, 6316 N − 1 20 20 19 Bài 2.6. Một đề thi có 10 câu hỏi, mỗi câu có 4 phương án trả lời trong đó chỉ có 1 phương án đúng. Sinh viên A trả lời một cách ngẫu nhiên tất cả các câu hỏi. Gọi X là số câu trả lời đúng trong 10 câu. a) Xác định quy luật phân phối của X. b) Tính xác suất để sinh viên A trả lời đúng từ 2 đến 3 câu hỏi. c) Tính xác suất để sinh viên A trả lời đúng ít nhất một câu hỏi. d) Tính trung bình số câu hỏi được trả lời đúng và phương sai của X. e) Tính số câu hỏi mà sinh viên A có khả năng trả lời đúng lớn nhất. Giải a) X tuân theo phân phối nhị thức: X ∼ B(10; 0, 25). b) Ta có P (2 ≤ X ≤ 3) = P (X = 2) + P (X = 3) 2 2 8 3 3 7 ≈ = C10(0, 25) (0, 75) + C10(0, 25) (0, 75) 0, 531. c) Ta có P (X ≥ 1) = 1 − P (X < 1) = 1 − P (X = 0) ≈ 0, 943. d)Kỳ vọng và phương sai E (X) = np = 10.0, 25 = 2, 5; D (X) = npq = 10.0, 25.0, 75 = 1, 875. e) Số câu hỏi mà sinh viên có khả năng trả lời đúng nhất chính là Mod(X), ta có np − q ≤ Mod(X) ≤ np + p ⇔ 1, 75 ≤ Mod (X) ≤ 2, 75 Vậy Mod(X) = 2. Bài 2.7. một người nuôi 160 con gà mái cùng loại. Xác suất để 1 con gà đẻ trứng trong ngày là 0,8.Giả sử mỗi trứng bán được 2200 đồng, tiền cho mỗi con gà ăn trong ngày là 1000 đồng, tính số tiền lãi trung bình thu được trong ngày. 15
  17. Giải a) Gọi X là số trứng thu được trong ngày, khi đó X ∼ B(160; 0, 8). Gọi Y là số tiền thu được trong ngày. Ta cần tính E(Y ). Ta có Y = 2200.X − 1000.160 = 2200X − 160000. Từ đây suy ra E(Y ) = 2200.E(X) − 160000 = 2200.160.0, 8 − 160000 = 121600 đồng. Bài 2.8. Tại một bến cảng, trung bình mỗi ngày có 5 tàu cập bến. Tính xác suất để trong một ngày: a) Có 3 tàu cập bến. b) Có ít nhất 4 tàu cập bến. c) Có đúng 5 tàu cập bến. d) Có từ 3 đến 7 tàu cập bến. Giải Gọi X là số tàu cập bến trong một ngày thì X ∼ P (5). Do đó, e−5.5k P (X = k) = (k = 0, 1, 2, ) k! Ta có: e−5.53 e−5.125 a) P (X = 3) = = ≈ 0, 1404 3! 6 b) P (X ≥ 4) = 1 − P (X = 0) − P (X = 1) − P (X = 2) − P (X = 3) ≈ 0, 735 e−5.55 e−5.625 c) P (X = 5) = = ≈ 0, 175. 5! 24 d) P (3 ≤ X ≤ 7) = P (X = 3) + + P (X = 7) ≈ 0, 742. Bài 2.9. Tại một siêu thị, trung bình cứ 5 phút thì có 10 khách đến quầy tính tiền. a) Tính xác suất để trong 1 phút có 3 khách đến quầy tính tiền. b) Tính xác suất để trong 1 phút có từ 1 đến 3 khách đến quầy tính tiền. c) Tính số khách có khả năng đến quầy tính tiền lớn nhất trong 1 giờ. Giải 16
  18. a) Gọi X là số khách đến quầy tính tiền trong 1 phút thì X ∼ P (λ1) với λ1 là trung bình 1.10 số khách đến quầy tính tiền trong 1 phút: λ = = 2. Ta có: 1 5 − 3 − e λ1 (λ ) e 2.23 P (X = 3) = 1 = ≈ 0, 18044 3! 3! b) Ta có P (1 ≤ X ≤ 3) = P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) ≈ 0.722 c) Gọi Y là số khách đến quầy tính tiền trong 1 giờ thì Y ∼ P (λ2) với λ2 là trung bình 60.10 số khách đến quầy tính tiền trong 1 giờ: λ = = 120. 2 5 Số khách có khả năng đến quầy tính tiền lớn nhất trong 1 giờ chính là Mod(Y ). Ta có: λ2 − 1 ≤ Mod (Y ) ≤ λ2 ⇔ 119 ≤ Mod (Y ) ≤ 120 Vậy Mod(Y ) = 119 hoặc 120. Bài 2.10. Một người có 4 xe ôtô cho thuê. Hàng ngày, chi phí cho mỗi xe là 10usd (cho dù xe có được thuê hay không). Giá cho thuê mỗi xe là 70usd. Giả sử yêu cầu thuê xe mỗi ngày là BNN có phân phối Poisson với tham số λ = 2, 8 . Tính số tiền trung bình người này thu được trong một ngày. Giải Gọi X là số yêu cầu thuê xe mỗi ngày. Theo giả thiết, X ∼ P (2, 8) nên E(X) = 2, 8. Gọi Y là số tiền thu được trong một ngày, ta có Y = 70X − 10.4 = 70X − 40 Vậy số tiền trung bình người này thu được trong một ngày là E(Y ) = 70E(X) − 40 = 70.2, 8 − 40 = 156 Bài 2.11. Một cửa hàng trong một khu phố nhập về mỗi ngày 34kg loại thực phẩm này với giá 2500 đồng/kg và bán ra với giá 4000 đồng/kg. Nếu bị ế thì cuối cùng cửa hàng phải bán hạ giá còn 15000 đồng/kg mới hết hàng. Tính tiền lời trung bình của cửa hàng này về loại thực phẩm nói trên trong một ngày. Cho biết nhu cầu hằng ngày của người dân ở một khu phố về một loại thực phẩm tươi sống là BNN X có bảng phân phối xác suất như sau: X(kg) 31 32 33 34 p 0.15 0.25 0.45 0.15 17
  19. Giải Gọi Y là số tiền lời cửa hàng thu được trong một ngày. Ta có Y = 40000X + 15000(34 − X) − 25000.34 = 25000X − 340000. Từ đây ta suy ra E(Y ) = E(25000X − 340000) = 25000E(X) − 340000. Theo giả thiết bài toán ta có ∑4 E (X) = xi.pi = 32, 6 (kg) i=1 Vậy E(Y ) = 25000.32, 6 − 340000 = 475000 (đồng). Bài 2.12. Theo số liệu thống kê ở một cửa hàng đậu tương, người ta thấy lượng đậu bán ra là BNN X có bảng phân phối xác suất như sau: X(kg) 10 13 16 19 22 p 0.15 0.2 0.35 0.2 0.1 Giả sử giá đậu nhập vào là 10000 đồng/kg thì cửa hàng sẽ lãi 5000 đồng/kg; nếu đến cuối ngày không bán được sẽ lỗ 8000 đồng/kg. Vậy mỗi ngày cửa hàng nên nhập bao nhiêu kg đậu để thu được tiền lãi trung bình nhiều nhất? Giải Gọi Y là tiền lãi cửa hàng thu được trong một ngày; Z là khối lượng đậu mà cửa hàng nên nhập vào mỗi ngày. Ta đi tìm Z sao cho E(Y ) nhiều nhất. Ta nhận thấy rằng Z nhận một trong các giá trị: 10,13,16,19,22. Ta có Y = 5000X − 8000 (Z − X) = 13000X − 8000Z ⇒ E (Y ) = 13000X − 8000Z Theo giả thiết ta có ∑4 E (X) = xi.pi = 15, 7 (kg) i=1 Suy ra E(Y ) = 13000.15, 7 − 8000Z = 204100 − 8000Z. Ta lập bảng: 18
  20. X(kg) 10 13 16 19 22 E(Y ) 124100 108100 76100 52100 28100 Vậy cửa hàng nên nhập 10 (kg) đậu tương mỗi ngày. Bài 2.13. Chiều cao của một loại cây lấy gỗ là đại lượng ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối chuẩn với chiều cao trung bình là 20m và độ lệch chuẩn là 2,5m. Cây đạt tiêu chuẩn khai thác là cây có chiều cao tối thiểu là 15m. Tính tỷ lệ cây đạt tiêu chuẩn khai thác. Giải Gọi X là chiều cao của cây. Ta có X ∼ N(µ, σ2) với µ = 20m; σ = 2, 5m Tỷ lệ cây đạt tiêu chuẩn khai thác chính bằng P (X ≥ 15), ta có ( ) 15 − 20 P (X ≥ 15) = 0, 5 − Φ = 0, 5 − Φ (−2) = 0, 5 + 0, 4772 = 0, 9772. 0 2, 5 0 Bài 2.14. Chiều cao của các sinh viên ở một trường đại học là BNN có phân phối chuẩn với chiều cao trung bình là 158cm và độ lệch chuẩn là 7,5cm. Nếu chọn ra 10% sinh viên có chiều cao cao nhất thì chiều cao tối thiểu của sinh viên trong nhóm này là bao nhiêu? Giải Gọi X là chiều cao của sinh viên thì X ∼ N(µ, σ2) với µ = 158; σ = 7, 5. Gọi a là chiều cao tối thiểu trong nhóm sinh viên có chiều cao cao nhất. Ta cần tìm a sao cho P (X ≥ a) = 10% = 0, 1. Ta có: ( ) ( ) a − 158 a − 158 P (X ≥ a) = 0, 1 ⇔ 0, 5 − Φ = 0, 1 ⇔ Φ = 0, 4 0 7, 5 0 7, 5 Ta suy ra: a − 158 = 1, 29 ⇔ a = 167, 675. 7, 5 Bài 2.15. Điểm thi Toeic của sinh viên năm cuối ở một trường đại học là BNN X có phân phối chuẩn với giá trị trung bình là 560 điểm và độ lệch chuẩn là 78 điểm. Tính: a) Tỷ lệ sinh viên có điểm từ 600 đến 700 điểm. b) Tỷ lệ sinh viên có điểm thi trên 500 điểm. c) Giả sử nhà trường muốn xác định điểm Toeic tối thiểu để sinh viên có thể ra trường với tỷ lệ 80%, tính điểm Toeic tối thiểu này. Giải 19
  21. Gọi X là điểm thi Toeic của sinh viên. Ta có X ∼ N(µ, σ2) với µ = 560; σ = 78. a) Tỷ lệ sinh viên có điểm từ 600 đến 700 điểm là: ( ) ( ) 700 − µ 600 − µ P (600 500) = 0, 5 − Φ 0 σ ( ) 500 − 560 = 0, 5 − Φ 0 78 = 0, 5 − Φ0 (−0, 77) = 0, 5 + 0, 2794 = 0, 7794. c) Gọi a là mức điểm tối thiểu mà sinh viên cần đạt được. Ta cần tìm a sao cho P (X ≥ a) = 0, 8, ta có ( ) a − µ P (X ≥ a) = 0, 8 ⇔ 0, 5 − Φ = 0, 8 0 σ ( ) a − 560 ⇔ 0, 5 − Φ = 0, 8 0 78 ( ) 560 − a ⇔ Φ = 0, 3 0 78 Ta suy ra: 560 − a = 0, 85 ⇔ a = 493, 7 78 Bài 2.16. Cho BNN X liên tục có hàm mật độ xác suất xác định bởi: { c (1 − x2) nếu x ∈ [−1, 1] f (x) = 0 nếu x∈ / [−1, 1] a) Xác định hằng số c. b) Tính xác suất P (−0, 5 ≤ X ≤ 0, 8) Giải 20
  22. +∫∞ a) Theo giả thiết, f(x) là hàm mật độ xác suất nên ta có f (x) dx = 1. −∞ Mặc khác ta có ∫+∞ ∫1 ∫1 [ ( )] ( ) ( ) x3 1 4c f (x) dx = c 1 − x2 dx = 2 c 1 − x2 dx = 2c x − = 3 0 3 −∞ −1 0 Ta có 4c 3 = 1 ⇔ c = . 3 4 b) Ta có: ∫0,8 ∫0,8 3 ( ) P (−0, 5 ≤ X ≤ 0, 8) = f (x) dx = 1 − x2 dx = 0, 81575. 4 −0,5 −0,5 Bài 2.17. Giả sử tuổi thọ của một thiết bị điện tử là BNN liên tục X có hàm mật độ xác suất là { ce−cx nếu x ≥ 0 f (x) = 0 nếu x < 0 a) Xác định hằng số c. b) Tính xác suất P (X ≤ 10). ≤ 1 c) Nếu P (X 10) = 2 thì giá trị của c là bao nhiêu? Giải a) Ta nhận thấy f(x) ≥ 0, ∀x Mặc khác ta có ∫+∞ ∫+∞ [ ] f (x) dx = ce−cxdx = lim −e−cx a = 1 a→∞ 0 −∞ 0 Vậy hàm số đã cho là hàm mật độ xác suất với mọi giá trị của c. b) ∫10 ∫10 [ ] ≤ −cx − −cx 10 − −10c P (X 10) = f (x) dx = ce dx = e 0 = 1 e . −∞ 0 c) Ta có: 1 1 ln 2 P (X ≤ 10) = ⇔ 1 − e−10c = ⇔ c = . 2 2 10 21
  23. Bài 2.18. BNN X có hàm phân phối xác suất   0 nếu x ≤ 0 F (x) = mx3 − 3x2 + 2x nếu 0 1 a) Tìm hàm mật độ xác suất. b) Tìm hệ số m. Giải a) Hàm mật độ xác suất của X là { 3mx2 − 6x + 2 khi x ∈ [0, 1] f (x) = 0 khi x∈ / [0, 1] b) Xác định m, ta có ∫+∞ ∫1 ( ) f (x) dx = 1 ⇔ 3mx2 − 6x + 2 dx = 1 ⇔ m = 2 −∞ 0 Bài 2.19. Giả sử X là một BNN liên tục có hàm mật độ { K (1 − x) nếu x ∈ [0, 1] f (x) = 0 nếu x∈ / [0, 1] Tìm hằng số K, kỳ vọng, median và phương sai của X. Giải Dễ thấy bằng tính toán trực tiếp +∫∞ ∫1 f (x) dx = 1 ⇔ K (1 − x) dx = 1 ⇔ K = 2; −∞ 0 +∫∞ ∫1 − 1 E (X) = xf (x)dx = 2 x (1 x) dx = 3 ; −∞ 0 ∫1 ( ) 2 − − 1 2 1 D (X) = 2 x (1 x) dx 3 = 18 ; 0 √ 2− 2 Med (X) = 2 . Bài 2.20. Xác định hằng số a để hàm { ( ) A.sin2x nếu x ∈ 0, π f (x) = ( 2 ) ∈ π 0 nếu x / 0, 2 Là hàm mật độ của X. 22
  24. a) Xác định hệ số A? b) Tính kì vọng và phương sai của X? ( ) ≤ ≤ π c) Tính P 0 X 4 . Giải a) Từ tính chất chuẩn hoá của hàm mật độ, ta có ∫π/2 A sin 2xdx = 1 ⇔ A = 1 0 b) Tính kì vọng và phương sai π/∫ 2 1 E (X) = x sin 2xdx = 4 ; 0 π/∫ 2 ( ) 2 − 1 2 π2 − 9 D (X) = x sin 2xdx 4 = 8 16 . 0 c) ( ) ∫π/4 ∫π/4 √ π 2 P 0 ≤ X ≤ = f (x) dx = sin xdx = 1 − 4 2 0 0 Bài 2.21. BNN X có hàm mật độ xác suất { kx2 (4 − x) khi x ∈ [0, 4] f (x) = 0 khi x∈ / [0, 4] a) Xác định k? b) Tính P (X ≤ 2) Giải a) Xác định k, ta có ∫+∞ ∫4 3 f (x) dx = 1 ⇔ kx2 (4 − x) dx = 1 ⇔ k = . 64 −∞ 0 b) ∫2 3 5 P (X ≤ 2) = x2 (4 − x) dx = . 64 16 0 23
  25. Bài 2.22. Thời gian học rành nghề sửa tivi của một người là BNN X (năm) có hàm mật độ xác suất là   9 1 x2 + khi x ∈ (0, 2) f (x) =  40 5 0 khi x∈ / (0, 2) a) Tính xác suất để một người học rành nghề sửa tivi trước một năm rưỡi. b) Tính E(13X + 5) và E(X2) c) Tìm phương sai của X. Giải a) Xác suất để một người học rành nghề sửa tivi trước 1 năm rưỡi: ∫1,5 ∫1,5( ) 9 1 P (0 < X ≤ 1, 5) = f (x) dx = x2 + dx ≈ 0, 553125 40 5 0 0 b) Ta có E(13X + 5) = 13E(X) + 5. Mà ∫+∞ ∫2 ( ) 9 1 E (X) = xf (x) dx = x x2 + dx = 1, 3. 40 5 −∞ 0 Suy ra E(13X + 5) = 21, 9. + Ta có ∫+∞ ∫2 ( ) ( ) 9 1 E X2 = x2f (x) dx = x2 x2 + dx ≈ 1, 9733. 40 5 −∞ 0 c) Phương sai của BNN X ∫+∞ ∫2 ( ) 9 1 D (X) = x2f (x) dx − [E (X)]2 = x2 x2 + dx − (1, 3)2 ≈ 0, 2833. 40 5 −∞ 0 Bài 2.23. Tuổi thọ của một loại sản phẩm là BNN có phân phối chuẩn với trung bình là 11 năm và độ lệch chuẩn là 2 năm. a) Nếu quy định thời gian bảo hành là 10 năm thì tỷ lệ sản phẩm phải bảo hành là bao nhiêu? b) Nếu muốn tỷ lệ sản phẩm phải bảo hành là 10% thì phải quy định thời gian bảo hành là bao nhiêu? 24
  26. Giải Gọi X (năm) là tuổi thọ của loại sản phẩm này. Ta có X ∼ N(11, 4). a) Tỉ lệ sản phẩm phải bảo hành ( ) ( ) 10 − 11 0 − 11 P (0 ≤ X ≤ 10) = Φ − Φ = 0, 3085. 0 2 0 2 b) Gọi a là thời gian bảo hành. Ta cần tìm a sao cho P (0 ≤ X ≤ a) = 10%. Ta có ( ) ( ) a − 11 0 − 11 P (0 ≤ X ≤ a) = 10% ⇔ Φ − Φ = 0, 1 0 2 0 2 ( ) a − 11 ⇔ Φ + 0, 5 = 0, 1 0 2 ( ) a − 11 ⇔ Φ = −0, 4 0 2 ( ) 11 − a ⇔ Φ = 0, 4 = Φ (1, 29) 0 2 0 11 − a ⇔ = 1, 29 2 ⇔ a = 8, 42 Bài 2.24. Một loại chi tiết máy được gọi là đạt tiêu chuẩn nếu đường kính của nó sai lệch không quá 0,33mm về giá trị tuyệt đối so với đường kính thiết kế. Cho biết đường kính của loại chi tiết máy này là BNN phân phối theo quy luật chuẩn, với độ lệch tiêu chuẩn là 0,3mm. a) Tìm xác suất để sản xuất được một chi tiết máy đạt tiêu chuẩn. b) Tìm trung bình số chi tiết máy đạt tiêu chuẩn khi sản xuất 100 chi tiết. Giải Gọi X là đường kính của chi tiết máy. Theo giả thiết ta có X ∼ N(µ, σ2) với σ = 0, 3. a) Xác suất để sản xuất được 1 chi tiết máy đạt tiêu chuẩn là ( ) 0, 33 P (|X − µ| ≤ 0, 33) = 2Φ = 2Φ (1, 1) = 0, 7286. 0 0, 3 0 b) Gọi Y là số chi tiết đạt tiêu chuẩn khi sản xuất 100 chi tiết. Khi đó Y ∼ B(n, p) với n = 100 và p = 0, 7286. Trung bình số chi tiết đạt tiêu chuẩn khi sản xuất 100 chi tiết là E(X) = np = 100.0, 7286 = 72, 86. Bài 2.25. Đường kính của một loại chi tiết máy có quy luật phân phối chuẩn với đường kính trung bình là 200mm, phương sai là 25 mm2. Chọn ngẫu nhiên một chi tiết máy 25
  27. a) Tính xác suất để chọn được chi tiết có đường kính > 205, 25mm. b) Tính xác suất để chọn được chi tiết có đường kính từ 205mm đến 210mm. Giải Gọi X là biến ngẫu nhiên chỉ chiều dài đường kính của một loại chi tiết máy. Khi đó ta có X ∼ N(200; 52). a) Xác suất để chọn được chi tiết có đường kính > 205, 25mm ( ) 1 205.25 − 200 1 1 P (X > 205.25) = − Φ = − Φ (1.05) = − 0.3531 = 0.1469 2 0 5 2 0 2 b) Xác suất để chọn được chi tiết có đường kính từ 205mm đến 210mm ( ) ( ) 210 − 200 205 − 200 P (205 ≤ X ≤ 210) = Φ −Φ = Φ (2)−Φ (1) = 0.1359 0 5 0 5 0 0 Bài 2.26. Trọng lượng của một loại sản phẩm do một máy tự động sản suất là ĐLNN tuân theo luật phân phối chuẩn với µ = 25kg, σ2 = 0, 16kg2. a) Hỏi tỷ lệ sản phẩm có trọng lượng ≥ 24, 5kg là bao nhiêu? b) Chọn ngẫu nhiên 120 sản phẩm do máy này sản xuất. Tính xác suất để chọn được ít nhất 100 sản phẩm có trọng lượng ≥ 24, 5kg. Giải a) Gọi X là biến ngẫu nhiên chỉ trọng lượng của sản phẩm. Khi đó X ∼ N(25; 0.42). ( ) 1 24.5 − 25 1 P (X ≥ 24.5) = − Φ = − Φ (−1.25) = 0.8944 2 0 0.4 2 0 b) Gọi Y là biến ngẫu nhiên chỉ số sản phẩm có trọng lượng ≥ 24, 5kg. Theo giả thiết ta có } n = 120 ⇒ Y ∼ B (120; 0.8944) p = 0.8944 Theo điều kiện xấp xỉ thì  Y ∼ B (120; 0.8944)   n = 120 > 30 ( ) ⇒ Y ∼ N 107.328; 3.3672 np = 107.328   n (1 − p) = 12.672 26
  28. Vậy ( ) ( ) 120 − 107.328 100 − 107.328 P (100 ≤ Y ≤ 120) = Φ − Φ 0 3.367 0 3.367 = Φ0 (3.76) − Φ0 (−2.18) = 0.49992 + 0.4854 = 0.98532 Bài 2.27. Tuổi thọ của một loại sản phẩm là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 4 năm và độ lệch chuẩn là 0.5 năm. a) Tính tỷ lệ sản phẩm bị hỏng trước 3.5 năm. b) Tính xác suất trong 3 sản phẩm có ít nhất 1 sản phẩm sau 5 năm vẫn chưa bị hỏng. Giải a) Gọi X là bnn chỉ tuổi thọ của sản phẩm. Theo giả thiết thì X ∼ N(4; 0.52). Khi đó tỷ lệ sản phẩm bị hỏng trước 3.5 năm là ( ) 3.5 − 4 1 1 P (X 5) = − Φ = − Φ (2) = 0.0228 2 0 0.5 2 0 Gọi Y là biến ngẫu nhiên chỉ số sản phẩm sau 5 năm vẫn chưa bị hỏng trong 3 sản phẩm lấy ra. Theo giả thiết ta có Y ∼ B(3; 0.0228). Khi đó xác suất trong 3 sản phẩm có ít nhất 1 sản phẩm sau 5 năm vẫn chưa bị hỏng là P (Y ≥ 1) = 1 − P (Y = 0) = 1 − (1 − 0.0228)3 = 0.0669 Bài 2.28. Chiều dài X và chiều rộng Y của một chi tiết được gia công một cách độc lập và là các biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với σX = 0, 4cm và σY = 0, 2cm. Chi tiết được coi là đạt tiêu chuẩn nếu các kích thước của nó sai lệch so với kích thước trung bình không quá 0,1cm. a) Tính tỷ lệ chi tiết đạt tiêu chuẩn. b) Tính xác suất để khi gia công 3 chi tiết thì có ít nhất 1 chi tiết đạt tiêu chuẩn. Giải 27
  29. ( ) ε a) Áp dụng công thức tính xác suất P (|X − µ| < ε) = 2Φ , ta có: 0 σ + Chi tiết đạt tiêu chuẩn về chiều dài ( ) 0.1 P (|X − µ | < 0.1) = 2Φ = 2Φ (0.25) = 2.0.0987 = 0.1974 X 0 0.4 0 + Chi tiết đạt tiêu chuẩn về chiều rộng ( ) 0.1 P (|X − µ | < 0.1) = 2Φ = 2Φ (0.5) = 2.0.1915 = 0.383 Y 0 0.2 0 Tỷ lệ chi tiết đạt tiêu chuẩn: P (|X − µX | < 0.1) P (|X − µY | < 0.1) = 0.0756. b) Gọi Y là biến ngẫu nhiên chỉ số chi tiết máy đạt tiêu chuẩn, theo giả thiết ta có Y ∼ B(3; 0.0756). Khi đó xác suất để gia công 3 chi tiết thì có ít nhất 1 chi tiết đạt tiêu chuẩn là P (Y ≥ 1) = 1 − P (Y = 0) = 1 − (1 − 0.0756)3 = 0.21 Bài 2.29. Có hai hộp sản phẩm: hộp thứ nhất có 7 chính phẩm và 3 phến phẩm; hộp thứ hai có 6 chính phẩm và 4 phế phẩm. Người ta lấy ra 3 sản phẩm: hộp thứ nhất 1 sản phẩm và hộp thứ hai 2 sản phẩm. a) Tính xác suất để số phế phẩm trong hai hộp bằng nhau. b) Tính số chính phẩm trung bình được lấy ra. Giải a) Gọi X là số chính phẩm được ra từ hộp thứ nhất, Y là số chính phẩm được lấy ra từ hộp thứ hai. Khi đó ta có + Bảng phân phối xác suất của X X 0 1 3 7 P 10 10 + Bảng phân phối xác suất của Y X 0 1 2 2 8 5 P 15 15 15 Xác suất để số phế phẩm trong hai hộp bằng nhau 3 2 7 8 31 P (X = 0; Y = 0) + P (X = 1; Y = 1) = . + . = 10 15 10 15 75 28
  30. b) Gọi Z là số chính phẩm trung bình được lấy ra, khi đó Z = X + Y . Vậy số chính phẩm trung bình được lấy ra là 7 6 E (Z) = E (X + Y ) = E (X) + E (Y ) = + = 1.9 10 5 Bài 2.30. Một người tham gia đấu thầu 6 dự án nhỏ với xác suất thắng thầu mỗi dự án là 0,4. Nếu thắng thầu mỗi dự án người đó thu được 200 USD. Chi phí để chuẩn bị cả 6 dự án là 300USD. a) Số dự án trung bình mà người đó sẽ thắng là bao nhiêu? b) Lợi nhuận kỳ vọng là bao nhiêu? c) Tìm xác suất để người đó có lãi khi dự thầu. Giải a) Gọi X là biến ngẫu nhiên chỉ số dự án thắng thầu, theo giả thiết thì X ∼ B(6; 0.4). Khi đó số dự án trung bình sẽ thắng là E(X) = 6.0, 4 = 2, 4 b) Gọi Y là biến ngẫu nhiên chỉ lợi nhuận thu được, khi đó Y = 200X − 300. Như vậy lợi nhuận kỳ vọng là E(Y ) = E(200X − 300) = 200E(X) − 300 = 200.2, 4 − 300 = 180 c) Xác suất để người đó có lãi khi dự thầu P (Y > 0) = P (200X − 300 > 0) = P (X > 1, 5) = 1 − P (X = 0) − P (X = 1) − − 6 − 1 1 − 5 = 1 (1 0, 4) C6 0, 4 (1 0, 4) = 0, 76672 Bài 2.31. Có 3 kiện hàng: kiện thứ nhất chứa 10 sản phẩm tốt và 4 phế phẩm, kiện thứ hai chứa 9 sản phẩm tốt và 5 phế phẩm, kiện thứ ba chứa 7 sản phẩm tốt và 7 phế phẩm. Các sản phẩm giống hệt nhau về kích thước và trọng lượng. Chọn ngẫu nhiên một kiện hàng, rồi từ đó lấy ra 3 sản phẩm. Gọi X là số phế phẩm trong 3 sản phẩm lấy ra. a) Lập hàm phân phối xác suất của X. b) Tìm Mod(X), Med(X), E(2X + 2014) và D(3X + 2015). 29
  31. Giải a) Gọi Bi là biến cố chọn được i phế phẩm trong 3 sản phẩm lấy ra (i = 0, 3) và Aj là biến cố chọn được kiện hàng thứ j (i = 1, 3). Ta có {A1,A2,A3} là một hệ đầy đủ các biến cố. Áp dụng công thức xác suất đầy đủ, ta có: ∑3 P (X = 0) = P (B0) = P (Aj)P (B0/Aj) j=1 = P (A1) P (B0/A1) + P (A2) P (B0/A2) + P (A3) P (B0/A3) 3 3 3 1 C10 1 C9 1 C7 239 = 3 + 3 + 3 = 3 C14 3 C14 3 C14 1092 ∑3 P (X = 1) = P (B1) = P (Aj)P (B1/Aj) j=1 = P (A1) P (B1/A1) + P (A2) P (B1/A2) + P (A3) P (B1/A3) 1 2 1 2 1 2 1 C4 C10 1 C5 C9 1 C7 C7 507 = 3 + 3 + 3 = 3 C14 3 C14 3 C14 1092 ∑3 P (X = 2) = P (B2) = P (Aj)P (B2/Aj) j=1 = P (A1) P (B2/A1) + P (A2) P (B2/A2) + P (A3) P (B2/A3) 2 1 2 1 2 1 1 C4 C10 1 C5 C9 1 C7 C7 297 = 3 + 3 + 3 = 3 C14 3 C14 3 C14 1092 ∑3 P (X = 3) = P (B3) = P (Aj)P (B3/Aj) j=1 = P (A1) P (B3/A1) + P (A2) P (B3/A2) + P (A3) P (B3/A3) 3 3 3 1 C4 1 C5 1 C7 49 = 3 + 3 + 3 = 3 C14 3 C14 3 C14 1092 Ta có thể tính theo cách khác là 49 P (X = 3) = 1 − P (X = 0) − P (X = 1) − P (X = 2) = 1092 Bảng phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên X là X 0 1 2 3 239 507 297 49 P 1092 1092 1092 1092 30
  32. Hàm phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên X là    0 khi x ≤ 0    239  khi 0 3 b) Ta có các đặc trưng Mod (X) = 1 Med (X) = 1 8 14114 E (2X + 2014) = 2E (X) + 2014 = 2. + 2014 = 7 7 414 3726 D (3X + 2015) = 9D (X) = 9. = 637 637 Bài 2.32. Một trường học gồm 10000 sinh viên, trong đó có 1000 sinh viên học kém. Chọn ngẫu nhiên 100 sinh viên để kiểm tra. Dùng công thức xấp xỉ hãy cho biết xác suất để chọn được từ 10 đến 60 sinh viên học kém là bao nhiêu? Giải Gọi X là biến ngẫu nhiên chỉ số sinh viên học kém, khi đó X ∼ H(10000; 1000; 100). Ta có  X ∼ H (10000; 1000; 100)  ⇒ ∼  X B (100; 0, 1) n = 100 30  ⇒ ∼ 2  X N (10; 3 )  np = 10 > 5    n (1 − p) = 90 > 5 Vậy xác suất để chọn được từ 10 đến 60 sinh viên học kém là ( ) ( ) ( ) 60 − 10 10 − 10 50 P (10 ≤ X ≤ 60) = Φ − Φ = Φ − Φ (0) = 0, 5 0 3 0 3 0 3 0 31
  33. Bài 2.33. Có hai chuồng nuôi gà cùng kích thước đặt cạnh nhau; chuồng thứ I có 5 con mái và 11 con trống; chuồng thứ II có 4 con mái và 6 con trống. Để cân đối số lượng gà trong mỗi chuồng, người ta chọn ngẫu nhiên 3 con gà từ chuồng I cho vào chuồng II. Sau đó chọn ngẫu nhiên 3 con gà từ chuồng II để làm thịt. Gọi X là biến ngẫu nhiên chỉ số gà trống được lấy ra từ chuồng II. a) Lập hàm phân phối xác suất của X. b) Tìm Mod(X), Med(X), E(2X + 2014) và D(3X + 2015). Giải a) Gọi Bi là biến cố chọn được i con gà trống trong 3 con lấy ra từ chuồng II (i = 0, 3) và Aj là biến cố chọn được j con gà trống từ I sang II (i = 0, 3). Ta có {A0,A1,A2,A3} là một hệ đầy đủ các biến cố. Áp dụng công thức xác suất đầy đủ, ta có: ∑3 P (X = 0) = P (B0) = P (Aj) P (B0/Aj) j=0 = P (A0) P (B0/A0) + P (A1) P (B0/A1) + P (A2) P (B0/A2) + P (A3) P (B0/A3) 3 3 1 2 3 2 1 3 3 3 C5 C7 C11C5 C6 C11C5 C5 C11 C4 = 3 3 + 3 3 + 3 3 + 3 3 C16 C13 C16 C13 C16 C13 C16 C13 596 = 16016 ∑3 P (X = 1) = P (B1) = P (Aj) P (B1/Aj) j=0 = P (A0) P (B1/A0) + P (A1) P (B1/A1) + P (A2) P (B1/A2) + P (A3) P (B1/A3) 3 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 3 1 2 C5 C6 C7 C11C5 C7 C6 C11C5 C8 C5 C11 C9 C4 = 3 3 + 3 3 + 3 3 + 3 3 C16 C13 C16 C13 C16 C13 C16 C13 4372 = 16016 ∑3 P (X = 2) = P (B2) = P (Aj) P (B2/Aj) j=0 = P (A0) P (B2/A0) + P (A1) P (B2/A1) + P (A2) P (B2/A2) + P (A3) P (B2/A3) 3 2 1 1 2 2 1 2 1 2 1 3 2 1 C5 C6 C7 C11C5 C7 C6 C11C5 C8 C5 C11 C9 C4 = 3 3 + 3 3 + 3 3 + 3 3 C16 C13 C16 C13 C16 C13 C16 C13 7717 = 16016 3331 P (X = 3) = 1 − P (X = 0) − P (X = 1) − P (X = 2) = . 16016 Bảng phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên X là 32
  34. X 0 1 2 3 596 4372 7717 3331 P 16016 16016 16016 16016 Hàm phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên X là    0 khi x ≤ 0    596  khi 0 3 b) Ta có các đặc trưng Mod (X) = 2 Med (X) = 2 387 E (2X + 2014) = 2E (X) + 2014 = 2. + 2014 ≈ 2017, 72 208 D (3X + 2015) = 9D (X) ≈ 9.0, 61 = 5, 49 Bài 2.34. Trọng lượng của những đứa trẻ sơ sinh là biến ngẫu nhiên X có phân phối chuẩn với trọng lượng trung bình là 3kg, độ lệch chuẩn 0,2kg. Người ta muốn có chế độ chăm sóc đặc biệt cho 10% tổng số trẻ nhẹ cân nhất. Tính trọng lượng tối đa những đứa trẻ được chăm sóc đặc biệt. Giả sử trẻ em sinh ra có trọng lượng tối thiểu là 1,5kg. Giải Theo giả thiết ta có X ∼ N(3; 0, 22). Gọi m là trọng lượng tối đa những đứa trẻ được chăm sóc đặc biệt. Ta cần tìm m sao cho P (1, 5 < X < m) = 0, 1 ( ) ( ) m − 3 1, 5 − 3 ⇔ Φ − Φ = 0, 1 0 0, 2 0 0, 2 ( ) m − 3 ⇔ Φ − Φ (−7, 5) = 0, 1 0 0, 2 0 ( ) m − 3 ⇔ Φ = −0, 4 0 0, 2 m − 3 ⇔ ≈ −1, 28 0, 2 ⇔ m ≈ 2, 744 (kg) 33
  35. Bài 2.35. Một hộp có 20 quả bóng bàn, trong đó có 12 quả mới và 8 quả đã qua sử dụng , lần đầu người ta lấy ngẫu nhiên 4 quả bóng trong 20 quả để thi đấu sau đó trả lại vào hộp. Lần thứ hai lấy ngẫu nhiên 3 quả bóng. Gọi X là biến ngẫu nhiên chỉ số bóng mới trong 3 quả bóng lấy ra. a) Lập hàm phân phối xác suất của X. b) Tìm Mod(X), Med(X), E(2X + 2014) và D(3X + 2015). Giải a) Gọi Bi là biến cố chọn được i quả bóng mới trong 3 quả lấy ra lần thứ hai (i = 0, 3) và Aj là biến cố chọn được j quả bóng mới trong 4 quả lấy ra lần đầu (i = 0, 4). Ta có {A0,A1,A2,A3,A4} là một hệ đầy đủ các biến cố. Áp dụng công thức xác suất đầy đủ, ta có: ∑4 P (X = 0) = P (B0) = P (Aj) P (B0/Aj) j=0 = P (A0) P (B0/A0) + P (A1) P (B0/A1) + P (A2) P (B0/A2) +P (A3) P (B0/A3) + P (A4) P (B0/A4) 4 3 1 3 3 2 2 3 3 1 3 4 3 C8 C8 C12C8 C9 C12C8 C10 C12C8 C11 C12 C12 = 4 3 + 4 3 + 4 3 + 4 3 + 4 3 C20 C20 C20 C20 C20 C20 C20 C20 C20 C20 = 0, 1234 ∑4 P (X = 1) = P (B1) = P (Aj) P (B1/Aj) j=0 = P (A0) P (B1/A0) + P (A1) P (B1/A1) + P (A2) P (B1/A2) +P (A3) P (B1/A3) + P (A4) P (B1/A4) 4 1 2 1 3 1 2 2 2 1 2 3 1 1 2 4 1 2 C8 C12C8 C12C8 C11C9 C12C8 C10C10 C12C8 C9 C11 C12 C8 C12 = 4 3 + 4 3 + 4 3 + 4 3 + 4 3 C20 C20 C20 C20 C20 C20 C20 C20 C20 C20 = 0, 408 ∑4 P (X = 2) = P (B2) = P (Aj) P (B2/Aj) j=0 = P (A0) P (B2/A0) + P (A1) P (B2/A1) + P (A2) P (B2/A2) +P (A3) P (B2/A3) + P (A4) P (B2/A4) 4 2 1 1 3 2 1 2 2 2 1 3 1 2 1 4 2 1 C8 C12C8 C12C8 C11C9 C12C8 C10C10 C12C8 C9 C11 C12 C8 C12 = 4 3 + 4 3 + 4 3 + 4 3 + 4 3 C20 C20 C20 C20 C20 C20 C20 C20 C20 C20 = 0, 3738 34
  36. P (X = 3) = 1 − P (X = 0) − P (X = 1) − P (X = 2) = 0, 0948. Bảng phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên X là X 0 1 2 3 P 0,1234 0,408 0,3738 0,0948 Hàm phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên X là   ≤  0 khi x 0    ≤  0, 1234 khi 0 3 b) Ta có các đặc trưng Mod (X) = 1 Med (X) = 1 E (2X + 2014) = 2E (X) + 2014 = 2.1, 44 + 2014 ≈ 2016, 88 D (3X + 2015) = 9D (X) ≈ 9.0, 6828 = 6, 1452 Bài 2.36. Một công ty bán 3 loại hàng A, B, C với giá bán một đơn vị tương ứng là 21,2; 21,35; 21,5 (USD). Gọi X1; X2; X3 tương ứng là số đơn vị bán của các loại hàng A, B, C trong một tuần. Ta có ( ) ( ) ( ) 2 2 2 X1 ∼ N 1000; 100 ; X2 ∼ N 500; 80 ; X3 ∼ N 300; 50 Tính xác suất để trong một tuần công ty có doanh thu vượt 45000 (USD). Giải Gọi Y là biến ngẫu nhiên chỉ doanh thu của công ty. Khi đó Y = 21, 2X1 + 21, 35X2 + 21, 5X3 35
  37. Ta có E (Y ) = E (21, 2X1 + 21, 35X2 + 21, 5X3) = 21, 2E (X1) + 21, 35E (X2) + 21, 5E (X3) = 21, 2.1000 + 21, 35.500 + 21, 5.300 = 38225 D (Y ) = D (21, 2X1 + 21, 35X2 + 21, 5X3) 2 2 2 = 21, 2 D (X1) + 21, 35 D (X2) + 21, 5 D (X3) = 21, 22.1002 + 21, 352.802 + 21, 52.502 = 8567289 Suy ra Y ∼ N(38325; 8567289). Vậy xác suất để trong một tuần công ty có doanh thu vượt 45000 (USD) là ( ) 1 45000 − 38325 1 P (Y > 45000) = − Φ0 √ = − Φ0 (2, 28) = 0, 0113 2 8567289 2 Bài 2.37. Có 3 hộp: mỗi hộp đựng 20 viên bi, trong đó hộp thứ nhất có 7 viên bi trắng, hộp thứ hai có 5 viên bi trắng, hộp thứ ba có 3 viên bi trắng. Chọn ngẫu nhiên một hộp, rồi từ hộp đó lấy ngẫu nhiên đồng thời 3 viên bi. Gọi X là số viên bi trắng trong 3 viên bi lấy ra. a) Lập hàm phân phối xác suất của X. b) Tìm Mod(X), Med(X), E(2X + 2014) và D(3X + 2015). Giải a) Gọi Bi là biến cố chọn được i bi trắng trong 3 bi lấy ra (i = 0, 3) và Aj là biến cố chọn được hộp thứ j (i = 1, 3). Ta có {A1,A2,A3} là một hệ đầy đủ các biến cố. Áp dụng công thức xác suất đầy đủ, ta có: ∑3 P (X = 0) = P (B0) = P (Aj)P (B0/Aj) j=1 = P (A1) P (B0/A1) + P (A2) P (B0/A2) + P (A3) P (B0/A3) 3 3 3 1 C13 1 C15 1 C17 1421 = 3 + 3 + 3 = 3 C20 3 C20 3 C20 3420 36
  38. ∑3 P (X = 1) = P (B1) = P (Aj)P (B1/Aj) j=1 = P (A1) P (B1/A1) + P (A2) P (B1/A2) + P (A3) P (B1/A3) 1 2 1 2 1 2 1 C7 C13 1 C5 C15 1 C3 C17 1479 = 3 + 3 + 3 = 3 C20 3 C20 3 C20 3420 ∑3 P (X = 2) = P (B2) = P (Aj)P (B2/Aj) j=1 = P (A1) P (B2/A1) + P (A2) P (B2/A2) + P (A3) P (B2/A3) 2 1 2 1 2 1 1 C7 C13 1 C5 C15 1 C3 C17 474 = 3 + 3 + 3 = 3 C20 3 C20 3 C20 3420 46 P (X = 3) = 1 − P (X = 0) − P (X = 1) − P (X = 2) = . 3420 Bảng phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên X là X 0 1 2 3 1421 1479 474 46 P 3420 3420 3420 3420 Hàm phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên X là    0 khi x ≤ 0    1421  khi 0 3 b) Ta có các đặc trưng Mod (X) = 1 Med (X) = 1 3 4031 E (2X + 2014) = 2E (X) + 2014 = 2. + 2014 = 4 2 829 7461 D (3X + 2015) = 9D (X) = 9. = 1520 1520 Bài 2.38. Một doanh nghiệp cần mua một loại trục máy có đường kính từ 1,18cm đến 1,22cm. có hai nhà máy bán loại trục máy này và đường kính của các loại trục máy được sản xuất ra là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với các số đặc trưng cho trong bảng: 37
  39. Đường kính trung bình (cm) Độ lệch chuẩn Giá bán Nhà máy 1 1,2 0,01 3 triệu/1 hộp/ 100 chiếc Nhà máy 2 1,2 0,015 2,7 triệu/1 hộp/ 100 chiếc Vậy doanh nghiệp nên mua trục máy của nhà máy nào? Giải Gọi X1; X2 lần lượt là đường kính trục do nhà máy thứ nhất và thứ hai sản xuất. Tỷ lệ trục máy của nhà máy sản xuất ra thỏa mãn yêu cầu doanh nghiệp là ( ) ( ) 1, 22 − 1, 2 1, 18 − 1, 2 P (1, 18 ≤ X ≤ 1, 22) = Φ − Φ = 2Φ (2) = 0, 9544 1 0 0, 01 0 0, 01 0 ( ) ( ) 1, 22 − 1, 2 1, 18 − 1, 2 P (1, 18 ≤ X ≤ 1, 22) = Φ − Φ = 2Φ (1, 33) = 0, 8164 2 0 0, 015 0 0, 015 0 Xét nhà máy thứ nhất,ta có + Số trục máy sử dụng được 100.0, 9544 = 95, 44 3000000 + Số tiền chi cho 1 trục máy sử dụng được là ≈ 31433 (đồng) 95, 44 Xét nhà máy thứ hai,ta có + Số trục máy sử dụng được 100.0, 8164 = 81, 64 2700000 + Số tiền chi cho 1 trục máy sử dụng được là ≈ 33072 (đồng) 81, 64 Do 31433 < 33072 suy ra doanh nghiệp nên mua sản phẩm của nhà máy thứ nhất. 38
  40. Chương 3 Vector ngẫu nhiên Bài 3.1. Cho véc tơ ngẫu nhiên X = (X1,X2) có hàm mật độ đồng thời fX được cho bởi { x1+x2 ∈ { } ∈ { } 21 , x1 1, 2, 3 , x2 1, 2 fX (x1, x2) = 0, nơi khác Tính P (X1 = 3),P (X2 = 2) và hàm mật độ biên f1, f2 tương ứng của X1,X2. Giải. 3 P (X = 3) = f (3, 1) + f (3, 2) = . 1 X X 7 4 P (X = 2) = f (2, 1) + f (2, 2) + f (3, 2) = . 2 X X X 7 Hàm mật độ biên f1 của X1 xác định bởi:  ∑2  x1 + x2 2x1 + 3 = , x1 ∈ {1, 2, 3}, f1(x1) = 21 21  x2=1 0, nơi khác Tương tự  ∑3  x1 + x2 3x2 + 6 = , x2 ∈ {1, 2, }, f2(x2) = 21 21  x1=1 0, nơi khác Bài 3.2. Cho véc tơ ngẫu nhiên X = (X1,X2) có hàm phân phối đồng thời FX được cho bởi { − − − − x1 − x2 (x1+x2) ∈ 2 1 e e + e với (x1, x2) R+ FX (x1, x2) = 0, nơi khác (a) Tìm hàm phân phối biên của X1. (b) Tìm hàm mật độ đồng thời của X1,X2. (c) Tìm hàm mật độ biên của X1. 39
  41. Giải. (a) Hàm phân phối biên F1 của X1 được xác định với mọi x ∈ R bởi: { − 1 − e x1 với x ≥ 0 F (x ) = lim F (x , x ) = 1 1 1 → ∞ X 1 2 x2 + 0, nơi khác (b) Hàm mật độ đồng thời của X1,X2 được xác định bởi: { − 2 (x1+x2) ∈ 2 ∂ F (x1, x2) e với (x1, x2) R+, fX (x1, x2) = = ∂x1∂x2 0, nơi khác (c) Hàm mật độ biên f1 của X1 được xác định với mọi x ∈ R bởi:  ∫ ∫  +∞ +∞ −(x1+x2) −x1 e dx2 = e với x1 ≥ 0, f1(x1) = fX (x1, x2)dx2 =  0 −∞ 0, với x < 0. Bài 3.3. Cho véc tơ ngẫu nhiên rời rạc X = (X1,X2) có phân phối xác suất được cho trong bảng sau: X2 1 2 3 0 0,15 0,13 0,16 3 0,07 0,09 0,12 X 1 5 0,05 0,10 0,13 a) Tìm luật phân phối biên của biến ngẫu nhiên X1 và X2? b) Tính các xác suất P (X1 = 0; X2 < 3),P (X1 < 4; X2 ≤ 3)? Giải. a) Ta tính các xác suất sau: ∑ f1(0) = P (X1 = 0) = P (X1 = 0; X2 = x2) x2 = P (X1 = 0; X2 = 1) + P (X1 = 0; X2 = 2) + P (X1 = 0; X2 = 3) = 0, 15 + 0, 13 + 0, 16 = 0, 44. Tương tự cũng dễ dàng tính được f1(3) = P (X1 = 3) = 0, 07 + 0, 09 + 0, 12 = 0, 28 và f1(5) = P (X1 = 5) = 0, 05 + 0, 10 + 0, 13 = 0, 28. Luật phân phối biên của biến ngẫu nhiên X1 được cho trong bảng sau: 40
  42. X1 = x1 0 3 5 f1(x1) 0,44 0,28 0,28 Để tìm phân phối xác suất biên của X2 ta tính các xác suất sau: f2(1) = P (X2 = 1) = 0, 15 + 0, 07 + 0, 05 = 0, 27 f2(2) = P (X2 = 2) = 0, 13 + 0, 09 + 0, 10 = 0, 32 f2(3) = P (X2 = 3) = 0, 16 + 0, 12 + 0, 13 = 0, 41. Luật phân phối biên của X2 được cho trong bảng: X2 = x2 1 2 3 f2(x2) 0,27 0,32 0,41 b) Tính các xác suất P (X1 = 0; X2 < 3) ∑ P (X1 = 0; X2 < 3) = P (X1 = 0; X2 = x2) x2<3 = P (X1 = 0; X2 = 1) + P (X1 = 0; X2 = 2) = 0, 15 + 0, 13 = 0, 28. Tính xác suất P (X1 < 4; X2 ≤ 3) ∑ ∑ P (X1 < 4; X2 ≤ 3) = P (X1 = x1; X2 = x2) x1<4 x2≤3 = P (X1 = 0; X2 = 1) + P (X1 = 0; X2 = 2) + P (X1 = 0; X2 = 3) +P (X1 = 3; X2 = 1) + P (X1 = 3; X2 = 2) + P (X1 = 3; X2 = 3) = 0, 15 + 0, 13 + 0, 16 + 0, 07 + 0, 09 + 0, 12 = 0, 72. Bài 3.4. Cho bảng phân phối xác suất của véc tơ ngẫu nhiên X = (X1,X2) sau X2 1 2 3 1 0,15 0,20 0,15 X 1 3 0,10 0,15 0,25 a) Xác định phân phối xác suất đồng thời của hai biến ngẫu nhiên X1 và X2. b) Kiểm tra tính độc lập của X1 và X2. c) Tính xác suất P (X1 = 1|X2 = 3). Giải. a) Hàm phân phối đồng thời của véc tơ X được cho bởi ∑ ∑ FX (x1, x2) = P (X1 < x1,X2 < x2) = P (X1 = u1,X2 = u2). u1<x1 u2<x2 Kết quả tính được cho trong bảng sau: 41
  43. X2 x2 < 1 1 ≤ x2 < 2 2 ≤ x2 < 3 x2 ≥ 3 x1 < 1 0 0 0 0 1 ≤ x1 < 3 0 0,15 0,35 0,5 X1 x1 ≥ 3 0 0,25 0,50 1 b) Từ bảng phân phối xác suất của X ta có P (X1 = 1,X2 = 2) = 0, 20. Mặt khác ta cũng tính được P (X1 = 1) = 0, 15 + 0, 20 + 0, 15 = 0, 5 và P (X2 = 2) = 0, 20 + 0, 15 = 0, 35. Từ đó ta có P (X1 = 1)P (X2 = 2) = 0, 5 × 0, 35 ≠ P (X1 = 1,X2 = 2). Vậy hai biến ngẫu nhiên X1 và X2 phụ thuộc. c) Tính xác suất P (X1 = 1|X2 = 3) P (X1 = 1,X2 = 3) 0, 15 P (X1 = 1|X2 = 3) = = = 0, 375. P (X2 = 3) 0, 4 42
  44. Chương 4 Ước lượng tham số Bài 4.1. Giả sử chiều cao của các bạn nữ sinh viên Trường Đại học Tài chính - Marketing tuân theo luật phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn là 5 cm. Chọn ngẫu nhiên 64 bạn sinh viên nữ, người ta tính được chiều cao trung bình là 160cm. Với độ tin cậy 95% , hãy ước lượng chiều cao trung bình của các bạn sinh viên nữ Trường Đại học Tài chính - Marketing. Hướng dẫn giải Bước 1. Bài toán thuộc trường hợp 1 (n ≥ 30 và biết σ2). Bước 2. Trên mẫu cụ thể ta có x = 160cm và σ = 5cm Bước 3. Độ chính xác của ước lượng σ 5 ε = z γ .√ = 1, 96.√ = 1, 225 cm 2 n 64 Bước 4. Khoảng tin cậy 95% cho chiều cao trung bình (x − ε; x + ε) = (158, 775 cm; 161, 225 cm) Bài 4.2. Trong một đợt khảo sát về chiều cao (đơn vị m) của các bạn sinh viên Trường Đại học Tài chính - Marketing. Người ta chọn ngẫu nhiên 100 bạn sinh viên và nhận được kết quả cho trong bảng sau Chiều cao Số sinh viên (1, 4; 1, 5] 10 (1, 5; 1, 6] 25 (1, 6; 1, 7] 40 (1, 7; 1, 8] 15 (1, 8; 1, 9] 10 Hãy ước lượng chiều cao trung bình của sinh viên Trường Đại học Tài chính - Marketing với độ tin cậy 95% ?. 43
  45. Hướng dẫn giải Bước 1. Bài toán thuộc trường hợp 2 (n ≥ 30 và chưa biết σ2). Bước 2. Trên mẫu cụ thể ta có x = 1, 64m và s = 0, 1096m Bước 3. Độ chính xác của ước lượng s 0, 1096 ε = z γ .√ = 1, 96. √ = 0, 0215 m 2 n 100 Bước 4. Khoảng tin cậy 95% cho chiều cao trung bình (x − ε; x + ε) = (1, 6185 m; 1, 6615 m) Bài 4.3. Một hãng sản xuất bóng đèn đã đưa vào thử nghiệm để xác định tuổi thọ trung bình. Chọn một mẫu gồm 20 bóng đèn cùng loại để thực nghiệm. Tuổi thọ của 20 bóng đèn được cho trong bảng sau (đơn vị nghìn giờ) Thời gian Số bóng đèn (5; 5, 5] 3 (5, 5; 6] 6 (6; 6.5] 7 (6.5; 7] 4 Giả sử tuổi thọ bóng đèn tuân theo luật phân phối chuẩn, hãy ước lượng tuổi thọ trung bình của bóng đèn với độ tin cậy 95% ?. Hướng dẫn giải Bước 1. Bài toán thuộc trường hợp 3 (n < 30, chưa biết σ2 và X có phân phối chuẩn). Bước 2. Trên mẫu cụ thể ta có x = 6, 05 và s = 0, 497 Bước 3. Độ chính xác của ước lượng s 0, 497 ε = t 1−γ (n − 1) .√ = 2, 093. √ = 0, 2326 2 n 20 Bước 4. Khoảng ước lượng cho trung bình với độ tin cậy 95% (x − ε; x + ε) = (5, 817; 6, 283) nghìn giờ Bài 4.4. Trước ngày bầu cử tổng thống, một cuộc thăm dò dư luận đã tiến hành. Người ta chọn ngẫu nhiên 100 người để hỏi ý kiến thì có 60 người nói rằng họ sẽ bỏ phiếu cho ông A. Hãy ước lượng (khoảng đối xứng) tỷ lệ cử tri bỏ phiếu cho ông A với độ tin cậy 95%. Hướng dẫn giải 44
  46. + Ta nhận thấy   n = 100 > 30 nf = 60 > 5  n (1 − f) = 40 > 5 + Độ chính xác của ước lượng √ √ f (1 − f) 0, 6. (1 − 0, 6) ε = z 1−α = 1, 96. = 0, 096 2 n 100 + Khoảng ước lượng tỷ lệ (f − ε; f + ε) = (0, 504; 0, 696) . Bài 4.5. Trước ngày bầu cử tổng thống, một cuộc thăm dò dư luận đã tiến hành. Người ta chọn ngẫu nhiên 100 người để hỏi ý kiến thì có 60 người nói rằng họ sẽ bỏ phiếu cho ông A. Để ước lượng tỷ lệ người dân bỏ phiếu cho ông A với độ tin cậy 95% và sai số không vượt quá 2% thì cần phải điều tra thêm ít nhất bao nhiêu người nữa. Hướng dẫn giải + Độ chính xác của ước lượng được xác định √ f (1 − f) ε = z 1−α 2 n + Theo giả thiết ta có ≤ ε 0, 02√ f (1 − f) f (1 − f) ⇔ − ≤ ⇔ ≥ 2 z 1 α 0, 02 n z 1−α 2 2 n 2 0, 02 0, 6.0, 4 ⇔ n ≥ (1, 96)2 ⇔ n ≥ 2304, 96 (0, 02)2 + Vậy cần phải điều tra thêm ít nhất là 2205 người. Bài 4.6. Một vùng có 2000 hộ gia đình. Để điều tra nhu cầu tiêu dùng một loại hàng hóa tại vùng đó người ta nghiên cứu ngẫu nhiên 100 gia đình và thấy có 74 gia đình có nhu cầu về loại hàng hóa trên. Với độ tin cậy 95% hãy ước lượng khoảng tin cậy đối xứng số gia đình trong vùng có nhu cầu về loại hàng hóa đó. Hướng dẫn giải M + Gọi M là số gia đình trong vùng có nhu cầu về loại hàng hóa đó, suy ra p = . 2000 + Ta nhận thấy   n = 100 > 30 nf = 74 > 5  n (1 − f) = 26 > 5 45
  47. + Độ chính xác của ước lượng √ √ f (1 − f) 0, 74. (1 − 0, 74) ε = z 1−α = 1, 96. = 0, 086 2 n 100 + Khoảng ước lượng tỷ lệ (f − ε; f + ε) = (0, 654; 0, 826) . + Vậy số gia đình trong vùng có nhu cầu về loại hàng hóa nào đó nằm trong khoảng (1308; 1652) Bài 4.7. Để ước lượng tỷ lệ người dân có mức thu nhập trên 10 triệu đồng ở TP. Hồ Chí Minh với độ tin cậy 95%, sai số không vượt quá 2% thì cần phải điều tra số lượng bao nhiêu người, biết rằng tỉ lệ thực nghiệm là 0,8. Hướng dẫn giải + Độ chính xác của ước lượng được xác định √ f (1 − f) ε = z 1−α 2 n + Theo giả thiết ta có ≤ ε 0, 02√ f (1 − f) f (1 − f) ⇔ − ≤ ⇔ ≥ 2 z 1 α 0, 02 n z 1−α 2 2 n 2 0, 02 0, 8.0, 2 ⇔ n ≥ (1, 96)2 ⇔ n ≥ 1536, 64 (0, 02)2 + Vậy cần phải điều tra ít nhất là 1537 người. Bài 4.8. Kiểm tra ngẫu nhiên 400 sản phẩm do một máy sản xuất thấy có 20 phế phẩm. Với độ tin cậy 95%, a) Hãy ước lượng tỷ lệ phế phẩm tối đa của máy đó. b) Hãy ước lượng tỷ lệ phế phẩm tối thiểu của máy đó. Hướng dẫn giải 20 + Ta có f = = 0, 05 √ 400 √ f(1 − f) 0, 05.0, 95 ε = z − = 1, 645. = 0, 0179 0,5 α n 400 a. Khoảng tin cậy tối đa p ≤ f + ε = 0, 0679 b. Khoảng tin cậy tối thiểu p ≥ f − ε = 0, 0321 46
  48. Chương 5 Kiểm định giả thiết thống kê Bài 5.1. Đo chiều cao (đơn vị cm) của 24 trẻ em 2 tuổi tại 1 huyện ta có số liệu: 84,4; 89,9; 89,0; 91,9; 87,0; 78,5; 84,5; 86,3; 80,6; 80,0; 81,3; 86,8; 83,4; 89,8; 85,4; 80,6; 85,0; 82,5; 80,7; 84,3; 95,4; 85,0; 85,5; 81,6 Biết chiều cao của trẻ em hai tháng tuổi chung của đất nước là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn N(86, 5; 9, 67) . Hỏi với mức ý nghĩa 1% có sự khác biệt đáng kể về chiều cao trung bình của trẻ em huyện này so với chiều cao trung bình chung của đất nước không? Hướng dẫn giải Đây là bài toán kiểm định với phương sai đã biết và n = 24 < 30. Bước 1. Chọn giả thiết H0 : µ = µ0 = 86, 5; H1 : µ ≠ µ0. Bước 2. Miền bác bỏ ( ) ( ) Wα = −∞; −z 1−α ∪ z 1−α ; +∞ 2 2 = (−∞; −z0,495) ∪ (z0,495; +∞) = (−∞; −2, 575) ∪ (2, 575; +∞) Bước 3. Giá trị quan sát √ √ (x − µ ) n (84, 975 − 86, 5) 24 z = 0 = √ = −2, 4 qs σ 9, 67 Bước 4. Kết luận Ta nhận thấy zqs ∈/ Wα, nên chấp nhận giả thiết. Vậy chiều cao trung bình đứa trẻ 2 tháng tuổi ở huyện này không có sự khác biệt so với chiều cao trung bình chung trẻ em 2 tháng tuổi của đất nước. Bài 5.2. Một trại chăn nuôi gà đã nuôi thí nghiệm bằng khẩu phần thức ăn có bổ sung kháng sinh. Kiểm tra 81 con gà ta có số liệu: 47
  49. Trọng lượng (kg) 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 4,3 4,4 4,5 4,6 4,7 Số gà 5 7 9 12 15 10 9 6 5 3 a) Trại chăn nuôi báo cáo trọng lượng trung bình của những con gà nuôi thí nghiệm sau 8 tuần nuôi là 4,3 kg thì có đúng không với độ tin cậy 95%? b) Giả sử những con gà có trọng lượng lớn hơn 4,3 kg được xếp loại I và trọng lượng của nó có phân phối chuẩn. với mức ý nghĩa 5%, chúng ta có thể kết luận trọng lượng trung bình của những con gà loại I lớn hơn 4,5 kg được không? Hướng dẫn giải a) Đây là bài toán kiểm định với phương sai chưa biết và n = 81 > 30. Bước 1. Chọn giả thiết H0 : µ = µ0 = 4, 3(gam); H1 : µ ≠ µ0 (gam). Bước 2. Miền bác bỏ ( ) ( ) Wα = −∞; −z 1−α ∪ z 1−α ; +∞ 2 2 = (−∞; −z0,475) ∪ (z0,475; +∞) = (−∞; −1, 96) ∪ (1, 96; +∞) Bước 3. Giá trị quan sát √ √ (x − µ ) n (4, 212 − 4, 3) 81 z = 0 = = −3, 3588 qs s 0, 2358 Bước 4. Kết luận Ta nhận thấy zqs ∈ Wα, nên bác bỏ giả thiết. Vậy với độ tin cậy 95%, báo cáo của trại chăn nuôi là không đúng. b) Đây là bài toán kiểm định với phương sai chưa biết, n = 23 µ0 (gam). Bước 2. Miền bác bỏ Wα = (tα(n − 1); +∞) = (t0,05(22)) = (1, 717; +∞) Bước 3. Giá trị quan sát √ √ (x − µ ) n (4, 5087 − 4, 3) 23 t = 0 = = 0, 3853 qs s 0, 1083 Bước 4. Kết luận Ta nhận thấy tqs ∈/ Wα, nên chấp nhận giả thiết. Vậy với mức ý nghĩa 5%, báo cáo của trại chăn nuôi là không đúng. 48
  50. Bài 5.3. ở một nước, một đảng chính trị tuyên bố rằng 45% cử tri sẽ bỏ phiếu bầu cho ông A là ứng cử viên của họ. Chọn ngẫu nhiên 200 người hỏi ý kiến có 80 người sẽ bầu cho ông A. với mức ý nghĩa 5% hãy cho nhận xét về tuyên bố trên. Hướng dẫn giải { np = 90 > 5 Ta nhận thấy 0 n (1 − p0) = 110 > 5 Bước 1. Chọn giả thiết H0 : p = p0 = 0, 45; H1 : p ≠ p0. Bước 2. Miền bác bỏ ( ) ( ) Wα = −∞; −z 1−α ∪ z 1−α ; +∞ 2 2 = (−∞; −z0,475) ∪ (z0,475; +∞) = (−∞; −1, 96) ∪ (1, 96; +∞) Bước 3. Giá trị quan sát √ √ (f − p0) n (0, 4 − 0, 45) 200 zqs = √ = √ = −1, 4213 p0 (1 − p0) 0, 45 (1 − 0, 45) Bước 4. Kết luận Ta nhận thấy zqs ∈/ Wα, nên chấp nhận giả thiết. Vậy với mức ý nghĩa 5% chưa có cơ sở để bác bỏ tuyên bố trên. Bài 5.4. Giả sử một huyện năm trước có tỷ lệ trẻ em bị suy dinh dưỡng là 10%, năm nay huyện thực hiện nhiều chính sách nhằm làm giảm tỷ lệ này xuống. chọn 400 đứa trẻ, kiểm tra ta thấy có 32 đứa trẻ vẫn còn bị suy dinh dưỡng. với mức ý nghĩa 1% hãy cho kết luận về việc giảm tỷ lệ trẻ em suy dinh dưỡng của huyện này. Hướng dẫn giải { np = 40 > 5 Ta nhận thấy 0 n (1 − p0) = 360 > 5 Bước 1. Chọn giả thiết H0 : p = p0 = 0, 1; H1 : p < p0. Bước 2. Miền bác bỏ Wα = (−∞; −z0,5−α) = (−∞; −z0,49) = (−∞; −2, 33) Bước 3. Giá trị quan sát √ √ (f − p0) n (0, 08 − 0, 1) 400 4 zqs = √ = √ = − . p0 (1 − p0) 0, 1 (1 − 0, 1) 3 Bước 4. Kết luận Ta nhận thấy zqs ∈/ Wα, nên chấp nhận giả thiết. Vậy với mức ý nghĩa 1% báo cáo của 49
  51. huyện về việc giảm tỷ lệ trẻ em bị suy dinh dưỡng là chưa chấp nhận được. Bài 5.5. So sánh mức thu nhập theo tuần giữa nam và nữ tại một công ty liên doanh ta có số liệu mẫu như sau: • Nữ: chọn một mẫu 40 người, tính được thu nhập trung bình . • Nam: chọn một mẫu 50 người, tính được thu nhập trung bình . Biết rằng phương sai thu nhập theo tuần của nữ là 80 và của nam là 100. Với mức ý nghĩa 1%, có thể kết luận thu nhập trung bình của nữ thấp hơn nam được không? Hướng dẫn giải Đây là bài toán so sánh hai trung bình, trường hợp phương sai đã biết. Gọi X1 là thu nhập theo tuần của nữ, E(X1) = µ1; X2 là thu nhập theo tuần của nam, E(X2) = µ2. Bước 1. Chọn giả thiết H0 : µ1 = µ2 và đối thiết H1 : µ1 < µ2. Bước 2. Miền bác bỏ Wα = (−∞; −z0,5−α) = (−∞; −z0,49) = (−∞; −2, 33) Bước 3. Giá trị quan sát x1 − x2 130 − 140 zqs = √ = √ = −5 σ2 σ2 1 + 2 80 + 100 n1 n2 40 50 Bước 4. Kết luận Ta nhận thấy zqs ∈ Wα, nên ta bác bỏ giả thiết. Vậy với mức ý nghĩa 1%, ta có thể xem mức thu nhập của nữ là thấp hơn của nam. Bài 5.6. Khảo sát chiều cao ( đơn vị cm ) của học sinh nữ tại hai trường phổ thông trung học huyện A và huyện B ta có số liệu: Chiều cao Số học sinh nữ của huyện A Số học sinh nữ của huyện B (150 − 152] 3 5 (152 − 154] 5 10 (154 − 156] 7 14 (156 − 158] 15 18 (158 − 160] 26 22 (160 − 162] 25 11 (162 − 164] 12 9 (164 − 166] 13 5 (166 − 168] 10 4 (168 − 170] 5 2 50
  52. a) Với mức ý nghĩa 1% có thể xem chiều cao trung bình học sinh trung học nữ của huyện A cao hơn huyện B được không? b) Những học sinh có chiều cao từ 154 cm trở xuống được xem là nhóm thấp. giả sử chiều cao học sinh nhóm thấp ở hai huyện là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn có phương sai xấp xỉ bằng nhau. Một người nói chiều cao trung bình học sinh nhóm thấp của hai huyện là như nhau thì có đúng không với độ tin cậy là 95%. Hướng dẫn giải a) Đây là bài toán so sánh hai trung bình, trường hợp phương sai chưa biết và kích thước mẫu lớn (n1 + n2 − 2 = 121 + 100 − 2 > 30) Gọi X1 là chiều cao của học sinh nữ huyện A, E(X1) = µ1; X2 là chiều cao của học sinh nữ huyện B, E(X2) = µ2. Bước 1. Chọn giả thiết H0 : µ1 = µ2 và đối thiết H1 : µ1 > µ2. Bước 2. Miền bác bỏ Wα = (z0,5−α; +∞) = (z0,49; +∞) = (2, 33; +∞) Bước 3. Giá trị quan sát x1 − x2 160, 6 − 158, 48 zqs = √ = √ = 3, 713 s2 s2 2 2 1 + 2 4,216 + 4,232 n1 n2 121 100 Bước 4. Kết luận Ta nhận thấy zqs ∈ Wα, nên ta bác bỏ giả thiết. Vậy với mức ý nghĩa 1%, ta có thể xem chiều cao trung bình của học sinh nữ huyện A cao hơn huyện B b) Đây là bài toán so sánh hai trung bình, trường hợp phương sai chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n1 + n2 − 2 = 8 + 15 − 2 < 30) Gọi X1 là chiều cao của học sinh nữ nhóm thấp huyện A, E(X1) = µ1; X2 là chiều cao của học sinh nữ nhóm thấp huyện B, E(X2) = µ2. Bước 1. Chọn giả thiết H0 : µ1 = µ2 và đối thiết H1 : µ1 ≠ µ2. Bước 2. Miền bác bỏ ( ) ( ) W = −∞; −t α (n + n − 2) ∪ t α (n + n − 2) ; +∞ α 2 1 2 2 1 2 = (−∞; −t0,025 (21)) ∪ (t0,025 (21) ; +∞) = (−∞; −2, 08) ∪ (2, 08; +∞) . Bước 3. Giá trị quan sát (n − 1) s2 + (n − 1) s2 (8 − 1) 1, 0352 + (15 − 1) 0, 9762 s2 = 1 1 2 2 = = 0, 9921 n1 + n2 − 2 21 x1 − x2 152, 25 − 152, 33 tqs = √ ( ) = √ ( ) = −0, 1835 1 1 2 1 1 s + 0, 9921 8 + 15 n1 n2 51
  53. Bước 4. Kết luận Ta nhận thấy tqs ∈/ Wα, nên ta chấp nhận giả thiết. Vậy với mức ý nghĩa 1%, chiều cao trung bình của học sinh nữ thuộc nhóm thấp ở huyện A bằng huyện B. Bài 5.7. Kiểm tra 100 đứa trẻ của vùng I phát hiện 42 đứa trẻ bị sâu răng, vùng II có 92 đứa trẻ bị sâu răng khi kiểm tra 200 đứa trẻ. Với mức ý nghĩa 5% có thể xem tỷ lệ trẻ bị sâu răng ở 2 vùng bằng nhau được không? Hướng dẫn giải Đây là bài toán so sánh hai tỷ lệ. Gọi p1, p2 lần lượt là tỷ lệ trẻ bị sâu răng của vùng I và vùng II. Bước 1. Chọn giả thiết H0 : p1 = p2 và đối thiết H1 : p1 ≠ p2. Bước 2. Miền bác bỏ ( ) ( ) Wα = −∞; −z 1−α ∪ z 1−α ; +∞ 2 2 = (−∞; −z0,475) ∪ (z0,475; +∞) = (−∞; −1, 96) ∪ (1, 96; +∞) Bước 3. Giá trị quan sát n f + n f 100.0, 42 + 200.0, 46 f = 1 1 2 2 = = 0, 447 n1 + n2 100 + 200 f1 − f2 0, 42 − 0, 46 zqs = √ ( ) = √ ( ) = −0, 6569 1 1 1 1 f (1 − f) + 0, 447. 0, 553. 100 + 200 n1 n2 Bước 4. Kết luận Ta nhận thấy zqs ∈/ Wα, nên chấp nhận giả thiết. Vậy với mức ý nghĩa 5%, tỷ lệ những đứa trẻ bị sâu răng của hai vùng là như nhau. Bài 5.8. Kiểm tra chất lượng sản phẩm về một loại hàng do hai nhà máy A và B sản xuất cho kết quả : trong 500 sản phẩm của A có 50 phế phẩm và trong 400 sản phẩm của B có 60 phế phẩm. với mức ý nghĩa 5%, hãy xem chất lượng sản phẩm của A có tốt hơn B không ? Hướng dẫn giải Đây là bài toán so sánh hai tỷ lệ. Gọi p1, p2 lần lượt là tỷ lệ phế phẩm của A và B. Bước 1. Chọn giả thiết H0 : p1 = p2 và đối thiết H1 : p1 < p2. Bước 2. Miền bác bỏ Wα = (−∞; −z0,5−α) = (−∞; −z0,45) = (−∞; −1, 645) 52
  54. Bước 3. Giá trị quan sát n f + n f 500.0, 1 + 400.0, 15 11 f = 1 1 2 2 = = n1 + n2 500 + 400 90 f1 − f2 0, 1 − 0, 15 zqs = √ ( ) = √ ( ) ( ) = −2, 2756 1 1 11 − 11 1 1 f (1 − f) + 90 . 1 90 . 500 + 400 n1 n2 Bước 4. Kết luận Ta nhận thấy zqs ∈ Wα, nên bác bỏ giả thiết. Vậy với mức ý nghĩa 5%, chất lượng sản phẩm của A tốt hơn B. Bài 5.9. Số liệu thống kê về doanh số bán (triệu đồng/ngày) của một siêu thị như sau: Doanh số 20-40 40-50 50-60 60-70 70-80 80-90 90-100 100-110 110-130 Số ngày 5 10 20 25 25 15 10 8 3 a) Những ngày có doanh số bán hàng trên 90 triệu đồng là những ngày bán đắt hàng. Hãy ước lượng tỷ lệ những ngày bán đắt hàng ở siêu thị này với độ tin cậy 95%. b) Ước lượng doanh số bán trung bình của một ngày ở siêu thị với độ tin cậy 90%, giả sử doanh số bán hàng của những ngày bán là đại lượng ngẫu nhiên có phân phối chuẩn. c) Nếu muốn sai số ước lượng trung bình của một ngày bán hàng ở siêu thị không vượt quá 3 triệu đồng/ngày, ở độ tin cậy 99% thì cần quan sát thêm ít nhất bao nhiêu ngày nữa. d) Trước đây doanh số bán hàng trung bình là 65 triệu đồng/ngày. Số liệu ở trên được thu thập sau khi siêu thị áp dụng phương pháp bán hàng mới. Hãy cho nhận xét về phương pháp bán hàng này với mức ý nghĩa 5%. Giải a) Ước lượng tỷ lệ + Điều kiện   n = 121 > 30    21 nf = 121. = 21 > 5  121  ( )  21  n (1 − f) = 121 1 − = 100 > 5 121 + Độ chính xác của ước lượng v u ( ) u 21 21 √ u 1 − f (1 − f) t 121 121 ε = Z γ = Z0,475 = 1, 96.0, 0344 = 0, 0675 2 n 121 53
  55. + Khoảng ước lượng tỷ lệ (f − ε; f + ε) = (0, 1061; 0, 2411) b) Ước lượng trung bình + Bài toán thuộc trường hợp 2 (không biết σ và n > 30). + Các đặc trưng mẫu x = 71, 281; s = 19, 7329 + Độ chính xác của ước lượng s s 19, 7329 ε = z γ √ = z0,45 √ = 1, 645 √ = 2, 951 2 n n 121 + Khoảng ước lượng (x − ε; x + ε) = (68, 33; 74, 232) c) Xác định kích thước mẫu 2 2 s ′ 2 s 2 19, 7329 ≤ ⇔ γ √ ≤ ⇔ ≥ ε 3 z ′ 3 n z 0,99 2 = 2, 575 2 = 286, 8757 2 n 2 3 3 Vậy cần phải quan sát thêm ít nhất 287 − 121 = 166 ngày nữa. d) Kiểm định trung bình + Đặt giả thiết H0 : µ = µ0 = 65; H1 : µ ≠ µ0. + Miền bác bỏ ( ) ( ) Wα = −∞; −z γ ∪ z γ ; +∞ = (−∞; −1, 96) ∪ (1, 96; +∞) 2 2 + Giá trị quan sát √ (x − µ ) n (71, 281 − 65) z = 0 = = 0, 3183 qs s 19, 7329 + Ta có zqs ∈/ Wα nên suy ra chưa có cơ sở bác bỏ H0. Vậy phương pháp bán hàng mới chưa làm thay đổi doanh số bán hàng. Bài 5.10. Khảo sát chiều cao của 100 sinh viên ở một Trường Đại học (chọn mẫu ngẫu nhiên) ta được bảng số liệu sau Chiều cao (m) 1,54-1,58 1,58-1,62 1,62-1,66 1,66-1,70 1,70-1,74 1,74-1,78 1,78-1,82 Số sinh viên 25 15 30 14 10 4 2 54
  56. a) Hãy ước lượng chiều cao trung bình của sinh viên với độ tin cậy 95%. b) Với độ tin cậy 90%, hãy ước lượng tỷ lệ sinh viên có chiều cao từ 1,7m trở đi. c) Với số liệu thống kê trên, nếu muốn ước lượng chiều cao trung bình của sinh viên đạt độ tin cậy 99% và độ chính xác 0,01m thì cần điều tra thêm bao nhiêu sinh viên nữa? d) Một người khẳng định rằng chiều cao trung bình của sinh viên trường này là 1,67m. Hãy kết luận về lời khẳng định đó với mức ý nghĩa 5%. Giải a) Ước lượng trung bình + Bài toán thuộc trường hợp 2 (không biết σ và n > 30). + Các đặc trưng mẫu x = 1, 6356; s = 0, 0617 + Độ chính xác của ước lượng s s 0, 0617 ε = z γ √ = z0,475 √ = 1, 96 √ = 0, 0012 2 n n 100 + Khoảng ước lượng (x − ε; x + ε) = (1, 6344; 1, 6368) b) Ước lượng tỷ lệ + Điều kiện   n = 100 > 30    16 nf = 100. = 16 > 5  100  ( )  16  n (1 − f) = 100 1 − = 84 > 5 100 + Độ chính xác của ước lượng v u ( ) u 16 16 √ u 1 − f (1 − f) t 100 100 ε = Z γ = Z0,45 = 1, 645.0, 0367 = 0, 0604 2 n 100 + Khoảng ước lượng tỷ lệ (f − ε; f + ε) = (0, 0996; 0, 2204) 55
  57. c) Xác định kích thước mẫu 2 2 s ′ 2 s 2 0, 0617 ≤ ⇔ γ √ ≤ ⇔ ≥ ε 3 z ′ 0, 01 n z 0,99 2 = 2, 575 2 = 252, 4206 2 n 2 0, 01 0, 01 Vậy cần phải quan sát thêm ít nhất 253 − 100 = 153 ngày nữa. d) Kiểm định trung bình + Đặt giả thiết H0 : µ = µ0 = 67; H1 : µ ≠ µ0. + Miền bác bỏ ( ) ( ) Wα = −∞; −z γ ∪ z γ ; +∞ = (−∞; −1, 96) ∪ (1, 96; +∞) 2 2 + Giá trị quan sát √ (x − µ ) n (1, 6356 − 1, 67) z = 0 = = −0, 5575 qs s 0, 0617 + Ta có zqs ∈/ Wα nên suy ra chưa có cơ sở bác bỏ H0. Vậy lời khẳng định của người đó là đúng sự thất với mức ý nghĩa 5% Bài 5.11. Điều tra thu nhập của 100 hộ gia đình ở tỉnh A thấy có 13 hộ thuộc diện nghèo. a) Ước lượng số hộ nghèo ở tỉnh A với độ tin cậy 95%, biết rằng tỉnh A có 15.000 hộ. b) Tỷ lệ hộ nghèo của tỉnh B là 10%, với mức ý nghĩa 5% có thể cho rằng tỷ lệ hộ nghèo của tỉnh A cao hơn tỉnh B hay không? Giải a) Ước lượng tỷ lệ M + Gọi M là số hộ nghèo ở tỉnh A, suy ra p = . 15000 + Điều kiện   n = 100 > 30    13 nf = 100. = 13 > 5  100  ( )  13  n (1 − f) = 100 1 − = 87 > 5 100 56
  58. + Độ chính xác của ước lượng √ √ f (1 − f) 0, 13 (1 − 0, 13) ε = Z γ = Z0,475 = 1, 96.0, 0336 = 0, 0659 2 n 100 + Khoảng ước lượng tỷ lệ (f − ε; f + ε) = (0, 0641; 0, 1959) + Vậy với độ tin cậy 95%, M ∈ (961.5; 2938.5). b) Kiểm định tỷ lệ + Đặt giả thiết H0 : p = p0 = 0, 1; H1 : p > p0. ( ) + Miền bác bỏ Wα = Z − 1 ; +∞ = (1, 645; +∞) γ 2 √ (f − p0) n + Giá trị quan sát zqs = √ = 1. p0 (1 − p0) + Ta có zqs ∈/ wα nên suy ra chưa có cơ sở bác bỏ H0. Vậy chưa có cơ sở cho rằng tỷ lệ hộ nghèo ở tỉnh A cao hơn tỉnh B. Bài 5.12. Để kiểm tra chất lượng của một lô lớn các màn hình máy tính xuất khẩu người ta lấy ngẫu nhiên 100 màn hình để kiểm tra và thấy 6 màn hình có khuyết tật. a) Với độ tin cậy 95% hãy ước lượng số màn hình có khuyết tật tối đa nếu lô hàng đó có 10.000 màn hình. b) Nhà nhập khẩu chỉ chấp nhận lô màn hình đó nếu tỷ lệ các màn hình có khuyết tật tối đa là 7%. Hỏi lô hàng đó có thể chập nhận được không? Giải a) Ước lượng tỷ lệ M + Gọi M là số màn hình khuyết tật của lô hàng, suy ra p = . 10000 + Điều kiện   n = 100 > 30    6 nf = 100. = 6 > 5  100  ( )  6  n (1 − f) = 100 1 − = 94 > 5 100 57
  59. + Độ chính xác của ước lượng √ √ f (1 − f) 0, 06 (1 − 0, 06) ε = Zγ− 1 = Z0,45 = 1, 645.0, 0237 = 0, 039 2 n 100 + Khoảng ước lượng tối đa (−∞; f + ε) = (−∞; 0, 099) + Vậy với độ tin cậy 95%, M ≤ 990. b) Kiểm định tỷ lệ + Đặt giả thiết H0 : p = p0 = 0, 07; H1 : p > p0. ( ) + Miền bác bỏ Wα = Z − 1 ; +∞ = (1, 645; +∞) γ 2 √ (f − p0) n + Giá trị quan sát zqs = √ = −0, 3919. p0 (1 − p0) + Ta có zqs ∈/ wα nên suy ra chưa có cơ sở bác bỏ H0. Vậy lô hàng được chấp nhận. Bài 5.13. Khảo sát năng suất của một giống lúa mới khi thu hoạch ở 41 điểm tại vùng A, ta thu được kết quả sau Năng suất (tạ/ha) 37 38 39 40 41 Số điểm 5 8 10 11 7 a) Ước lượng năng suất trung bình tối thiểu của giống lúa này tại vùng A với độ tin cậy 95%. b) Giống lúa mới được coi là đạt yêu cầu nếu đạt năng suất 39,5 tạ/ha. Với mức ý nghĩa 5% có thể cho rằng giống lúa trên đạt yêu cầu hay không? Giải a) Ước lượng trung bình tối thiểu + Bài toán thuộc trường hợp 2 (không biết σ và n > 30). + Các đặc trưng mẫu x = 39, 1707; s = 1, 2826 + Độ chính xác của ước lượng √s √s 1,√2826 ε = zγ− 1 = z0,45 = 1, 645 = 0, 3295 2 n n 41 58
  60. + Khoảng ước lượng tối thiểu (x − ε; +∞) = (38, 8412; +∞) b) Kiểm định trung bình một phía + Đặt giả thiết H0 : µ = µ0 = 39, 5; H1 : µ 30). + Các đặc trưng mẫu x1 = 13, 0645; s1 = 1, 1814 + Độ chính xác của ước lượng s s 1, 1814 √ √ 1 √ ε = zγ− 1 = z0,45 = 1, 645 = 0, 349 2 n1 n1 31 + Khoảng ước lượng tối thiểu (x1 − ε; +∞) = (12, 7155; +∞) 59
  61. b) So sánh hai trung bình Gọi µ1; µ2 lần lượt là doanh thu√ của đại lý năm√ nay và năm trước. Theo giả thiết n 36 ta có n = 36; x = 12, 5 và s = sb = 0, 5 = 0, 5071. 2 2 2 n − 1 2 35 + Đặt giả thiết H0 : µ1 = µ2; H1 : µ1 ≠ µ2. + Miền bác bỏ ( ) ( ) Wα = −∞; −z γ ∪ z γ ; +∞ = (−∞; −1, 96) ∪ (1, 96; +∞) 2 2 + Giá trị quan sát x1 − x2 13, 0645 − 12, 5 zqs = √ = √ = 2, 4716 s2 s2 1, 18142 0, 50712 1 + 2 + n1 n2 31 36 + Ta có zqs ∈ wα nên suy ra bác bỏ H0. Vậy doanh thu hằng ngày của đại lý đã thay đổi. Bài 5.15. Khảo sát về thu nhập X (triệu đồng/tháng) của một số công nhân tại một công ty may mặc người ta có bảng số liệu sau: Thu nhập 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-9 Số người 5 9 30 25 10 6 a) Tính trung bình mẫu, độ lệch chuẩn mẫu. b) Hãy ước lượng thu nhập trung bình của một người trong một tháng với độ tinh cậy 95%? c) Giả sử công ty báo cáo rằng "mức thu nhập trung bình của một người là 5000000 đồng/tháng" , với mức ý nghĩa 5% có thể chấp nhận được báo cáo trên hay không? d) Những người có thu nhập không quá 4000000 đồng/tháng là những người có mức thu nhập thấp. Hãy ước lượng những người có mức thu nhập thấp với độ tin cậy 96%? e) Giả sử công ty báo cáo rằng "Tỷ lệ những người có mức thu nhập thấp của công ty là 10%", với mức ý nghĩa 7%, báo cáo này có chấp nhận được không? Đáp số a) x = 5.0529; s = 1.2979. b) (4.777; 5.3288) tấn. 60
  62. c) Công ty báo cáo "mức thu nhập trung bình của một người là 5000000 đồng/tháng" là chấp nhận được. d) (0.0821; 0.2473). e) Công ty báo cáo rằng "Tỷ lệ những người có mức thu nhập thấp của công ty là 10%" là không chấp nhận được. Bài 5.16. Điều tra năng suất của một giống lúa trên 100 ha, ta có bảng số liệu Năng suất (tấn/ha) 8 8.5 9 9.5 10 11 Số ha 6 14 20 35 20 5 a) Hãy ước lượng năng suất lúa trung bình trên mỗi hecta với độ tin cậy 99%. b) Những thửa ruộng có năng suất từ 9 tấn/ha trở lên được gọi là đạt tiêu chuẩn. Hãy ước lượng tỷ lệ các thửa ruộng đạt tiêu chuẩn với độ tin cậy 95%? c) Muốn độ chính xác khi ước lượng năng suất lúa trung bình không quá 0,1 với độ tin cậy 95% thì cần quan sát thêm ít nhất bao nhiêu hecta nữa? d) Theo một tài liệu thống kê cho biết năng suất lúa trung bình của giống lúa trên là 10 (tấn/ha). Hãy cho biết bảng số liệu trên có phù hợp với tài liệu này không với mức ý nghĩa 5%? Đáp số: x = 9.345; s = 0.6842. a) (9.1688;9.5212) tấn/ha. b) (0.7216; 0.8784) c) quan sát thêm ít nhất 80 hecta nữa. d) bảng số liệu trên chưa phù hợp với tài liệu này. Bài 5.17. Để nghiên cứu nhu cầu của một loại hàng, người ta khảo sát nhu cầu của mặt hàng này ở 500 hộ gia đình. Ta được bảng số liệu sau: Nhu cầu (kg/tháng) 0-2 2-4 4-6 6-8 8-10 Số gia đình 70 110 180 100 40 a) Hãy ước lượng nhu cầu về mặt hàng này của toàn khu vực trong một tháng với độ tin cậy 95%. Giả sử khu vực đó có 5000 hộ gia đình. b) Những gia đình có nhu cầu về mặt hàng này lớn hơn 6kg/tháng là những gia đình có nhu cầu cao. Hãy ước lượng tỷ lệ gia đình có nhu cầu cao trong một tháng với độ tin cậy 97%. 61
  63. c) Nếu cho rằng tỷ lệ gia đình có nhu cầu cao trong một tháng là 30% thì có chấp nhận được hay không (với mức ý nghĩa α = 0, 03)? d) Nếu cho rằng nhu cầu trung bình về mặt hàng này của toàn khu vực là 27 tấn/tháng thì có chấp nhận được hay không (với mức ý nghĩa 5%)? Đáp số: x = 4.72; s = 2.2654. a) (22.6; 24.6) tấn. b) (0.2364; 0.3236) c) tỷ lệ gia đình có nhu cầu cao trong một tháng là 30% thì chấp nhận được. d) nhu cầu trung bình về mặt hàng này của toàn khu vực là 27 tấn/tháng thì không chấp nhận được. Bài 5.18. Theo dõi mức nguyên liệu (đơn vị gr) được sử dụng để sản suất ra một đơn vị sản phẩm của một nhà máy. Người ta thu được các số liểu quan sát sau: 20 22 21 20 22 21 20 19 20 21 22 19 22 21 19 20 20 21 21 19 20 19 22 22 a) Tìm khoảng ước lượng về số tiền trung bình dùng để mua loại nguyên liệu này trong từng quý của nhà máy với độ tin cậy 98%? (Biết giá loại nguyên liệu này là 900 ngàn đồng/kg và sản lượng của nhà máy trong một quý là 20000 sản phẩm) b) Trước đây, mức nguyên liệu được sử dụng để sản xuất một sản phẩm trung bình là 22 gr/sản phẩm. Số liệu của mẫu trên được thu thập sau khi áp dụng công nghệ sản xuất mới. Hãy cho nhận xét về công nghệ sản xuất mới với mức ý nghĩa 4%? c) Nếu muốn ước lượng số tiền trung bình để mua nguyên liệu này trong từng quý của nhà máy đạt độ tin cậy 99% và độ chính xác là 5 triệu đồng thì cần kích thước mẫu bao nhiêu sản phẩm? Đáp số: x = 20.5417; s = 1.1025. a) (359624; 379877) ngàn đồng. b) công nghệ sản xuất mới có mức nguyên liệu trung bình được sử dụng để sản xuất ra một đơn vị sản phẩm thấp hơn công nghệ cũ. c) 129 sản phẩm. Bài 5.19. Một công ty dự định mở một siêu thị ở khu dân cư. Để đánh giá khả năng mua hàng của dân cư trong khu vực người ta tiến hành điều tra về thu nhập (triệu đồng/người/tháng) của 100 hộ chọn ngẫu nhiên trong khu vực và thu được bảng số liệu sau: 62
  64. Thu nhập bình quân 2,5 3,5 5 6,5 9 Số hộ 9 20 36 20 15 a) Hãy ước lượng khoảng thu nhập bình quân của các hộ trong một tháng với độ tin cậy 95%? b) Theo bộ phận tiếp thị thì siêu thị chỉ hoạt động hiệu quả tại khu vực này nếu thu nhập bình quân hàng tháng của các hộ tối thiểu là 5 triệu đồng/người. Vậy qua kết quả điều tra trên , công ty có nên quyết định mở siêu thị tại khu dân cư này không (với mức ý nghĩa 5%)? Đáp số: x = 5.375; s = 1.9389. a) (4.995; 5.755) triệu đồng/người/tháng. b) công ty nên quyết định mở siêu thị tại khu dân cư này. Bài 5.20. Từ một lô hàng gồm 5000 sản phẩm, người ta chọn ngẫu nhiên ra 500 sản phẩm để kiểm tra thì thấy có 450 sản phẩm loại A. a) Hãy ước lượng số sản phẩm loại A có trong lô hàng với độ tin cậy 95%? b) Nếu muốn ước lượng số sản phẩm loại A của lô hàng đạt độ chính xác như câu a) và độ tin cậy 99% thì cần kiểm tra thêm bao nhiêu sản phẩm nữa? c) Nếu muốn ước lượng tỷ lệ sản phẩm loại A của lô hàng đạt độ chính xác ε = 2, 5% thì độ tin cậy là bao nhiêu %? Đáp số a) (4369; 4632) sản phẩm. b) cần phải điều tra 364 sản phẩm nữa. c) độ tin cậy là 93.72%. Bài 5.21. Điều tra về doanh số bán (triệu đồng /ngày) của một siêu thị trong 100 ngày, ta có bảng số liệu sau (giả sử doanh số bán của siêu thị là đại lượng ngẫu nhiên có phân phối chuẩn): Doanh số (triệu đồng/ngày) 50-60 60-70 70-80 80-90 90-100 100-110 110-120 Số ngày 5 15 20 25 13 15 7 a) Những ngày có doanh số bán trên 90 triệu đồng là những ngày bán đắt hàng. Hãy ước lượng tỷ lệ những ngày bán đắt hàng ở siêu thị này với độ tin cậy 96%? 63
  65. b) Hãy ước lượng doanh số bán trung bình của một ngày bán đắt hàng ở siêu thị này với độ tin cậy 95%? c) Nếu siêu thị báo cáo tỷ lệ ngày bán đắt hàng của siêu thị này là 50% thì có chấp nhận được hay không (với mức ý nghĩa α = 5%)? Đáp số a) (25.2%; 44.8%). b) (100.811; 105.7604) triệu đồng. c) báo cáo trên của siêu thị là không chấp nhận được. Bài 5.22. Khảo sát về thời gian tự học trong một tuần của một số sinh viên ở một trường đại học trong thời gian gần đây, người ta thu được bảng số liệu sau: Thời gian tự học (giờ/tuần) 2-4 4-6 6-8 8-10 10-12 12-14 14-16 Số sinh viên 18 25 30 22 15 12 8 a) Ước lượng giờ tự học trung bình của sinh viên trường này với độ tin cậy 95%. b) Trước đây giờ tự học của sinh viên trường này là 10 giờ/tuần. Hãy cho nhận xét về tình hình tự học của sinh viên trường này trong thời gian gần đây với mức ý nghĩa 5%? c) Những sinh viên có giờ tự học từ 10 giờ/tuần trở lên là những sinh viên chăm học. Hãy ước lượng số sinh viên chăm học của trường này với độ tin cậy 98% (biết trường có 10000 sinh viên)? Đáp số: x = 7.8462; s = 3.3491. a) (7.3; 8.4) giờ/ tuần. b) giờ tự học trung bình trong một tuần của sinh viên trường này trong thời gian gần đây đã giảm sút. c) (1787; 3597) sinh viên. Bài 5.23. Nếu máy đóng bao hoạt động bình thường thì trọng lượng của một loại sản phẩm là đại lượng ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn với trọng lượng trung bình là 80gr. Kiểm tra trọng lượng của một số sản phẩm do máy sản xuất, ta được kết quả (đơn vị: gram) Trọng lượng 75 78 80 82 85 Số sản phẩm 2 6 9 5 3 64
  66. a) Máy đóng bao được xem là hoạt động bình thường nếu nó sản xuất ra những sản phẩm có trọng lượng đúng như quy định (80 gr). Với mức ý nghĩa 5% hãy cho biết máy đóng bao này hoạt động có bình thường hay không? b) Ước lượng trọng lượng trung bình của loại sản phẩm này với độ tin cậy 98%. Đáp số: x = 80.12; s = 2.6508. a) (7.3; 8.4) giờ/ tuần. b) máy đóng bao hoạt động bình thường. c) (78.8; 81.4) sản phẩm. Bài 5.24. Khảo sát về trọng lượng của một loại trái cây, ta thu được bảng số liệu sau: Trọng lượng (gr) 200-300 300-400 400-500 500-600 600-700 700-800 Số trái 40 130 110 80 30 10 a) Những trái cây có trọng lượng trên 500 gr là trái loại I. Hãy ước lượng trọng lượng trung bình của trái loại I với độ tin cậy 95%? b) Nếu cho rằng tỷ lệ trái loại I là 40% thì có chấp nhận được không (với mức ý nghĩa 5%)? c) Nếu cho rằng trọng lượng trung bình của một trái là 500 gr thì có chấp nhận được không (với mức ý nghĩa 2%)? Đáp số: x = 440; s = 120.1503 a) (580.2; 603.2) gr. b) tỷ lệ trái loại I là 40% thì không chấp nhận được. c) trọng lượng trung bình của một trái là 500 gr thì không chấp nhận được. 65
  67. PHỤ LỤC: BẢNG TRA THỐNG KÊ Bảng 1: Bảng giá trị hàm Gauss (hàm mật độ Gauss) 1 − x2 f (x) = √ e 2 2π x 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0,0 0,3989 3989 3989 3986 3986 3984 3982 3980 3977 3973 0,1 3970 3965 3961 3956 3951 3945 3939 3932 3925 3918 0,2 3910 3902 3894 3885 3876 3867 3857 3847 3836 3825 0,3 3814 3802 3790 3778 3765 3752 3739 3726 3712 3697 0,4 3683 3668 9653 3637 3621 3605 3589 3572 3555 3538 0,5 3521 3503 3485 3467 3448 3429 3410 3391 3372 3352 0,6 3332 3312 3292 3271 3251 3230 3209 3187 3166 3144 0,7 3123 3101 3079 3056 3034 3011 2989 2966 2943 2920 0,8 2897 2874 2850 2827 2803 2780 2756 2732 2709 2685 0,9 2661 2637 2613 2589 2565 2541 2516 2492 2468 2444 1,0 2420 2396 2371 2347 2323 2299 2275 2251 2227 2203 1,1 2179 2155 2131 2107 2083 2059 2036 2012 1989 1965 1,2 1942 1919 1895 1872 1849 1826 1804 1781 1758 1736 1,3 1714 1691 1669 1647 1626 1604 1582 1561 1539 1518 1,4 1497 1476 1456 1435 1415 1394 1374 1354 1334 1315 1,5 1295 1276 1257 1238 1219 1200 1182 1163 1145 1127 1,6 1109 1092 1074 1057 1040 1023 1006 0989 0973 0957 1,7 0940 0925 0909 0893 0878 0863 0848 0833 0818 0804 1,8 0790 0775 0761 0748 0734 0721 0707 0694 0681 0669 1,9 0656 0644 0632 0620 0608 0596 0584 0573 0562 0551 2,0 0540 0529 0519 0508 0498 0488 0478 0468 0459 0449 66
  68. Bảng 1: Bảng giá trị hàm Gauss (tiếp theo) 1 − x2 f (x) = √ e 2 2π x 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2,1 0440 0431 0422 0413 0404 0396 0388 0379 0371 0363 2,2 0355 0347 0339 0332 0325 0317 0310 0303 0297 0290 2,3 0283 0277 0270 0264 0258 0252 0246 0241 0235 0229 2,4 0224 0219 0213 0208 0203 0198 0194 0189 0184 0180 2,5 0175 0171 0167 0163 0158 0154 0151 0147 0143 0139 2,6 0136 0132 0129 0126 0122 0119 0116 0113 0110 0107 2,7 0104 0101 0099 0096 0093 0091 0088 0086 0084 0081 2,8 0079 0077 0075 0073 0071 0069 0067 0065 0063 0061 2,9 0060 0058 0056 0055 0053 0051 0050 0048 0047 0046 3,0 0044 0043 0042 0040 0039 0038 0037 0036 0035 0034 3,1 0033 0031 0031 0030 0029 0028 0027 0026 0025 0025 3,2 0024 0023 0022 0022 0021 0020 0020 0019 0018 0018 3,3 0017 0017 0016 0016 0015 0015 0014 0014 0013 0013 3,4 0012 0012 0012 0011 0011 0010 0010 0010 0009 0009 3,5 0009 0008 0008 0008 0008 0007 0007 0007 0007 0006 3,6 0006 0006 0006 0006 0006 0005 0005 0005 0005 0004 3,7 0004 0004 0004 0004 0004 0004 0003 0003 0003 0003 3,8 0003 0003 0003 0003 0003 0002 0002 0002 0002 0002 3,9 0002 0002 0002 0002 0002 0002 0002 0002 0001 0001 67
  69. Bảng 2: Bảng giá trị tích phân Laplace (hàm phân phối xác suất Gauss) ∫x ( ) 1 t2 Φ0 (x) = √ exp − dt 2π 2 0 X ,00 ,01 ,02 ,03 ,04 ,05 ,06 ,07 ,08 ,09 0 0,000 0,004 0,008 0,012 0,016 0,0199 0,0239 0,0279 0,0319 0,0359 0,1 0389 0438 0478 0517 0557 0396 0636 0675 0714 0753 0,2 0793 0832 0871 0910 0948 0987 1026 1064 1103 1141 0,3 1179 1217 1255 1293 1331 1368 1406 1443 1480 1517 0,4 1554 1591 1628 1664 1700 1736 1772 1808 1844 1879 0,5 1915 1950 1985 2019 2054 2088 2123 2157 2190 2224 0,6 2257 2291 2324 2357 2389 2422 2454 2486 2517 2549 0,7 2580 2611 2642 2673 2703 2734 2764 2794 2823 2852 0,8 2881 2910 2939 2967 2995 3023 3051 3078 3106 3133 0,9 3159 3186 3212 3238 3264 3289 3315 3340 3365 3389 1 3413 3438 3461 3485 3508 3531 3554 3577 3599 3621 1,1 3643 3665 3686 3708 3729 3749 3770 3790 3810 3830 1,2 3849 3869 3888 3907 3925 3944 3962 3980 3997 4015 1,3 4032 4049 4066 4082 4099 4115 4131 4147 4162 4177 1,4 4192 4207 4222 4236 4251 4265 4279 4292 4306 4319 1,5 4332 4345 4357 4370 4382 4394 4406 4418 4429 4441 1,6 4452 4463 4474 4484 4495 4505 4515 4525 4535 4545 1,7 4554 4564 4573 4582 4591 4599 4608 4616 4625 4633 1,8 4641 4649 4656 4664 4671 4678 4686 4693 4699 4706 1,9 4713 4719 4726 4732 4738 4744 4750 4756 4761 4767 2 4772 4778 4783 4788 4793 4793 4803 4808 4812 4817 2,1 4821 4826 4830 4834 4838 4838 4846 4850 4854 4857 2,2 4861 4864 4868 4871 4875 4875 4881 4884 4887 4890 68
  70. Bảng 2: Bảng giá trị tích phân Laplace (tiếp theo) X ,00 ,01 ,02 ,03 ,04 ,05 ,06 ,07 ,08 ,09 2,3 4893 4896 4898 4901 4904 4904 4909 4911 4913 4916 2,4 4918 4920 4922 4925 4927 4927 4931 4932 4934 4936 2,5 4938 4940 4941 4943 4945 4945 4948 4949 4951 4952 2,6 4953 4955 4956 4957 4959 4959 4961 4962 4963 4964 2,7 4962 4966 4967 4968 4969 4969 4971 4972 4973 4974 2,8 4974 4975 4976 4977 4977 4977 4979 4979 4980 4981 2,9 4981 4982 4982 4983 4984 4984 4985 4985 4986 4986 3 49865 49869 49874 49878 49882 49882 49889 49893 49897 49900 3,1 49903 49906 49909 49912 49915 49915 49921 49924 49926 49929 3,2 49931 49934 49936 49938 49940 49940 49924 49946 49948 49950 3,3 49952 49953 49955 49957 49958 49958 49961 49962 49964 49965 3,4 49966 49967 49969 49970 49971 49971 49973 49974 49975 49976 3,5 49977 49978 49978 49979 49980 49980 49982 49982 49983 49984 3,6 49984 49985 49985 49986 49986 49986 49987 49988 49988 49989 3,7 49989 49990 49990 49990 49991 49991 49992 49992 49992 49993 3,8 49993 49993 49993 49994 49994 49994 49994 49995 49995 49995 3,9 49995 49995 49996 49996 49996 49996 49996 49996 49997 49997 69
  71. Bảng 3: Bảng phân vị chuẩn tắc Uα ∫Uα 1 t2 Φ(x) = √ exp(− )dt = g 2π 2 −∞ g Ug g Ug g Ug g Ug 0.50 0.000 0.71 0.553 0.92 1.405 0.980 2.054 0.51 0.025 0.72 0.583 0.93 1.476 0.981 2.075 0,52 0.030 0.73 0.613 0.94 1.555 0.982 2.097 0.53 0.075 0.74 0.643 0.95 1.645 0.983 2.120 0.54 0.100 0.75 0.674 0.955 1.695 0.984 2.144 0.55 0.126 0.76 0.706 0.960 1.751 0.985 2.170 0.56 0.151 0.77 0.739 0.965 1.812 0.986 2.197 0.57 0.176 0.78 0.772 0.966 1.825 0.987 2.226 0.58 0.202 0.79 0.806 0.967 1.837 0.988 2.257 0.59 0.228 0.80 0.842 0.968 1.852 0.989 2.290 0.60 0.253 0.81 0.878 0.969 1.866 0.990 2.326 0.61 0.279 0.82 0.915 0.970 1.881 0.991 2.366 0.62 0.305 0.83 0.954 0.971 1.896 0.992 2.409 0.63 0.332 0.84 0.994 0.972 1.911 0.993 2.457 0.64 0.358 0.85 1.036 0.973 1.927 0.994 2.512 0.65 0.385 0.86 1.080 0.974 1.943 0.995 2.576 0.66 0.412 0.87 1.126 0.975 1.960 0.996 2.652 0.67 0.440 0.88 1.175 0.976 1.977 0.997 2.748 0.68 0.468 0.89 1.227 0.977 1.995 0.998 2.878 0.69 0.496 0.90 1.282 0.978 2.014 0.999 2.090 0.70 0.524 0.91 1.341 0.979 2.034 g Ug g Ug g Ug g Ug 70
  72. Bảng 4: Bảng phân vị Student tα(n) bậc tự do n − 1, mức xác suất α P (T > tα (n − 1)) = α với T ∼ St(n). n − 1; α 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 0.001 1 3.078 6.314 12.706 31.821 63.675 66.619 2 1.886 2.920 4.303 6.965 9.925 22.326 3 1.638 2.353 3.182 4.541 5.841 10.213 4 1.533 2.132 2.776 3.747 4.604 7.173 5 1.476 2.015 2.571 3.365 4.032 5.893 6 1.440 1.943 2.447 3.143 3.707 5.208 7 1.415 1.895 2.365 2.998 3.499 4.785 8 1.397 1.860 2.306 2.896 3.355 4.501 9 1.383 1.833 2.262 2.821 3.250 4.297 10 1.372 1.812 2.228 2.764 3.169 4.144 11 1.363 1.796 2.201 2.718 3.106 4.025 12 1.356 1.782 2.179 2.861 3.055 3.930 13 1.350 1.771 2.160 2.650 3.012 3.852 14 1.345 1.761 2.145 2.624 2.977 3.787 15 1.341 1.753 2.131 2.602 2.947 3.733 16 1.337 1.746 2.120 2.583 2.921 3.686 17 1.333 1.740 2.110 2.567 2.898 3.646 18 1.330 1.734 2.101 2.552 2.878 3.610 19 1.328 1.719 2.093 2.539 2.861 3.579 20 1.325 1.725 2.086 2.528 2.845 3.552 21 1.323 1.721 2.080 2.518 2.831 3.527 22 1.321 1.717 2.074 2.508 2.819 3.505 23 1.319 1.714 2.069 2.500 2.807 3.485 24 1.318 1.711 2.064 2.492 2.797 3.467 25 1.316 1.708 2.060 2.485 2.787 3.450 26 1.315 1.706 2.056 2.479 2.779 3.435 27 1.314 1.703 2.052 2.473 2.771 3.421 28 1.313 1.701 2.048 2.467 2.763 3.408 29 1.311 1.699 2.045 2.462 2.756 3.396 30 1.310 1.697 2.042 2.457 2.750 3.385 40 1.303 1.684 2.021 2.423 2.704 3.307 60 1.296 1.671 2.000 2.390 2.660 3.232 120 1.289 1.658 1.980 2.358 2.617 3.160 +∞ 1.282 1.645 1.960 2.326 2.576 3.090 71
  73. Bảng 4: Bảng phân vị Khi bình phương bậc tự do n mức xác suất α n; α 0,995 0,99 0,975 0,95 0,05 0,025 0,01 0,005 1 0,000 0,000 0,001 0,004 3,841 5,024 6,635 7,879 2 0,010 0,020 0,0151 0,103 5,911 7,378 9,210 10,597 3 0,072 0,115 0,216 0,352 7,815 9,348 11,345 12,838 4 0,207 0,297 0,484 0,711 9,488 11,143 13,277 14,860 5 0,412 0,554 0,831 1,145 10,070 12,832 15,086 16,750 6 0,676 0,872 1,237 1,635 12,592 14,449 16,812 18,548 7 0,989 1,239 1,690 2,167 14,067 16,013 18,475 20,278 8 1,314 1,646 2,180 2,733 15,507 17,535 20,090 21,995 9 1,735 2,088 2,700 3,322 16,919 19,023 21,666 23,589 10 2,156 2,558 3,247 3,940 18,307 20,483 23,209 25,188 11 2,603 3,053 3,816 4,575 19,675 21,920 24,725 26,757 12 3,074 3,571 4,404 5,226 21,026 23,337 26,217 28,300 13 3,565 4,107 5,009 5,982 22,362 24,736 27,688 29,819 14 4,075 4,660 5,629 6,571 23,685 26,119 29,141 31,319 15 4,601 5,229 5,262 7,261 24,996 27,488 30,758 32,801 16 5,142 5,812 6,908 7,962 26,296 28,845 32,000 34,267 17 5,697 6,408 7,564 8,672 27,587 30,191 33,409 35,718 18 6,265 7,015 8,231 9,390 28,869 31,526 34,805 37,156 19 6,844 7,633 8,907 10,117 30,144 32,852 36,191 38,582 20 7,343 8,260 9,591 10,851 31,410 34,170 37,566 39,997 21 8,034 8,897 10,283 11,591 32,671 35,479 38,932 41,401 22 8,543 9,542 10,982 12,388 33,924 36,781 40,289 42,796 23 9,260 10,196 11,689 13,091 35,172 38,076 41,638 44,181 24 9,886 10,856 12,401 13,848 36,415 39,364 42,980 45,558 25 10,520 11,524 13,120 14,611 37,652 40,646 44,314 46,928 26 11,160 12,198 13,844 15,379 38,885 41,923 45,642 48,290 27 11,808 12,879 14,573 16,151 40,113 43,194 46,963 49,645 28 12,461 13,565 15,308 16,928 41,337 44,461 48,278 50,993 29 13,121 14,256 16,047 17,708 42,557 45,722 49,588 52,336 30 13,787 14,930 16,791 18,493 43,773 46,979 50,892 63,672 40 20,707 22,164 24,433 26,509 55,578 5,342 63,691 66,766 50 27,991 29,707 32,307 24,754 67,505 71,420 76,154 79,490 100 67,328 70,065 74,222 77,929 124,34 129,56 135,80 140,16 72
  74. Bảng 5: Bảng phân phối Fisher với α = 0.01 Bậc tự do (df) của tử số (n) Df mẫu (m) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 4052 4999 5404 5624 5764 5859 5928 5981 6022 6056 2 98,50 99,00 99,16 99,25 99,30 99,33 99,36 99,38 99,39 99,40 3 34,12 30,82 29,46 28,71 28,24 27,91 27,67 27,49 27,34 27,23 4 21,20 18,00 16,69 15,98 15,52 15,21 14,98 14,80 14,66 14,55 5 16,26 13,27 12,06 11,39 10,97 10,67 10,46 10,29 10,16 10,05 6 13,75 10,92 9,78 9,15 8,75 8,47 8,26 8,10 7,98 7,87 7 12,25 9,55 8,45 7,85 7,46 7,19 6,99 6,84 6,72 6,62 8 11,26 8,65 7,59 7,01 6,63 6,37 6,18 6,03 5,91 5,81 9 10,56 8,02 6,99 6,42 6,06 5,80 5,61 5,47 5,35 5,26 10 10,04 7,56 6,55 5,99 5,64 5,39 5,20 5,06 4,94 4,85 11 9,65 7,21 6,22 5,67 5,32 5,07 4,89 4,74 4,63 4,54 12 9,33 6,93 5,95 5,41 5,06 4,82 4,64 4,50 4,39 4,30 13 9,07 6,70 5,74 5,21 4,86 4,62 4,44 4,30 4,19 4,10 14 8,86 6,51 5,56 5,04 4,69 4,46 4,28 4,14 4,03 3,94 15 8,68 6,36 5,42 4,89 4,56 4,32 4,14 4,00 3,89 3,80 16 8,53 6,23 5,29 4,77 4,44 4,20 4,03 3,89 3,78 3,69 17 8,40 6,11 5,19 4,67 4,34 4,10 3,93 3,79 3,68 3,59 18 8,29 6,01 5,09 4,58 4,25 4,01 3,84 3,71 3,60 3,51 19 8,18 5,93 5,01 4,50 4,17 3,94 3,77 3,63 3,52 3,43 20 8,10 5,85 4,94 4,43 4,10 3,87 3,70 3,56 3,46 3,37 21 8,02 5,78 4,87 4,37 4,04 3,81 3,64 3,51 3,40 3,31 22 7,95 5,72 4,82 4,31 3,99 3,76 3,59 3,45 3,35 3,26 23 7,88 5,66 4,76 4,26 3,94 3,71 3,54 3,41 3,30 3,21 24 7,82 5,61 4,72 4,22 3,90 3,67 3,50 3,36 3,26 3,17 25 7,77 5,57 4,68 4,18 3,85 3,63 3,46 3,32 3,22 3,13 26 7,72 5,53 4,64 4,14 3,82 3,59 3,42 3,29 3,18 3,09 27 7,68 5,49 4,60 4,11 3,78 3,56 3,39 3,26 3,15 3,06 28 7,64 5,45 4,57 4,07 3,75 3,53 3,36 3,23 3,12 3,03 29 7,60 5,42 4,54 4,04 3,73 3,50 3,33 3,20 3,09 3,00 30 7,56 5,39 4,51 4,02 3,70 3,47 3,30 3,17 3,07 2,98 40 7,31 5,18 4,31 3,83 3,51 3,29 3,12 2,99 2,89 2,80 60 7,08 4,98 4,13 3,65 3,34 3,12 2,95 2,82 2,72 2,63 120 6,85 4,79 3,95 3,48 3,17 2,96 2,79 2,66 2,56 2,47 ∞ 6,63 4,61 3,78 3,32 3,02 2,80 2,64 2,51 2,41 2,32 73
  75. Bảng 5 (tt): Bảng phân phối Fisher với α = 0.01 Bậc tự do (df) của tử số (n) Df mẫu (m) 11 12 15 20 24 30 40 60 120 1 6083 6107 6157 6209 6234 6260 6286 6313 6340 2 99,41 99,42 99,43 99,45 99,46 99,47 99,48 99,48 99,49 3 27,13 27,05 26,87 26,69 26,60 26,50 26,41 26,32 26,22 4 14,45 14,37 14,20 14,02 13,93 13,84 13,75 13,65 13,56 5 9,96 9,89 9,72 9,55 9,47 9,38 9,29 9,20 9,11 6 7,79 7,72 7,56 7,40 7,31 7,23 7,14 7,06 6,97 7 6,54 6,47 6,31 6,16 6,07 5,99 5,91 5,82 5,74 8 5,73 5,67 5,52 5,36 5,28 5,20 5,12 5,03 4,95 9 5,18 5,11 4,96 4,81 4,73 4,65 4,57 4,48 4,40 10 4,77 4,71 4,56 4,41 4,33 4,25 4,17 4,08 4,00 11 4,46 4,40 4,25 4,10 4,02 3,94 3,86 3,78 3,69 12 4,22 4,16 4,01 3,86 3,78 3,70 3,62 3,54 3,45 13 4,02 3,96 3,82 3,66 3,59 3,51 3,43 3,34 3,25 14 3,86 3,80 3,66 3,51 3,43 3,35 3,27 3,18 3,09 15 3,73 3,67 3,52 3,37 3,29 3,21 3,13 3,05 2,96 16 3,62 3,55 3,41 3,26 3,18 3,10 3,02 2,93 2,84 17 3,52 3,46 3,31 3,16 3,08 3,00 2,92 2,83 2,75 18 3,43 3,37 3,23 3,08 3,00 2,92 2,84 2,75 2,66 19 3,36 3,30 3,15 3,00 2,92 2,84 2,76 2,67 2,58 20 3,29 3,23 3,09 2,94 2,86 2,78 2,69 2,61 2,52 21 3,24 3,17 3,03 2,88 2,80 2,72 2,64 2,55 2,46 22 3,18 3,12 2,98 2,83 2,75 2,67 2,58 2,50 2,40 23 3,14 3,07 2,93 2,78 2,70 2,62 2,54 2,45 2,35 24 3,09 3,03 2,89 2,74 2,66 2,58 2,49 2,40 2,31 25 3,06 2,99 2,85 2,70 2,62 2,54 2,45 2,36 2,27 26 3,02 2,96 2,81 2,66 2,58 2,50 2,42 2,33 2,23 27 2,99 2,93 2,78 2,63 2,55 2,47 2,38 2,29 2,20 28 2,96 2,90 2,75 2,60 2,52 2,44 2,35 2,26 2,17 29 2,93 2,87 2,73 2,57 2,49 2,41 2,33 2,23 2,14 30 2,91 2,84 2,70 2,55 2,47 2,39 2,30 2,21 2,11 40 2,73 2,66 2,52 2,37 2,29 2,20 2,11 2,02 1,92 60 2,56 2,50 2,35 2,20 2,12 2,03 1,94 1,84 1,73 120 2,40 2,34 2,19 2,03 1,95 1,86 1,76 1,66 1,53 ∞ 2,25 2,18 2,04 1,88 1,79 1,70 1,59 1,47 1,32 74
  76. Bảng 5 (tt): Bảng phân phối Fisher với α = 0.05 Bậc tự do (df) của tử số (n) Df mẫu (m) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 161,5 199,5 215,7 224,6 230,2 234,0 236,8 238,9 240,5 241,9 2 18,51 19,49 19,16 19,25 19,30 19,33 19,35 19,37 19,38 19,40 3 10,13 9,55 9,28 9,12 9,01 8,94 8,89 8,85 8,81 8,79 4 7,71 6,94 6,59 6,39 6,26 6,16 6,09 6,04 6,00 5,96 5 6,61 5,79 5,41 5,19 5,05 4,95 4,88 4,82 4,77 4,74 6 5,99 5,14 4,76 4,53 4,39 4,28 4,21 4,15 4,10 4,06 7 5,59 4,74 4,35 4,12 3,97 3,87 3,79 3,73 3,68 3,64 8 5,32 4,46 4,07 3,84 3,69 3,58 3,50 3,44 3,39 3,35 9 5,12 4,26 3,86 3,63 3,48 3,37 3,29 3,23 3,18 3,14 10 4,96 4,10 3,71 3,48 3,33 3,22 3,14 3,07 3,02 2,98 11 4,84 3,98 3,59 3,36 3,20 3,09 3,01 2,95 2,90 2,85 12 4,75 3,89 3,49 3,26 3,11 3,00 2,91 2,85 2,80 2,75 13 4,67 3,81 3,41 3,18 3,03 2,92 2,83 2,77 2,71 2,67 14 4,60 3,74 3,34 3,11 2,96 2,85 2,76 2,70 2,65 2,60 15 4,54 3,68 3,29 3,06 2,90 2,79 2,71 2,64 2,59 2,54 16 4,49 3,63 3,24 3,01 2,85 2,74 2,66 2,59 2,54 2,49 17 4,45 3,69 3,20 2,96 2,81 2,70 2,61 2,55 2,49 2,45 18 4,41 3,55 3,16 2,93 2,77 2,66 2,58 2,51 2,46 2,41 19 4,38 3,52 3,13 2,90 2,74 2,63 2,54 2,48 2,42 2,38 20 4,35 3,49 3,10 2,87 2,71 2,60 2,51 2,45 2,39 2,35 21 4,32 3,47 3,07 2,84 2,68 2,57 2,49 2,42 2,37 2,32 22 4,30 3,44 3,05 2,82 2,66 2,55 2,46 2,40 2,34 2,30 23 4,28 3,42 3,03 2,80 2,64 2,53 2,44 2,37 2,32 2,27 24 4,26 3,40 3,01 2,78 2,62 2,51 2,42 2,36 2,30 2,25 25 4,24 3,39 2,99 2,76 2,60 2,49 2,40 2,34 2,28 2,24 26 4,23 3,37 2,98 2,74 2,59 2,47 2,39 2,32 2,27 2,22 27 4,21 3,35 2,96 2,73 2,57 2,46 2,37 2,31 2,25 2,20 28 4,20 3,34 2,95 2,71 2,56 2,45 2,36 2,29 2,24 2,19 29 4,18 3,33 2,93 2,70 2,55 2,43 2,35 2,28 2,22 2,18 30 4,17 3,32 2,92 2,69 2,53 2,42 2,33 2,27 2,21 2,16 40 4,08 3,23 2,84 2,61 2,45 2,34 2,25 2,18 2,12 2,08 60 4,00 3,15 2,76 2,53 2,37 2,25 2,17 2,10 2,04 1,99 120 3,92 3,07 2,68 2,45 2,29 2,18 2,09 2,02 1,96 1,91 ∞ 3,84 3,00 2,60 2,37 2,21 2,10 2,01 1,94 1,88 1,83 75
  77. Bảng 5 (tt): Bảng phân phối Fisher với α = 0.05 Bậc tự do (df) của tử số (n) Df mẫu (m) 11 12 15 20 24 30 40 60 120 1 243 244 246 248 249 250 251 252 253 2 19,4 19,4 19,4 19,5 19,5 19,5 19,5 19,5 19,5 3 8,76 8,74 8,70 8,66 8,64 8,62 8,59 8,57 8,55 4 5,94 5,91 5,86 5,80 5,77 5,75 5,72 5,69 5,66 5 4,70 4,68 4,62 4,56 4,53 4,50 4,46 4,43 4,40 6 4,03 4,00 3,94 3,87 3,84 3,81 3,77 3,74 3,70 7 3,60 3,57 3,51 3,44 3,41 3,38 3,34 3,30 3,27 8 3,31 3,28 3,22 3,15 3,12 3,08 3,04 3,01 2,97 9 3,10 3,07 3,01 2,94 2,90 2,86 2,83 2,79 2,75 10 2,94 2,91 2,85 2,77 2,74 2,70 2,66 2,62 2,58 11 2,82 2,79 2,72 2,65 2,61 2,57 2,53 2,49 2,45 12 2,72 2,69 2,62 2,54 2,51 2,47 2,43 2,38 2,34 13 2,63 2,60 2,53 2,46 2,42 2,38 2,34 2,30 2,25 14 2,57 2,53 2,46 2,39 2,35 2,31 2,27 2,22 2,18 15 2,51 2,48 2,40 2,33 2,29 2,25 2,20 2,16 2,11 16 2,46 2,42 2,35 2,28 2,24 2,19 2,15 2,11 2,06 17 2,41 2,38 2,31 2,23 2,19 2,15 2,10 2,06 2,01 18 2,37 2,34 2,27 2,19 2,15 2,11 2,06 2,02 1,97 19 2,34 2,31 2,23 2,16 2,11 2,07 2,03 1,98 1,93 20 2,31 2,28 2,20 2,12 2,08 2,04 1,99 1,95 1,90 21 2,28 2,25 2,18 2,10 2,05 2,01 1,96 1,92 1,87 22 2,26 2,23 2,15 2,07 2,03 1,98 1,94 1,89 1,84 23 2,24 2,20 2,13 2,05 2,01 1,96 1,91 1,86 1,81 24 2,22 2,18 2,11 2,03 1,98 1,94 1,89 1,84 1,79 25 2,20 2,16 2,09 2,01 1,96 1,92 1,87 1,82 1,77 26 2,18 2,15 2,07 1,99 1,95 1,90 1,85 1,80 1,75 27 2,17 2,13 2,06 1,97 1,93 1,88 1,84 1,79 1,73 28 2,15 2,12 2,04 1,96 1,91 1,87 1,82 1,77 1,71 29 2,14 2,10 2,03 1,94 1,90 1,85 1,81 1,75 1,70 30 2,13 2,09 2,01 1,93 1,89 1,84 1,79 1,74 1,68 40 2,04 2,00 1,92 1,84 1,79 1,74 1,69 1,64 1,58 60 1,95 1,92 1,84 1,75 1,70 1,65 1,59 1,53 1,47 120 1,87 1,83 1,75 1,66 1,61 1,55 1,50 1,43 1,35 ∞ 1,79 1,75 1,67 1,57 1,52 1,46 1,39 1,32 1,22 76
  78. Tài liệu tham khảo [1] Lê Sĩ Đồng (2013), Giáo trình xác suất - Thống kê, Nhà xuất bản Giáo dục Việt Nam. [2] Trần Lộc Hùng (2005), Giáo trình xác suất thống kê, Nhà xuất bản Giáo dục. [3] Trần Lộc Hùng (2005), Hướng dẫn giải bài tập xác suất và thống kê, Nhà xuất bản Giáo dục. [4] Nguyễn Văn Hữu, Đào Hữu Hồ, Hoàng Hữu Như (2004), Thống kê toán học, Nhà xuất bản Đại học Quốc Gia Hà Nội. [5] Lê Khánh Luận, Nguyễn Thanh Sơn (2011), Lý thuyết xác suất và thống kê, Nhà xuất bản Đại học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh. [6] Lê Khánh Luận, Nguyễn Thanh Sơn (2013), Bài tập xác suất và thống kê, Nhà xuất bản Đại học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh. [7] Nguyễn Viết Phú, Nguyễn Duy Tiến (2004), Cơ sở lý thuyết xác suất, Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội. [8] Nguyễn Duy Tiến, Vũ Viết Yên (2006), Lý thuyết xác suất, Nhà xuất bản Giáo dục. [9] Nguyễn Cao Văn, Trần Thái Ninh, Ngô Văn Thứ (2012), Giáo trình Lý thuyết xác suất và Thống kê toán, Nhà xuất bản Đại học Kinh tế Quốc dân. [10] Nguyễn Cao Văn, Trần Thái Ninh, Nguyễn Thế Hệ (2013), Bài tập Xác suất và Thống kê toán, Nhà xuất bản Đại học Kinh tế Quốc dân. 77