Bài giảng Lý thuyết xác suất | Xác suất thống kê | Đại học Bách Khoa Hà Nội

Bài giảng Lý thuyết xác suất | Xác suất thống kê | Đại học Bách Khoa Hà Nội. Tài liệu được biên soạn giúp các bạn tham khảo, củng cố kiến thức, ôn tập và đạt kết quả cao kết thúc học phần. Mời các bạn đọc đón xem!

http://www.ebook.edu.vn
   
1 C¸c kh¸i niÖm b¶n biÕn ngÉu nhiªn
1. Kh«ng gian x¸c suÊt
Tr−íc hÕt chóng ta ®−a vo kh¸i niÖm mét c¸c tËp con no ®ã cña kh«ng gian c¸c biÕn ngÉu nhiªn
b¶n ®−îc gäi l σ&®¹i nÕu:
1.
2. A suy ra \A
3. NÕu
A
1
, A , ...
2
l d1y c¸c tËp hîp thuéc , khi ®ã
i
A
i
còng thuéc .
Trong thuyÕt x¸c xuÊt, tËp c¸c biÕn ngÉu nhiªn l mét σ&®¹i . Mét ¸nh P vo tËp c¸c thùc
R
P : R
tho¶ m1n c¸c tiªn ®Ò sau:
1. Víi mäi A 0 P ( 1A)
2. P () = 1
3. NÕu A
1
, A , ...
2
, ..., A
i
l c¸c biÕn ngÉu nhiªn ®«i mét xung kh¾c nhau thuéc , khi ®ã
P
A
i
=
P (A
i
)
P (A) kh«ng
gian x¸c suÊt.
TÝnh chÊt cña x¸c suÊt
(A) .P () = 0
(B) .A B P ( (A) P B)
(C) P (A A) = 1 P ( ).
(D) .P (A + B) = P(A) + P ( (B) P AB)
(E) .P (A + B + C) = P ( ( (A) + ) +P (B P ( (C) P BC) P AB) P AC) + P(ABC)
(F) P (A A A
1
+
2
+ ... + A
n
) P (
1
) + P(A
2
) + + P (A
n
).
(G) Víi d1y c¸c biÕn gi¶m dÇn A A A
1
2
3
... (hoÆc t¨ng dÇn A A ...
1
2
), khi ®ã
2. ng dông ®Ó tÝnh x¸c suÊt c¸c biÕn ngÉu nhiªn
Kh«ng gian c¸c biÕn ngÉu nhiªn b¶n gåm biÕn ®ång kh¶ n¨ngn
= {ω
1
, ω
2
, ..., ω
n
}, P ( ( ( )ω
1
) = P ω
2
) = ... = P ω
n
Khi ®ã do
P () = 1, suy ra P (ω
i
) =
1
n
víi mäi i v( nÕu
A
= {ω A
n
, ω
n
, ..., ω
n
m
} P ( ) =
m
n
.
1
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
Ta cßn nãi
P
(A) =
tr−êng hîp thuËn lîi cho biÕn A
tr−êng hîp ®ång kh¶ n¨ng
.
Tr−êng hîp kh«ng gian c¸c biÕn ngÉu nhiªn b¶n l( mét miÒn h×nh häc, gi¶ thiÕt r»ng x¸c suÊt ®Ó
biÕn ngÉu nhiªn b¶n thuéc miÒn A víi ®é ®o cña A, khi ®ã
P
(A) =
®é ®o cña A
®é ®o cña
.
(§é ®o ë ®©y ®−îc hiÓu nh− l( ®é d(i, diÖn tÝch hoÆc thÓ tÝch tïy theo ®−îc nh¾c ®Õn l( miÒn h×nh häc n(o).
B%i tËp 1
1. Gieo liªn tiÕp mét xóc x¾c, hiÖu A
k
l biÕn cè: lÇn gieo thø l lÇn ®Çu tiªn mÆt 6 chÊm xuÊt hiÖn.k
a. H1y tÝnh .P ( )A
k
b. T×m x¸c suÊt ®Ó mÆt 6 chÊm xuÊt hiÖn ë mét lÇn gieo no ®ã.
c. H1y t×m x¸c suÊt ®Ó sau mét lÇn gieo, mÆt 6 chÊm xuÊt hiÖn.
2. Mét tËp 10 trong ®ã 3 th−ëng. Chän ngÉu nhiªn 5 vÐ, t×m x¸c suÊt ®Ó trong ®ã ®óng 2
th−ëng.
3. Mét hép ®ùng 3 bi ®á, 3 bi tr¾ng, 3 bi xanh. Chän ngÉu nhiªn ra 6 viªn bi, t×m x¸c suÊt ®Ó ®ñ 3 mu
trong 6 viªn bi ®−îc chän ra.
4. Chøng minh r»ng
C
n
N
=
Nn+1
k=1
C
n1
Nk
( )n N
5. Mét chÊt ®iÓm xuÊt ph¸t 0, lang thang ngÉu nhiªn trªn trôc sè, dÞch chuyÓn sang ph¶i hoÆc sang tr¸i 1
®¬n víi x¸c suÊt b»ng
1
. T×m x¸c suÊt ®Ó sau n b−íc, chÊt ®iÓm tíi vÞ trÝ k trªn trôc .
6. Bi
3. X¸c suÊt ®iÒu kiÖn v% ®éc lËp cña c¸c biÕn ngÉu nhiªn
X¸c suÊt cña víi ®iÒu kiÖnA B x¶y ra, hiÖu
P
(A/B) =
P ( )AB
P (B)
®Þnh nghÜa x¸c suÊt ®iÒu kiÖn, suy ra c«ng thøc nh©n x¸c suÊt
P P(AB) = (A/B)P (B)
P P(A
1
A
2
A
n
) = (A /A A A A /A A A A /A
n 1 2
n1
)P (
n1 1 2
n2
) P (
2 1
)P (A
1
)
NhËn xÐt r»ng víi hiÖu
P
( (A) = P A/B) l( x¸c suÊt ®iÒu kiÖn cña biÕn A víi ®iÒu kiÖn B ( cèB
®Þnh), khi ®ã
(, , P
) còng l( kh«ng gian x¸c suÊt.
Hai biÕn A v B ®éc lËp nhau nÕu
C¸c biÕn A
1
, A
2
, ..., A
n
®éc lËp, nÕu víi bÊt biÕn ®«i mét kh¸c nhauk A
i
, A
i
, ..., A
i
k
k = 2, 3, ...n
trong d1y c¸c biÕn trªn
P (A
i
A
i
A A
i
k
) = P (
i
)P (A
i
) P (A
i
k
)
Trong øng dông thùc c¸c biÕn m( mçi biÕn liªn quan tíi mét phÐp thö ngÉu nhiªn trong dMy c¸c
phÐp thö ®−îc tiÕn h(nh ®éc lËp nhau t¹o th(nh c¸c biÕn ®éc lËp.
§Þnh 1 (®Þnh x¸c suÊt ®Çy ®ñ) NÕu A
1
, A
2
, ..., A
n
, ... l( ®Çy ®ñ c¸c biÕn ngÉu nhiªn, l( biÕn A
ngÉu nhiªn bÊt k×, khi ®ã
P
(A) =
i=1
P (A/A .
i
)P (A
i
)
2
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
B%i tËp 2
1. Mét chÊt ®iÓm xuÊt ph¸t x = k, lang thang ngÉu nhiªn trªn trôc sè, dÞch chuyÓn sang ph¶i hoÆc sang
tr¸i 1 ®¬n víi x¸c suÊt b»ng
1
2
. ChÊt ®iÓm dõng l¹i nÕu ®¹t tíi c¸c trÝ hót x = 0 hoÆc x = n. T×m x¸c
suÊt ®Ó mét lóc no ®ã dÞch chuyÓn tíi tr¹ng th¸i hót x = 0. (XÝch Markov).
2. R¶i ngÉu nhiªn N viªn bi vo n hép. Víi ®iÒu kiÖn mét hép x¸c ®Þnh tr−íc (vÝ hép thø nhÊt) kh«ng
rçng, t×m x¸c suÊt ®Ó hép ®ã ®óng K viªn bi (K 1).
3. Mét thñ b¾n bia, x¸c suÊt tróng bia cña thñ b»ng . T×m x¸c suÊt ®Ó saup n lÇn b¾n liªn tôc, lÇn b¾n
thø n l lÇn ®Çu tiªn thñ b¾n tróng bia.
4. A v B ch¬i mét trß ch¬i nh− sau: A gieo xóc x¾c, kÕt qu¶ gi¶ mÆt k chÊm xuÊt hiÖn. A gieo tiÕp ®ång
thêi 2 ®ång xu k lÇn. NÕu Ýt nhÊt mét lÇn x¶y ra biÕn hai ®ång xu cïng xuÊt hiÖn mÆt ngöa, khi ®ã A
th¾ng cuéc, ng−îc l¹i A thua. Hái trß ch¬i ®ã lîi cho A hay ?B
5. A v B ch¬i mét trß ch¬i nh− sau: A gieo ®ång thêi 2 xóc x¾c. NÕu tæng b»ng 7 hoÆc 11, A th¾ng cuéc,
nÕu tæng b»ng 2,3 hoÆc 12, A thua cuéc. C¸c tr−êng hîp cßn l¹i, A lÆp l¹i trß ch¬i cho ®Õn khi ng−êi th¾ng
ng−êi thua. T×m x¸c suÊt ®Ó
A th¾ng. (§S:
2
3
)
6. Cho n hép, mçi hép chøa ®óng bi tr¾ng va b bi ®á. LÊy ngÉu nhiªn 1 viªn bi hép thø nhÊt v sang
hép thø hai, sau ®ã lÊy tiÕp 1 viªn bi hép thø hai v sang hép thø ba,... Cuèi cïng lÊy 1 viªn bi hép
thø n. Gäi A l biÕn viªn bi lÊy hép thø nhÊt sang hép thø hai l viªn bi tr¾ng, l biÕn viªn biB
lÊy hép thø n l viªn bi tr¾ng. hiÖu p
n
= P (B/A). Chøng minh r»ng
p
n
=
a
a
+ b
+
b
a
+ b
(a + b + 1)
1n
.
7. C¸c hép ®−îc ®¸nh 0 2, 1, , ..., N v hép mang bi tr¾ng (k chøa k bi ®á, N k k = 0, 1, 2, ..., N ).
Chän ngÉu nhiªn mét hép v hép ny chän lÇn l−ît hon l¹i tõng viªn bi. Gäi l l biÕn lÇn chänA
n
thø n lÊy ®−îc viªn bi ®á.
a. TÝnh P(A /A A
3 1 2
)
b. G hép ®1 chän ngÉu nhiªn chän lÇn l−ît hai viªn bi kh«ng hon l¹i. T×m x¸c suÊt ®Ó hai bi ®1
chän l
4. C«ng thøc Bernoulli
Gi¶ x¸c suÊt x¶y ra biÕn A l p. Khi ®ã x¸c suÊt ®Ó trong n lÇn tiÕn hnh phÐp thö ngÉu nhiªn ®éc
lËp nhau ®óng lÇn x¶y rak A b»ng
P
k;n
= C
k
n
p
k
q
nk
(trong ®ã p + q = 1).
B%i tËp 3
1. T×m x¸c suÊt ®Ó mét gia ®×nh 5 ng−êi con ®óng 3 trai, 2 g¸i.
2. BiÕt x¸c suÊt ®Ó ®Êu thñ bãng bn . Hai ®Êu thñ ®Êu víi nhau tèi ®a 5 sÐc, ng−êiA th¾ng B ë mçi sÐc l p
no th¾ng tr−íc 3 sÐc l ng−êi th¾ng chung cuéc. T×m x¸c suÊt ®Ó ®Êu thñ A th¾ng chung cuéc.
p
X¸c suÊt cÇn t×m: P(A) = p
3
(1 + 3q + 6q
2
)
0,6 0,68256
0,7 0,83692
2 §¹i l−îng ngÉu nhiªn v% ph©n x¸c suÊt
1. Kh¸i niÖm b¶n
Mét ¸nh X : R trªn kh«ng gian x¸c suÊt (, , P ) tháa m1n
{ω : X(ω) < x} víi mäi x R
3
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
®−îc gäi l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X. Hm
F (x) = P (X < x R) víi mäi x
®−îc gäi l hm ph©n x¸c suÊt cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn . HiÓn nhiªnX
P (a X < b) = F (b) F (a)
NÕu tån t¹i mét hm kh«ng ©m f : R [0, +) sao cho hm ph©n F (x) cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X tho¶
m1n
F
(b) F (a) = P (a X < b) =
b
a
f(x R,) dx víi mäi a < b
khi ®ã hm f ®−îc gäi l mËt ®é x¸c suÊt cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn . §¹i l−îng ngÉu nhiªn hm mËt ®éX
®−îc gäi l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc. §Æc biÖt
F
(x) =
x
−∞
f(x) dx víi mäi x R.
T¹i c¸c ®iÓm hm mËt ®é liªn tôc (®¹i l−îng ngÉu
F
( ( )x) = f x . Chó ý r»ng ®¹i l−îng ngÉu nhiªn rêi r¹c
nhiªn m miÒn g trÞ l tËp kh«ng qu¸ ®Õm ®−îc) kh«ng hm mËt ®é, ph©n cña th−êng ®−îc cho d−íi
d¹ng
p
n
= P (X = x
n
), n = 0, 1, 2, ... trong ®ã
n
p
n
= 1
hoÆc d−íi d¹ng b¶ng
X x
1
x
2
... x
n
...
P
p
1
p
2
... p
n
...
trong ®ã
n
p
n
= 1.
TÝnh chÊt h(m ph©n bè, h(m mËt ®é
1.
2. Hm ph©m ®¬n ®iÖu t¨ng v liªn tôc tr¸i trªn .R
3.
+
−∞
f( (+x) dx = F ) F(−∞) = 1.
4. Víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc, x¸c suÊt ®Ó X nhËn c¸c gi¸ trÞ trong mét tËp h÷u h¹n hoÆc h¹n
®Õm ®−îc lu«n b»ng 0. Suy ra
P P(a X < b) = P (a < b) = (a X b b) = F ( ) F (a .)
B%i tËp 4
1. X l lçi in sai trong mét trang s¸ch gi¸o khoa NXB Gi¸o dôc. Ng−êi ta biÕt r»ng
P (X = 0) = 0. . .85, P (X = 1) = 0 1, P (X = 2) = 0 05
Nh− vËy l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn rêi r¹c nhËn c¸c gi¸ trÞX 0, 1, 2 v b¶ng ph©n cña X th−êng ®−îc viÕt
d−íi d
Hm ph©n cña X khi ®ã b»ng
F
(x) =
0 nÕu x 0
0.85 1nÕu 0 < x
0.95 2nÕu 1 < x
1 nÕu 2 < x
2. Gäi X l lÇn b¾n liªn tôc vo bia cho ®Õn khi tróng bia, p l x¸c suÊt tróng bia cña mçi lÇn b¾n. Gi¶ thiÕt
c¸c lÇn b¾n ®éc lËp nhau, khi ®ã b¶ng ph©n cña X
X 1 2 ... n ...
P
p qp ... pq
n1
...
(p + q = 1)
4
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
3. X l ®iÓm chän ngÉu nhiªn trªn ®o¹n [a, b] (gi¶ thiÕt r»ng x¸c suÊt ®Ó X thuéc kho¶ng ( [u, v) a, b]
víi ®é di ®o¹n ). Khi ®ã[ ]u, v X l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc víi hm mËt ®é
f
(x) =
1
b
a
nÕu a < x b
0 nÕu x a hoÆc x > b
(X ®−îc gäi l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n ®Òu trªn ®o¹n [a, b].)
4. NÕu f (x) l hm mËt ®é cña X, khi ®ã hm mËt ®é cña Y = aX + b b»ng
g
(y) =
1
|
a|
f
y b
a
5.
T×m hm mËt ®é cña ξ
2
, biÕt ξ ph©n ®Òu trªn ®o¹n .[ 1]1,
2. väng, ph−¬ng sai cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
Víi c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn rêi r¹c ph©n
X x
1
x
2
... x
n
...
P p
1
p
2
... p
n
...
väng cña X, hiÖu E(X) b»ng
E
(X) =
i=1
x
i
p
i
nÕu chuçi héi tuyÖt ®èi.
Tr−êng hîp l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc X f(x) l hm mËt ®é
Chó ý r»ng väng l to¸n tuyÕn tÝnh v
E
(ϕ(X)) =
+
−∞
ϕ(x)f(x)dx trong ®ã f(x) l hm mËt ®é cña .X
Ph−¬ng sai D(X) v ®é lÖch tiªu chuÈn σ X
X
cña
D D(X) = E(X EX EX EX)
2
=
2
( )
2
, σ
X
=
(X).
HiÓn nhiªn ph−¬ng sai cña h»ng b»ng 0 v
D D
(αX) = α
2
(X).
B%i tËp 5
1. X l
X 0 1 2 3
P 0.3 0.4 0.2 0.1
Khi ®ã trung b×nh trÎ em míi sinh trong mét ngy b»ng
EX = 0 ×0. . . . .3 + 1 × 0 4 + 2 ×0 2 + 3 × 0 1 = 1 1
2. Gäi X l lÇn gieo xóc x¾c liªn tôc cho ®Õn khi mÆt 6 chÊm xuÊt hiÖn. H1y tÝnh lÇn gieo trung b×nh.
3. Mét c«ng viÖc trong x©y dùng tÝnh ®−îc hon thnh trong kho¶ng thêi gian 10 ®Õn 14 ngy. Gi¶
X l ngy c«ng ®Ó hon thnh c«ng viÖc ®ã, ph©n cña X ®−îc tÝnh nh− sau
X 10 11 12 13 14
P 0.1 0.3 0.3 0.2 0.1
E(X) = 11.9 ngy, D( 29X) = 1.
5
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
Nh thÇu −íc l−îng chi phÝ ton cho c«ng tr×nh gåm 85 triÖu tiÒn vËt liÖu x©y dùng v tiÒn nh©n c«ng l 1.6
triÖu ®ång mét ngy c«ng. Khi ®ã chi phÝ ton cho c«ng tr×nh b»ng
Y = 85 + 1.5X ( )triÖu ®ång
VËy väng hay gi¸ trÞ trung b×nh cña ton chi phÝ l
E E(Y ) = 85 + 1.5 (X) = 85 + 1. .5 ×11.9 = 102 85 ( )triÖu ®ång
D D(Y ) = 1.5
2
× (X) = 1. . .5
2
× 1 29 = 2 9025 σ
Y
=
2. .9025 = 1 7037
4. väng v ph−¬ng sai cña ph©n ®Òu trªn [ ]a, b
EX
=
a + b
2
, DX =
(a b)
2
12
3. C¸c ph©n th−êng gÆp
1. Ph©n nhÞ thøc
X 0 1 ... k ... n
P p
0
p
1
... p
k
... p
n
trong ®ã
p
k
= P (X = k) = C
k
n
p
k
q
nk
, p + q = 1 = 0, k , 1, ..., n
NhËn xÐt r»ng ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n nhÞ thøc thÓ biÓu diÔn d−íi d¹ng
X =
n
i=1
X
i
trong ®ã ghi l¹i kÕt qu¶ cña viÖc xuÊt hiÖn hay kh«ng xuÊt hiÖn biÕn trong d1y c¸c phÐp thö ngÉuX
i
A
nhiªn
X
i
=
1 nÕu A x¶y ra trong phÐp thö thø i
0 nÕu A kh«ng x¶y ra trong phÐp thö thø i
2. Ph©n Poisson
X 0 1 2 ... k ...
P p
0
p p
1 2
... p
k
...
trong ®ã
p e
k
= P (X = k) =
λ
λ
k
k
!
, λ > 0, k , ...= 0, 1, 2
3. Ph©n h×nh häc
X 1 2 ... n ...
P
p qp ... q
n1
p ...
trong ®
4. Ph©n
X l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n mò, nÕu hm mËt ®é cña X b»ng
f
(x) =
λe
λx
nÕu x > 0
0
nÕu x 0
víi λ > 0
5. Ph©n chuÈn
X
l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n chuÈn, hiÖu X N (m, σ
2
) nÕu hm mËt ®é cña X b»ng
f
(x) =
1
2πσ
e
x m
σ
trong ®ã σ > 0, m R.
6
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
dông
I
=
0
e
x
dx =
π
2
ta dng chøng minh hm f(x) nãi trªn l hm mËt ®é v
EX
= m, DX .= σ
2
NhËn xÐt r»ng khi v( chØ khi
X N(m, σ
2
) Z =
Xm
σ
N (0, 1). Ng−êi ta th−êng hiÖu hm ph©n cña
X N(0, 1)
Φ
(x) =
1
2π
x
−∞
e
u
du.
Tra b¶ng ph©n chuÈn, ta
Quy t¾c
σ NÕu X N(m, σ
2
), khi ®ã
P P
(m m 3σ X + 3σ) = (
X m
σ
3) =
1
2π
3
3
e
x
dx = 2Φ(3) 1 = 0, 9973
3 §¹i l−îng ngÉu nhiªn nhiÒu chiÒu
1. H%m ph©n v% h%m mËt ®é chung
XÐt mét cÆp hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn . NÕu chóng ta ®ång thêi kh¶o s¸t hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn(ξ, η) ξ
v η, chóng ta coi chóng nh− c¸c to¹ ®é cña mét vÐc ngÉu nhiªn (hay mét ®iÓm ngÉu nhiªn) ( )ξ, η . C¸c
gi¸ trÞ thÓ cña l c¸c ®iÓm (x, y) trong mÆt ph¼ng to¹ ®é l mét miÒn ph¼ng bÊt xOy. Gäi tËp E
E
R
ξ,η
(E),
víi
§Þnh nghÜa 1 H(m
H(x, y) = P (ξ < x, η < y) = P ({ξ (−∞, x , y)} {η (−∞ )})
víi mäi x, y R l( h(m ph©n chung cña hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ξ v( η (hay cßn gäi l( h(m ph©n
®ång thêi cña vÐc ngÉu nhiªn (ξ, η)).
NÕu tån t¹i mét h(m kh«ng ©m h(x, y) 0 sao cho
P
((ξ, η) E) =
E
h(x, y) dxdy
víi mäi miÒn cña mÆt ph¼ng. Khi ®ã ta nãiE h(x, y) l( h(m mËt ®é cña vÐc ngÉu nhiªn (ξ, η) (hay cßn gäi
l( h(m mËt ®é chung cña ξ v( η).
§èi víi c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn rêi r¹c, thay cho hm ph©n ®ång thêi H(x, y) l c¸c x¸c suÊt
Chóng
 
§¹i l−îng ngÉu nhiªn X ®o møc ®é hi lßng cña ng−êi d©n sèng trong mét khu chung c− míi x©y dùng v Y
biÓu thÞ n¨m ng−êi d©n sèng trong khu chung c− ®ã. Gi møc ®é hi lßng cña ng−êi ë biÓu thÞ qua c¸c
gi¸ trÞ X = 1, X = 2 = 3, X hoÆc X = 4 (gi¸ trÞ X cng lín t−¬ng øng víi møc hi lßng cng cao). §¹i l−îng
ngÉu nhiªn Y nhËn c¸c gi¸ trÞ 1 nÕu ng−êi d©n sèng kh«ng qu¸ 1 n¨m trong khu chung c− ®ã v nhËn gi¸ trÞ 2
trong tr−êng hîp ng−îc l¹i.
X 1 2 3 4 Tæng
Y
1 0.04 0.17 0.18 0.1 0.49
2 0.06 0.15 0.2 0.1 0.51
Tæng 0.1 0.32 0.38 0.2 1
7
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
B¶ng ph©n trªn cho biÕt, ch¼ng h¹n
P P(3, 2) = (X = 3, Y = 2) = 0.2
l x¸c suÊt ®Ó khi chän ngÉu nhiªn mét ng−êi sèng ë khu chung c−, ng−êi ®ã møc hi ng 3 v sèng trªn
1 n¨m trong khu chung c− ®ã. Cét tæng cho ph©n cña Y
P (Y = 1) = 0.49, P (Y = 2) = 0.51
Hng tæng x¸c ®Þnh ph©n cña X
P (X = 1) = 0. . .1, P (X = 2) = 0.32, P (X = 3) = 0 38, P (X = 4) = 0 2
Tr−êng hîp tån t¹i h(m mËt ®é chung, hiÓn nhiªn
P
((X, Y ) E) =
E
h
(x, y) dxdy .víi mäi tËp E R
2
H
(x, y) = P (X < x, Y < y) =
x
−∞
y
−∞
h
(u, v) dudv,
2
H
x∂y
= h(x, y)
F
(x) = H(x, +) =
x
−∞
+
−∞
h
(u, v) dv X.
du l hm ph©n cña
G
(y) = H(+, y) =
y
−∞
+
−∞
h
(u, v) du Y.
dv l hm ph©n cña
Hm mËt ®é cña X, Y t−¬ng øng l
−∞ −∞
§Þnh nghÜa 2 C¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ξ v( η ®−îc gäi l( ®éc lËp nhau nÕu víi mäi x, y R
H(x, y) = P (ξ < x, η < y ξ < x) = P ( )P (η < y) = F (x)G x(y) h(x, y) = f ( )g(y)
§Þnh 2 Gi¶ X, Y h(m mËt ®é chung , khi ®ãh(x, y)
E
(ϕ(X, Y )) =
−∞
−∞
ϕ(x, y x, y)h( ) dxdy.
§Æc biÖt nÕu X, Y l( c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp nhau, khi ®ã
E(XY ) = EX EY, D(X + Y ) = DX + DY.
  
Gi¶
h
(x, y) =
5
(x + y ) nÕu 0 < x < 1, 0 < y < 1
0 trong tr−êng hîp ng−îc l¹i
dông
f(x) =
−∞
h(x, y) dy X, hm mËt ®é cña
f
(x) =
6
5
1
0
(x + y
2
) dy =
6
5
(x +
1
3
) nÕu 0 < x < 1
0 nÕu x / (0 1),
hm mËt ®é cña Y
g
(y) =
6
5
1
0
(x + y
2
) dx =
6
5
(
1
2
+ y
2
) nÕu 0 < y < 1
0 nÕu y / (0 1),
8
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
  
( (0X, Y ) ph©n ®Òu trªn h×nh trßn t©m , 1) b¸n kÝnh b»ng 1. Hm mËt ®é chung cña X v Y
h
(x, y) =
1
π
nÕu x
2
+ (y 1)
2
< 1
0 trong tr−êng hîp ng−îc l¹i
Hm mËt ®é Y b»ng
g
(y) =
−∞
h
(x, y) dx =
2
2yy
π
nÕu 0 < y < 2
0 nÕu y / (0 2),
E
(Y Y) = 1, D( ) =
1
4
B%i tËp
1. Gi¶ X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cïng ph©n chuÈn N (0 1), . H1y t×m hm mËt ®é
cña Z = | |X sign .Y
2. Chän ngÉu nhiªn 2 ®iÓm M v N trªn ®o¹n [0 1], , 2 ®iÓm M, N ®ã chia ®o¹n thnh 3 phÇn, gäi c¸c[0, 1]
®é di cña 3 ®o¹n th¼ng ®ã t−¬ng øng l c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X
1
, X
2
v .X
3
a) H1y t×m c¸c hm mËt ®é cña X
1
, X
2
v .X
3
b) H1y tÝnh c¸c väng E( ) (X
1
, E X
2
) v .E( )X
3
2. Ph©n ®iÒu kiÖn
Gi¶ u
§Þnh nghÜa 3 Ng−êi ta gäi h(m
F (x/A) = P (X < x/A x) víi
l( h(m ph©n ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn biÕn A x¶y ra. NÕu F (x/A x/A) kh¶ vi, hiÖu f ( ) =
F
(x/A) v(
F
(x/A) = P (X < x/A) =
x
−∞
f(t/A) dt xvíi
khi ®ã f (x/A) ®−îc gäi l( h(m mËt ®é ®iÒu kiÖn cña víi ®iÒu kiÖn biÕn X A x¶y ra (hoÆc nãi t¾t l( h(m
mËt ®é cña X víi ®iÒu kiÖn A).
Ta nhËn xÐt r»ng nÕu A
i
, i = 1, 2, ... l mét ®Çy ®ñ c¸c biÕn cè. Khi ®ã theo c«ng thøc x¸c suÊt ®Çy
®ñ, hm ph©n cña X thÓ biÓu diÔn theo c¸c hm ph©n ®iÒu kiÖn:
F
(x) = P (X < x) =
i
P
(X < x/A
i
)P (A
i
) =
i
F (x/A A
i
)P (
i
)
®¹o h
f
(x) =
i
f(x/A A .
i
)P (
i
)
B%i tËp
Mçi ngy ca cÊp cøu tíi mét bÖnh viÖn l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn N tu©n theo luËt Poisson víi tham .λ
Ng−êi ta ph©n ra hai lo¹i cÊp cøu: cÊp cøu do tai n¹n giao th«ng (lo¹i A) v cÊp cøu c¸c do kh¸c (lo¹i B).
Gi¶ thiÕt r»ng p l x¸c suÊt ®Ó mét ca cÊp cøu thuéc lo¹i A, cÊp cøu do tai n¹n giao th«ng. hiÖu X
A
l ®¹i
l−îng ngÉu nhiªn biÓu thÞ ca cÊp cøu thuéc lo¹i A, X
B
l ca cÊp cøu thuéc lo¹i B trong ngy.
1. Víi k, n l hai nguyªn, h1y tÝnh P (X
A
= k/N = n).
2. X¸c ®Þnh luËt ph©n ®ång thêi cña .(N, X
A
)
9
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
3. X¸c ®Þnh luËt ph©n bè, väng v ph−¬ng sai a .X
A
4. X¸c ®Þnh luËt ph©n cña .X
B
5. X
A
v X
B
®éc lËp víi nhau kh«ng?
Gi¶i b%i tËp: N ph©n Poisson víi tham .λ
P
(N = n) = e
λ
λ
n
n!
1. Víi
k, n l hai nguyªn, P (X
A
= k/N = n) = C
k
n
p
k
q
nk
.
2. X¸c ®Þnh luËt ph©n ®ång thêi cña (N, X
A
)
P P
(N = n, X
A
= k) = (X
A
= k/N = n)P (N = n) = C
k
n
p
k
q
nk
e
λ
λ
n
n
!
=
=
1
k k
!(n )!
e
λ
λ
n
p
k
q
nk
= e
λ
(λp λq) (
k
)
nk
1
k
!(n k)!
víi n k.
3. X¸c ®Þnh luËt ph©n bè, väng v ph−¬ng sai a .X
A
P
(X
A
= k) =
n k=
P
(X
A
= k, N = n) =
n k=
e λp λq
λ
( )
k
( )
nk
1
k
!(n k)!
=
=
e
λ
(λp)
k
k!
n k=
( )
λq
n k
(
n k)!
= e
λ
( )λp
k
k!
i=0
( )
λq
i
i
!
= e
λ
(λp)
k
k
!
e
λq
= e
λp
(λp)
k
k!
4. T−¬ng luËt ph©n cña X
B
i
5. X
A
v X
B
®éc lËp víi nhau. ThËt vËy xÐt P ( )X
A
= k, X
B
= i , hiÖu n = k + i, khi ®ã
P
(X X
A
= k, X
B
= i) = P (
A
= k, N = n) = e
λ
(λp λq) (
k
)
nk
1
k
!(n k)!
=
=
e
λp
(λp)
k
k
!
e
λq
(λq)
i
i
!
= P (X
A
= k)P (X
B
= i), víi mäi k, i . 0
Gi¶ thiÕt (X, Y ) l vÐc ngÉu nhiªn h(x, y) l hm mËt ®é chung. Khi ®ã Y l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
liªn tôc, hm mËt ®é cña Y l
g
(y) =
−∞
h(x, y) dx.
Ta ®Þnh nghÜa x¸c suÊt ®iÒu kiÖn cña biÕn {X < x} víi ®iÒu kiÖn Y = y nh− l giíi h¹n cña P (X <
x/y Y < y + y) khi y dÇn tíi 0. Hm
®−îc gäi l h(m ph©n ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn Y = y, tÊt nhiªn víi gi¶ thiÕt tån t¹i giíi h¹n trªn.
Do ®Þnh nghÜa x¸c suÊt ®iÒu kiÖn v tÝnh chÊt cña hm ph©n chung
P
(X < x/y Y < y + y) =
P (X < x, y Y < y + )y
P
(y Y < y + y)
=
H(x, y x, y+ y) H( )
G(y + y) G(y)
(H(x, y) l hm ph©n chung cña X v Y , G(y) l hm ph©n cña ). Chia v mÉu choY y, chuyÓn
qua giíi h¹n khi y 0 ta ®−îc
F (x/y) =
∂y
H( )x, y
g
(y)
f(x/y) =
x
F (x/y) =
∂x∂y
H( )x, y
g
(y)
=
h( )x, y
g
(y)
.
f(x/y) ®−îc i l h(m mËt ®é ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn Y = y.
10
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
Chó ý r»ng c¸c hm mËt ®é ®iÒu kiÖn còng nh− ph©n ®iÒu kiÖn ë ®©y chØ ®−îc x¸c ®Þnh t¹i y sao
cho g(y) > 0. T¹i nh÷ng ®iÓm m g(y) = 0, hm mËt ®é f (x/y) ®−îc x¸c ®Þnh tïy ý (®Ó ®¬n gi¶n, t¹i ®ã
ng−êi ta th−êng g¸n cho f (x/y) gi¸ trÞ 0). ViÕt chÝnh x¸c h¬n, mËt ®é ®iÒu kiÖn
f
(x/y) =
h(x,y)
g
(y)
nÕu g(y) > 0
0 nÕu g(y) = 0
T−¬ng hm mËt ®é ®iÒu kiÖn cña Y víi ®iÒu kiÖn X = x
g
(y/x) =
h(x,y)
f
(x)
nÕu f(x) > 0
0 nÕu f(x) = 0
Suy ra h( ( ) ( ) ( )x, y) = f x/y g y) = g(y/x f x . ®ã ta nhËn ®−îc c¸c c«ng thøc t−¬ng nh− c«ng thøc x¸c
suÊt ®Çy ®ñ
f
(x) =
−∞
h
(x, y) dy =
−∞
f(x/y dy)g(y)
g
(y) =
−∞
h
(x, y) dx =
−∞
g(y/x dx)f(x)
Chó ý r»ng nÕu X, Y l c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp nhau khi ®ã c¸c hm mËt ®é ®iÒu kiÖn
f f(x/y) = (x) kh«ng phô thuéc vo y còng nh− g(y/x x) = g(y) kh«ng phô thuéc vo .
§Þnh 3 Gi¶ ϕ l( mét song ¸nh
ϕ
: D T D R
2
, T R
2
kh¶ vi t¹i mäi ®iÓm thuéc D. (X, Y ) l( vÐc ngÉu nhiªn nhËn c¸c gi¸ trÞ trong D v( h(x, y) l( h(m mËt ®é
®ång thêi cña vÐc ngÉu nhiªn ®ã. Khi ®ã h(m mËt ®é cña ( (U, V ) = ϕ X, Y ) b»ng
g
(u, v u, v u, v) = h
ϕ
1
( )
|J( )|
trong ®
hiÖu (x, y) = ϕ
1
( ) (u, v , khi ®ã Jacobien cña ϕ
1
b»ng J u, v) =
∂u v
∂y
∂u
∂y
∂v
=
∂u
v
∂v
∂u
NhËn xÐt 1 Gi¶ h(x, y) l( h(m mËt ®é chung cña (X, Y ). C¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn U v( V ®−îc x¸c ®Þnh
X = a
11
U + a
12
V
Y = a
21
U + a
22
V
Khi ®ã mËt ®é chung cña (U, V ) b»ng
g(u, v v, a) = h (a
11
u + a
12 21
u + a
22
v) |det A( )|
trong ®ã
A =
a
11
a
12
a a
21 22
l( ma trËn kh«ng suy biÕn.
  X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp thuéc N(0, 1). Khi ®ã ξ = X + Y Yv η = X còng
®éc lËp v cïng ph©n chuÈn
( (0 ( N ,
2) ))
2
. ThËt vËy
X
1
Y
Suy ra
g
(u, v) =
1
2π
2
e
u
1
2π
2
e
u
NhËn xÐt 2
1. NÕu X v( Y l( hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp, khi ®ã h(m ph©n ®iÒu kiÖn a X víi ®iÒu kiÖn
Y = y trïng víi h(m ph©n cña X, (kh«ng phô thuéc v(o ®iÒu kiÖn Y = y)
F (x/Y = y) = P (X < x/Y = y) = P (X < x) = F(x .)
2. Tæng qu¸t h¬n, gi¶ l( mét h(m hai biÕn bÊt k×,ϕ(x, y) X v( Y l( hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc p.
Khi ®ã h(m ph©n ®iÒu kiÖn cña ϕ(X, Y ) víi ®iÒu kiÖn Y = y trïng víi h(m ph©n cña ϕ( )X, y
P (ϕ ϕ(X, Y ) < x/Y = y) = P ( (X, y) < x.
11
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
Ch¼ng h¹n ®Ó tÝnh hm mËt ®é cña tæng hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp X v Y , thÓ suy ra nhËn xÐt
trªn nh− sau:
XÐt Z = ϕ(X, Y ) = X + Y , hm ph©n ®iÒu kiÖn cña Z víi ®iÒu kiÖn Y = y (kÝ hiÖu H(z/y)), theo
nhËn xÐt trªn b»ng hm ph©n cña ϕ(X, y)(= X + y)
H(z/y) = P (X + y < z) = F (z y)
®¹o hm hai theo z ®Ó x¸c ®Þnh hm mËt ®é, ta ®−îc mËt ®é ®iÒu kiÖn cña víi ®iÒu kiÖnZ Y = y (kÝ
hiÖu )h z/y( )
h(z/y .) = f(z y)
¸p dông c«ng thøc ”x¸c suÊt ®Çy ®ñ réng” ®Ó tÝnh hm mËt ®é cña Z (kÝ hiÖu r(z)), ta ®−îc
r
(z) =
−∞
h
(z/y)g(y) dy =
−∞
f(z y y)g( ) dy.
§©y chÝnh l c«ng thøc x¸c ®Þnh hm mËt ®é cña tæng hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp.
Hon ton t−¬ng ta thÓ thiÕt lËp ®−îc c¸c hm mËt ®é cña X Y v X/Y , nÕu X, Y ®éc lËp nhau. B¹n
®äc chøng minh c¸c kÕt qu¶ sau:
a. Hm mËt ®é cña XY b»ng
s
(z) =
−∞
1
|
y|
f(
z
y
)g(y) dy
b. Hm mËt ®é cña
X
Y
b»ng
t
(z) =
−∞
|y y|f( ))zy g( ) dy
Ch m hm
ph©n b ®iÒu
kiÖn ®ã b»ng hm ph©n cña
y X (kh«ng ®iÒu kiÖn), suy ra, hm mËt ®é cña y X b»ng
1
|
y|
f(
z
y
), vËy hm
mËt ®é cña XY
s
(z) =
−∞
1
|
y|
f(
z
y
)g(y) dy.
B%i tËp
1. Gi¶ X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cïng ph©n ®Òu trªn . H1y tÝnh hm mËt( 1 1) ,
®é cña .X + Y
2. Gi¶ X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cïng ph©n ®Òu trªn (a, b) (®Ó ®¬n gi¶n ta gi¶ thiÕt
a, b l c¸c d−¬ng 0 < a < b). H1y tÝnh hm mËt ®é cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn tÝch XY .
3. Gi¶ X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cïng ph©n víi tham . H1y tÝnh hm mËtλ
®é cña .| |X Y
4. y/x) l
hm m y. H1y
x¸c ®Þnh c¸c hm mËt ®iÒu kiÖn g(y/x) v .f(x/y)
4’. Kh¸c mét chót víi bi tËp 4, gi¶ X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp, ph©n víiX
tham λ, trong khi Y ph©n víi tham ;, (; = λ). hiÖu l hm mËt ®é cñag(y/x) X + Y víi
®iÒu kiÖn X = x v f(x/y) l hm mËt ®é cña X víi ®iÒu kiÖn X + Y = y. H1y x¸c ®Þnh c¸c hm mËt
®iÒu kiÖn g(y/x) v .f( )x/y
5. Gi¶ X = (X
1
, X
2
) v Y = (Y
1
, Y
2
) l hai ®iÓm chän ngÉu nhiªn (theo ph©n ®Òu) ®éc lËp nhau trªn
®−êng trßn ®¬n vÞ:
x
2
+ y
2
= 1
H1y t×m hm mËt ®é cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
Z
=
X
1
X
2
Y
1
Y
2
12
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
3. väng ®iÒu kiÖn
Gi¶ A l biÕn x¸c suÊt P (A) > 0 v X l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn tïy ý. T−¬ng nh− ®Þnh nghÜa
väng cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn, ta ®Þnh nghÜa sau
§Þnh nghÜa 4 NÕu X l( ®¹i l−îng ngÉu nhiªn rêi r¹c chØ nhËn c¸c gi¸ trÞ x
i
, i , ...= 1, 2 , khi ®ã
E
(X/A) =
i
x /A
i
P (X = x
i
)
®−îc gäi l( väng ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn biÕn A x¶y ra.
Tr−êng hîp X l( ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc víi f(x/A) l( h(m mËt ®é ®iÒu kiÖn, khi ®ã
E
(X/A) =
−∞
xf x/A dx( )
®−îc gäi l( väng ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn biÕn A x¶y ra.
NÕu X v( Y l( hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc víi l( c¸c h(m mËt ®é cña chóng. Gäif(x) v( g(x)
f(x/y) l( h(m mËt ®é ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn Y = y väng cña X víi ®iÒu kiÖn Y = y, ®−îc
hiÖu E(X/Y = y) l( tÝch ph©n
E
(X/Y = y) =
−∞
xf x/y dx,( )
nÕu tÝch ph©n tån t¹i v( héi tuyÖt ®èi.
§Þnh l X ®èi
víi Y ,
E E E(X) = ( (X/Y .))
Chøng minh
hiÖu h( (y) = E X/Y = y) (ng−êi ta gäi l hmh(y) håi quy cña X víi ®iÒu kiÖn )Y = y
E
(h(Y )) =
−∞
h
(y y)g( ) dy =
−∞
E(X/Y = y)g(y) dy =
=
−∞
−∞
xf x/y dx
( )
g(y) dy =
−∞
x
−∞
f
(x/y dy dx)g(y)
MÆt kh¸c
f(x) =
−∞
f( ) (x/y g y) dy nªn
E E E
(h(Y )) = ( (X/Y )) =
−∞
xf x( ) dx = E(X) ®.p.c.m.
4. T−¬ng quan v% t−¬ng quan
§Þnh nghÜa 5 NÕu X v( Y l( hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn tån t¹i väng E(X) v( E(Y ), khi ®ã
cov(X, Y ) = E[(X E(X))(Y E(Y ))]
®−îc gäi l( covarian (hay cßn gäi l( men t−¬ng quan) cña X v( .Y
HiÓn nhiªn nÕu X v Y ®éc lËp , khi ®ã
cov(X, Y ) = E[(X E(X))(Y E(Y ))] = E(X E(X)) E(Y E(Y )) = 0
13
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
Tr−êng hîp X = Y , khi ®ã covarian .cov(X, X) = D(X)
men t−¬ng quan cña hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn c¸c tÝnh chÊt sau
i) cov(X, Y ) = E[(X E(X))(Y E(Y ))] = E(XY ) E(X)E(Y )
ii) cov cov αcov(αX, Y ) = (X, αY ) = (X, Y )
iii) hiÖu
σ
x
=
D(X) v σ
y
=
D(Y ) l c¸c ®é lÖch tiªu chuÈn cña X v Y . Khi ®ã
|cov(X, Y )| σ σ .
x y
ThËt vËy xÐt
E E E
[(Y tX)
2
] = (Y
2
2tXY + t
2
Y
2
) = E(Y
2
) 2 (XY )t + E(Y
2
)t t.
2
0 víi mäi
§©y l tam thøc bËc hai kh«ng ©m víi mäi t, suy ra
[E( )] ( ) ) )XY
2
E X
2
E(Y
2
hay |E(XY |
E( ) ( )X
2
E Y
2
¸p dông bÊt ®¼ng thøc trªn víi X E(X) v Y E(Y ) thay cho X v Y
| |cov(X, Y )| = E[(X E( ))(X Y E(Y ))]|
D(X X)
D( ) = σ
x
σ
y
.
NhËn xÐt r»ng chøng minh trªn suy ra
|cov(X, Y )| = σ σ
x y
Y l mét hm bËc nhÊt cña X : Y = aX + b.
§Þnh nghÜa 6
>
(X, Y ) =
cov(X, Y )
σ
x
σ
y
=
E[( ( ))( ( ))]X E X Y E Y
D(X)
D( )X
®−îc gäi l( t−¬ng quan cña X v( .Y
HiÓn nhiªn t−¬ng quan c¸c tÝnh chÊt
i)
ii) NÕu X v Y ®éc lËp, khi ®ã t−¬ng quan >(X, Y ) = 0
t−¬ng quan ®o møc ®é phô thuéc tuyÕn tÝnh gi÷a xÊp 1 khi ®ã c¸c ®iÓmY v X. NÕu |>(X, Y )|
ngÉu nhiªn (X, Y ) gÇn nh− t¹o thnh mét ®−êng th¼ng trªn mÆt ph¼ng to¹ ®é. Khi >(X, Y ) = 0 ta nãi X v
Y kh«ng t−¬ng quan. Chó ý r»ng nÕu X v Y ®éc lËp khi ®ã chóng kh«ng t−¬ng quan, ng−îc l¹i kh«ng
t−¬ng quan cña X v Y kh«ng suy ra chóng ®éc lËp víi nhau.
§Þnh nghÜa 7 hiÖu c = cov(X, Y ) l( men t−¬ng quan cña . Khi ®ã ma trËnX v( Y
C
=
D(X) c
c D
(Y )
®−îc gäi l( ma trËn covarian (ma trËn t−¬ng quan) cña X v( .Y
Duy tr× c¸c hiÖu σ
x
, σ
y
l c¸c ®é lÖch tiªu chuÈn cña X v Y , > l t−¬ng quan cña X v Y .
®Þnh nghÜa t−¬ng quan suy ra c = σ
x y
. Khi ®ã ma trËn covarian thÓ viÕt d−íi d¹ng
Do |>| 1 nªn
det
(C) =
σ
2
x
x
σ
y
x
σ
y
σ
2
y
= (1 >
2
)σ
2
x
σ
2
x
0
Ph−¬ng sai cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cho ta biÕt ®é lÖch ®¹i l−îng ngÉu nhiªn v gi¸ trÞ trung b×nh cña ®¹i
l−îng ngÉu nhiªn ®ã. Ma trËn c¸c t−¬ng quan còng ®ãng vai trß t−¬ng nh− ph−¬ng sai khi xÐt ®é dao
®éng cña vÐc ngÉu nhiªn.
Gi¶ d l ®−êng th¼ng ®i qua (EX, EY ) (gi¸ trÞ trung b×nh cña vÐc ngÉu nhiªn ( )X, Y ) v
n (α, β) l
vÐc ®¬n chØ ph−¬ng cña d. Gäi
Z = α(X EX) + β(Y EY )
14
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
l h×nh chiÕu vu«ng gãc cña (X EX, Y EY ) lªn ®−êng th¼ng ®−îc tÝnh th«ng quad. Ph−¬ng sai cña Z
ma trËn covarian C nh− sau
D
(Z) = α EX αβE EX
2
E(X )
2
+ β
2
(Y EY )
2
+ 2 (X )E(Y EY ) =
=
α
2
σ
2
x
+ β
2
σ
2
y
+ 2αβ
x
σ
y
NhËn xÐt r»ng ph−¬ng sai cña Z l d¹ng ton ph−¬ng víi ma trËn covarian l ma trËn cña d¹ng ton ph−¬ngC
®ã. Do det(C) 0, nãi chung C l ma trËn b¸n x¸c ®Þnh d−¬ng. NÕu X v Y ®éc lËp tuyÕn tÝnh (|>| < 1),
khi ®ã C l ma trËn x¸c ®Þnh d−¬ng thùc sù.
NhËn xÐt 3 dông c¸c phÐp to¸n ®èi víi ma trËn, ta thÓ réng kh¸i niÖm ma trËn covarian cho nhiÒu
®¹i l−îng ngÉu nhiªn
X
i
, E(X
i
) = m
i
, cov , X , i, j(X
i j
) = σ
ij
= 1, 2, ..., n
Khi ®ã ma trËn covarian cña (X
1
, X
2
, ..., X
n
) l(
C
(X) =
σ σ
11 12
σ
1n
σ σ
21 22
σ
2n
σ σ
n1 n2
σ
nn
Gi¶ a
i
, i = 1, 2, ...n l( c¸c thùc bÊt k×. Khi ®ã
D(
n
i=1
a
i
X
i
) = E
n
i=1
a
i
(X
i
m
i
)
2
=
=
i
j
a
i
a
j
σ
ij
T−¬ng
cov(
i=1
a
i
X
i
,
i=1
b
i
X
i
) =
i
j
a
i
b
j
σ
ij
hiÖu  l( c¸c vÐc cét víi c¸c th(nh phÇn a
i
, b , X , m
i i i
t−¬ng øng.  l( ma trËn covarian cña
. c¸c ®¼ng thøc trªn suy ra
E
(A A A M
T
X) =
T
E(X) =
T
D
(A
T
X) = A A
T
C(X)
cov A A A.
(
T
X, B
T
X) =
T
C(X)B = B
T
C(X)
4 H%m ®Æc tr−ng
1. §¹i l−îng ngÉu nhiªn phøc
Trong thuyÕt x¸c suÊt ng−êi ta dông h(m ®Æc tr−ng nh− l mét c«ng quan träng ®Ó chøng minh c¸c
®Þnh Tr−íc
khi
Gäi ξ v η l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn, khi ®ã ζ = ξ + ®−îc gäi l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn phøc. thùc
chÊt l mét hm víi gi¸ trÞ phøc ®−îc x¸c ®Þnh trªn kh«ng gian c¸c biÕn ngÉu nhiªn b¶n . väng v
ph−¬ng sai cña ζ ®−îc x¸c ®ônh nh− sau
E E(ζ) = (ξ) + iE(η)
D
(ζ) = E E(|ζ (ζ) )|
2
Hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn phøc ζ
1
= ξ
1
+
2
v ζ ξ
2
=
2
+
2
®éc lËp nhau nÕu c¸c vÐct¬ ngÉu nhiªn (ξ
1
, η
1
)
v (ξ
2
, η
2
) ®éc lËp nhau. ®éc lËp cña nhiÒu ®¹i l−îng ngÉu nhiªn phøc còng l ®éc lËp cña c¸c ®¹i l−îng
ngÉu nhiªn 2 chiÒu. dng chøng minh ®−îc khi ®ã
E(ζ ζ ζ
1 2
) = E(
1
) + E(ζ
2
)
D(ζ
1
+ ζ ζ ζ
2
) = D(
1
) + D(
2
)
15
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
KÕt qu¶ ny còng réng cho tr−êng hîp nhiÒu h¬n hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp.
2. H%m ®Æc tr−ng v% c¸c tÝnh chÊt cña h%m ®Æc tr−ng
H(m ®Æc tr−ng cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ξ ®−îc x¸c ®Þnh trªn R
ϕ t iE
( ) = E(e
itξ
) = E(cos ) + (sin )
Tr−êng hîp
ξ l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn rêi r¹c
ξ x
1
x
2
... x
n
...
P p
1
p
2
... p
n
...
khi ®ã
ϕ t( ) =
+
n=1
p
n
cos tx i
n
+
+
n=1
p tx
n
sin
n
=
+
n=1
p
n
e
itx
n
.
NÕu ξ l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc víi f (x) l hm mËt ®é, hm ®Æc tr−ng cña ξ
ϕ t
( ) =
+
−∞
f
(x) cos tx dx + i
+
−∞
f
(x) sin tx dx =
+
−∞
f
(x e dx.)
itx
Hm ®Æc tr−ng lu«n lu«n tån t¹i v chóng c¸c tÝnh chÊt sau
1. .Gi¸ trÞ h(m ®Æc tr−ng t¹i t = 0 lu«n b»ng 1, ϕ(0) = 1 v( |ϕ( )t | 1 víi mäi t R
ThËt vËy, ϕ(0) = 1 l hiÓn nhiªn. ¸p dông bÊt ®¼ng thøc E
2
( (X) E X
2
) víi bÊt X
| |
ϕ t( )
2
= E
2
(cos ) + E
2
(sin ) E(cos (sin
2
) + E
2
) = 1.
2. Víi mäi t R
itξ
m ®Æc
tr−ng cña ξ nhËn c¸c gi¸ trÞ thùc v ϕ t( ) l hm ch½n.
3. Víi c¸c thùc bÊt a v( b, h(m ®Æc tr−ng cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X = + b b»ng
E
(itX ϕ at .) = e
ibt
( )
4. .H(m ®Æc tr−ng ϕ(t) liªn tôc ®Òu trªn to(n R
Chän
ε > 0 tïy ý. hiÖu A
λ
l biÕn |ξ| > λ sao cho P (A
λ
) = P (|ξ| > λ) <
ε
3
. Khi ®ã
ϕ t /A A /
( ) = E(e
itξ
λ
)P (
λ
) + E(e
itξ
A
λ
)P (A
λ
). Suy ra
|
ϕ t( ) E(e
itξ
/A A
λ
)P (
λ
)| = |E(e
itξ
/A A
λ
)P (
λ
)| 1 |P (A
λ
)|
ε
3
®©y ta suy ra
| |
ϕ t(
1
) ϕ(t
2
)| E( e
it it
ξ
e
ξ
|/A
λ
) (P A
λ
) +
2ε
3
E(|(t t
1
2
)ξ|/A
λ
) +
2ε
3
5. H(m ®Æc tr−ng tÝnh chÊt ®Æc biÖt quan träng sau ®©y: G ξ
1
, ξ
2
, ..., ξ
n
l( c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
ho(n to(n ®éc lËp, khi ®ã h(m ®Æc tr−ng cña tæng X = ξ ξ ξ
1
+
2
+
n
b»ng
ϕ t
X
( ) =
n
i=1
ϕ
ξ
i
(t)
Do nhËn xÐt ®éc lËp cña nhiÒu ®¹i l−îng ngÉu nhiªn phøc còng l ®éc lËp cña c¸c ®¹i l−îng ngÉu
nhiªn nhiÒu chiÒu, nªn kÕt q trªn ®−îc suy ra ®Þnh väng cña tÝch c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc
lËp b»ng tÝch c¸c väng.
16
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
6. NÕu tån t¹i c¸c m«ment cÊp k, (k = 1, 2, ..., n) cña ξ, khi ®ã h(m ®Æc tr−ng ϕ
ξ
(t) kh¶ vi cÇp n v(
ϕ
(k)
ξ
(0) = i
k
E(ξ
k
) (k = 1, 2 ), ..., n .
Theo gi¶ thiÕt
+
−∞
f(x)|x|dx tån t¹i v h÷u h¹n nªn
+
−∞
xe
itx
f(x) dx héi ®Òu theo t, suy ra
ϕ
ξ
(t) =
+
−∞
ixe x ϕ
itx
f( ) dx
ξ
(0) = i
+
−∞
xf iE(x) dx = (ξ)
LËp luËn t−¬ng víi .k = 2, ..., n
7. Ta c«ng nhËn kÕt qu¶ rÊt m¹nh sau ®©y cña hm ®Æc tr−ng: C¸c h(m ph©n bè ®−îc x¸c ®Þnh duy nhÊt
bëi h(m ®Æc tr−ng cña nã. Ngo(i ra nÕu gi¶ thiÕt tÝch ph©n
+
−∞
|ϕ t( )|dt < + khi ®ã h(m mËt ®é
f(x) liªn tôc, v(
f
(x) =
1
2
π
+
−∞
ϕ
(t dt)e
itx
8. Cho mét d1y c¸c hm ph©n F(x x), F , F
1
(x)
1
( ), ... cïng víi c¸c hm ®Æc tr−ng t−¬ng øng ϕ t t t( ), ϕ
1
( ), ϕ
2
( ), ...
§iÒu kiÖn cÇn v ®ñ ®Ó
lim
n
→∞
F
n
( (x) = F x) t¹i mäi ®iÓm liªn tôc cña F ( )x
l, víi mäi thùc t R
lim
n
→∞
ϕ
n
( (t ϕ) = t).
B%i tËp 6
1. Hm ®Æc tr−ng cña ξ
k
(k = 1, 2, ..., n) ph©n theo luËt 0, 1
Suy ra hm ®Æc tr−ng cña ph©n nhÞ thøc
ξ =
i=1
ξ
i
(do ξ l tæng cña c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
®éc lËp )ξ
i
ϕ t e p e
( ) = E(
itξ
) = (1 + (
it
1))
n
2. Hm ®Æc tr−ng cña ph©n Poisson
ϕ
(t) =
k=0
e e
itk λ
λ
k
k
!
= e
λ
k=0
( )
λe
it k
k
!
= e
λ e(
it
1)
3. Hm ®Æc tr−ng cña ph©n
ϕ
(t) = λ
+
0
e
x(λ it)
dx =
1
1
it
λ
4. Hm ®Æc tr−ng cña ph©n ®Òu trªn ( 1 1) ,
Chó ý r»ng t−¬ng nh− h(m ®Æc tr−ng cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ξ víi f(x) l( h(m mËt ®é, ng−êi ta cßn
®−a v(o mét h(m kh¸c ®−îc ®Þnh nghÜa nh− sau
G t
( ) = E(e
) =
+
−∞
e
tx
f(x dx)
Kh¸c víi h(m h(m ®Æc tr−ng, h(m G(t) kh«ng ph¶i lu«n lu«n n t¹i. §èi víi ph©n chuÈn ξ N(0 1),
G
(t) =
1
2π
+
−∞
e e
tx
x
dx =
1
2π
+
−∞
e
xt
+
t
dx =
1
2π
+
−∞
e
x t
e
t
dx = e
t
dông ta thÓ tÝnh hm ®Æc tr−ng cña ph©n chuÈn
17
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
5. Hm ®Æc tr−ng cña ph©n chuÈn ξ N(0 1),
ϕ t G it
( ) = ( ) = e
it
= e
t
6. dông tÝnh chÊt 3. hm ®Æc tr−ng cña ph©n chuÈn
ξ N ( )m, σ
2
ϕ t
( ) = e
imtσ
t
7. Hm ®Æc tr−ng cña ph©n
χ
2
n
= ξ
2
1
+ ξ
2
2
+ + ξ
2
n
. §©y l tæng cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËpn
cïng ph©n
χ
2
víi mét bËc do. Ta ®1 biÕt r»ng hm mËt ®é cña mçi h¹ng b»ng
h
(x) =
1
2πx
e
x
nÕu x > 0,
0 nÕu x < 0
Hm ®Æc tr−ng cña
χ
2
1
b»ng
ϕ
ξ
k
(t) =
0
e
itx
1
2πx
e
x
dx =
0
1
2πx
e
x
(12it)
dx =
=
0
2
π
e
u
(1 2 it)
du =
1
1 2it
VËy hm ®Æc tr−ng cña ph©n
χ
2
n
víi n bËc do
ϕ t it
( ) = (1 2 )
n
Chó ý r»ng tÝnh chÊt 6. thÓ tÝnh väng, ph−¬ng sai v( ment c¸c cÊp cña c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
dùa v(o h(m ®Æc trung cña c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®ã. Ch¼ng h¹n ph−¬ng sai cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n
χ
2
n
B%
a)
ϕ t( ) =
1
1+
t
XÐt h(m mËt ®é
f(x) =
e
−|x|
2
. H(m ®Æc tr−ng cña ph©n ®ã b»ng ϕ t( ) =
1
1+
t
. NÕu ¸p dông tÝch ph©n
trong tÝnh chÊt 7.
e
−| |x
2
=
1
2
π
+
−∞
1
1 +
t
2
e
itx
dt e
−|u|
=
+
−∞
1
π
(1 + x
2
)
e
iux
dx
VËy
ϕ(t) = e
−|t|
l( h(m ®Æc tr−ng cña ph©n Cauchy.
b)
ϕ t( ) = e
t
kh«ng l hm ®Æc tr−ng.
Do
ϕ
′′
(0) = 0 suy ra D(ξ) = 0, lÝ.
c) ϕ t( ) = sin t kh«ng l hm ®Æc tr−ng.
d)
ϕ t( ) = cos t l hm ®Æc tr−ng cña ξ víi ph©n cña ξ : P(ξ = 1) = P(ξ = 1) =
1
.
e)
) =
1
4
,
P
(ξ = 0) =
1
2
.
f) T×m hm ®Æc tr−ng cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn hm mËt ®é f(x) = 1 |x|, víi |x| 1
ϕ t
( ) =
1
1
e
itx
(1 |x|)dx =
2
t
sin
t
2
2
Ta còng thÓ ®¹t ®−îc kÕt qu¶ trªn b»ng c¸ch chøng minh l( h(m mËt ®é cña tæng haif(x) = 1 |x|
®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp ph©n ®Òu trªn ®o¹n
[
1
2
,
1
2
].
18
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
B%i tËp 2.
Chøng r»ng nÕu ϕ(t) l hm ®Æc tr−ng, khi ®ã
1
2
ϕ(t)
còng l hm ®Æc tr−ng.
Gi¶ ξ
1
, ξ , ...
2
l d1y c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cïng ϕ t( ) l hm ®Æc tr−ng. Gäi ν l ®¹i l−îng
ngÉu nhiªn ®éc lËp víi d1y trªn v
P
(ν = n) =
1
2
n+1
(n = 0, 1, ... .)
XÐt
ξ
=
ξ
1
+ ξ
2
+ + ξ
ν
nÕu ν > 0,
0 nÕu ν = 0
¸p dông ®Þnh väng ®Çy ®ñ
ϕ t
ξ
( ) = E(e
itξ
) =
n=0
E
(e
itξ
/ n{ν = })P (ν = n) =
n=0
( ( ))
ϕ t
n
2
n+1
=
1
2 ϕ( )t
B%i tËp 3. Chøng minh r»ng tæng cña hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp ph©n chuÈn (víi c¸c tham tïy
ý) còng l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n chuÈn.
ThËt vËy hm ®Æc tr−ng cña tæng hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp d¹ng hm ®Æc tr−ng cña ph©n
chuÈn
ϕ t ϕ t e
1
( )
2
( ) =
im
tσ
t
e
im
tσ
t
= e
i(m
+m
)t(σ
+σ
)
t
.
5 LuËt lín v% ®Þnh giíi h¹n trung t©m
1. C¸c d¹ng héi v% kh¸i niÖm luËt lín
æn g−êi ta
gäi ch u nhiªn
Y Y Y
1
+
2
+ +
n
n
C khi n
l .luËt lín
§Þnh nghÜa 8 Cho dMy Y
n
, n = 1, 2, ... c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn. Ta nãi Y
n
héi theo x¸c suÊt tíi ®¹i
l−îng ngÉu nhiªn Y , hiÖu Y
n
P
Y , nÕu víi bÊt ǫ > 0
lim
n
→∞
P (|Y
n
Y | > ǫ .) = 0
Ta nãi dMy c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X
n
, n = 1, 2, ... héi hÇu ch¾c ch¾n tíi X, hiÖu X
n
h.c.c
X, nÕu
P ( lim
n
→∞
X
n
= X) = 1.
Ta thÓ chøng minh héi hÇu ch¾c ch¾n kÐo theo héi theo x¸c suÊt. §iÒu ng−îc l¹i nãi chung kh«ng
®óng. ThËt vËy
Gi¶ X
n
h.c.c
X, suy ra víi mäi ε > 0
P
n=1
m
=n
{|X
m
X| < ǫ}
= lim
n
→∞
P
m
=n
{|X
m
X| < ǫ .}
= 1
Do vËy
lim
n
→∞
P (|X
m
X| < ε) = 1 hay X
n
P
X.
NhËn xÐt r»ng X
n
h.c.c
X t−¬ng ®−¬ng víi
lim
n
→∞
P
m
=n
{|X
m
X| < ǫ}
= 1 víi mäi ε > 0 sup
m
n
|X
m
X|
P
0.
19
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
§Þnh 5 (Trªb−sÐp)
Gi¶ X l( ®¹i l−îng ngÉu nhiªn tån t¹i väng m = E(X) v( ph−¬ng sai .σ
2
= D(X)
Khi ®ã víi mäi ǫ > 0 ta cã:
P
(|X m| ǫ)
σ
2
ǫ
2
Chøng minh
Víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn kh«ng ©m Y , ta biÕt r»ng P (Y ǫ)
E( Y )
ǫ
. Do ®ã
P P
(|X m| ǫ) = (|X m|
2
ǫ
2
)
E(|X m|
2
)
ǫ
2
=
σ
2
ǫ
2
.
2. LuËt lín v% ®Þnh giíi h¹n trung t©m
B©y giê ta ph¸t biÓu v chøng minh ®Þnh sau luËt lín
§Þnh 6 (LuËt yÕu lín) Gi¶ l( c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cïng väng v( ph−¬ngX
1
, X , ...
2
sai
E
(X
i
) = m, D(X
i
) = σ
2
, i = 1, 2, ...
Khi ®ã
X
+X
+... X+
n
n
héi theo x¸c suÊt tíi m
X
1
+ +X
2
... + X
n
n
P
m
Chøng minh Ta
E
X
1
+ X
2
+ ... + X
n
n
= m, D
X
1
+ X
2
+ ... + X
n
n
=
σ
2
n
¸p dông ®Þnh Trªb−sÐp ta ®−îc ®.p.c.m.
NhËn xÐt r»ng ®Þnh trªn vÉn ®óng nÕu ta thay gi¶ thiÕt ®éc lËp b»ng kh«ng t−¬ng quan cña c¸c ®¹i
l−îng ngÉu nhiªn X
1
, X , ...
2
Cuèi cïng ta ph¸t biÓu, kh«ng chøng minh ®Þnh sau cña Kolgomorov
§Þnh 7 (LuËt m¹nh lín) Gi¶ X
1
, X , ...
2
l( c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cïng h(m ph©n bè.
Khi ®ã ®iÒu kiÖn cÇn v( ®ñ ®Ó
X
+X ... X
+ +
n
n
héi hÇu ch¾c ch¾n tíi ;
X
1
+ X
2
+ ... + X
n
n
h.c.c
;
l( tån t¹i väng E(X
i
) v( .E(X ;
i
) =
dông c¸c kÕt qu¶ hm ®Æc tr−ng ta thÓ chøng minh ®Þnh giíi h¹n sau
§Þnh 8 Cho mét dMy c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cïng ph©n X
1
, X , X , ...
2 3
, ..., X
n
víi E(X
k
) =
m, D
(X ) = σ
2
víi mäi k = 1, 2, ... Khi ®ã
n
→∞
σ
n
2π
−∞
Chøng minh
hiÖu ϕ t( ) l hm ®Æc tr−ng cña X
k
m, khi ®ã hm ®Æc tr−ng cña
X
k
m
σ
n
b»ng ϕ
t
σ
n
. øng
dông tÝnh chÊt 6 cña hm ®Æc tr−ng v khai triÓn Taylo ®Õn cÊp 2
ϕ
t
σ
n
= 1
t
2
2
n
+ o
1
n
Do tÝnh ®éc lËp cña
X
1
, X
2
, ..., X
n
hm ®Æc tr−ng cña
X
+ +X
+X
n
nm
σ
n
b»ng
!
ϕ
t
σ
n
"
n
. Suy ra
lim
n
→∞
·
ϕ
t
σ
n
$
n
= lim
n
→∞
·
1
t
2
2
n
+ o
1
n
$
n
= e
t
.
20
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
§©y chÝnh l hm ®Æc tr−ng cña ph©n chuÈn thuéc líp , tÝnh chÊt cuèi cïng cña hm ®Æc tr−ng,N(0 1),
suy ra ®iÒu ph¶i chøng minh.
§Æc biÖt khi X ph©n nhÞ thøc
P
(X = k) = C
k
n
p
k
q
nk
, 0 < p < 1, q = 1 p, 0 k n,
ng−êi ta chøng minh ®−îc r»ng
P
(A X B) Φ
B np +
1
2
npq
Φ
A
np
1
2
npq
.
(Φ .( ) l hm ph©n chuÈn thuéc líp )N(0 1),
C«ng thøc ny cßn ®−îc gäi l .®Þnh MoivrejLaplace
  häc sinh giái trong mét tr−êng phæ th«ng b»ng 25%.
1. T×m x¸c suÊt ®Ó khi chän ngÉu nhiªn 100 em, häc sinh giái dao ®éng 10 ®Õn 20.
2. H1y t×m x¸c suÊt ®Ó khi chän ngÉu nhiªn 500 em, häc sinh giái kh«ng Ýt h¬n 120 em.
Gi¶i:
1. Gäi X l häc sinh giái trong 100 em chän ra, ph©n nhÞ thøc víiX p =0,25 .n = 100
P
(X = k) = C
k
n
p
k
q
nk
= C
k
100
(0 25),
k
(0 75),
100k
trong ®ã 0 k 100. Suy ra x¸c suÊt cÇn m
20
§Ó tÝnh gÇn ®óng x¸c suÊt trªn, ¸p dông c«ng thøc Moivre&Laplace
P (10 X 20) Φ(b) Φ(a).
trong ®ã
a
=
10 100 0, 25
1
2
100 0, 25 0, 75
=
3, 58 v Φ(a) = Φ(3, 58) = 0, 000172
b
=
20 100 0, 25 +
1
2
100 0 0, 25 , 75
= 1, , ,04 v Φ( ( 1b) = Φ 04) = 0 14917
VËy
P (10 X 20) 0, , ,14917 0 000172 = 0 148998.
2. T−¬ng nh− phÇn 1, x¸c suÊt cÇn t×m xÊp
Chó ý r»ng nÕu X ph©n nhÞ thøc m( n kh¸ lín v( p ®ñ nhá, cïng víi gi thiÕt lim 0
n→∞
np = λ > , khi
®ã c¸c h¹ng cña ph©n nhÞ thøc tiÕn dÇn tíi c¸c h¹ng t−¬ng øng cña ph©n Poisson
lim
n
→∞
C
k
n
p
k
(1 p)
n k
= e
λ
λ
k
k
!
.
Nãi c¸ch kh¸c trong tr−êng hîp n(y
C
k
n
p
k
(1 p)
nk
=
e
np
( )np
k
k
!
.
21
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
  phÕ phÈm ë mét c«ng ty may mÆc b»ng 1,2%. H1y t×m x¸c suÊt ®Ó trong mét hng 500 chiÕc
¸o mi, ¸o lçi kh«ng v−ît qu¸ 11 chiÕc.
p = 0.012 kh¸ nhá, ¸p dông c«ng thøc gÇn ®óng nªu trªn
P (X 11)
11
k=0
e
np
(np)
k
k
!
= 0, 98.
Ta thÓ minh häa xÊp cña ph©n nhÞ thøc víi ph©n Poisson t−¬ng øng trong tr−êng hîp
p
=
1
32
, n = 64.
b»ng b¶ng so s¸nh d−íi ®©y
Ph©n nhÞ thøc Ph©n Poisson
k
C
k
n
p
k
(1 p)
n k
e
np
(np)
k
k!
0 0,131 0,135
1 0,271 0,271
2 0,275 0,271
3 0,183 0,180
4 0,090 0,090
5 0,035 0,036
6 0,011 0,012
7 0,003 0,003
8 0,001 0,001
9 0,000 0,000
(C¸c kÕt qu¶ trªn ®−îc tÝnh b»ng Mathematica 4.0)
22
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
  
1 MÉu ngÉu nhiªn v% ph©n mÉu
XÐt mét mÉu ngÉu nhiªn
( )X
1
, X
2
, ..., X
n
t−¬ng øng víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X
E
(X) = m, D .(X) = σ
2
Gäi ξ l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn:
P
(ξ = x
i
) =
1
n
víi mäi i = 1, 2, ..., n.
Khi ®ã
E( (ξ), D ξ) ®−îc gäi l c¸c ®Æc tr−ng mÉu. Ng−êi ta hiÖu X = E(ξ) l väng mÉu v S
2
= D(ξ)
l ph−¬ng sai mÉu. HiÓn nhiªn
X
=
X
1
+ X
2
+ ... + X
n
n
=
1
n
n
i=1
X
i
v
S
2
=
1
n
n
i=1
(
X
i
X)
2
=
1
n
n
i=1
X
2
i
X
2
.
E
(X) =
1
n
n
E
(X
i
) = m, D(X) =
1
n
2
n
D
(X
i
) =
σ
2
n
.
§Ó tÝn
1
n
n
i=1
(
X
i
X)
2
=
1
n
n
i=1
X
2
i
X
2
.
Suy ra
E
(S
2
) =
1
n
E
n
i=1
(
X
i
X)
2
=
1
n
n
i=1
E
(X
2
i
) E(X
2
) =
=
1
n
n
i=1
(
m
2
+ σ
2
)
m
2
+
σ
2
n
=
n 1
n
σ
2
.
hiÖu
S
2
=
n
n
1
S
2
=
1
n 1
n
i=1
(
X
i
X)
2
.
Khi ®ã
S
2
®−îc gäi l l .ph−¬ng sai mÉu ®iÒu chØnh
E
(X) = m = E(X), E(S
2
) = σ
2
= D(X),
NhËn xÐt 4
1. X kh«ng nh÷ng héi theo x¸c suÊt m( héi hÇu ch¾c ch¾n tíi m = E(X).
2.
S
2
, S
2
héi hÇu ch¾c ch¾n (suy ra còng héi theo x¸c suÊt) tíi σ
2
khi .n
23
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
2 C¸c h%m ph©n th−êng gÆp trong thèng
H%m Gamma, Beta v% tÝnh chÊt h%m Gamma, Beta
A. TÝch ph©n sau héi víi mäi x > 0, y > 0
Γ(
x) =
+
0
e t
t x1
dt, B(x, y) =
1
0
t t dt.
x1
(1 )
y1
T¸ch Γ(x) thnh hai tÝch ph©n
Γ(
x) =
+
0
e
t
t
x1
dt =
1
0
e t
t x1
dt +
+
1
e
t
t I I .
x1
dt =
1
+
2
TÝch ph©n
I
1
héi víi 0 < x < 1, 0 < t 1, ta e
t
t
x1
<
1
t
x
.
TÝch ph©n
I
2
héi lim
t+
e
t
t
x+1
= 0, suy ra víi t ®ñ lín e
t
t
x1
<
1
t
.
B. TÝch ph©n sau héi víi mäi .x > 0, y > 0
B
(x, y) =
1
0
t t dt.
x1
(1 )
y1
T¸ch Γ(x) thnh hai tÝch ph©n
B
(x, y) =
1
0
t t
x1
(1 )
y1
dt =
c
0
t t
x1
(1 )
y1
dt +
1
c
t t dt.
x1
(1 )
y1
1. Γ(1) = 1.
2.
Γ(
x + 1) =
+
0
e
t
t
x
dt =
+
0
t de t
x t
=
x
e
t
|
+
0
+
+
0
xt x
x1
e
t
dt = Γ(x)
3.
lim Γ(
x0+
x) = lim
x0+
Γ(x+1)
x
= +.
4. Víi x k > 0, k l nhiªn bÊt k×
Γ( 1)( )Γ( Γ( 1)!x) = (x x 2) (x k x k) suy ra n) = (n
5. Chó ý r»ng
Γ(
1
2
) =
π, suy ra
Γ(
n +
1
2
) =
1 3 (2n 1)
2
n
π =
(2 1)!!n
2
n
π
6. Ta c«ng nhËn kÕt qu¶ sau ®óng víi mäi thùc x > 0, y > 0
Ph©n Gamma, Beta
1. NÕu
X
i
N (m
i
, σ
2
i
), i = 1, 2, ..., n ®éc lËp, khi ®ã trung b×nh mÉu
X
=
X
1
+ X
2
+ + X
n
n
N ( )m, σ
2
trong ®ã
m
=
m
1
+ m
2
+ + m
n
n
, σ
2
i
=
σ
2
1
+ σ
2
2
+ + σ
2
n
n
.
24
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
2. Ph©n cña
Y = X
2
víi X N ( )m, σ
2
. Hm mËt ®é cña Y
g
(y) = (2σ
2πy)
1
e
ym
σ
e
m
y
σ
+ e
m
y
σ
.
NÕu m = 0
g
(y) =
1
2 2
σ
π
e
y
σ
y
.
Ph©n cña
Y = X
2
l tr−êng hîp ®Æc biÖt cña ph©n Gamma: .G(y, α, p) = const e
αy
y
p1
3. Ph©n Gamma l ph©n hm mËt ®é
G
(x, α, p) =
α
p
Γ(
p)
e
αx
x
p1
, α > 0, p > , x >0 0.
men cÊp k cña ph©n Gamma
m
k
=
+
0
x
k
α
p
Γ(
p)
e
αx
x
p1
dx =
+
0
α
p
Γ(
p)
e
αx
x
k+p1
dx =
Γ( )p + k
α
k
Γ(p)
.
vËy väng v ph−¬ng sai cña ph©n Gamma lÇn l−ît b»ng
m
=
p
α
, σ
2
= m
2
m
2
1
=
Γ(p + 2)
α
2
Γ(p)
p
2
α
2
=
p
α
2
. (1)
B%i tËp Gi¶ X ph©n ®Òu trªn ®o¹n . Chøng minh r»ng ph©n Gamma víi[0 1], Y = ln X
c¸c tham .α = 1, p = 1
4. Ph©n Beta l ph©n hm mËt ®é
B B
(x, α, β) = [ (α, β)]
1
x
α1
(1 x)
β1
=
Γ(α + β)
Γ( )Γ(
α β)
x
α1
(1 x)
β1
, 0 < x < 1.
§Æc biÖt B( 1x, , 1) = x l hm mËt ®é cña ph©n ®Òu trªn ®o¹n .[0 1],
B%i
®ã suy ra väng v ph−¬ng sai cña nã. (
m =
α
α
+β
, σ
2
=
αβ
( (
α+β)
α+β+1)
).
B%i tËp 2. Gi¶ X v Y ®éc lËp ph©n Beta víi c¸c tham (α
1
, β
1
) v (α
2
, β
2
) t−¬ng øng. Chøng
minh r»ng XY còng ph©n Beta víi c¸c tham ( )α
2
, β
1
+ β
2
, nÕu .α
1
= α
2
+ β
2
H−íng dÉn: XÐt phÐp biÕn ®æi
u = xy, v = x. Khi ®ã Jac«biªn b»ng
1
v
. TÝch ph©n h(m mËt ®é chung cña
(U, V ) theo v u ®Õn 1 ta ®−îc mËt ®é cña .XY
B%i tËp 3.
Gi¶ X G(α
1
, 1) v Y G(α
2
, 1) ®éc lËp ph©n Gamma. Khi ®ã u =
X
X
+Y
ph©n
Beta víi c¸c tham .( )α
1
, α
2
H−íng dÉn: XÐt phÐp biÕn ®æi
u =
x
x
+y
, v = y. TÝch ph©n h(m mËt ®é chung theo v 0 ®Õn .
§Þnh 9
NÕu X G G(α, p , Y
1
) (α, p
2
) ®éc lËp, khi ®ã r = X + Y v( f =
X
Y
còng ®éc lËp. Ngo(i ra
r G(α, p
1
+ p
2
) v( h(m mËt ®é cña f b»ng
Γ( )p
1
+ p
2
Γ( )Γ(
p
1
p
2
)
f
p
1
(1 +
f)
p
+p
.
Chøng
§æi biÕn
x = r sin cos
2
ϕ, y = r
2
ϕ, 0 < r < +, 0 < ϕ <
π
2
, khi ®ã Jacobien cña ( (x, y) b»ng J r, ϕ) =
r sin 2ϕ. MËt ®é cña (r, ϕ) b»ng
c
e
αr
r
p
+p
1
(sin ϕ ϕ)
2p
1
(cos )
2p
1
, (2)
®iÒu ®ã chøng
r v ϕ ®éc lËp. Suy ra r = X + Y v f =
X
Y
= tg
2
ϕ còng ®éc lËp. biÓu thøc (2) hiÓn
nhiªn .r G( )α, p
1
+ p
2
§Ó x¸c ®Þnh hm mËt ®é cña
f, ta dông phÐp ®æi biÕn ϕ = arctg
f, ta thu ®−îc kÕt qu¶
Γ( )p
1
+ p
2
Γ( )Γ(
p
1
p
2
)
f
p
1
(1 +
f)
p
+p
.
Chó ý r»ng víi phÐp biÕn ®æi
u =
1
1+
f
, khi ®ã
1
0
u
p
1
(1 u)
p
1
du =
0
f
p
(1+
f)
p p
df.
25
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
1. .
Ph©n χ
2
NÕu
X
i
N(0, 1), i = 1, 2, ..., n ®éc lËp, khi ®ã ph©n cña X
2
1
+ X
2
2
+ + X
2
n
®−îc gäi l ph©n
χ
2
víi n bËc do. Ng−êi ta th−êng hiÖu χ
2
(n) l líp c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n χ
2
víi
n
bËc do. §©y l tr−êng hîp ®Æc biÖt cña ph©n Gamma (α =
1
2
, p =
n
2
) víi hm mËt ®é
G
(x,
1
2
,
n
2
) =
1
2
n
Γ(
n
2
)
e
x
x
n
1
, x > .0
Do ®¼ng thøc (1), väng v ph−¬ng sai cña ph©n
χ
2
(n) lÇn l−ît b»ng
m
= n, σ
2
= 2n.
2. .Ph©n F
NÕu
X
1
χ
2
( (m), X
2
χ
2
n) ®éc lËp, khi ®ã ph©n cña
F =
1
m
X
1
1
n
X
2
®−îc gäi l ph©n F víi (m, n) bËc do.
MËt ®é cña
X
X
b»ng
Γ(
m+n
2
)
Γ(
m
2
)Γ(
n
2
)
f
m
1
(1 +
f)
mn
.
MËt ®é cña ph©n F víi (m, n) bËc do b»ng
m
n
m
Γ(
m+n
2
)
Γ(
m
2
)Γ(
n
2
)
x
m
1
(1 +
mx
n
)
mn
.
3.
T
=
Y
X
n
®−îc gäi l ph©n T (hay ph©n Student) víi bËc do. Ph©n ®ång thêi cñan (Y, X) b»ng
c
e
y
e
x
x
n
1
.
§æi biÕn
y = r sin ϕ, x = r
2
cos
2
ϕ, 0 < r < +,
π
2
< ϕ <
π
2
, khi ®ã Jacobien cña (x, y) b»ng
J
(r, ϕ) = 2r
2
cos ϕ. MËt ®é cña (r, ϕ) b»ng
c
e
r
r
n
(cos ϕ ,)
n1
®iÒu ®ã chøng
r v ϕ ®éc lËp. Chó ý r»ng c cña c(cos ϕ)
n1
b»ng c = [B(
1
2
,
n
2
)]
1
. §Ó x¸c
®Þnh hm mËt ®é cña T , ta dông phÐp ®æi biÕn
ta ®−îc hm mËt ®é cña ph©n T víi n bËc do
S
(t, n) =
·
nB
1
2
,
n
2
$
1
1 +
t
2
n
n
=
Γ(
n+1
2
)
nΓ(
n
2
)Γ(
1
2
)
1 +
t
2
n
n
.
NÕu
X
σ
χ
2
( (n) v Y N m, σ
2
) ®éc lËp, khi ®ã
T
=
Y m
X
n
ph©n Student víi n bËc do.
hiÖu S(n) l líp c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n Student víi n bËc do.
26
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
4. .Ph©n cña trung b×nh mÉu v% ph−¬ng sai mÉu
NÕu
X
i
N ( ) 2m, σ
2
, i = 1, , ..., n ®éc lËp, khi ®ã
X
=
X
1
+ X
2
+ + X
n
n
N
m,
σ
2
n
v
n
σ
2
S
2
=
n 1
σ
2
S
2
χ
2
(n 1).
ThËt vËy, hiÖu
= (X
1
, ..., X
n
)
T
v xÐt phÐp biÕn ®æi trùc giao =  víi (
1
n
,
1
n
, ,
1
n
) l
hng thø nhÊt cña . Khi ®ã
(a)
Y
1
= X
n
(b)
Y
2
1
+ + Y
2
n
= X
2
1
+ + X
2
n
=
(X
i
X)
2
+ nX
2
Y
2
2
+ + Y
2
n
= (n 1)S
2
(c) Víi c
= (m, m, ..., m), ta ( ) = (m
n, 0, ..., 0) = (Y
1
m
n, Y
2
, ..., Y .
n
)
Suy ra
(
Y
1
m
n)
2
+ Y
2
+ + Y
2
n
= (X
1
m)
2
+ (X
2
m)
2
+ + (X
n
m)
2
.
BiÕt hm mËt ®é cña b»ng
c
e
x
i
m
σ
.
VËy mËt ®é cña b»ng
c
e
y
m
n
y
 y
n
σ
.
§iÒu ®ã chøng
Y
1
= X
n N (m
n, σ , Y , i
2
)
i
N (0, σ
2
) = 2, ..., n ®éc lËp v
( 1)
n S
2
σ
2
=
Y
2
2
+ + Y
2
n
σ
2
χ
2
(n 1).
B©y giê ta suy ra qu¶ quan träng: T ph©n Student víi n 1 bËc do, víi
S
S
ThËt vËy T b»ng th−¬ng cña 2 ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
T
=
n 1
X m
σ
n :
S
n
σ
trong ®ã
Xm
σ
n N (0, 1) v
nS
σ
=
(n1)S
σ
χ
2
(n 1).
27
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
3 Kho¶ng tin cËy cho gi¸ trÞ trung b×nh
(a) MÉu ph©n chuÈn víi ph−¬ng sai
σ
2
®1 cho. Kho¶ng tin cËy cho gi¸
trÞ trung b×nh, víi ®é tin cËy 1 α
X u
α
σ
n
< m < X + u
α
σ
n
,
trong ®ã u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P ( (0 1)|u| u
α
) = α, u N , .
(b) MÉu ph©n chuÈn víi ph−¬ng sai ch−a biÕt. Kho¶ng tin cËy cho gi¸ trÞ
trung b×nh, víi ®é tin cËy 1 α
X t
α
S
n
< m < X + t
α
S
n
,
trong ®ã t
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (|t| t
α
) = α
( )t ph©n Student víi n 1 bËc do.
NÕu kÝch th−íc mÉu ®ñ lín ( ), mÆc ph©n mÉu thÓ kh«ngn 30
l( ph©n chuÈn, tuy nhiªn ¸p dông luËt giíi h¹n trung t©m ta thÓ
dông c«ng thøc sau ®Ó tÝnh kho¶ng tin cËy cho gi¸ trÞ trung b×nh, ®é
tin cËy 1 α
X u
α
S
n
< m < X + u
α
S
n
,
trong ®ã u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P ( (0 1)|u| u
α
) = α, u N , .
4 Kho¶ng tin cËy cho x¸c suÊt
Cho biÕn ngÉu nhiªn víi x¸c suÊt
p cÊn ph¶i −íc l−îng. Gi¶ thiÕt %p =
k
n
l tÇn suÊt xuÊt hiÖn cña biÕn ®ã. (KÝch th−íc mÉu ®ñ lín & th«ng th−êng
n 40). Khi ®ã víi ®é tin cËy 1 α, kho¶ng tin cËy cho x¸c suÊt
%
p
u
α
n
%p(1 %p) < p < %p +
u
α
n
%p(1 %p),
trong ®ã u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P ( (0 1)|u| u
α
) = α, u N , .
5 K
MÉu ph©n chuÈn víi ph−¬ng sai
σ
2
cÊn ph¶i −íc l−îng. Víi ®é tin cËy
1
α, kho¶ng tin cËy cho σ
2
nS
2
χ
2
α
< σ
2
<
nS
2
χ
2
1
α
trong ®ã
χ
2
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (χ
2
> χ
2
α
) = α,
( ( )
χ
2
l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n χ
2
víi n 1) bËc do .
28
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
6 Kho¶ng tin cËy cho hiÖu c¸c gi¸ trÞ trung b×nh cña ph©n chuÈn
6.1 Tr−êng hîp ph−¬ng sai ®Z biÕt
Gäi
(X
1
, X
2
, ..., X
m
) l mÉu ngÉu nhiªn t−¬ng øng víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X N (m
1
, σ
2
1
), (Y
1
, Y
2
, ..., Y
n
)
l mÉu ngÉu nhiªn t−¬ng øng i ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
Y N(m
2
, σ
2
2
). C¸c tham m
1
, m
2
ch−a biÕt v
σ
2
1
, σ
2
2
l c¸c tham ®1 biÕt. Gi¶ thiÕt tiÕp c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
X
1
, X , Y
2
, ..., X
m
, Y
1 2
, ..., Y
n
®éc lËp nhau.
dng nhËn thÊy
E(X Y ) = m
1
m
2
D
(X Y ) = D D(X) + (Y ) =
σ
2
1
m
+
σ
2
2
n
Suy ra
u
=
(X Y ) (m
1
m
2
)
&
σ
m
+
σ
n
ph©n chuÈn, thuéc líp N(0,1).
Kho¶ng tin cËy cho hiÖu c¸c gi¸ trÞ trung b×nh m
1
m
2
víi ®é tin cËy 1 α
(
X Y ) u
α
σ
2
1
m
+
σ
2
2
n
< m
1
m
2
< (X Y ) + u
α
σ
2
1
m
+
σ
2
2
n
,
NÕu n
1
, n
2
®ñ lín ( 30), ta xÊp c«ng thøc trªn cho hiÖu c¸c gi¸ trÞ
trung b×nh m
1
m
2
trong tr−êng hîp c¸c mÉu ®M cho kh«ng tu©n theo
ph©n chuÈn, dông S
1
v( S
2
thay cho σ
1
, σ
2
t−¬ng øng trong c«ng
thøc trªn.
6.2 Tr−êng hîp c¸c ph−¬ng sai ch−a biÕt v% b»ng nhau
Gäi
(X
1
, X
2
, ..., X
m
) l mÉu ngÉu nhiªn t−¬ng øng víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X N ( )m
1
, σ
2
, (Y
1
, Y
2
, ..., Y
n
)
l mÉu ngÉu nhiªn t−¬ng øng víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
Y N (m
2
, σ
2
). (Chóng ph−¬ng sai b»ng nhau).
C¸c tham
m
1
, m , σ
2
2
ch−a biÕt v gi¶ thiÕt r»ng c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
X
1
, X , Y
2
, ..., X
m
, Y
1 2
, ..., Y
n
®éc lËp nhau.
D
(X Y ) = D D(X) + (Y ) =
σ
2
m
+
σ
2
n
=
σ
m + n
mn
2
Suy ra
u
=
(X Y ) (m
1
m
2
)
σ
&
m+n
mn
ph©n chuÈn, thuéc líp N(0,1). dng chøng minh ®−îc
mS
2
X
+ nS
2
Y
m + n 2
29
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
l −íc l−îng kh«ng chÖch cña
σ
2
. Ng−êi ta chøng minh ®−îc r»ng (thay trong thèng trªn b»ng −íc l−îngσ
2
cña nã)
t
=
(X Y ) (m
1
m
2
)
&
mS
X
+nS
Y
m
+n2
&
m+n
mn
=
mn( 2)m + n
m
+ n
(X Y ) (m
1
m
2
)
mS
2
X
+ nS
2
Y
ph©n Student víi m + n 2 bËc do.
§Æc biÖt khi hai gi¸ trÞ trung b×nh b»ng nhau m
1
= m
2
t
=
mn( 2)m + n
m
+ n
X Y
mS
2
X
+ nS
2
Y
còng ph©n Student víi m + n 2 bËc do.
Kho¶ng tin cËy cho hiÖu c¸c gi¸ trÞ trung b×nh m
1
m
2
víi ®é tin cËy 1 α b»ng
MÉu
{ }X
i
m
i
=1
N(m
1
, σ
2
) {Y
i
}
n
i
=1
N(m
2
, σ
2
), ph©n chuÈn víi
ph−¬ng sai
σ
2
ch−a biÕt. Gi¶ thiÕt c¸c phÇn mÉu ®ã ®éc lËp nhau.
(
X Y ) S.t
α
m + n
mn
< m
1
m
2
< (X Y ) + S.t
α
m +
n
mn
,
trong ®ã hiÖu
S
2
=
mS
2
X
+ nS
2
Y
m
+ n 2
v t
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc
P (|t t .|
α
) = α (t ph©n Student víi m + n 2 bËc do )
7 K
)
B%i to¸n 1 v quy t¾c kiÓm ®Þnh
MÉu ph©n chuÈn víi ph−¬ng sai
σ
2
®1 cho. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt
väng mÉu, møc ý nghÜa α
(H) : m = m
0
,
víi ®èi thiÕt
(K) : m = m
0
.
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
X m
0
σ
n
= |u
qs
| > u
α
,
trong ®ã u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P ( (0 1)|u| u
α
) = α, u N , .
B%i to
MÉu ph©n chuÈn víi ph−¬ng sai
σ
2
®1 cho. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt
väng mÉu, møc ý nghÜa α
(H) : m = m
0
,
víi ®èi thiÕt
(K) : m > m .
0
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
X m
0
σ
n = u
qs
> u ,
α
trong ®ã u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (( (0 1)u u
α
) = α, u N , .
30
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
MÉu ph©n chuÈn víi ph−¬ng sai
σ
2
®1 cho. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt
väng mÉu, møc ý nghÜa α
(H) : m m
0
,
víi ®èi thiÕt
(K) : m > m .
0
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
X m
0
σ
n = u
qs
> u ,
α
trong ®ã u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (( (0 1)u u
α
) = α, u N , .
MÉu ph©n chuÈn víi ph−¬ng sai
σ
2
®1 cho. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt
väng mÉu, møc ý nghÜa α
( (H) : m = m
0
hoÆc H) : m m
0
víi ®èi thiÕt
(K) : m > m .
0
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
X m
0
σ
n = u
qs
> u ,
α
trong ®ã u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (( (0 1)u u
α
) = α, u N , .
Hon ton t−¬ng tù, chóng ta xÐt bi to¸n kiÓm ®Þnh 1 phÝa n÷a
B%i to¸n 3
MÉu ph©n chuÈn víi ph−¬ng sai
σ
2
®1 cho. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt
väng mÉu, møc ý nghÜa α
( (H) : m = m
0
hoÆc H) : m m
0
víi ®èi thiÕt
(K) : m < m .
0
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
X m
0
σ
n = u
qs
< u ,
α
31
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
8 KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt gi¸ trÞ trung b×nh (tr−êng hîp
σ
2
ch−a biÕt)
MÉu ph©n chuÈn víi ph−¬ng sai
σ
2
ch−a biÕt. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt
väng mÉu, møc ý nghÜa α
(a) B%i to¸n 1
(H) : m = m
0
víi ®èi thiÕt
(K) : m = m
0
.
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
X m
0
S
n
> t ,
α
trong ®ã t
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (|t| t
α
) = α
( )t ph©n Student víi n 1 bËc do.
(b) B%i to¸n 2
( (H) : m = m
0
hoÆc H) : m m
0
víi ®èi thiÕt
(K) : m > m .
0
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu t
qs
=
X m
0
S
n > t
α
,
trong ®ã t
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (t t
α
) = α
( )t ph©n Student víi n 1 bËc do.
( (H) : m = m
0
hoÆc H) : m m
0
víi ®èi thiÕt
(K) : m < m .
0
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu t
qs
=
X m
0
S
n < t ,
α
trong ®ã t
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (t t
α
) = α
( )t ph©n Student víi n 1 bËc do.
32
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
9 KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt b»ng nhau cña c¸c gi¸ trÞ trung b×nh
9.1 Tr−êng hîp ph−¬ng sai ®Z biÕt
MÉu
{ }X
i
m
i
=1
N(m
1
, σ
2
1
) {Y
i
}
n
i
=1
N(m
2
, σ
2
2
), ph©n chuÈn víi
ph−¬ng sai
σ
2
1
, σ
2
2
®1 biÕt. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt väng mÉu, møc ý nghÜa α
(a) B%i to¸n 1
(H) : m
1
= m
2
víi ®èi thiÕt
(K) : m
1
= m
2
.
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
X Y
&
σ
m
+
σ
n
> u ,
α
trong ®ã u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P(( (0 1)|u| u
α
) = α, u N , .
(b) B%i to¸n 2
( (H) : m
1
= m
2
hoÆc H) : m
1
m
2
víi ®èi thiÕt
(K) : m
1
> m .
2
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
X Y
&
σ
+
σ
> u ,
α
(c) B%i to¸n 3
( (H) : m
1
= m
2
hoÆc H) : m
1
m
2
víi ®èi thiÕt
(K) : m
1
< m .
2
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
X Y
&
σ
m
+
σ
n
< u ,
α
trong ®ã u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (( (0 1)u u
α
) = α, u N , .
NÕu mÉu kÝch th−íc ®ñ lín ( ), mét c¸ch p kh¸ tèt l(m, n > 30
¸p dông quy t¾c nªu trªn ®Ó kiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt kh«ng, tr−êng hîp
ph©n mÉu kh«ng ph©n chuÈn, thay c¸c ph−¬ng sai σ
2
1
, σ
2
2
trong
thèng u b»ng c¸c ph−¬ng sai mÉu ®iÒu chØnh S
2
X
v( S
2
Y
.
33
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
9.2 Tr−êng hîp c¸c ph−¬ng sai ch−a biÕt v% b»ng nhau
MÉu
{ }X
i
m
i
=1
N(m
1
, σ
2
) {Y
i
}
n
i
=1
N(m
2
, σ
2
), ph©n chuÈn víi
ph−¬ng sai
σ
2
ch−a biÕt. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt ng mÉu, møc ý nghÜa α
(a) B%i to¸n 1
(H) : m
1
= m
2
víi ®èi thiÕt
(K) : m
1
= m
2
.
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
mn( 2)m + n
m
+ n
X Y
mS
2
X
+ nS
2
Y
> t
α
,
trong ®ã t
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (|t| t
α
) = α
( )t ph©n Student víi m + n 2 bËc do.
(b) B%i to¸n 2
( (H) : m
1
= m
2
hoÆc H) : m
1
m
2
víi ®èi thiÕt
(K) : m
1
> m .
2
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
mn( 2)m + n
m
+ n
X Y
mS
2
X
+ nS
2
Y
> t ,
α
( )t ph©n Student víi m + n 2 bËc do.
(c) B%i to¸n 3
( (H) : m
1
= m
2
hoÆc H) : m
1
m
2
víi ®èi thiÕt
(K) : m
1
< m .
2
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
mn( 2)m + n
m
+ n
X Y
mS
2
X
+ nS
2
Y
< t ,
α
trong ®ã t
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (t t
α
) = α
( )t ph©n Student víi m + n 2 bËc do.
34
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
10 KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt sù b»ng nhau cña c¸c ph−¬ng sai
Gi¶
{X
i
}
m
i
=1
N(m
1
, σ
2
X
) {Y
i
}
n
i
=1
N (m
2
, σ
2
Y
) l c¸c mÉu hon ton
®éc lËp, ph©n chuÈn. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt c¸c ph−¬ng sai, víi møc ý
nghÜa
α. Ta s¾p xÕp sao cho S
X
2
> S
Y
2
(a) B%i to¸n 1
(
H) : σ
2
X
= σ
2
Y
víi ®èi thiÕt
(
K) : σ
2
X
= σ
2
Y
.
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
S
X
2
S
Y
2
> F
α/2
,
trong ®ã
F
α/2
®−îc x¸c ®Þnh thøc P(F F
α/2
) =
α
2
(F l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n F víi m 1, n 1 bËc do.)
(b) B%i to¸n 2
(
H) : σ
2
X
= σ
2
Y
hoÆc (H) : σ
2
X
σ
2
Y
víi ®èi thiÕt
(
K) : σ
2
X
> σ
2
Y
.
S
2
trong ®ã F
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P(F F
α
) = α
(F l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n F víi m 1, n 1 bËc do.)
11 KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt x¸c suÊt cña biÕn ngÉu nhiªn
Gi¶ A l biÕn ngÉu nhiªn x¸c suÊt P(A) = p ch−a biÕt. Ta dông −íc l−îng
%
p = X =
X
1
+ X
2
+ + X
n
n
trong ®ã X
i
b»ng 1 hoÆc 0 tïy theo biÕn A x¶y ra hoÆc kh«ng x¶y ra ë phÐp thö ngÉu nhiªn thø i, i = 1, 2, ..., n.
(%p thùc chÊt l tÇn suÊt xuÊt hiÖn cña biÕn A). Khi ®ã n%p ph©n nhÞ thøc víi
E(n%p) = np, D(n%p) = npq, q = 1 p
víi
Ta ®1 biÕt, theo ®Þnh giíi h¹n trung t©m
n%p np
npq
=
n
%p p
pq
ph©n xÊp chuÈn ( N (0 1), ) khi n ®ñ lín. vËy dông thèng
u
= u
qs
=
n
%p p
0
p
0
(1 p
0
)
,
u ph©n xÊp chuÈn N(0,1), khi gi¶ thiÕt (H): p = p
0
®óng.
35
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt x¸c suÊt cña biÕn ngÉu nhiªn.
Gi¶ thiÕt kÝch th−íc mÉu n ®ñ lín ( 40)n . KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt x¸c suÊt,
møc ý nghÜa α
(a) B%i to¸n 1
(H) : p = p
0
víi ®èi thiÕt
(K) : p = p
0
.
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
n
%p p
0
p
0
(1 p
0
)
> u ,
α
trong ®ã u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (|u| u
α
) = α
( (0 1) )u ph©n chuÈn u N , .
(b) B%i to¸n 2
( (H) : p = p
0
hoÆc H) : p p
0
víi ®èi thiÕt
(K) : p > p .
0
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
n
%p p
0
p
0
(1 p
0
)
> u
α
,
trong ®ã u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (u u
α
) = α
(c) B%i to¸n 3
( (H) : p = p
0
hoÆc H) : p p
0
víi ®èi thiÕt
(K) : p < p .
0
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu
n
%p p
0
p
0
(1 p
0
)
<
u
α
,
trong ®ã u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (u u
α
) = α
( (0 1) )u ph©n chuÈn u N , .
Trong b(i to¸n 2, b(i to¸n 3, u
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc
P (u > u α
α
) =
α
36
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
12 KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt tÝnh phï hîp cña h%m ph©n
Gi¶ thiÕt mÉu ngÉu nhiªn gåm n phÇn mÉu. C¸c phÇn mÉu ®−îc ph©n lo¹i
thnh r nhãm: mçi nhãm chøa n
i
phÇn mÉu, mçi phÇn mÉu chØ thuéc mét
nhãm duy nhÊt
n = n
1
+ n
2
+ ... + n
r
=
r
i=1
n
i
.
XÐt bi to¸n kiÓm ®Þnh møc ý nghÜa α, gi¶ thiÕt kh«ng sau ®©y:
(H) : X¸c suÊt ®Ó mçi phÇn mÉu thuéc nhãm thø i b»ng p
i
víi mäi i = 1, 2 (, ..., r
r
i=1
p
i
= 1).
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu Q
2
=
r
i=1
(
n np
i
i
)
2
np
i
> χ
2
α
,
trong ®ã
χ
2
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (χ
2
> χ
2
α
) = α,
(
χ
2
l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n χ
2
víi r 1 bËc do).
Ng−êi ta còng dông ph©n
χ
2
®Ó kiÓm ®Þnh c¸c bi to¸n tÝnh phï hîp cña hm ph©n bè. XÐt bi
to¸n kiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt:
(H): Mét ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X no ®ã ph©n d¹ng F (x, Θ) víi ®èi thiÕt ng−îc l¹i.
Gi¶ h©n
chuÈn
§Ó gi¶i bi to¸n ®ã, ng−êi ta chän mét mÉu ngÉu nhiªn
( )X
1
, X
2
, ..., X
n
t−¬ng øng víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X v chia c¸c phÇn mÉu vo r nhãm: mçi nhãm chøa n
i
phÇn mÉu,
mçi phÇn mÉu chØ thuéc mét nhãm duy nhÊt
n = n
1
+ n
2
+ ... + n
r
=
r
i=1
n
i
.
Gi¶ p
i
l x¸c suÊt ®Ó ®¹i l−îng ngÉu nhiªn víi ®iÒu kiÖnX nhËn c¸c gi¸ trÞ thuéc nhãm thø i, i = 1, 2, ..., r
gi¶ thiÕt (H) ®óng. Khi ®ã
1 = p
1
+ p
2
+ ... + p
r
HiÓn nhiªn l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n nhÞ thøc víi väng . XÐt thèng n
i
E(n
i
) = np
i
i=1
i
trong ®ã %p
i
, i = 1, 2, ..., r l x¸c suÊt ®Ó X nhËn c¸c gi¸ trÞ thuéc nhãm thø i, x¸c suÊt ®ã ®−îc tÝnh th«ng qua
hm ph©n
F (x,
%
Θ
) m
%
Θ
= (
'
Θ
1
,
'
Θ
2
, ...,
'
Θ
k
) l c¸c −íc l−îng hîp cùc ®¹i cña c¸c tham .Θ
1
, Θ
2
, ..., Θ
k
Ng−êi ta ®1 chøng minh ®−îc r»ng víi
n ®ñ lín v gi¶ thiÕt (H) l ®óng khi ®ã Q
2
ph©n xÊp
ph©n l tham cña ph©n trong gi¶ thiÕt (H).
χ
2
víi r k 1 bËc do, k F (x, Θ)
(Gi¶ ph©n
F (x, Θ) l ph©n chuÈn N(m, σ
2
), Θ ®−îc coi nh− vÐc (m, σ
2
) v tham cña
ph©n b»ng l ph©n ch¼ng h¹n tham cña ph©n lk = 2, tr−êng hîp F (x, λ) k = 1,...)
MiÒn b¸c cña kiÓm ®Þnh do vËy l
W
= {(X
1
, X
2
, ..., X /
n
) R
n
r
i=1
(
n
i
n%p
i
)
2
n %p
i
> χ
2
α
}.
37
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
trong ®ã
χ
2
α
®−îc x¸c ®Þnh thøc P (χ
2
> χ
2
α
) = α, (χ
2
l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n χ
2
víi rk 1
bËc do). Ta tãm t¾t quy t¾c trªn trong b¶ng sau
KiÓm ®Þnh phï hîp víi h%m ph©n chøa tham ch−a biÕt.
Gi¶ thiÕt mÉu ngÉu nhiªn gåm n phÇn mÉu. C¸c phÇn mÉu ®−îc ph©n lo¹i
thnh r nhãm: mçi nhãm chøa n
i
phÇn mÉu, mçi phÇn mÉu chØ thuéc mét
nhãm duy nhÊt
n = n
1
+ n
2
+ ... + n
r
=
r
i=1
n
i
.
XÐt bi to¸n kiÓm ®Þnh møc ý nghÜa α, gi¶ thiÕt kh«ng sau ®©y:
(H) : MÉu ngÉu nhiªn ph©n d¹ng F ( )x, Θ
Quy t¾c:
B¸c (H) nÕu Q
2
=
r
i=1
(
n
i
n%p
i
)
2
n %p
i
> χ
2
α
,
trong ®ã %p i
i
, i = 1, 2, ..., r l x¸c suÊt ®Ó X nhËn c¸c gi¸ trÞ thuéc nhãm thø ,
x¸c suÊt ®ã ®−îc tÝnh th«ng qua hm ph©n
F (x,
%
Θ
) m
%
Θ
= (
'
Θ
1
,
'
Θ
2
, ...,
'
Θ
k
)
l c¸c −íc l−îng hîp cùc ®¹i cña c¸c tham Θ
1
, Θ
2
, ..., Θ
k
.
Ph©n
χ
2
α
®−îc x¸c ®Þnh hÖ thøc P (χ
2
> χ
2
α
) = α,
(
χ
2
l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n χ
2
víi r k 1 bËc do).
13 KiÓm ®Þnh tÝnh ®éc lËp
Ng−êi ta thÓ kiÓm ®Þnh tÝnh ®éc lËp cña c¸c biÕn ngÉu nhiªn, c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn. Chóng ta tr×nh
by vÊn ®Ò d−íi d¹ng sau ®©y:
Cho hai ®Çy ®ñ c¸c biÕn
A B
1
, A
2
, ..., A
r
;
1
, B
2
, ..., B .
s
H1y kiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt hai ®ã ®éc lËp:
(H): P P(A B A
i j
) = P (
i
) (B
j
) víi mäi .i = 1, 2 2, ..., r; j = 1, , ..., s
XÐt mét mÉu ngÉu nhiªn n (mÉu gåm phÇn mÉu). Ta ®−a vo c¸c hiÖu sau:n
n A B
ij
l lÇn x¶y ra biÕn tÝch
i j
trong tËp hîp c¸c phÇn mÉu.
n
i.
=
s
j=1
n
ij
l lÇn x¶y ra biÕn A
i
.
n
.j
=
r
i=1
n
ij
l lÇn x¶y ra biÕn B
j
.
HiÓ
i=1 j=1
v
r
i=1
s
j=1
n
ij
= n.
38
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
C¸c n
ij
®−îc xÕp vo b¶ng sau ®©y:
j 1 2 . . . s Tæng
i
1 n n
11 12
n
1s
n
1.
2 n n
21 22
n
2s
n
2.
. .
. .
. .
r n n
r1 r2
n n
rs r.
Tæng n
.1
n
.2
n
.s
n
Ta tãm t¾t quy t¾c kiÓm ®Þnh trong b¶ng sau
KiÓm ®Þnh tÝnh ®éc lËp.
Cho hai ®Çy ®ñ c¸c biÕn
A B
1
, A
2
, ..., A
r
;
1
, B
2
, ..., B .
s
H1y kiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt hai ®ã ®éc lËp, i møc ý nghÜa b»ng :α
( ( ( 2 2H) : P A
i
B
j
) = P A
i
)P (B
j
) víi mäi i = 1, , ..., r; j = 1, , ..., s.
Quy t¾c: B¸c (H) nÕu
r
i=1
s
j
=1
n
ij
n
i.
n
.j
n
2
n n
i. .j
n
> χ
2
α
,
(
χ
2
l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n χ
2
víi ( 1)(r s 1) bËc do).
Chó ý r»ng xÊp t−¬ng ®èi tèt nÕu
n
i.
n
.j
n
5 víi mäi .i, j
39
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
14 t−¬ng quan mÉu
Trong thuyÕt x¸c suÊt, chóng ta biÕt r»ng ®Ó ®o mèi quan gi÷a hai hoÆc nhiÒu ®¹i l−îng ngÉu nhiªn, ng−êi
ta th−êng tÝnh c¸c t−¬ng quan gi÷a chóng.
>
(X, Y ) =
cov( )X, Y
σ
x
σ
y
=
E[( ( ))( ))]X E X Y E(Y
D(X)
D(X)
.
NÕu X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp khi ®ã t−¬ng quan >(X, Y ) = 0. Tr−êng hîp
|>( )X, Y | = 1, gi÷a X v Y mèi quan phô thuéc tuyÕn tÝnh Y = aX + b. Trong thèng kª, thay hai
®¹i l−îng ngÉu nhiªn X, Y ta xÐt mÉu ngÉu nhiªn
( ( ) )X
1
, Y
1
), X
2
, Y
2
, ..., (X
n
, Y
n
thÓ coi chóng nh− c¸c ®iÓm ngÉu nhiªn trªn mÆt ph¼ng to¹ ®é. ®−îc ®Þnh nghÜa t−¬ng quan mÉu
r =
1
n
n
i=1
(x
i
x Y)(
i
Y )
S
x
S
Y
=
1
n
n
i=1
x
i
Y
i
x Y
S S
x Y
.
S
2
X
, S
2
Y
l ph−¬ng sai mÉu cña X, Y t−¬ng øng
S
2
X
=
1
n
n
i=1
(
X
i
X)
2
=
1
n
n
i=1
X
2
i
X
2
, S
2
Y
=
1
n
n
i=1
(
Y
i
Y )
2
=
1
n
n
i=1
Y
2
i
Y
2
.
dng chøng minh ®−îc
r =
1
n
1
n
i=1
(x
i
x Y)(
i
Y )
S
x
S
Y
=
n
i=1
x
i
Y
i
nx Y
n
i
=1
X
2
i
nX
2
n
i
=1
Y
2
i
nY
2
.
Ch liÖu
hng n¨m l−îng m−a trong th¸ng S¸u trªn th−îng nguån s«ng Hång ( ) v ®Ønh t−¬ng øng víi n¨m ®ãX
i
t¹i H néi (Y
i
). C¸c liÖu gi¶ ®Þnh nh»m gióp ®éc gi¶ nghiªn cøu c¸ch dông håi quy trong c«ng viÖc
b¸o ®−îc cho trong b¶ng d−íi ®©y
STT N¨m L−îng m−a (X) §Ønh ( ) STT N¨m L−îng m−a ( ) §Ønh ( )Y X Y
1 1969 720 1405 13 1981 690 1337
2 1970 720 1405 14 1982 500 960
3 1971 730 1439 15 1983 460 879
4 1972 590 1133 16 1984 610 1176
5 1973 660 1272 17 1985 710 1382
6 1974 780 1519 18 1986 620 1178
7 1975 770 1524 19 1987 660 1271
8 1976 710 1364 20 1988 620 1194
9 1977 640 1253 21 1989 590 1161
10 1978 670 1324 22 1990 740 1449
1
1
NÕu ta minh ho¹ c¸c p liÖu (x
i
, y
i
), i = 1, 2, ..., 24 trong b¶ng trªn b»ng c¸c ®iÓm trªn mÆt ph¼ng,
chóng ta c¶m nhËn thÊy mét mèi liªn gi÷a l−îng m−a (X) hng n¨m v ®Ønh t¹i H néi (Y ), l−îng m−a
cng lín th× do m−a g©y nªn cng cao. t−¬ng quan mÉu gi¶i thÝch mèi quan gi÷a hai ®¹i l−îng:
l−îng m−a hng n¨m v ®Ønh t¹i H néi. §Ó tÝnh t−¬ng quan mÉu gi÷a chóng, ta tÝnh c¸c ®Æc tr−ng
väng mÉu v ph−¬ng sai mÉu cña X v Y
x y S
2
x
S
2
y
1
n
n
i
=1
x
i
1
n
n
i
=1
y
i
1
n
n
i
=1
(x
i
x)
2
1
n
n
i
=1
(y
i
y)
2
658,95833 1272,16667
85 02425 163 5071,
2
,
2
40
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
t−¬ng quan mÉu do vËy b»ng
r =
1
n
n
i=1
(x
i
x)(y
i
y)
S S
x y
= 0, 97045.
Dùa vo t−¬ng quan mÉu, sau ny ng−êi ta gi¶i thÝch ®−îc møc ®é liªn gi÷a hai ®¹i l−îng ngÉu
nhiªn X v Y khi biÓu diÔn chóng th«ng qua mèi quan tuyÕn tÝnh.
15 Håi quy b×nh ph−¬ng trung b×nh tuyÕn tÝnh
Gi¶
( ( ) )X
1
, Y
1
), X
2
, Y
2
, ..., (X
n
, Y
n
l mÉu ngÉu nhiªn t−¬ng øng víi hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X v Y . Ch¼ng h¹n khi xÐt bi to¸n b¸o ®Ønh
hng n¨m trªn s«ng Hång t¹i H néi ®1 nãi trong môc tr−íc. Chóng ta c¶m nhËn ®−îc mèi liªn gi÷a
l−îng m−a (X) hng n¨m v ®Ønh t¹i H néi (Y ), tuy nhiªn kh«ng th«ng tin no h¬n mèi liªn thùc
gi÷a X v Y , khi ®ã ta gi¶ thiÕt gi÷a chóng mèi quan tuyÕn tÝnh (bËc nhÊt). MÆt kh¸c do chóng ta
xem l−îng m−a v ®Ønh l c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn, vËy khi b¸o l−îng m−a víi ®iÒu kiÖn l−îngY
m−a X b»ng mét gi¸ trÞ cßn gäi lx no ®ã, ta chØ thÓ kh¶o s¸t hm ph©n ®iÒu kiÖn cña Y . (X
biÕn ®éc lËp v Y ®−îc gäi l biÕn phô thuéc). §Æc tr−ng quan träng a ph©n ®iÒu kiÖn l ng
®iÒu kiÖn E(Y /X = x). vËy trong ch−¬ng ny chóng ta h¹n chÕ chØ xÐt tr−êng hîp väng ®iÒu kiÖn
E(Y/X X= x) l( h(m tuyÕn tÝnh ®èi víi
E(Y/X = x) = αx + β.
Chó ý r»ng khi X t¨ng 1 ®¬n vÞ, väng ®iÒu kiÖn cña Y t¨ng α
E(Y/X = x + 1) = α(x + 1) + β = αx + β + α = E(Y/X = x α.) +
§Ó chØ ong bi
to¸n håi quy ng−êi ta coi x
i
l c¸c biÓu hiÖn thÓ cña biÕn ngÉu nhiªn X, y
i
l c¸c biÓu hiÖn thÓ cña biÕn
ngÉu nhiªn phô thuéc Y
i
t−¬ng øng. Do ®¼ng thøc trªn, väng ®iÒu kiÖn cña Y
i
tho¶ m1n
E(Y x αx
i
/X =
i
) =
i
+ β i = 1, 2, ..., n.
Nh− vËy sai gi÷a Y
i
v väng ®iÒu kiÖn E(Y
i
/X = x
i
), hiÖu
ε
i
= Y
i
E(Y αx
i
/X = x
i
) = Y
i
(
i
+ β)
l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn väng b»ng 0
E E E E E(ε
i
) = (Y
i
) E( (Y
i
/X = x
i
)) = (Y
i
) (Y
i
) = 0.
VËy mÉu håi quy tuyÕn tÝnh cña Y ®èi víi X ®−îc tãm t¾t nh− sau:
§¹
Y αx
i
=
i
+ β + ε
i
i = 1, 2, ..., n. (3)
trong ®ã α, β l% c¸c cÇn −íc l−îng, y = αx + β ®−îc gäi l% ®−êng th¼ng håi quy, l% ®¹i l−îngε
i
ngÉu nhiªn väng .E(ε
i
) = 0
Ta gäi a, b l c¸c −íc l−îng bÊt cña c α, β t−¬ng øng. Khi ®ã ®−êng th¼ng håi quy ®−îc −íc
l−îng l ®−êng th¼ng
y = ax + b.
§é lÖch (hay t¹m gäi l sai sè) gi÷a y
i
víi ®−êng th¼ng trªn t¹i ®iÓm x
i
, hiÖu e
i
b»ng
e y ax
i
=
i
(
i
+ b).
41
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
§é lÖch ny thÓ d−¬ng hoÆc ©m tuú theo gi¸ trÞ mÉu (x
i
, y
i
) l ®iÓm n»m trªn hoÆc n»m d−íi ®−êng th¼ng
−íc l−îng y = ax + b. Mét trong c ph−¬ng ph¸p −íc l−îng nhiÒu −u ®iÓm l m c¸c −íc l−îng a, b cña
α, β sao cho tæng b×nh ph−¬ng c¸c ®é lÖch e
i
®¹t gi¸ trÞ nhá nhÊt. Ng−êi ta gäi ph−¬ng ph¸p −íc l−îng nh−
vËy l ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng nhÊt. §−êng th¼ng håi quy nhËn ®−îc ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng
nhÊt cßn ®−îc gäi l håi quy b×nh ph−¬ng trung b×nh tuyÕn tÝnh.
C¸c −íc l−îng a, b a α v β dùa trªn ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng nhÊt, tøc l lm cùc tiÓu hm
u(a, b) =
n
i=1
(
Y ax
i
i
b)
2
.
Bi to¸n trªn thÓ gi¶i mét c¸ch dng b»ng c¸ch t×m ®iÓm dõng cña hm u(a, b) :
∂u
∂a
= 2
n
i=1
(Y
i
ax
i
b)x
i
= 0
∂u
∂b
= 2
n
i=1
(Y
i
ax
i
b) = 0
ph−¬ng tr×nh thø hai suy ra
b = Y ax. (4)
Thay b vo ph−¬ng tr×nh thø nhÊt, khi ®ã
n
i=1
[(Y
i
Y ) a( )] =x
i
x x
i
n
i=1
[(Y
i
Y ) a( )](x
i
x x
i
x) = 0.
Suy ra
a
=
n
i=1
(x
i
x)(Y
i
Y )
n
i
=1
(x
i
x)
2
=
n
i=1
x
i
Y
i
nxY
n
i
=1
x
2
i
nx
2
= r
S
Y
S
x
, (5)
trong ®ã r l t−¬ng quan mÉu
S
x
S
Y
S S
x Y
(6)
S
2
X
, S
2
Y
l ph−¬ng sai mÉu cña X, Y t−¬ng øng
S
2
X
=
1
n
n
i=1
(
X
i
X)
2
=
1
n
n
i=1
X
2
i
X
2
,
S
2
Y
=
1
n
n
i=1
(
Y
i
Y )
2
=
1
n
n
i=1
Y
2
i
Y
2
. (7)
VËy hm håi quy b×nh ph−¬ng trung b×nh tuyÕn tÝnh d¹ng
y
= ax + b = y + r
S
y
S
x
(x x).
T l¹i b¸o lò, ta ®1 tÝnh
t−¬ng quan mÉu r = 0, 97045. ¸p dông c«ng thøc ®Ó tÝnh c¸c a v b cña ®−êng th¼ng håi quy
y = ax b+
a
= r
S
y
S
x
= 1, 86623
b
= y rx
S
y
S
x
= 42, 39808.
VËy ®−êng th¼ng håi quy cña Y ®èi víi X
y = 1, ,86623x + 42 39808.
Ta ph¸t biÓu ®Þnh sau
42
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
§Þnh 10 [§Þnh GaussjMarkov]
Gi¶ thiÕt r»ng theo (3) mÉu håi quy tuyÕn tÝnh cña Y ®èi víi :X
Y αx
i
=
i
+ β + ε
i
i = 1, 2, ..., n
tho¶ mMn
E
(ε ε
i
) = 0, D , E(ε
i
) = σ
2
(
i
ε ...n
j
) = 0, víi mäi i = j, i, j = 1
Khi ®ã c¸c −íc l−îng a, b cña α v( β theo ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng nhÊt l( c¸c −íc l−îng kh«ng chÖch
ph−¬ng sai nhá nhÊt. H¬n n÷a víi mäi thùc u v( v, ua + vb ng l( −íc l−îng ph−¬ng sai nhá nhÊt
trong tÊt c¸c −íc l−îng tuyÕn tÝnh
p Y
i i
= P
Y kh«ng chÖch cña . +
Theo (4) v (5) a v b l c¸c hm tuyÕn tÝnh cña Y
i
a
=
n
i=1
(x
i
x Y)(
i
Y )
n
i
=1
(x
i
x)
2
, b = Y ax.
VËy
E
(a) = E
n
i=1
(x
i
x Y)(
i
Y )
n
i
=1
(x
i
x)
2
=
n
i=1
(x
i
x)(E(Y
i
) E(Y ))
n
i
=1
(x
i
x)
2
=
n
i=1
(x
i
x x)α(
i
x)
n
i
=1
(x
i
x)
2
= α
E E(b) = (Y ax β.) = ax + β ax =
Hay a, b l c¸c −íc l−îng kh«ng chÖch cña α v .β
E(b) = β, E(a) = α.
Nh
n
nS
x
§Þnh 11 Víi c¸c ®iÒu kiÖn cña ®Þnh GaussjMarkov, väng cña tæng b×nh ph−¬ng sai
E
(SSE) = (n 2)σ
2
(SSE =
n
i=1
[ ( )] )
y
i
ax
i
+ b
2
.
Nãi c¸ch kh¸c nÕu hiÖu
σ
2
=
SSE
n
2
=
nS
2
Y
(1 r
2
)
n
2
,
khi ®ã
σ
2
l( −íc l−îng kh«ng chÖch cña σ
2
, σ
cßn ®−îc gäi l( sai chuÈn (Standard Error).
íc l−îng cho ph−¬ng sai cña α ®−îc tÝnh nh− sau:
S
1
n
(x x)(Y Y )
n
x x
§Æt
C
i
=
x
i
x
nS
x
, víi mçi gi¸ trÞ ®Þnh cña x
i
, ph−¬ng sai cña a b»ng
D
(a) = D
n
i=1
x
i
x
nS
2
x
Y
i
= D(
n
i=1
C Y
i i
) = σ
2
n
i=1
C
2
i
=
σ
2
nS
2
x
.
dông ®Þnh trªn, hiÖu
s
2
a
=
σ
2
nS
2
x
=
SSE
n(n 2)S
2
x
ta
s
2
a
l −íc l−îng kh«ng chÖch cña D(a), do vËy s
a
®−îc coi l sai trung b×nh cña gãc α cña
ph−¬ng tr×nh ®−êng th¼ng håi quy.
43
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
Chó ý r»ng nÕu cïng víi c¸c ®iÒu kiÖn cña ®Þnh Gauss&Markov, ta gi¶ thiÕt thªm ε
i
(sai trong mÉu håi
quy) ph©n chuÈn, khi ®ã thèng
t
=
a α
s
a
ph©n Student víi n 2 bËc do. Do vËy kho¶ng tin cËy cña cßn thÓ viÕt d−íi d¹ngα
a t
ǫ
s s
a
< α < a + t
ǫ a
. (8)
Còng dùa trªn t ph©n Student víi n 2 bËc do, ta thÓ kiÓm ®Þnh c¸c gi¶ thiÕt
H α H
0
: α =
0
hoÆc
0
: α α
0
víi ®èi thiÕt
H
1
: α > α ,
0
theo quy t¾c b¸c
H
0
nÕu t
qs
=
a α
0
s
a
> t .
ǫ
( )C¸c kiÓm ®Þnh mét phÝa kh¸c hoÆc kiÓm ®Þnh 2 phÝa còng theo quy t¾c t−¬ng ®1 biÕt .
§Æc biÖt nÕu gi¶ thiÕt α = 0, Y
i
= α + ε
i
khi ®ã E(Y
i
) = α kh«ng ¶nh h−ëng bëi biÕn ®éc lËp X. Nãi
c¸ch kh¸c biÕn thiªn cña biÕn phô thuéc Y hon ton kh«ng mét phÇn no thÓ gi¶i thÝch b»ng mèi quan
tuyÕn tÝnh víi .X
NhËn xÐt r»ng khi α = 0, t
qs
=
a
s
a
l( gi¸ trÞ quan s¸t (t Stat) øng víi gãc α trong b¶ng
ANOVA ph©n tÝch håi quy.
T−¬ng xÐt do cña håi quy trung b×nh tuyÕn tÝnh thùc nghiÖm
b
= Y rx
S
Y
S
x
= Y x
1
n
n
i=1
(x
i
x Y)(
i
Y )
S
2
x
=
1
n
n
i=1
Y
i
n
i=1
x
i
x
nS
2
x
Y
i
x.
§Æt
C
i
=
x
i
x
nS
x
, khi ®ã
n
1
Suy ra víi mçi gi¸ trÞ ®Þnh cña x
i
, ph−¬ng sai cña b b»ng
D
(b) = σ
2
n
i
=1
1
n
C
i
x
2
=
σ
2
n
i
=1
1
n
2
2
C
i
n
x + C
2
i
x
2
= σ
2
n
i
=1
1
n
+
x
2
nS
2
x
.
hiÖu
s
2
b
= σ
2
n
i
=1
1
n
+
x
2
nS
2
x
=
(1 r
2
)S
2
Y
(S
2
x
+ x
2
)
(n 2)S
2
x
=
σ
2
(
n
i
=1
x
2
i
)
n
2
S
2
x
,
ta
s
2
b
l −íc l−îng kh«ng chÖch cña D(b), s
b
®−îc coi l sai trung b×nh cña do β a ph−¬ng
tr×nh ®−êng th¼ng håi quy.
Còng nh− gãc cña ®−êng th¼ng håi quy, ng−êi ta chøng minh ®−îc r»ng nÕu ε
i
,ph©n chuÈn
khi ®ã thèng
t
=
b β
s
b
ph©n Student víi n 2 bËc do. Do vËy ¸p dông ph−¬ng ph¸p −íc l−îng kho¶ng tin cËy cho gi¸ trÞ
trung b
ǫ b ǫ b
(9)
Khi β = 0, t
qs
=
b
s
b
l( gi¸ trÞ quan s¸t (t Stat) øng víi do β trong b¶ng ANOVA ph©n tÝch
håi quy.
1
Trong dô ë môc tr−íc, ®−êng th¼ng håi quy cña Y ®èi víi X
y = 1, ,86623x + 42 39808.
Sai trung b×nh
σ
=
n
n 2
S
Y
1 r
2
=
SSE
n
2
=
37363, 89302
22
= 41, 21115.
44
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
1. Sai khi −íc l−îng c¸c a v( b cña ®−êng håi quy
Ta biÕt r»ng
s
2
a
=
S
2
Y
(1 r
2
)
( 2)
n S
2
X
s
2
b
=
(1 r
2
)S
2
Y
(S
2
X
+ X
2
)
( 2)
n S
2
X
.
Thay vo tÝnh ta ®−îc c¸c sai khi −íc l−îng a v b. Sai trung b×nh cña a
s
a
= 0, 098939
Sai cña b
s
b
= 65, 73696
2. KiÓm ®Þnh quan tuyÕn tÝnh cña h(m håi quy
Nh− ®1 tr×nh by ë trªn, kiÓm ®Þnh mèi liªn quan tuyÕn tÝnh t−¬ng ®−¬ng víi kiÓm ®Þnh gi¶ thuyÕt
(H): α = 0 víi ®èi thiÕt (K): α = 0
Khi gi¶ thiÕt (H): α = 0 ®óng, gi¸ trÞ quan s¸t cña thèng
t
qs
=
a α
0
s
a
=
1, 86623
0
, 098939
= 18, 86
tra b¶ng ph©n ph©n Student víi n 2 = 22 bËc do, møc ý nghÜa ǫ = 0, 05 ta ph©n
t
0,05
= 2, 405468. G trÞ quan s¸t lín h¬n nhiÒu so víi ph©n t
0,05
= 2, 405468. Ta b¸c gi¶ thiÕt
α = 0, mèi quan gi÷a Y v X l quan tuyÕn tÝnh.
NhËn xÐt r»ng t−¬ng ®−¬ng víi kiÓm ®Þnh trªn, ta thÓ dông thèng .F
Víi møc ý nghÜa ǫ = 0, 05 tra b¶ng ph©n ph©n F víi 1 v n 2 = 22 bËc do, ta x¸c ®Þnh
F
2
= 5, 78632
Gi¸ trÞ quan s¸t F
qs
= 355, 7938 lín h¬n rÊt nhiÒu so víi F
2
= 5, 78632, ta b¸c gi¶ thiÕt (H): ,α = 0
tøc l mèi quan tuyÕn tÝnh gi÷a Y v X kh¸ chÆt.
3. Kho¶ng tin cËy cho c α cña ®−êng håi quy
Thèng
t
=
a α
s
a
ph©n bè Student víi 22 bËc do. p dông c«ng thøc (8) t×m kho¶ng tin cËy víi ®é tin cËy 95% cho¸
gãc α: a t
ǫ
s s
a
< α < a + t
ǫ a
(ph©n ) ta ®−îc kho¶ng tin cËy cho gãct
0,05
= 2, 405468
α l
(1 104225), 628237 ; 2,
45
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
2
H1y ph©n tÝch hiÖu qu¶ cña viÖc ®Çu t− qu¶ng c¸o (X) v doanh thu cña mét c«ng ty ( ) trong kho¶ng thêiY
gian mét n¨m. C¸c liÖu ®−îc cho trong b¶ng d−íi ®©y:
X 7 5 2 4 9 4
Y 14,99 12,08 5,55 9,79 16,38 9,68
X 9 6 3 4 7 5
Y 18,61 14,25 5,52 12,49 15,94 12,54
dông lÖnh {= LIN EST (Y, X, 1, 1)} trong EXCEL (nhÊn ®ång thêi c¸c phÝm CT RL + SHIF T +
ENTER) ta thu ®−îc b¶ng sau
1.72676783 2.965007587
0.199411812 1.161334855
0.882330203 1.47775679
74.98357456 10
163.7465154 21.83765129
Hng thø nhÊt l c¸c håi quy a = 1. . . .72676783, b = 2 965007587 y = 1 72676783x + 2 965007587
Sai trung b×nh cña c¸c håi quy a v b trong hng thø hai.
D(α) = 0.199411812
D( 161334855β) = 1. .
Hng thø ba l t−¬ng quan
r
2
= 0.882330203 v sai chuÈn (standard error) b»ng
σ
= 1.47775679.
H
H
Y
154 v
phÇn d−
R
2
0
= 21. SSR83765129 (kÝ hiÖu l ) trong b¶ng ph©n tÝch ph−¬ng sai
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0.939324333
R Square 0.882330203
Adjusted R Square 0.870563223
Standard Error 1.47775679
Observations 12
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 163.7465154 163.7465154 74.98357456 5.84643E&06
Residual 10 21.83765129 2.183765129
Intercept 2.965007587 1.161335 2.5531 0.028710768 0.377392 5.552623
X Variable 1 1.72676783 0.199412 8.6593 5.84643E&06 1.282451 2.171085
¸p dông c«ng thøc (8) ta ®−îc 2 cËn trªn, cËn d−íi (1.282451; 2.171085) cña gãc cña ®−êng th¼ng
håi quy víi ®é tin cËy 95%. C¸c nhËn xÐt sau c«ng thøc (8) v (9):
t
qs
=
a
D(a)
, t
qs
=
b
D(b)
cho ta c¸c gi¸ trÞ quan s¸t t Stat 8.6593 v 2.5531. C«ng thøc (9) ®Ó tÝnh kho¶ng tin cËy cho do b cña
®−êng th¼ng håi quy víi ®é tin cËy 95%
(0.377392; 5.552623).
46
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
16 Håi quy nhiÒu chiÒu
Bi to¸n håi quy nhiÒu chiÒu l bi to¸n xÐt t¸c ®éng cña nhiÒu biÕn ngÉu nhiªn ( ) tíi mét biÕn ngÉuX
1
, X , ...
2
nhiªn kh¸c (Y ). Ch¼ng h¹n khi muèn t×m hiÓu l1i suÊt hng n¨m cña c¸c c«ng ty ti chÝnh, ng−êi ta thÊy l1i
suÊt ®ã thuËn víi tæng thu (tõ thuÕ cña nh n−íc, ®¬n a tæng thu ny tÝnh theo % v hiÖu l X
1
),
®ång thêi còng nghÞch víi v¨n phßng giao dÞch ( ). (Do c¹nh tranh gi÷a c¸c c«ng ty, v¨n phßngX
2
giao dÞch ®−îc ngy mét t¨ng). Gäi Y l l1i suÊt hng n¨m cña c«ng ty (®¬n %).
B¶ng sau cho ta liÖu quan s¸t ®−îc c¸c ®¹i l−îng ny trong vßng 25 n¨m.
STT X
1
X
2
Y STT X
1
X
2
Y
1 3.92 7298 0.75 14 3.78 6672 0.84
2 3.61 6855 0.71 15 3.82 6890 0.79
3 3.32 6636 0.66 16 3.97 7115 0.7
4 3.07 6506 0.61 17 4.07 7327 0.68
5 3.06 6450 0.7 18 4.25 7546 0.72
6 3.11 6402 0.72 19 4.41 7931 0.55
7 3.21 6368 0.77 20 4.49 8097 0.63
8 3.26 6340 0.74 21 4.7 8468 0.56
9 3.42 6349 0.9 22 4.58 8717 0.41
10 3.42 6352 0.82 23 4.69 8991 0.51
11 3.45 6361 0.75 24 4.71 9179 0.47
12 3.58 6369 0.77 25 4.78 9318 0.32
13 3.66 6546 0.78
MÉu håi quy nhiÒu chiÒu
E(Y /X x
i 1
= x
1i
, X
2
= x
2i
, ..., X
k
=
ki
) = α + β
1
x
1i
+ β
2
x
2i
+ ... + β
k
x
ki
, i = 1, 2, ..., n.
hay
Y ε ,
i
= α + β
1
x
1i
+ β
2
x
2i
+ ... + β
k
x
ki
+
i
trong ®ã β
i
l c¸c h»ng cÇn −íc l−îng v ε
i
l biÕn ngÉu nhiªn väng b»ng 0. C¸c mÉu ngÉu nhiªn l
c¸c ®iÓm quan s¸t
( )x
1i
, x , y
2i
, ..., x
ki i
, i = 1, 2, ..., n.
Do mÉu håi quy nhiÒu chiÒu
E(Y /X x
i 1
= x
1i
, X
2
= x
2i
, ..., X
k
=
ki
) = α + β
1
x
1i
+ β
2
x
2i
+ ... + β
k
x
ki
, i = 1, 2, ..., n.
Suy ra
E(Y /X x x
i 1
=
1i
+ 1, X
2
=
2 1 1i
, ..., X
k
= x
ki
) E(Y
i
/X
1
= x
i
, X
2
= x
2i
, ..., X
k
= x
ki
) = β
(NghÜa l( trong trªn nÕu tæng thu t¨ng thªm 1%, víi v¨n phßng giao dÞch X
2
kh«ng ®æi, khi
®ã lMi suÊt h(ng n¨m t¨ng thªm β
1
.)
Gäi a, b , b
1 2
, ..., b
k
l c¸c −íc l−îng t−¬ng øng, khi ®ã mÉu b¸o cña biÕn ngÉu nhiªn Y l
ˆy = a + b b x .x + x + ... + b
Theo ®
e
i
= y
i
(a + b x x
1
x
1i
+ b
2 2i
+ ... + b
k ki
), i = 1, 2, ..., n.
§èi víi mÉu håi quy tuyÕn tÝnh nhiÒu chiÒu, c¸c −íc l−îng a, b , b
1 2
, ..., b
k
cÇn x¸c ®Þnh theo ph−¬ng ph¸p b×nh
ph−¬ng nhÊt, tøc l tæng b×nh ph−¬ng c¸c ®é lÖch
SS =
n
i=1
e
2
i
=
n
i=1
(
y
i
a b
1
x b x b
1i
2 2i
...
k
x
ki
)
2
®¹t gi¸ trÞ nhá nhÊt.
Ph−¬ng tr×nh
y = a + b
1
x x b
1
+ b
2 2
+ ... +
k
x
k
®−îc gäi l mÆt ph¼ng håi quy cña ®èi víi .Y X
1
, X
2
, ..., X
k
Tr−íc hÕt ta ph¸t biÓu ®Þnh sau
47
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
§Þnh 12
Gi¶ thiÕt r»ng mÉu håi quy tuyÕn tÝnh cña Y ®èi víi :X
1
, X
2
, ..., X
k
Y ε ,
i
= α + β
1
x
1i
+ β
2
x
2i
+ ... + β
k
x
ki
+
i
trong ®ã
1. x
1i
, x
2i
, ..., x
ki
l( c¸c thÓ hiÖn cña X
1 2i
, X
i
, ..., X
ki
. C¸c biÕn ngÉu nhiªn ®ã ®éc lËp víi ε
i
.
2.
E( ( (ε
i
) = 0, D ε
i
) = σ
2
, E ε
i
ε
j
) = 0, víi mäi i = j, i, j ...n= 1
3. H¹ng cña ma trËn (x
ij
) b»ng .k
Khi ®ã c¸c −íc l−îng a, b , b
1 2
, ..., b
k
x¸c ®Þnh theo ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng nhÊt cña α v( β
1
, β
2
, ..., β
k
l( c¸c −íc l−îng kh«ng chÖch ph−¬ng sai nhá nhÊt. H¬n n÷a víi mäi thùc d
0
, d , d
1 2
, ..., d
k
, −íc l−îng
d d d d b
0
+
1
b
1
+
2
b
2
+ +
k k
còng l( −íc l−îng ph−¬ng sai nhá nhÊt trong tÊt c¸c −íc l−îng tuyÕn
tÝnh kh«ng chÖch cña
d d d .
0
+
1
β β
1
+ d
2 2
+ +
k
β
k
thøc
y
i
y = (ˆy
i
y) + e
i
,
b×nh ph−¬ng hai ®¼ng thøc trªn v céng chóng l¹i theo i ta ®−îc
n
i=1
(
y
i
y) =
2
n
i=1
(ˆ
y
i
y) +
2
n
i=1
e
2
i
.
§¼ng thøc ý nghÜa nh− sau: tr¸i l tæng b×nh ph−¬ng c¸c ®é lÖch gi÷a c¸c phÇn mÉu cña Y víi gi¸ trÞ
trung b×nh mÉu y, hiÖu SST (total sum of squares) ®−îc ph©n tÝch thnh tæng cña hai phÇn: phÇn thø nhÊt
l tæng b×nh ph−¬ng c¸c ®é lÖch gi÷a håi quy ˆy
i
víi trung b×nh mÉu y v phÇn thø hai l phÇn d−: tæng b×nh
ph−¬ng c¸c sai sè. KÝ hiÖu
i=1
SSR =
n
i=1
(ˆ
y
i
y)
2
(Tæng b×nh ph−¬ng håi quy)
SSE =
n
i=1
e
2
i
(Tæng b×nh ph−¬ng sai sè).
Theo ®¼ng thøc: SST = SSR + SSE, khi ®ã
R
2
=
SSR
SST
= 1
SSE
SST
®−îc gäi l x¸c ®Þnh biÓu diÔn lùc cña håi quy. cng gÇn víi0 R
2
1 v khi R
2
1, phÇn d− SSE
(tæng b×nh ph−¬ng c¸c sai sè) cng nhá so víi tæng b×nh ph−¬ng c¸c ®é lÖch chung cña .Y
Chó ý: x¸c ®Þnh ®iÒu chØnh
Ng−êi ta chøng minh ®−îc r»ng víi c¸c ®iÒu kiÖn cña ®Þnh trªn
s
2
e
=
n
i
=1
e
2
i
n
k 1
=
SSE
n k 1
l −íc l−îng kh«ng chÖch cña
σ
2
. Ta gäi s
e
=
s
2
e
l sai chuÈn.
ViÖc tÝnh sai chuÈn cña c¸c håi quy b
k
, b , b , a
k1
, ..., b
2 1
phøc t¹p h¬n (xem phÇn håi quy ®¬n
gi¶n, mét chiÒu). C¸c ch−¬ng tr×nh phÇn mÒm thèng tÝnh gióp ta c sai ®ã.
Thùc h%nh trªn EXCEL
XÐt l1i suÊt hng n¨m cña c¸c c«ng ty ti chÝnh, dông lÖnh { }= LIN EST (Y, X, 1, 1) , ta ®−îc
b¶ng sau
48
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
&0.000249079 0.237197475 1.564496771
3.20485E&05 0.055559366 0.079395981
0.865296068 0.053302217
70.66057082 22
0.40151122 0.06250478
Hng thø nhÊt l c¸c håi quy viÕt theo ®óng thø
y = b b
k
x x
k
+ b
k1 k1
+ ... +
2
x
2
+ b
1
x
1
+ a
Hay y = 0. x00025
2
+ 0. .2372x
1
+ 1 5645.
Sai trung b×nh (c¨n bËc hai cña ph−¬ng sai) cña c¸c håi quy b
k
, b , b , a
k1
, ..., b
2 1
cho trong hng
thø hai.
D( 20485 05 ( 055559 079396b
2
) = 3. E ,
D b
1
) = 0. ,
D(a) = 0. .
Hng thø ba l x¸c ®Þnh gi¶i thÝch lùc cña håi quy
R
2
= 0.865296068 v sai chuÈn (standard error)
s
e
= 0.053302217.
Hng thø t− cho gi¸ trÞ quan s¸t F .
qs
= 70 66057082 cña ph©n F víi (k, 22) bËc do. (Trong ny
k = 2).
Hng thø n¨m l c¸c tæng b×nh ph−¬ng SSR = 0.40151122 v phÇn d− .SSE = 0.06250478
Chó ý r»ng håi quy tuyÕn tÝnh nhiÒu chiÒu th−êng xuyªn ®−îc dông h¬n håi quy ®¬n gi¶n (mét chiÒu),
nÕu cßn c¸c biÕn ®éc lËp t¸c ®éng ®¸ng tíi biÕn phô thuéc. Ch¼ng h¹n trong trªn , biÕn phô thuéc
(lMi suÊt y) thuËn i tæng thu ( ). Trong khi nÕu ta chØ quan t©m tíi lMi suÊt v( ng thu, håi quy ®¬nx
1
gi¶n cho ta kÕt qu¶
y = 1. . x326 0 169
1
lMi suÊt gi¶m khi x
1
t¨ng(!)
T−
Ta nhÊn m¹nh r»ng t−¬ng øng víi mÉu quan s¸t y
i
, i = 1, 2, ..., n l mÉu b¸o
ˆy
i
= a + b x x
1 1i
+ b
2
x
2i
+ ... + b
k ki
, i = 1, 2, ..., n.
t−¬ng quan gi÷a chóng ®−îc gäi l t−¬ng quan béi, ®o møc ®é t¸c dông tuyÕn tÝnh cña
X
= (X
1
, , X
k
) lªn Y . (DÔ dng chøng minh ®−îc: Y
ˆ
Y kh«ng t−¬ng quan (trùc giao) víi .X
1
, , X
k
Thùc chÊt cña ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng nhá nhÊt l( sau khi tÞnh tiÕn trôc to¹ ®é tíi ®iÓm
(
EY, EX
1
, ..., EX
k
) R
k+1
,
ˆ
Y l( phÐp chiÕu vu«ng gãc Y xuèng L
2
(X
1
, ..., X
k
)). Suy ra, nh− ®1 biÕt
trong thuyÕt kh«ng gian Hilbert t−¬ng quan ch¼ng qua l( c«sin cña gãc gi÷a hai vÐc ,
t−¬ng quan béi b»ng c¨n bËc hai cña x¸c ®Þnh
R =
R .
2
Trong cña chóng ta
R =
0 93.8652 = 0. .
Khi kh¶o s¸t mèi t−¬ng quan ta tÝnh t−¬ng quan gi÷a c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn, ch¼ng h¹n >
ij
=
> X
ij
(
i
¸c biÕn
ngÉu n æng cña
hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn kh«ng t−¬ng quan (chiÕu vu«ng gãc xuèng )L
2
(X
2
, ..., X
k
)
Y
=
ˆ
Y
Y
2...k
+ (Y
ˆ
Y
Y
2...k
) =
ˆ
Y η
Y
2...k
+
Y
2...k
, X
1
=
ˆ
X
1
+ (X
1
ˆ
X
1
) =
ˆ
X
1
+ η
1
2...k
thÓ coi
η
Y
2...k
= Y
ˆ
Y
Y
2...k
l phÇn cßn l¹i cña Y sau khi ®1 lo¹i ®i c¸c t¸c ®éng tuyÕn tÝnh cña X
2
, ..., X
k
vo
Y . T−¬ng η
1
2...k
= X
1
ˆ
X
1
l phÇn cßn l¹i cña X
1
sau khi ®1 lo¹i ®i c¸c t¸c ®éng tuyÕn tÝnh cña
X
2
, ..., X
k
vo X
1
. Khi ®ã t−¬ng quan gi÷a hai phÇn d− η
Y
2...k
= Y
ˆ
Y η
Y
2...k
v
1
2...k
= X
1
ˆ
X
1
®−îc gäi l t−¬ng quan riªng (mèi quan néi t¹i, kh«ng phô thuéc vo c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn kh¸c:
X
2
, ..., X
k
) gi÷a Y v X η
1
. hiÖu >
Y.1
= >(
Y
2...k
, η
1
2...k
).
Quay trë l¹i trªn, ta tÝnh t−¬ng quan riªng gi÷a l1i suÊt (Y ) v v¨n phßng giao dÞch ®−îc
ra (X
2
). Ta lËp b¶ng sau m c¸c cét liÖu l håi quy cña v håi quy cñaY theo X
1
Y theo .X
2
49
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
STT
η η
Y
2...k 1
2...k
= X
1
ˆ
X η
1
STT
Y
2...k
η
1
2...k
= X
1
ˆ
X
1
1 0.086830251 &53.63957787 14 0.153152011 &451.2549257
2 &0.005600136 9.06929472 15 0.109917223 &298.5076835
3 &0.104647917 263.1517884 16 0.045286765 &318.2055251
4 &0.196930487 540.9815244 17 0.042199793 &269.3374194
5 &0.10862179 501.2947138 18 0.112643243 &343.9748293
6 &0.080165276 371.7287666 19 &0.030295912 &219.9858604
7 &0.013252248 174.5968723 20 0.06323451 &184.4913759
8 &0.034795734 65.03092506 21 0.028751869 &156.0683541
9 0.152265111 &186.980106 22 &0.141543765 288.6899192
10 0.072265111 &183.980106 23 &0.022939434 383.2448354
11 0.007339019 &223.9196743 24 &0.059556828 538.6184565
12 0.049325955 &427.991137 25 &0.197717709 563.4261304
13 0.072856378 &381.4966525
t−¬ng quan riªng gi÷a l1i suÊt (Y ) v v¨n phßng giao dÞch ®−îc ra (X
2
) khi ®ã b»ng >
Y.1
=
0 85617. . (Sö dông lÖnh CORREL).
B×nh ph−¬ng t−¬ng quan riªng
(0. .85617)
2
= 0 73, vËy 73% phÇn biÕn ®éng cña l1i suÊt (Y ) ®−îc
gi¶i thÝch bëi phô thuéc tuyÕn tÝnh (tØ nghÞch) vo l−îng v¨n phßng giao dÞch ®−îc më.
T−¬ng t−¬ng quan riªng gi÷a l1i suÊt (Y ) v (X
1
) b»ng >
Y.2
= 0.6731. (TØ thuËn).
Ta còng thÓ tÝnh t−¬ng quan riªng gi÷a lMi suÊt (Y ) v( (X
1
) b»ng c¸ch dông c¸c c«ng thøc ( )??j??
>
01 (23. ...n)
=
C
10
C
00
C
11
=
5 929936871.
3.10432981 ×25
= 0.673126.
Kho¶ng tin cËy v% kiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt cho c¸c tham cña håi quy.
C¸c vÊn ®Ò kho¶ng tin cËy v kiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt cho c¸c tham cña håi quy dùa trªn ®Þnh sau
§Þnh l
i
h©n
chuÈn. hiÖu s
b
k
, s
b
k
, ..., s
b
, s
b
s
a
l( c¸c sai chuÈn cña c¸c håi quy b
k
, b , b , a
k1
, ..., b
2 1
, khi ®ã
t
a
=
a α
s
a
, t
b
i
=
b
i
β
i
s
b
i
, i = 1, 2, ..., k
l( c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n Student víi n k 1 bËc do.
Ch¼ng h¹n trong l1i suÊt cña c¸c c«ng ty ti chÝnh, víi ®é tin cËy 99%
0 394 0.081 < β
2
< 0. , .000339 < β
1
< 0 000159. .
( 81876 10 0 000249)
s
b
t b t
ǫ
1
β
1
s
b
ǫ
+ b
1
, t
ǫ
= t
0.01
= 2. , s
b
= 3.2 ×
5
, b
1
= .
Do mÉu håi quy nhiÒu chiÒu
E(Y /X x
i 1
= x
1i
, X
2
= x
2i
, ..., X
k
=
ki
) = α + β
1
x
1i
+ β
2
x
2i
+ ... + β
k
x
ki
, i = 1, 2, ..., n.
Suy ra
E(Y /X x x
i 1
=
1i
+ 1, X
2
=
2 1 1i
, ..., X
k
= x
ki
) E(Y
i
/X
1
= x
i
, X
2
= x
2i
, ..., X
k
= x
ki
) = β
NghÜa l trong ®1 nªu nÕu v¨n phßng giao dÞch t¨ng thªm 1000, (víi tæng thu X
1
kh«ng ®æi), khi ®ã
l1i suÊt hng n¨m gi¶m 0.159 tíi .0.339
KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt cho mçi tham cña håi quy.
Còng dùa trªn t
b
i
ph©n Student víi bËc do, ta thÓ kiÓm ®Þnh c¸c gi¶ thiÕtn k 1
H H
0
: β β
i
=
i,0
hoÆc
0
: β
i
β
i,0
víi ®èi thiÕt
H
1
: β
i
> β ,
i,0
50
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
theo quy t¾c b¸c
H
0
nÕu t
qs
=
β
i
β
i,0
s
b
i
> t .
ǫ
( )C¸c kiÓm ®Þnh mét phÝa kh¸c hoÆc kiÓm ®Þnh 2 phÝa còng theo quy t¾c t−¬ng ®1 biÕt .
§Æc biÖt nÕu gi¸ trÞ thùc cña β
1
= 0
Y
i
= α + β
2
x
2i
+ ... + β
k
x
ki
+ ε
i
kh«ng ¶nh h−ëng bëi biÕn ®éc lËp X
1
khi c¸c biÕn X
2
, ..., X
k
nhËn c¸c gi¸ trÞ ®Þnh cho tr−íc. Nãi c¸ch
kh¸c X
1
kh«ng gãp phÇn vo gi¶i thÝch mèi quan tuyÕn tÝnh gi÷a biÕn phô thuéc víi c¸c biÕn ®éc lËp.
Trong dô trªn kiÓm ®Þnh H
0
: β
1
= 0 víi ®èi thiÕt H
1
: β
1
> 0
t
qs
=
b
i
β
i,0
s
b
i
=
0.237
0
.0555
= 4.27
NhËn xÐt r»ng khi β
i
= 0, t
qs
=
b
i
s
b
i
l( gi¸ trÞ quan s¸t (t Stat) øng víi sè gãc β
i
trong b¶ng ANOVA
ph©n tÝch håi quy.
NÕu møc ý nghÜa rÊt 0.5%, tra b¶ng 22 bËc do (1 phÝa) t
ǫ
= 2.81876, ta vÉn b¸c bá .H
0
: β
1
= 0
T−¬ng xÐt bi to¸n kiÓm ®Þnh H
0
: β
2
= 0 víi ®èi thiÕt H
1
: β
2
< 0
t
qs
=
b
2
0
s
b
=
0 000249.
0
.0000320
= 7 2 81876.78 < t
ǫ
= . ,
ta b¸c H
0
: β
2
= 0 ë møc 0.5%.
Ta thÓ kiÓm ®Þnh B(i to¸n (2): gi¶ thiÕt
H H
0
: β
i
= β
i,0
hoÆc
0
: β
i
β
i,0
víi ®èi thiÕt
theo quy t¾c b¸c
H
0
nÕu t
qs
=
i i,0
s
b
i
< t
ǫ
.
B(i to¸n (3):
H
0
: β
i
= β
i,0
víi ®èi thiÕt
H ,
1
: β
i
= β
i,0
theo quy t¾c b¸c
H
0
nÕu |t
qs
| =
β β
i
i,0
s
b
i
> t .
ǫ/2
KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt ®ång thêi cho c¸c tham cña håi quy.
H
0
: β β
1
=
2
= = β
k
= 0
víi ®è
NÕu gi¶ thiÕt kh«ng ¶nh h−ëngH
0
®óng, Y ε
i
= α +
i
, nªn E(Y /X
i
) = α l h»ng sè. C¸c biÕn ®éc lËp X
i
(tuyÕn tÝnh) tíi Y . KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt H
0
thùc chÊt nh»m b¸c tÝnh phô thuéc tuyÕn tÝnh gi÷a c¸c biÕn. Ta
biÕt r»ng SST = SSR + SSE, trong ®ã nh»m gi¶i thÝch biÕn ®éng cña håi quy (sù phô thuéc tuyÕnSSR
tÝnh cña biÕn phô thuéc vo c biÕn ®éc lËp), cßn SSE l phÇn biÕn ®éng ngoi håi quy. Do vËy nÕu gi÷a c¸c
biÕn ngÉu nhiªn kh«ng tån t¹i quan tuyÕn tÝnh khi ®ã SSR t−¬ng ®èi nhá so víi SSE, nãi c¸ch kh¸c
gi÷a SSR v SSE cng lín, kh¶ n¨ng b¸c gi¶ thiÕt kh«ng (quan tuyÕn tÝnh) cng cao. thÕ ®Ó t¹o ra
mét thèng nh− vËy ng−êi ta dông kÕt qu¶ sau:
NÕu gi¶ thiÕt H β
0
: β
1
= β
2
= =
k
= 0 ®óng v ph©n chuÈn, khi ®ãε
i
F
=
SSR/k
SSE/(n k 1)
51
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
http://www.ebook.edu.vn
ph©n F víi (k, n k 1) bËc do. VËy ta quy t¾c ë møc α
B¸c
H
0
nÕu F
qs
=
SSR/k
SSE/
(n k 1)
> F
k,n k1
,
trong ®ã
P (F
k,nk1
> F
k,n k1
) = α.
NhËn xÐt r»ng do R
2
=
SSR
SST
= 1
SSE
SST
, suy ra
F
=
SSR/k
SSE/
(n k 1)
=
n k 1
k
R
2
1
R
2
.
T l¹i l1i suÊt tiÕt kiÖm v cho vay
F
qs
=
SSR/k
SSE/
(n k 1)
=
0. /40151122 2
0
.06250478/22
= 70.66057082
Víi møc ý nghÜa 1%, F
k,nk1
= 5.719, nhá h¬n rÊt nhiÒu so víi F .
qs
= 70 66057082, ta c gi¶ thiÕt
H
0
.
KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt ®ång thêi cho mét tËp con c¸c tham cña håi quy.
Gi¶ thiÕt r»ng ta cÇn kiÓm ®Þnh k
1
tham ®Çu tiªn cña håi quy b»ng 0.
H
0
: β β
1
=
2
= = β
k
= 0
(Víi ®èi thiÕt H
1
: Tån t¹i Ýt nhÊt mét i, 1 i k
1
: β
i
= 0 ).
NÕu gi¶ thiÕt ®óng, c¸c biÕnH
0
X
1
, X
2
, ..., X
k
kh«ng ¶nh h−ëng tíi , do vËy ta tiÕn hnh −íc l−îngY
håi qu
Y
i
= α + β
k
+1
x
k
+1,i
+ + β
k
x
ki
+ ε
i
Khi ®ã ta hy väng
SSE cña mÉu håi quy kh¸c nhiÒu so víi cña mÉu håi quy míi.SSE
Thèng
F
=
(SS R
SSE)/k
1
SSE/(n k 1)
ph©n F víi (k
1
, n k 1) bËc do. VËy ta quy t¾c ë møc α
B¸c
H
0
nÕu F
qs
=
(SSE
SSE)/k
1
SSE/
(n k 1)
> F
k
,n k1
.
b¸o.
Víi mÉu håi quy nh− ®1 nãi ë trªn, hiÖu a, b
1
, b
2
, ..., b
k
l c¸c −íc l−îng theo ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng
nhÊ
1,n+1 2 +1,n k,n+1
b¸o cña biÕn phô thuéc ( )Y
n+1
= α + β x x
1 1,n+1
+ + β
k k,n+1
+ ε
n+1
ˆ
Y
n+1
= a + b
1
x b x
1,n+1
+
2 2,n+1
+ + b
k
x
k,n+1
l −íc l−îng tuyÕn tÝnh kh«ng chÖch tèt nhÊt cña .Y
n+1
T l¹i quen thuéc nÕu khi ®ãx
1,n+1
= 4.50 v l−îng c¸c v¨n phßng x
2,n+1
= 9000
ˆ
Y x x .
n+1
= a + b
1 1,n+1
+ b
2 2,n+1
= 0, 39
Ngo(i ra nÕu gi¶ thiÕt ε
i
ph©n chuÈn khi ®ã chóng ta thÓ tÝnh c¸c kho¶ng tin cËy cho c¸c
b¸o
ˆ
Y
n+1
.
52
CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt
| 1/52

Preview text:

    1
C¸c kh¸i niÖm c¬ b¶n vÒ biÕn cè ngÉu nhiªn 1. Kh«ng gian x¸c suÊt
Tr−íc hÕt chóng ta ®−a vo kh¸i niÖm mét hä  c¸c tËp con no ®ã cña kh«ng gian c¸c biÕn cè ngÉu nhiªn c¬
b¶n  ®−îc gäi l σ&®¹i sè nÕu: 1.  ∈  2. A ∈  suy ra \A ∈   3.
NÕu A1, A2, ... l d1y c¸c tËp hîp thuéc , khi ®ã A  i i còng thuéc .
Trong lÝ thuyÕt x¸c xuÊt, tËp c¸c biÕn cè ngÉu nhiªn l mét σ&®¹i sè . Mét ¸nh x¹ P tõ  vo tËp c¸c sè thùc R P :  → R tho¶ m1n c¸c tiªn ®Ò sau: 1.
Víi mäi A ∈  0  P (A)  1 2. P () = 1 3.
NÕu A1, A2, ..., Ai, ... l c¸c biÕn cè ngÉu nhiªn ®«i mét xung kh¾c nhau thuéc , khi ®ã     P Ai = P (Ai) P (A) kh«ng gian x¸c suÊt. TÝnh chÊt cña x¸c suÊt (A) P (∅) = 0. (B) A ⊂ B ⇒ P (A)  P (B). (C) P (A) = 1 − P (A). (D)
P (A + B) = P (A) + P (B) − P (AB). (E)
P (A + B + C) = P (A) + P (B) + P (C) − P (BC) − P (AB) − P (AC) + P (ABC). (F)
P (A1 + A2 + ... + An)  P (A1) + P (A2) +    + P (An). (G)
Víi d1y c¸c biÕn cè gi¶m dÇn A1 ⊃ A2 ⊃ A3 ⊃ ... (hoÆc t¨ng dÇn A1 ⊂ A2 ⊂ ...), khi ®ã
2. ng dông ®Ó tÝnh x¸c suÊt c¸c biÕn cè ngÉu nhiªn
Kh«ng gian c¸c biÕn cè ngÉu nhiªn c¬ b¶n gåm n biÕn cè ®ång kh¶ n¨ng  = {ω1, ω2, ..., ωn},
P (ω1) = P (ω2) = ... = P (ωn)
Khi ®ã do P () = 1, suy ra P (ωi) = 1 víi mäi i v( nÕu n m
A = {ωn , ωn , ..., ωn } ⇒ P (A) = .   m n http://www.ebook.edu.vn 1 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt Ta cßn nãi
Sè tr−êng hîp thuËn lîi cho biÕn cè A P (A) = .
Sè tr−êng hîp ®ång kh¶ n¨ng
Tr−êng hîp kh«ng gian c¸c biÕn cè ngÉu nhiªn c¬ b¶n  l( mét miÒn h×nh häc, gi¶ thiÕt r»ng x¸c suÊt ®Ó
biÕn cè ngÉu nhiªn c¬ b¶n thuéc miÒn A tØ lÖ víi ®é ®o cña A, khi ®ã ®é ®o cña A P (A) = . ®é ®o cña 
(§é ®o ë ®©y ®−îc hiÓu nh− l( ®é d(i, diÖn tÝch hoÆc thÓ tÝch tïy theo  ®−îc nh¾c ®Õn l( miÒn h×nh häc n(o). B%i tËp 1
1. Gieo liªn tiÕp mét xóc x¾c, kÝ hiÖu Ak l biÕn cè: lÇn gieo thø k l lÇn ®Çu tiªn mÆt 6 chÊm xuÊt hiÖn. a. H1y tÝnh P (Ak).
b. T×m x¸c suÊt ®Ó mÆt 6 chÊm xuÊt hiÖn ë mét lÇn gieo no ®ã.
c. H1y t×m x¸c suÊt ®Ó sau mét sè lÎ lÇn gieo, mÆt 6 chÊm xuÊt hiÖn.
2. Mét tËp 10 vÐ trong ®ã cã 3 vÐ cã th−ëng. Chän ngÉu nhiªn 5 vÐ, t×m x¸c suÊt ®Ó trong ®ã cã ®óng 2 vÐ cã th−ëng.
3. Mét hép ®ùng 3 bi ®á, 3 bi tr¾ng, 3 bi xanh. Chän ngÉu nhiªn ra 6 viªn bi, t×m x¸c suÊt ®Ó cã ®ñ 3 mu
trong sè 6 viªn bi ®−îc chän ra. 4. Chøng minh r»ng N −n+1  Cn N = Cn−1 (n  N) N −k k=1
5. Mét chÊt ®iÓm xuÊt ph¸t tõ 0, lang thang ngÉu nhiªn trªn trôc sè, nã dÞch chuyÓn sang ph¶i hoÆc sang tr¸i 1
®¬n vÞ víi x¸c suÊt b»ng 1. T×m x¸c suÊt ®Ó sau n b−íc, chÊt ®iÓm tíi vÞ trÝ k trªn trôc sè. 6. Bi
3. X¸c suÊt cã ®iÒu kiÖn v% sù ®éc lËp cña c¸c biÕn cè ngÉu nhiªn
X¸c suÊt cña A víi ®iÒu kiÖn B x¶y ra, kÝ hiÖu P (AB) P (A/B) = P(B)
Tõ ®Þnh nghÜa x¸c suÊt cã ®iÒu kiÖn, suy ra c«ng thøc nh©n x¸c suÊt P (AB) = P (A/B)P (B)
P (A1A2    An) = P (An/A1A2    An A /A A A A /A −1)P ( n−1 1 2    n−2)    P ( 2 1)P (A1)
NhËn xÐt r»ng víi kÝ hiÖu P ∗(A) = P (A/B) l( x¸c suÊt cã ®iÒu kiÖn cña biÕn cè A víi ®iÒu kiÖn B (B cè
®Þnh), khi ®ã (, , P ∗) còng l( kh«ng gian x¸c suÊt.
Hai biÕn cè A v B ®éc lËp nhau nÕu
C¸c biÕn cè A1, A2, ..., An ®éc lËp, nÕu víi bÊt k× k biÕn cè ®«i mét kh¸c nhau Ai , A , ..., A k = 2, 3, ...n  i ik trong d1y c¸c biÕn cè trªn
P (Ai A    Ai ) = P (A )P (A )    P (A )  i k i i ik
Trong øng dông thùc tÕ hÖ c¸c biÕn cè m( mçi biÕn cè liªn quan tíi mét phÐp thö ngÉu nhiªn trong dMy c¸c
phÐp thö ®−îc tiÕn h(nh ®éc lËp nhau t¹o th(nh hÖ c¸c biÕn cè ®éc lËp.
§Þnh lÝ 1 (®Þnh lÝ x¸c suÊt ®Çy ®ñ) NÕu A1, A2, ..., An, ... l( hÖ ®Çy ®ñ c¸c biÕn cè ngÉu nhiªn, A l( biÕn cè
ngÉu nhiªn bÊt k×, khi ®ã ∞  P (A) = P (A/Ai)P (Ai). i=1 http://www.ebook.edu.vn 2 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt B%i tËp 2
1. Mét chÊt ®iÓm xuÊt ph¸t tõ x = k, lang thang ngÉu nhiªn trªn trôc sè, nã dÞch chuyÓn sang ph¶i hoÆc sang
tr¸i 1 ®¬n vÞ víi x¸c suÊt b»ng 1 . ChÊt ®iÓm dõng l¹i nÕu nã ®¹t tíi c¸c vÞ trÝ hót x = 0 hoÆc x = n. T×m x¸c 2
suÊt ®Ó mét lóc no ®ã nã dÞch chuyÓn tíi tr¹ng th¸i hót x = 0. (XÝch Markov).
2. R¶i ngÉu nhiªn N viªn bi vo n hép. Víi ®iÒu kiÖn mét hép x¸c ®Þnh tõ tr−íc (vÝ dô hép thø nhÊt) kh«ng
rçng, t×m x¸c suÊt ®Ó hép ®ã cã ®óng K viªn bi (K ≥ 1).
3. Mét x¹ thñ b¾n bia, x¸c suÊt tróng bia cña x¹ thñ b»ng p. T×m x¸c suÊt ®Ó sau n lÇn b¾n liªn tôc, lÇn b¾n
thø n l lÇn ®Çu tiªn x¹ thñ b¾n tróng bia.
4. A v B ch¬i mét trß ch¬i nh− sau: A gieo xóc x¾c, kÕt qu¶ gi¶ sö mÆt k chÊm xuÊt hiÖn. A gieo tiÕp ®ång
thêi 2 ®ång xu k lÇn. NÕu Ýt nhÊt cã mét lÇn x¶y ra biÕn cè c¶ hai ®ång xu cïng xuÊt hiÖn mÆt ngöa, khi ®ã A
th¾ng cuéc, ng−îc l¹i A bÞ thua. Hái trß ch¬i ®ã cã lîi cho A hay B?
5. A v B ch¬i mét trß ch¬i nh− sau: A gieo ®ång thêi 2 xóc x¾c. NÕu tæng b»ng 7 hoÆc 11, A th¾ng cuéc,
nÕu tæng b»ng 2,3 hoÆc 12, A thua cuéc. C¸c tr−êng hîp cßn l¹i, A lÆp l¹i trß ch¬i cho ®Õn khi cã ng−êi th¾ng
ng−êi thua. T×m x¸c suÊt ®Ó A th¾ng. (§S: 2) 3
6. Cho n hép, mçi hép chøa ®óng a bi tr¾ng v b bi ®á. LÊy ngÉu nhiªn 1 viªn bi tõ hép thø nhÊt v bá sang
hép thø hai, sau ®ã lÊy tiÕp 1 viªn bi tõ hép thø hai v bá sang hép thø ba,... Cuèi cïng lÊy 1 viªn bi tõ hép
thø n. Gäi A l biÕn cè viªn bi lÊy tõ hép thø nhÊt bá sang hép thø hai l viªn bi tr¾ng, B l biÕn cè viªn bi
lÊy tõ hép thø n l viªn bi tr¾ng. KÝ hiÖu pn = P (B/A). Chøng minh r»ng a b pn = + (a + b + 1)1−n. a + b a + b
7. C¸c hép ®−îc ®¸nh sè 0, 1, 2, ..., N v hép mang sè k chøa k bi ®á, N − k bi tr¾ng (k = 0, 1, 2, ..., N).
Chän ngÉu nhiªn mét hép v tõ hép ny chän lÇn l−ît cã hon l¹i tõng viªn bi. Gäi An l l biÕn cè lÇn chän
thø n lÊy ®−îc viªn bi ®á. a. TÝnh P (A3/A1A2)
b. Gi¶ sö tõ hép ®1 chän ngÉu nhiªn chän lÇn l−ît hai viªn bi kh«ng hon l¹i. T×m x¸c suÊt ®Ó c¶ hai bi ®1 chän l 4. C«ng thøc Bernoulli
Gi¶ sö x¸c suÊt x¶y ra biÕn cè A l p. Khi ®ã x¸c suÊt ®Ó trong n lÇn tiÕn hnh phÐp thö ngÉu nhiªn ®éc
lËp nhau cã ®óng k lÇn x¶y ra A b»ng
Pk;n = Cknpkqn−k (trong ®ã p + q = 1). B%i tËp 3
1. T×m x¸c suÊt ®Ó mét gia ®×nh 5 ng−êi con cã ®óng 3 trai, 2 g¸i.
2. BiÕt x¸c suÊt ®Ó ®Êu thñ bãng bn A th¾ng B ë mçi sÐc l p. Hai ®Êu thñ ®Êu víi nhau tèi ®a 5 sÐc, ng−êi
no th¾ng tr−íc 3 sÐc l ng−êi th¾ng chung cuéc. T×m x¸c suÊt ®Ó ®Êu thñ A th¾ng chung cuéc. p
X¸c suÊt cÇn t×m: P (A) = p3(1 + 3q + 6q2) 0,6 0,68256 0,7 0,83692 2
§¹i l−îng ngÉu nhiªn v% ph©n bè x¸c suÊt 1. Kh¸i niÖm c¬ b¶n
Mét ¸nh x¹ X :  → R trªn kh«ng gian x¸c suÊt (, , P ) tháa m1n
{ω : X(ω) < x} ∈  víi mäi x ∈ R http://www.ebook.edu.vn 3 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
®−îc gäi l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X. Hm F (x) = P (X < x) víi mäi x ∈ R
®−îc gäi l hm ph©n bè x¸c suÊt cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X. HiÓn nhiªn
P (a  X < b) = F (b) − F (a)
NÕu tån t¹i mét hm kh«ng ©m f : R → [0, +∞) sao cho hm ph©n bè F (x) cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X tho¶ m1n  b
F (b) − F (a) = P (a  X < b) = f (x) dx víi mäi a < b ∈ R, a
khi ®ã hm f ®−îc gäi l mËt ®é x¸c suÊt cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X. §¹i l−îng ngÉu nhiªn cã hm mËt ®é
®−îc gäi l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc. §Æc biÖt  x F (x) = f (x) dx víi mäi x ∈ R. −∞
T¹i c¸c ®iÓm hm mËt ®é liªn tôc F ′(x) = f (x). Chó ý r»ng ®¹i l−îng ngÉu nhiªn rêi r¹c (®¹i l−îng ngÉu
nhiªn m miÒn gi¸ trÞ l tËp kh«ng qu¸ ®Õm ®−îc) kh«ng cã hm mËt ®é, ph©n bè cña nã th−êng ®−îc cho d−íi d¹ng  pn = P (X = xn), n = 0, 1, 2, ... trong ®ã pn = 1 n hoÆc d−íi d¹ng b¶ng X x1 x2 ... xn ...  trong ®ã p P p n n = 1. 1 p2 ... pn ...
TÝnh chÊt h(m ph©n bè, h(m mËt ®é 1. 2.
Hm ph©m bè ®¬n ®iÖu t¨ng v liªn tôc tr¸i trªn R.  3.
+∞ f(x) dx = F (+∞) − F(−∞) = 1. −∞ 4.
Víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc, x¸c suÊt ®Ó X nhËn c¸c gi¸ trÞ trong mét tËp h÷u h¹n hoÆc v« h¹n
®Õm ®−îc lu«n b»ng 0. Suy ra
P (a  X < b) = P (a < b) = P (a  X  b) = F (b) − F (a). B%i tËp 4
1. X l sè lçi in sai trong mét trang s¸ch gi¸o khoa NXB Gi¸o dôc. Ng−êi ta biÕt r»ng P (X = 0) = 0.85, P (X = 1) = 0.1, P (X = 2) = 0.05
Nh− vËy X l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn rêi r¹c nhËn c¸c gi¸ trÞ 0, 1, 2 v b¶ng ph©n bè cña X th−êng ®−îc viÕt d−íi d
Hm ph©n bè cña X khi ®ã b»ng   0 nÕu x  0  0.85 nÕu 0 < x  1 F (x) =  nÕu 0.95 1 < x  2 1 nÕu 2 < x
2. Gäi X l sè lÇn b¾n liªn tôc vo bia cho ®Õn khi tróng bia, p l x¸c suÊt tróng bia cña mçi lÇn b¾n. Gi¶ thiÕt
c¸c lÇn b¾n ®éc lËp nhau, khi ®ã b¶ng ph©n bè cña X X 1 2 ... n ... (p + q = 1) P p qp ... pqn−1 ... http://www.ebook.edu.vn 4 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
3. X l ®iÓm chän ngÉu nhiªn trªn ®o¹n [a, b] (gi¶ thiÕt r»ng x¸c suÊt ®Ó X thuéc kho¶ng (u, v) ⊂ [a, b] tØ lÖ
víi ®é di ®o¹n [u, v]). Khi ®ã X l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc víi hm mËt ®é  1 nÕu a < x  b f (x) = b−a 0 nÕu x  a hoÆc x > b
(X ®−îc gäi l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè ®Òu trªn ®o¹n [a, b].)
4. NÕu f (x) l hm mËt ®é cña X, khi ®ã hm mËt ®é cña Y = aX + b b»ng   1 y − b g(y) = f |a| a
5. T×m hm mËt ®é cña ξ2, biÕt ξ ph©n bè ®Òu trªn ®o¹n [−1, 1].
2. K× väng, ph−¬ng sai cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
Víi c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn rêi r¹c cã ph©n bè X x1 x2 ... xn ... P p1 p2 ... pn ...
K× väng cña X, kÝ hiÖu E(X) b»ng ∞  E(X) = xipi
nÕu chuçi héi tô tuyÖt ®èi. i=1
Tr−êng hîp X l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc cã f (x) l hm mËt ®é
Chó ý r»ng k× väng l to¸n tö tuyÕn tÝnh v  +∞ E(ϕ(X)) = ϕ(x)f (x)dx
trong ®ã f (x) l hm mËt ®é cña X. −∞
Ph−¬ng sai D(X) v ®é lÖch tiªu chuÈn σX cña X 
D(X) = E(X − EX)2 = EX2 − (EX)2, σX = D(X).
HiÓn nhiªn ph−¬ng sai cña h»ng sè b»ng 0 v D(αX) = α2D(X). B%i tËp 5 1. X l X 0 1 2 3 P 0.3 0.4 0.2 0.1
Khi ®ã trung b×nh sè trÎ em míi sinh trong mét ngy b»ng
EX = 0 × 0.3 + 1 × 0.4 + 2 × 0.2 + 3 × 0.1 = 1.1
2. Gäi X l sè lÇn gieo xóc x¾c liªn tôc cho ®Õn khi mÆt 6 chÊm xuÊt hiÖn. H1y tÝnh sè lÇn gieo trung b×nh.
3. Mét c«ng viÖc trong x©y dùng dù tÝnh sÏ ®−îc hon thnh trong kho¶ng thêi gian tõ 10 ®Õn 14 ngy. Gi¶ sö
X l sè ngy c«ng ®Ó hon thnh c«ng viÖc ®ã, ph©n bè cña X ®−îc dù tÝnh nh− sau X 10 11 12 13 14 X) = 1. P 0.1 0.3 0.3 0.2 0.1 ⇒ E(X) = 11.9 ngy, D( 29 http://www.ebook.edu.vn 5 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
Nh thÇu −íc l−îng chi phÝ ton bé cho c«ng tr×nh gåm 85 triÖu tiÒn vËt liÖu x©y dùng v tiÒn nh©n c«ng l 1.6
triÖu ®ång mét ngy c«ng. Khi ®ã chi phÝ ton bé cho c«ng tr×nh b»ng Y = 85 + 1.5X (triÖu ®ång)
VËy k× väng hay gi¸ trÞ trung b×nh cña ton bé chi phÝ l
E(Y ) = 85 + 1.5E(X) = 85 + 1.5 × 11.9 = 102.85 (triÖu ®ång) √
D(Y ) = 1.52 × D(X) = 1.52 × 1.29 = 2.9025 ⇒ σY = 2.9025 = 1.7037
4. K× väng v ph−¬ng sai cña ph©n bè ®Òu trªn [a, b] a + b (a − b)2 EX = , DX = 2 12
3. C¸c ph©n bè th−êng gÆp 1. Ph©n bè nhÞ thøc X 0 1 ... k ... n P p0 p1 ... pk ... pn
trong ®ã pk = P (X = k) = Cknpkqn−k, p + q = 1, k = 0, 1, ..., n
NhËn xÐt r»ng ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè nhÞ thøc cã thÓ biÓu diÔn d−íi d¹ng n  X = Xi i=1
trong ®ã Xi ghi l¹i kÕt qu¶ cña viÖc xuÊt hiÖn hay kh«ng xuÊt hiÖn biÕn cè A trong d1y c¸c phÐp thö ngÉu nhiªn 1
nÕu A x¶y ra trong phÐp thö thø i Xi = 0
nÕu A kh«ng x¶y ra trong phÐp thö thø i 2. Ph©n bè Poisson X 0 1 2 ... k ... P p0 p1 p2 ... pk ... trong ®ã λk p −λ k = P (X = k) = e , λ > 0, k = 0, 1, 2, ... k! 3. Ph©n bè h×nh häc X 1 2 ... n ... P p qp ... qn−1p ... trong ® 4. Ph©n bè mò
X l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè mò, nÕu hm mËt ®é cña X b»ng λe−λx nÕu x > 0 f (x) = víi λ > 0 0 nÕu x  0 5. Ph©n bè chuÈn
X l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè chuÈn, kÝ hiÖu X ∈ N(m, σ2) nÕu hm mËt ®é cña X b»ng 1 −  f (x) = √ e− x m σ trong ®ã σ > 0, m ∈ R. 2πσ http://www.ebook.edu.vn 6 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt Sö dông  ∞ √π I = e−x dx = 0 2
ta dÔ dng chøng minh hm f (x) nãi trªn l hm mËt ®é v EX = m, DX = σ2.
NhËn xÐt r»ng X ∈ N(m, σ2) khi v( chØ khi Z = X−m ∈ N(0, 1). Ng−êi ta th−êng kÝ hiÖu hm ph©n bè cña σ X ∈ N(0, 1)  1 x Φ(x) = √ e− u  du. 2π −∞
Tra b¶ng ph©n bè chuÈn, ta cã
Quy t¾c σ NÕu X ∈ N(m, σ2), khi ®ã     X − m  1 3
P (m − 3σ  X  m + 3σ) = P (   √ e− x  dx = 2Φ(3) − 1 = 0, 9973 σ   3) = 2π −3
3 §¹i l−îng ngÉu nhiªn nhiÒu chiÒu
1. H%m ph©n bè v% h%m mËt ®é chung
XÐt mét cÆp hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn (ξ, η). NÕu chóng ta ®ång thêi kh¶o s¸t hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ξ
v η, chóng ta sÏ coi chóng nh− c¸c to¹ ®é cña mét vÐc t¬ ngÉu nhiªn (hay mét ®iÓm ngÉu nhiªn) (ξ, η). C¸c
gi¸ trÞ cã thÓ cã cña nã l c¸c ®iÓm (x, y) trong mÆt ph¼ng to¹ ®é xOy. Gäi tËp E l mét miÒn ph¼ng bÊt k× E ⊂ R ξ,η (E), víi mä §Þnh nghÜa 1 H(m
H(x, y) = P (ξ < x, η < y) = P ({ξ ∈ (−∞, x)}  {η ∈ (−∞, y)})
víi mäi x, y ∈ R l( h(m ph©n bè chung cña hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ξ v( η (hay cßn gäi l( h(m ph©n bè
®ång thêi cña vÐc t¬ ngÉu nhiªn (ξ, η)).
NÕu tån t¹i mét h(m kh«ng ©m h(x, y) ≥ 0 sao cho  P ((ξ, η) ∈ E) = h(x, y) dxdy E
víi mäi miÒn E cña mÆt ph¼ng. Khi ®ã ta nãi h(x, y) l( h(m mËt ®é cña vÐc t¬ ngÉu nhiªn (ξ, η) (hay cßn gäi
l( h(m mËt ®é chung cña ξ v( η).
§èi víi c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn rêi r¹c, thay cho hm ph©n bè ®ång thêi H(x, y) l c¸c x¸c suÊt Chóng  
§¹i l−îng ngÉu nhiªn X ®o møc ®é hi lßng cña ng−êi d©n sèng trong mét khu chung c− míi x©y dùng v Y
biÓu thÞ sè n¨m ng−êi d©n sèng trong khu chung c− ®ã. Gi¶ sö møc ®é hi lßng cña ng−êi ë biÓu thÞ qua c¸c
gi¸ trÞ X = 1, X = 2, X = 3 hoÆc X = 4 (gi¸ trÞ X cng lín t−¬ng øng víi møc hi lßng cng cao). §¹i l−îng
ngÉu nhiªn Y nhËn c¸c gi¸ trÞ 1 nÕu ng−êi d©n sèng kh«ng qu¸ 1 n¨m trong khu chung c− ®ã v nhËn gi¸ trÞ 2
trong tr−êng hîp ng−îc l¹i. X 1 2 3 4 Tæng Y 1 0.04 0.17 0.18 0.1 0.49 2 0.06 0.15 0.2 0.1 0.51 Tæng 0.1 0.32 0.38 0.2 1 http://www.ebook.edu.vn 7 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
B¶ng ph©n bè trªn cho biÕt, ch¼ng h¹n
P (3, 2) = P (X = 3, Y = 2) = 0.2
l x¸c suÊt ®Ó khi chän ngÉu nhiªn mét ng−êi sèng ë khu chung c−, ng−êi ®ã cã møc hi lßng 3 v sèng trªn
1 n¨m trong khu chung c− ®ã. Cét tæng cho ph©n bè cña Y
P (Y = 1) = 0.49, P (Y = 2) = 0.51
Hng tæng x¸c ®Þnh ph©n bè cña X
P (X = 1) = 0.1, P (X = 2) = 0.32, P (X = 3) = 0.38, P (X = 4) = 0.2
Tr−êng hîp tån t¹i h(m mËt ®é chung, hiÓn nhiªn   P ((X, Y ) ∈ E) = h(x, y) dxdy víi mäi tËp E ⊂ R2. E  x  y ∂2H
H(x, y) = P (X < x, Y < y) = h(u, v) dudv, = h(x, y) −∞ ∂x∂y −∞  x  +∞  F (x) = H(x, +∞) =
h(u, v) dv du l hm ph©n bè cña X. −∞ −∞  y  +∞  G(y) = H(+∞, y) = h(u, v) du dv l hm ph©n bè cña Y. −∞ −∞
Hm mËt ®é cña X, Y t−¬ng øng l −∞ −∞
§Þnh nghÜa 2 C¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ξ v( η ®−îc gäi l( ®éc lËp nhau nÕu víi mäi x, y ∈ R
H(x, y) = P (ξ < x, η < y) = P (ξ < x)P (η < y) = F (x)G(y) ⇔ h(x, y) = f(x)g(y)
§Þnh lÝ 2 Gi¶ sö X, Y cã h(m mËt ®é chung h(x, y), khi ®ã  ∞  ∞ E (ϕ(X, Y )) = ϕ(x, y)h(x, y) dxdy. −∞ −∞
§Æc biÖt nÕu X, Y l( c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp nhau, khi ®ã E(XY ) = EX  EY, D(X + Y ) = DX + DY.    Gi¶ sö
(x + y ) nÕu 0 < x < 1, 0 < y < 1 h(x, y) = 5 0
trong tr−êng hîp ng−îc l¹i 
Sö dông f (x) = ∞ h(x, y) dy, hm mËt ®é cña X −∞   6
1(x + y2) dy = 6 (x + 1) nÕu 0 < x < 1 f (x) = 5 0 5 3 0 nÕu x / ∈ (0, 1) hm mËt ®é cña Y   6
1(x + y2) dx = 6(1 + y2) nÕu 0 < y < 1 g(y) = 5 0 5 2 0 nÕu y / ∈ (0, 1) http://www.ebook.edu.vn 8 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt   
(X, Y ) ph©n bè ®Òu trªn h×nh trßn t©m (0, 1) b¸n kÝnh b»ng 1. Hm mËt ®é chung cña X v Y
 1 nÕu x2 + (y − 1)2 < 1 h(x, y) = π 0
trong tr−êng hîp ng−îc l¹i Hm mËt ®é Y b»ng   √ ∞ 2 2y−y nÕu g(y) = h(x, y) dx = 0 < y < 2 π −∞ 0 nÕu y / ∈ (0, 2) 1 E(Y ) = 1, D(Y ) = 4 B%i tËp
1. Gi¶ sö X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cã cïng ph©n bè chuÈn N(0, 1). H1y t×m hm mËt ®é cña Z = |X|signY .
2. Chän ngÉu nhiªn 2 ®iÓm M v N trªn ®o¹n [0, 1], 2 ®iÓm M, N ®ã chia ®o¹n [0, 1] thnh 3 phÇn, gäi c¸c
®é di cña 3 ®o¹n th¼ng ®ã t−¬ng øng l c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X1, X2 v X3.
a) H1y t×m c¸c hm mËt ®é cña X1, X2 v X3.
b) H1y tÝnh c¸c k× väng E(X1), E(X2) v E(X3). 2. Ph©n bè cã ®iÒu kiÖn Gi¶ u
§Þnh nghÜa 3 Ng−êi ta gäi h(m
F (x/A) = P (X < x/A) víi ∀x
l( h(m ph©n bè cã ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn biÕn cè A x¶y ra. NÕu F (x/A) kh¶ vi, kÝ hiÖu f(x/A) = F ′(x/A) v(  x F (x/A) = P (X < x/A) = f (t/A) dt víi ∀x −∞
khi ®ã f(x/A) ®−îc gäi l( h(m mËt ®é cã ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn biÕn cè A x¶y ra (hoÆc nãi t¾t l( h(m
mËt ®é cña X víi ®iÒu kiÖn A).
Ta cã nhËn xÐt r»ng nÕu Ai, i = 1, 2, ... l mét hÖ ®Çy ®ñ c¸c biÕn cè. Khi ®ã theo c«ng thøc x¸c suÊt ®Çy
®ñ, hm ph©n bè cña X cã thÓ biÓu diÔn theo c¸c hm ph©n bè cã ®iÒu kiÖn:   F (x) = P (X < x) = P (X < x/Ai)P (Ai) = F (x/Ai)P (Ai) i i ®¹o h f (x) = f (x/Ai)P (Ai). i B%i tËp
Mçi ngy sè ca cÊp cøu tíi mét bÖnh viÖn l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn N tu©n theo luËt Poisson víi tham sè λ.
Ng−êi ta ph©n ra hai lo¹i cÊp cøu: cÊp cøu do tai n¹n giao th«ng (lo¹i A) v cÊp cøu v× c¸c lÝ do kh¸c (lo¹i B).
Gi¶ thiÕt r»ng p l x¸c suÊt ®Ó mét ca cÊp cøu thuéc lo¹i A, cÊp cøu do tai n¹n giao th«ng. KÝ hiÖu XA l ®¹i
l−îng ngÉu nhiªn biÓu thÞ sè ca cÊp cøu thuéc lo¹i A, XB l sè ca cÊp cøu thuéc lo¹i B trong ngy.
1. Víi k, n l hai sè nguyªn, h1y tÝnh P (XA = k/N = n).
2. X¸c ®Þnh luËt ph©n bè ®ång thêi cña (N, XA). http://www.ebook.edu.vn 9 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
3. X¸c ®Þnh luËt ph©n bè, k× väng v ph−¬ng sai cña XA.
4. X¸c ®Þnh luËt ph©n bè cña XB.
5. XA v XB cã ®éc lËp víi nhau kh«ng?
Gi¶i b%i tËp: N cã ph©n bè Poisson víi tham sè λ. λn P (N = n) = e−λ n!
1. Víi k, n l hai sè nguyªn, P (XA = k/N = n) = Cknpkqn−k.
2. X¸c ®Þnh luËt ph©n bè ®ång thêi cña (N, XA)
P (N = n, XA = k) = P (XA = k/N = n)P (N = n) = Ck n pkqn−k  e−λ λn = n! 1 1 =
e−λλnpkqn−k = e−λ(λp)k(λq)n−k víi n ≥ k. k!(n − k)! k!(n − k)!
3. X¸c ®Þnh luËt ph©n bè, k× väng v ph−¬ng sai cña XA. ∞  ∞  1 P (X −λ A = k) = P (XA = k, N = n) = e (λp)k(λq)n−k = k!(n − k)! n=k n=k (λp)k ∞  (λq)n−k λp k ∞  (λq)i = e−λ = e−λ ( )
= e−λ (λp)k  eλq = e−λp (λp)k k! (n − k)! k! i! k! k! n=k i=0
4. T−¬ng tù luËt ph©n bè cña XB i
5. XA v XB ®éc lËp víi nhau. ThËt vËy xÐt P (XA = k, XB = i), kÝ hiÖu n = k + i, khi ®ã 1 P (X k
A = k, XB = i) = P (XA = k, N = n) = e−λ(λp) (λq)n−k = k!(n − k)! (λp)k (λq)i = e−λp  e−λq = P (XA = k)P (XB = i), víi mäi k, i ≥ 0. k! i!
Gi¶ thiÕt (X, Y ) l vÐc t¬ ngÉu nhiªn cã h(x, y) l hm mËt ®é chung. Khi ®ã Y l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
liªn tôc, hm mËt ®é cña Y l  ∞ g(y) = h(x, y) dx. −∞
Ta ®Þnh nghÜa x¸c suÊt cã ®iÒu kiÖn cña biÕn cè {X < x} víi ®iÒu kiÖn Y = y nh− l giíi h¹n cña P (X <
x/y  Y < y + ∆y) khi ∆y dÇn tíi 0. Hm
®−îc gäi l h(m ph©n bè cã ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn Y = y, tÊt nhiªn víi gi¶ thiÕt tån t¹i giíi h¹n trªn.
Do ®Þnh nghÜa x¸c suÊt cã ®iÒu kiÖn v tÝnh chÊt cña hm ph©n bè chung
P (X < x, y  Y < y + ∆y) H(x, y + ∆y) − H(x, y)
P (X < x/y  Y < y + ∆y) = = P (y  Y < y + ∆y) G(y + ∆y) − G(y)
(H(x, y) l hm ph©n bè chung cña X v Y , G(y) l hm ph©n bè cña Y ). Chia c¶ tö v mÉu cho ∆y, chuyÓn
qua giíi h¹n khi ∆y → 0 ta ®−îc ∂ H(x, y) ∂ ∂ H(x, y) h(x, y) F (x/y) = ∂y ⇒ f (x/y) = F (x/y) = ∂x∂y = . g(y) ∂x g(y) g(y)
f (x/y) ®−îc gäi l h(m mËt ®é cã ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn Y = y. http://www.ebook.edu.vn 10 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
Chó ý r»ng c¸c hm mËt ®é cã ®iÒu kiÖn còng nh− ph©n bè cã ®iÒu kiÖn ë ®©y chØ ®−îc x¸c ®Þnh t¹i y sao
cho g(y) > 0. T¹i nh÷ng ®iÓm m g(y) = 0, hm mËt ®é f (x/y) ®−îc x¸c ®Þnh tïy ý (®Ó ®¬n gi¶n, t¹i ®ã
ng−êi ta th−êng g¸n cho f(x/y) gi¸ trÞ 0). ViÕt chÝnh x¸c h¬n, mËt ®é cã ®iÒu kiÖn  h(x,y) nÕu g(y) > 0 f (x/y) = g(y) 0 nÕu g(y) = 0
T−¬ng tù hm mËt ®é cã ®iÒu kiÖn cña Y víi ®iÒu kiÖn X = x  h(x,y) nÕu f(x) > 0 g(y/x) = f (x) 0 nÕu f(x) = 0
Suy ra h(x, y) = f (x/y)g(y) = g(y/x)f (x). Tõ ®ã ta nhËn ®−îc c¸c c«ng thøc t−¬ng tù nh− c«ng thøc x¸c suÊt ®Çy ®ñ  ∞  ∞ f (x) = h(x, y) dy = f (x/y)g(y) dy −∞ −∞  ∞  ∞ g(y) = h(x, y) dx = g(y/x)f (x) dx −∞ −∞
Chó ý r»ng nÕu X, Y l c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp nhau khi ®ã c¸c hm mËt ®é cã ®iÒu kiÖn
f (x/y) = f (x) kh«ng phô thuéc vo y còng nh− g(y/x) = g(y) kh«ng phô thuéc vo x.
§Þnh lÝ 3 Gi¶ sö ϕ l( mét song ¸nh
ϕ : D → T D ⊂ R2, T ⊂ R2
kh¶ vi t¹i mäi ®iÓm thuéc D. (X, Y ) l( vÐc t¬ ngÉu nhiªn nhËn c¸c gi¸ trÞ trong D v( h(x, y) l( h(m mËt ®é
®ång thêi cña vÐc t¬ ngÉu nhiªn ®ã. Khi ®ã h(m mËt ®é cña (U, V ) = ϕ(X, Y ) b»ng  
g(u, v) = h ϕ−1(u, v) |J(u, v)| trong ®  
KÝ hiÖu (x, y) = ϕ−1(u, v), khi ®ã Jacobien cña ϕ−1b»ng J(u, v) = ∂u ∂v  ∂y ∂y  = − ∂u ∂v ∂v ∂u ∂u ∂v
NhËn xÐt 1 Gi¶ sö h(x, y) l( h(m mËt ®é chung cña (X, Y ). C¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn U v( V ®−îc x¸c ®Þnh X = a11U + a12V Y = a21U + a22V
Khi ®ã mËt ®é chung cña (U, V ) b»ng
g(u, v) = h (a11u + a12v, a21u + a22v) |det(A)|   a trong ®ã A = 11 a12 l( ma trËn kh«ng suy biÕn. a21 a22
  X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp thuéc N (0, 1). Khi ®ã ξ = X + Y v η = X − Y còng √
®éc lËp v cã cïng ph©n bè chuÈn (∈ N(0, ( 2)2)). ThËt vËy X 1 Y Suy ra 1 1 g(u, v) = √ √ e− u   √ √ e− u  2π 2 2π 2 NhËn xÐt 2
1. NÕu X v( Y l( hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp, khi ®ã h(m ph©n bè cã ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn
Y = y trïng víi h(m ph©n bè cña X, (kh«ng phô thuéc v(o ®iÒu kiÖn Y = y)
F (x/Y = y) = P (X < x/Y = y) = P (X < x) = F (x).
2. Tæng qu¸t h¬n, gi¶ sö ϕ(x, y) l( mét h(m hai biÕn bÊt k×, X v( Y l( hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp.
Khi ®ã h(m ph©n bè cã ®iÒu kiÖn cña ϕ(X, Y ) víi ®iÒu kiÖn Y = y trïng víi h(m ph©n bè cña ϕ(X, y)
P (ϕ(X, Y ) < x/Y = y) = P (ϕ(X, y) < x. http://www.ebook.edu.vn 11 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
Ch¼ng h¹n ®Ó tÝnh hm mËt ®é cña tæng hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp X v Y , cã thÓ suy ra tõ nhËn xÐt trªn nh− sau:
XÐt Z = ϕ(X, Y ) = X + Y , hm ph©n bè cã ®iÒu kiÖn cña Z víi ®iÒu kiÖn Y = y (kÝ hiÖu H(z/y)), theo
nhËn xÐt trªn b»ng hm ph©n bè cña ϕ(X, y)(= X + y)
H(z/y) = P (X + y < z) = F (z − y)
®¹o hm hai vÕ theo z ®Ó x¸c ®Þnh hm mËt ®é, ta ®−îc mËt ®é cã ®iÒu kiÖn cña Z víi ®iÒu kiÖn Y = y (kÝ hiÖu h(z/y)) h(z/y) = f (z − y).
¸p dông c«ng thøc ”x¸c suÊt ®Çy ®ñ më réng” ®Ó tÝnh hm mËt ®é cña Z (kÝ hiÖu r(z)), ta ®−îc  ∞  ∞ r(z) = h(z/y)g(y) dy = f (z − y)g(y) dy. −∞ −∞
§©y chÝnh l c«ng thøc x¸c ®Þnh hm mËt ®é cña tæng hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp.
Hon ton t−¬ng tù ta cã thÓ thiÕt lËp ®−îc c¸c hm mËt ®é cña XY v X/Y , nÕu X, Y ®éc lËp nhau. B¹n
®äc tù chøng minh c¸c kÕt qu¶ sau:
a. Hm mËt ®é cña XY b»ng  ∞ 1 z s(z) = f ( )g(y) dy −∞ |y| y
b. Hm mËt ®é cña X b»ng Y  ∞ t(z) = |y|f(zy))g(y) dy −∞ Ch m hm ph©n b cã ®iÒu
kiÖn ®ã b»ng hm ph©n bè cña y  X (kh«ng ®iÒu kiÖn), suy ra, hm mËt ®é cña y  X b»ng 1 f( z ), vËy hm |y| y mËt ®é cña XY  ∞ 1 z s(z) = f ( )g(y) dy. y −∞ |y| B%i tËp
1. Gi¶ sö X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cã cïng ph©n bè ®Òu trªn (−1, 1). H1y tÝnh hm mËt ®é cña X + Y .
2. Gi¶ sö X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cã cïng ph©n bè ®Òu trªn (a, b) (®Ó ®¬n gi¶n ta gi¶ thiÕt
a, b l c¸c sè d−¬ng 0 < a < b). H1y tÝnh hm mËt ®é cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn tÝch XY .
3. Gi¶ sö X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cã cïng ph©n bè mò víi tham sè λ. H1y tÝnh hm mËt ®é cña |X − Y |. 4. Gä y/x) l hm m y. H1y
x¸c ®Þnh c¸c hm mËt cã ®iÒu kiÖn g(y/x) v f(x/y).
4’. Kh¸c mét chót víi bi tËp 4, gi¶ sö X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp, X cã ph©n bè mò víi
tham sè λ, trong khi Y cã ph©n bè mò víi tham sè ;, (; = λ). KÝ hiÖu g(y/x) l hm mËt ®é cña X + Y víi
®iÒu kiÖn X = x v f(x/y) l hm mËt ®é cña X víi ®iÒu kiÖn X + Y = y. H1y x¸c ®Þnh c¸c hm mËt cã
®iÒu kiÖn g(y/x) v f (x/y).
5. Gi¶ sö X = (X1, X2) v Y = (Y1, Y2) l hai ®iÓm chän ngÉu nhiªn (theo ph©n bè ®Òu) ®éc lËp nhau trªn ®−êng trßn ®¬n vÞ: x2 + y2 = 1
H1y t×m hm mËt ®é cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn   X  Z =  1 X2 Y  1 Y2 http://www.ebook.edu.vn 12 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt 3. K× väng cã ®iÒu kiÖn
Gi¶ sö A l biÕn cè cã x¸c suÊt P (A) > 0 v X l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn tïy ý. T−¬ng tù nh− ®Þnh nghÜa
k× väng cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn, ta cã ®Þnh nghÜa sau
§Þnh nghÜa 4 NÕu X l( ®¹i l−îng ngÉu nhiªn rêi r¹c chØ nhËn c¸c gi¸ trÞ xi, i = 1, 2, ..., khi ®ã  E(X/A) = xiP (X = xi/A) i
®−îc gäi l( k× väng cã ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn biÕn cè A x¶y ra.
Tr−êng hîp X l( ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc víi f (x/A) l( h(m mËt ®é cã ®iÒu kiÖn, khi ®ã  ∞ E(X/A) = xf(x/A) dx −∞
®−îc gäi l( k× väng cã ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn biÕn cè A x¶y ra.
NÕu X v( Y l( hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc víi f (x) v( g(x) l( c¸c h(m mËt ®é cña chóng. Gäi
f (x/y) l( h(m mËt ®é cã ®iÒu kiÖn cña X víi ®iÒu kiÖn Y = y K× väng cña X víi ®iÒu kiÖn Y = y, ®−îc kÝ
hiÖu E(X/Y = y) l( tÝch ph©n  ∞ E(X/Y = y) = xf(x/y) dx, −∞
nÕu tÝch ph©n tån t¹i v( héi tô tuyÖt ®èi. §Þnh l X ®èi víi Y , E(X) = E(E(X/Y )). Chøng minh
KÝ hiÖu h(y) = E(X/Y = y) (ng−êi ta gäi h(y) l hm håi quy cña X víi ®iÒu kiÖn Y = y)  ∞  ∞ E(h(Y )) = h(y)g(y) dy = E(X/Y = y)g(y) dy = −∞ −∞   ∞  ∞   ∞  ∞  = xf(x/y) dx g(y) dy = x f (x/y)g(y)dy dx −∞ −∞ −∞ −∞ 
MÆt kh¸c f (x) = ∞ f(x/y)g(y) dy nªn −∞  ∞ E(h(Y )) = E(E(X/Y )) = xf(x) dx = E(X) ®.p.c.m. −∞
4. T−¬ng quan v% hÖ sè t−¬ng quan
§Þnh nghÜa 5 NÕu X v( Y l( hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn tån t¹i k× väng E(X) v( E(Y ), khi ®ã
cov(X, Y ) = E[(X − E(X))(Y − E(Y ))]
®−îc gäi l( covarian (hay cßn gäi l( m« men t−¬ng quan) cña X v( Y .
HiÓn nhiªn nÕu X v Y ®éc lËp , khi ®ã
cov(X, Y ) = E[(X − E(X))(Y − E(Y ))] = E(X − E(X))  E(Y − E(Y )) = 0 http://www.ebook.edu.vn 13 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
Tr−êng hîp X = Y , khi ®ã covarian cov(X, X) = D(X).
M« men t−¬ng quan cña hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã c¸c tÝnh chÊt sau
i) cov(X, Y ) = E[(X − E(X))(Y − E(Y ))] = E(XY ) − E(X)E(Y )
ii) cov(αX, Y ) = cov(X, αY ) = αcov(X, Y )   iii) KÝ hiÖu σx = D(X) v σy =
D(Y ) l c¸c ®é lÖch tiªu chuÈn cña X v Y . Khi ®ã |cov(X, Y )|  σxσy. ThËt vËy xÐt
E[(Y − tX)2] = E(Y 2 − 2tXY + t2Y 2) = E(Y 2) − 2E(XY )t + E(Y 2)t2 ≥ 0 víi mäi t.
§©y l tam thøc bËc hai kh«ng ©m víi mäi t, suy ra  
[E(XY )]2  E(X2)E(Y 2)hay |E(XY )|  E(X2) E(Y 2)
¸p dông bÊt ®¼ng thøc trªn víi X − E(X) v Y − E(Y ) thay cho X v Y  
|cov(X, Y )| = |E[(X − E(X))(Y − E(Y ))]|  D(X) D(X) = σxσy.
NhËn xÐt r»ng tõ chøng minh trªn suy ra |cov(X, Y )| = σxσy ⇔
Y l mét hm bËc nhÊt cña X : Y = aX + b. §Þnh nghÜa 6 cov(X, Y ) E[(X − E(X))(Y − E(Y ))] >(X, Y ) = =   σxσy D(X) D(X)
®−îc gäi l( hÖ sè t−¬ng quan cña X v( Y .
HiÓn nhiªn hÖ sè t−¬ng quan cã c¸c tÝnh chÊt i) −
ii) NÕu X v Y ®éc lËp, khi ®ã hÖ sè t−¬ng quan >(X, Y ) = 0
HÖ sè t−¬ng quan ®o møc ®é phô thuéc tuyÕn tÝnh gi÷a Y v X. NÕu |>(X, Y )| xÊp xØ 1 khi ®ã c¸c ®iÓm
ngÉu nhiªn (X, Y ) gÇn nh− t¹o thnh mét ®−êng th¼ng trªn mÆt ph¼ng to¹ ®é. Khi >(X, Y ) = 0 ta nãi X v
Y kh«ng t−¬ng quan. Chó ý r»ng nÕu X v Y ®éc lËp khi ®ã chóng kh«ng t−¬ng quan, ng−îc l¹i tõ sù kh«ng
t−¬ng quan cña X v Y kh«ng suy ra chóng ®éc lËp víi nhau.
§Þnh nghÜa 7 KÝ hiÖu c = cov(X, Y ) l( m« men t−¬ng quan cña X v( Y . Khi ®ã ma trËn   D(X) c C = c D(Y )
®−îc gäi l( ma trËn covarian (ma trËn t−¬ng quan) cña X v( Y .
Duy tr× c¸c kÝ hiÖu σx, σy l c¸c ®é lÖch tiªu chuÈn cña X v Y , > l hÖ sè t−¬ng quan cña X v Y . Tõ
®Þnh nghÜa hÖ sè t−¬ng quan suy ra c = >σxσy. Khi ®ã ma trËn covarian cã thÓ viÕt d−íi d¹ng Do |>|  1 nªn    σ2  det(C) =  x >σxσy >σ  = (1 − >2)σ2 xσ2 x ≥ 0 xσy σ2 y
Ph−¬ng sai cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cho ta biÕt ®é lÖch ®¹i l−îng ngÉu nhiªn v gi¸ trÞ trung b×nh cña ®¹i
l−îng ngÉu nhiªn ®ã. Ma trËn c¸c hÖ sè t−¬ng quan còng ®ãng vai trß t−¬ng tù nh− ph−¬ng sai khi xÐt ®é dao
®éng cña vÐc t¬ ngÉu nhiªn.
Gi¶ sö d l ®−êng th¼ng ®i qua (EX, EY ) (gi¸ trÞ trung b×nh cña vÐc t¬ ngÉu nhiªn (X, Y )) v − → n (α, β) l
vÐc t¬ ®¬n vÞ chØ ph−¬ng cña d. Gäi
Z = α(X − EX) + β(Y − EY ) http://www.ebook.edu.vn 14 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
l h×nh chiÕu vu«ng gãc cña (X − EX, Y − EY ) lªn ®−êng th¼ng d. Ph−¬ng sai cña Z sÏ ®−îc tÝnh th«ng qua ma trËn covarian C nh− sau
D(Z) = α2E(X − EX)2 + β2(Y − EY )2 + 2αβE(X − EX)E(Y − EY ) =
= α2σ2x + β2σ2y + 2αβ>σxσy
NhËn xÐt r»ng ph−¬ng sai cña Z l d¹ng ton ph−¬ng víi ma trËn covarian C l ma trËn cña d¹ng ton ph−¬ng
®ã. Do det(C) ≥ 0, nãi chung C l ma trËn b¸n x¸c ®Þnh d−¬ng. NÕu X v Y ®éc lËp tuyÕn tÝnh (|>| < 1),
khi ®ã C l ma trËn x¸c ®Þnh d−¬ng thùc sù.
NhËn xÐt 3 Sö dông c¸c phÐp to¸n ®èi víi ma trËn, ta cã thÓ më réng kh¸i niÖm ma trËn covarian cho nhiÒu ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
Xi, E(Xi) = mi, cov(Xi, Xj) = σij, i, j = 1, 2, ..., n
Khi ®ã ma trËn covarian cña (X1, X2, ..., Xn) l(   σ11 σ12    σ1n  σ  21 σ C(X) =  22    σ2n         σn1 σn2    σnn
Gi¶ sö ai, i = 1, 2, ...n l( c¸c sè thùc bÊt k×. Khi ®ã   n  n  2 D( aiXi) = E ai(Xi − mi) = i=1 i=1   = aiajσij i j T−¬ng cov( aiXi, biXi) = aibjσij i=1 i=1 i j
KÝ hiÖu  l( c¸c vÐc t¬ cét víi c¸c th(nh phÇn ai, bi, Xi, mi t−¬ng øng.  l( ma trËn covarian cña
. Tõ c¸c ®¼ng thøc trªn suy ra E(AT X) = AT E(X) = AT M D(AT X) = AT C(X)A
cov(AT X, BT X) = AT C(X)B = BT C(X)A. 4 H%m ®Æc tr−ng
1. §¹i l−îng ngÉu nhiªn phøc
Trong lÝ thuyÕt x¸c suÊt ng−êi ta sö dông h(m ®Æc tr−ng nh− l mét c«ng cô quan träng ®Ó chøng minh c¸c ®Þnh lÝ Tr−íc khi dÉ
Gäi ξ v η l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn, khi ®ã ζ = ξ + iη ®−îc gäi l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn phøc. Nã thùc
chÊt l mét hm víi gi¸ trÞ phøc ®−îc x¸c ®Þnh trªn kh«ng gian c¸c biÕn cè ngÉu nhiªn c¬ b¶n . K× väng v
ph−¬ng sai cña ζ ®−îc x¸c ®ônh nh− sau E(ζ) = E(ξ) + iE(η) D(ζ) = E(|ζ − E(ζ)|2)
Hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn phøc ζ1 = ξ1 + iη2 v ζ2 = ξ2 + iη2 ®éc lËp nhau nÕu c¸c vÐct¬ ngÉu nhiªn (ξ1, η1)
v (ξ2, η2) ®éc lËp nhau. Sù ®éc lËp cña nhiÒu ®¹i l−îng ngÉu nhiªn phøc còng l sù ®éc lËp cña c¸c ®¹i l−îng
ngÉu nhiªn 2 chiÒu. DÔ dng chøng minh ®−îc khi ®ã E(ζ1ζ2) = E(ζ1) + E(ζ2) D(ζ1 + ζ2) = D(ζ1) + D(ζ2) http://www.ebook.edu.vn 15 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
KÕt qu¶ ny còng më réng cho tr−êng hîp nhiÒu h¬n hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp.
2. H%m ®Æc tr−ng v% c¸c tÝnh chÊt cña h%m ®Æc tr−ng
H(m ®Æc tr−ng cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ξ ®−îc x¸c ®Þnh trªn R
ϕ(t) = E(eitξ) = E(cos tξ) + iE(sin tξ) ξ x
Tr−êng hîp ξ l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn rêi r¹c 1 x2 ... xn ... P p1 p2 ... pn ... khi ®ã +∞  +∞  +∞  ϕ(t) = pn cos txn + i pn sin txn = pneitxn. n=1 n=1 n=1
NÕu ξ l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn liªn tôc víi f(x) l hm mËt ®é, hm ®Æc tr−ng cña ξ  +∞  +∞  +∞ ϕ(t) = f (x) cos tx dx + i f (x) sin tx dx = f (x)eitxdx. −∞ −∞ −∞
Hm ®Æc tr−ng lu«n lu«n tån t¹i v chóng cã c¸c tÝnh chÊt sau
1. Gi¸ trÞ h(m ®Æc tr−ng t¹i t = 0 lu«n b»ng 1, ϕ(0) = 1 v( |ϕ(t)|  1 víi mäi t ∈ R.
ThËt vËy, ϕ(0) = 1 l hiÓn nhiªn. ¸p dông bÊt ®¼ng thøc E2(X)  E(X2) víi bÊt k× X
|ϕ(t)|2 = E2(cos tξ) + E2(sin tξ)  E(cos2 tξ) + E(sin2 tξ) = 1. 2. Víi mäi t ∈ R −itξ m ®Æc
tr−ng cña ξ nhËn c¸c gi¸ trÞ thùc v ϕ(t) l hm ch½n.
3. Víi c¸c sè thùc bÊt k× a v( b, h(m ®Æc tr−ng cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X = aξ + b b»ng E(itX) = eibtϕ(at).
4. H(m ®Æc tr−ng ϕ(t) liªn tôc ®Òu trªn to(n bé R.
Chän ε > 0 tïy ý. KÝ hiÖu Aλ l biÕn cè |ξ| > λ sao cho P (Aλ) = P (|ξ| > λ) < ε. Khi ®ã 3
ϕ(t) = E(eitξ/Aλ)P (Aλ) + E(eitξ/Aλ)P (Aλ). Suy ra ε
|ϕ(t) − E(eitξ/Aλ)P (Aλ)| = |E(eitξ/Aλ)P (Aλ)|  1  |P (Aλ)|  3 Tõ ®©y ta suy ra 2ε 2ε |ϕ(t ξ 1) − ϕ(t2)|  E(|eit it − e ξ|/Aλ)P (Aλ) +  E(|(t1 − t 3 2)ξ|/Aλ) + 3
5. H(m ®Æc tr−ng cã tÝnh chÊt ®Æc biÖt quan träng sau ®©y: Gi¶ sö ξ1, ξ2, ..., ξn l( c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
ho(n to(n ®éc lËp, khi ®ã h(m ®Æc tr−ng cña tæng X = ξ1 + ξ2 +    ξn b»ng n  ϕ (t) = ϕ (t) X ξi i=1
Do nhËn xÐt sù ®éc lËp cña nhiÒu ®¹i l−îng ngÉu nhiªn phøc còng l sù ®éc lËp cña c¸c ®¹i l−îng ngÉu
nhiªn nhiÒu chiÒu, nªn kÕt qu¶ trªn ®−îc suy ra tõ ®Þnh lÝ k× väng cña tÝch c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc
lËp b»ng tÝch c¸c k× väng. http://www.ebook.edu.vn 16 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
6. NÕu tån t¹i c¸c m«ment cÊp k, (k = 1, 2, ..., n) cña ξ, khi ®ã h(m ®Æc tr−ng ϕξ(t) kh¶ vi cÇp n v(
ϕ(k)(0) = ikE(ξk) (k = 1, 2, ..., n). ξ  
Theo gi¶ thiÕt +∞ f (x)|x| dx tån t¹i v h÷u h¹n nªn +∞ xeitxf(x) dx héi tô ®Òu theo t, suy ra −∞ −∞  +∞  +∞ ′ ′ ϕ itx xf(x) dx = iE(ξ) ξ (t) = ixe f (x) dx ⇒ ϕ ξ(0) = i −∞ −∞
LËp luËn t−¬ng tù víi k = 2, ..., n.
7. Ta c«ng nhËn kÕt qu¶ rÊt m¹nh sau ®©y cña hm ®Æc tr−ng: C¸c h(m ph©n bè ®−îc x¸c ®Þnh duy nhÊt 
bëi h(m ®Æc tr−ng cña nã. Ngo(i ra nÕu gi¶ thiÕt tÝch ph©n
+∞ |ϕ(t)| dt < +∞ khi ®ã h(m mËt ®é −∞ f (x) liªn tôc, v(  1 +∞ f (x) = ϕ(t)e−itx dt 2π −∞
8. Cho mét d1y c¸c hm ph©n bè F (x), F1(x), F1(x), ... cïng víi c¸c hm ®Æc tr−ng t−¬ng øng ϕ(t), ϕ1(t), ϕ2(t), ...
§iÒu kiÖn cÇn v ®ñ ®Ó
lim Fn(x) = F (x) t¹i mäi ®iÓm liªn tôc cña F (x) n→∞
l, víi mäi sè thùc t ∈ R lim ϕn(t) = ϕ(t). n→∞ B%i tËp 6
1. Hm ®Æc tr−ng cña ξk(k = 1, 2, ..., n) ph©n bè theo luËt 0, 1
Suy ra hm ®Æc tr−ng cña ph©n bè nhÞ thøc ξ = ξ i=1 i
(do ξ l tæng cña c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp ξi)
ϕ(t) = E(eitξ) = (1 + p(eit − 1))n
2. Hm ®Æc tr−ng cña ph©n bè Poisson ∞  λk ∞  (λeit)k it ϕ(t) = eitke−λ = e−λ = eλ(e −1) k! k! k=0 k=0
3. Hm ®Æc tr−ng cña ph©n bè mò  +∞ 1 ϕ(t) = λ e−x(λ−it)dx = 0 1 − it λ
4. Hm ®Æc tr−ng cña ph©n bè ®Òu trªn (−1, 1) 
Chó ý r»ng t−¬ng tù nh− h(m ®Æc tr−ng cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ξ víi f (x) l( h(m mËt ®é, ng−êi ta cßn
®−a v(o mét h(m kh¸c ®−îc ®Þnh nghÜa nh− sau  +∞ G(t) = E(etξ) = etxf (x) dx −∞
Kh¸c víi h(m h(m ®Æc tr−ng, h(m G(t) kh«ng ph¶i lu«n lu«n tån t¹i. §èi víi ph©n bè chuÈn ξ ∈ N(0, 1)    1 +∞ 1 +∞ 1 +∞ x−t  t t G(t) = √ etxe− x + t  dx = √ e− x−t   dx = √ e−    e  dx = e  2π −∞ 2π −∞ 2π −∞
Sö dông nã ta cã thÓ tÝnh hm ®Æc tr−ng cña ph©n bè chuÈn http://www.ebook.edu.vn 17 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
5. Hm ®Æc tr−ng cña ph©n bè chuÈn ξ ∈ N(0, 1) it ϕ(t) = G(it) = e  = e− t 
6. Sö dông tÝnh chÊt 3. hm ®Æc tr−ng cña ph©n bè chuÈn ξ ∈ N(m, σ2) ϕ(t) = eimt−σ t 
7. Hm ®Æc tr−ng cña ph©n bè χ2n = ξ21 + ξ22 +    + ξ2 . §©y l tæng cña n ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp n
cã cïng ph©n bè χ2 víi mét bËc tù do. Ta ®1 biÕt r»ng hm mËt ®é cña mçi sè h¹ng b»ng  1 √ e− x nÕu x > 0, h(x) = 2πx 0 nÕu x < 0
Hm ®Æc tr−ng cña χ2 b»ng 1  ∞  1 ∞ 1 ϕ (1−2it) ξ (t) = eitx √ e− xdx = √ e− x dx = k 0 2πx 0 2πx   ∞ 2 1 = e− u (1−2it)  du = √ 0 π 1 − 2it
VËy hm ®Æc tr−ng cña ph©n bè χ2 víi n n bËc tù do ϕ(t) = (1 − 2it)− n
Chó ý r»ng tõ tÝnh chÊt 6. cã thÓ tÝnh k× väng, ph−¬ng sai v( m«ment c¸c cÊp cña c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn
dùa v(o h(m ®Æc trung cña c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®ã. Ch¼ng h¹n ph−¬ng sai cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n bè χ2n B% a) ϕ(t) = 1 1+t
XÐt h(m mËt ®é f(x) = e−|x| . H(m ®Æc tr−ng cña ph©n bè ®ã b»ng ϕ(t) = 1 . NÕu ¸p dông tÝch ph©n 2 1+t trong tÝnh chÊt 7.   e−|x| 1 +∞ 1 +∞ 1 = e−itx dt ⇔ e−|u| = eiux dx 2 2π π(1 + x2) −∞ 1 + t2 −∞
VËy ϕ(t) = e−|t| l( h(m ®Æc tr−ng cña ph©n bè Cauchy.
b) ϕ(t) = e−t kh«ng l hm ®Æc tr−ng.
Do ϕ′′(0) = 0 suy ra D(ξ) = 0, v« lÝ.
c) ϕ(t) = sin t kh«ng l hm ®Æc tr−ng.
d) ϕ(t) = cos t l hm ®Æc tr−ng cña ξ víi ph©n bè cña ξ : P (ξ = 1) = P (ξ = −1) = 1 . e) ) = 1 , 4 P (ξ = 0) = 1 . 2
f) T×m hm ®Æc tr−ng cña ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã hm mËt ®é f (x) = 1 − |x|, víi |x|  1   1  2 t 2 ϕ(t) = eitx(1 − |x|)dx = sin t 2 −1
Ta còng cã thÓ ®¹t ®−îc kÕt qu¶ trªn b»ng c¸ch chøng minh f (x) = 1 − |x| l( h(m mËt ®é cña tæng hai
®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp ph©n bè ®Òu trªn ®o¹n [−1, 1 2 ]. 2 http://www.ebook.edu.vn 18 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
B%i tËp 2. Chøng tá r»ng nÕu ϕ(t) l hm ®Æc tr−ng, khi ®ã 1
còng l hm ®Æc tr−ng. 2−ϕ(t)
Gi¶ sö ξ1, ξ2, ... l d1y c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cïng cã ϕ(t) l hm ®Æc tr−ng. Gäi ν l ®¹i l−îng
ngÉu nhiªn ®éc lËp víi d1y trªn v 1 P (ν = n) = (n = 0, 1, ...). 2n+1 XÐt ξ ξ = 1 + ξ2 +    + ξν nÕu ν > 0, 0 nÕu ν = 0
¸p dông ®Þnh lÝ k× väng ®Çy ®ñ ∞  ∞  (ϕ(t))n 1 ϕξ(t) = E(eitξ) = E(eitξ/{ν = n})P (ν = n) = = 2n+1 2 − ϕ(t) n=0 n=0
B%i tËp 3. Chøng minh r»ng tæng cña hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cã ph©n bè chuÈn (víi c¸c tham sè tïy
ý) còng l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè chuÈn.
ThËt vËy hm ®Æc tr−ng cña tæng hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cã d¹ng hm ®Æc tr−ng cña ph©n bè chuÈn    ϕ im t t t−σ 1(t)ϕ2(t) = e
  eimt−σ  = ei(m+m)t−(σ+σ) t . 5
LuËt sè lín v% ®Þnh lÝ giíi h¹n trung t©m
1. C¸c d¹ng héi tô v% kh¸i niÖm vÒ luËt sè lín Sù æn g−êi ta gäi ch u nhiªn
Y1 + Y2 +    + Yn → C khi n → ∞ n l luËt sè lín.
§Þnh nghÜa 8 Cho dMy Yn, n = 1, 2, ... c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn. Ta nãi Yn héi tô theo x¸c suÊt tíi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn P
Y , kÝ hiÖu Yn → Y , nÕu víi bÊt k× ǫ > 0
lim P (|Yn − Y | > ǫ) = 0. n→∞
Ta nãi dMy c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X h.c.c n,
n = 1, 2, ... héi tô hÇu ch¾c ch¾n tíi X, kÝ hiÖu Xn → X, nÕu P ( lim Xn = X) = 1. n→∞
Ta cã thÓ chøng minh héi tô hÇu ch¾c ch¾n kÐo theo héi tô theo x¸c suÊt. §iÒu ng−îc l¹i nãi chung kh«ng ®óng. ThËt vËy ∞  ∞  ∞    Gi¶ sö h.c.c
Xn → X, suy ra víi mäi ε > 0     ∞  ∞  ∞  P {|Xm − X| < ǫ} = lim P {|Xm − X| < ǫ} = 1. n→∞ n=1 m=n m=n Do vËy P
lim P (|Xm − X| < ε) = 1 hay Xn → X. n→∞ NhËn xÐt r»ng X h.c.c n → X t−¬ng ®−¬ng víi   ∞  lim P
{|Xm − X| < ǫ} = 1 víi mäi ε > 0 ⇔ sup |Xm − X| P → 0. n→∞ m=n m≥n http://www.ebook.edu.vn 19 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
§Þnh lÝ 5 (Trªb−sÐp) Gi¶ sö X l( ®¹i l−îng ngÉu nhiªn tån t¹i k× väng m = E(X) v( ph−¬ng sai σ2 = D(X).
Khi ®ã víi mäi ǫ > 0 ta cã: σ2 P (|X − m| ≥ ǫ)  ǫ2
Chøng minh Víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn kh«ng ©m Y , ta biÕt r»ng P (Y ≥ ǫ) E(Y )  . Do ®ã ǫ E(|X − m|2) σ2
P (|X − m| ≥ ǫ) = P (|X − m|2 ≥ ǫ2)  = . ǫ2 ǫ2
2. LuËt sè lín v% ®Þnh lÝ giíi h¹n trung t©m
B©y giê ta ph¸t biÓu v chøng minh ®Þnh lÝ sau vÒ luËt sè lín
§Þnh lÝ 6 (LuËt yÕu sè lín) Gi¶ sö X
l( c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cã cïng k× väng v( ph−¬ng 1, X2, ... sai E(Xi) = m, D(Xi) = σ2, i = 1, 2, ...
Khi ®ã X+X+...+Xn héi tô theo x¸c suÊt tíi m n X1 + X2 + ... + Xn P → m n Chøng minh Ta cã     X X σ2 E 1 + X2 + ... + Xn = m, D 1 + X2 + ... + Xn = n n n
¸p dông ®Þnh lÝ Trªb−sÐp ta ®−îc ®.p.c.m.
NhËn xÐt r»ng ®Þnh lÝ trªn vÉn ®óng nÕu ta thay gi¶ thiÕt sù ®éc lËp b»ng sù kh«ng t−¬ng quan cña c¸c ®¹i
l−îng ngÉu nhiªn X1, X2, ...
Cuèi cïng ta ph¸t biÓu, kh«ng chøng minh ®Þnh lÝ sau cña Kolgomorov
§Þnh lÝ 7 (LuËt m¹nh sè lín) Gi¶ sö X1, X2, ... l( c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cã cïng h(m ph©n bè.
Khi ®ã ®iÒu kiÖn cÇn v( ®ñ ®Ó X+X+...+Xn héi tô hÇu ch¾c ch¾n tíi ; n X1 + X2 + ... + Xn h.c.c → ; n
l( tån t¹i k× väng E(Xi) v( E(Xi) = ;.
Sö dông c¸c kÕt qu¶ vÒ hm ®Æc tr−ng ta cã thÓ chøng minh ®Þnh lÝ giíi h¹n sau
§Þnh lÝ 8 Cho mét dMy c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp cïng ph©n bè X1, X2, X3, ..., Xn, ... víi E(Xk) =
m, D(X ) = σ2 víi mäi k = 1, 2, ... Khi ®ã n→∞ σ n 2π −∞ 
Chøng minh KÝ hiÖu ϕ(t) l hm ®Æc tr−ng cña X t
k − m, khi ®ã hm ®Æc tr−ng cña Xk−m √ b»ng ϕ √ . øng σ n σ n
dông tÝnh chÊt 6 cña hm ®Æc tr−ng v khai triÓn Taylo ®Õn cÊp 2     t t2 1 ϕ √ = 1 − + o σ n 2n n !  "n Do tÝnh ®éc lËp cña X X +Xn−nm t
1, X2, ..., Xn hm ®Æc tr−ng cña X+ + √ b»ng ϕ √ . Suy ra σ n σ n ·  $ ·  $ t n t2 1 n  lim ϕ √ = lim 1 − + o = e− t . n→∞ σ n n→∞ 2n n http://www.ebook.edu.vn 20 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
§©y chÝnh l hm ®Æc tr−ng cña ph©n bè chuÈn thuéc líp N (0, 1), tõ tÝnh chÊt cuèi cïng cña hm ®Æc tr−ng,
suy ra ®iÒu ph¶i chøng minh.
§Æc biÖt khi X cã ph©n bè nhÞ thøc
P (X = k) = Cknpkqn−k, 0 < p < 1, q = 1 − p, 0  k  n,
ng−êi ta chøng minh ®−îc r»ng     B − np + 1 A − np − 1 P (A  X  B) ≈ Φ 2 √ − Φ 2 √ . npq npq
(Φ(.) l hm ph©n bè chuÈn thuéc líp N (0, 1))
C«ng thøc ny cßn ®−îc gäi l ®Þnh lÝ MoivrejLaplace.
  TØ lÖ häc sinh giái trong mét tr−êng phæ th«ng b»ng 25%.
1. T×m x¸c suÊt ®Ó khi chän ngÉu nhiªn 100 em, sè häc sinh giái dao ®éng tõ 10 ®Õn 20.
2. H1y t×m x¸c suÊt ®Ó khi chän ngÉu nhiªn 500 em, sè häc sinh giái kh«ng Ýt h¬n 120 em. Gi¶i:
1. Gäi X l sè häc sinh giái trong sè 100 em chän ra, X cã ph©n bè nhÞ thøc víi p =0,25 n = 100. P (X = k) = Ck k 100−k npkqn−k = Ck 100(0, 25) (0, 75)
trong ®ã 0  k  100. Suy ra x¸c suÊt cÇn t×m 20 
§Ó tÝnh gÇn ®óng x¸c suÊt trªn, ¸p dông c«ng thøc Moivre&Laplace
P (10  X  20) ≈ Φ(b) − Φ(a). trong ®ã 10 − 100  0, 25 − 1 a = 2 √
= −3, 58 v Φ(a) = Φ(−3, 58) = 0, 000172 100  0, 25  0, 75 20 − 100  0, 25 + 1 b = 2 √
= −1, 04 v Φ(b) = Φ(−1, 04) = 0, 14917 100  0, 25  0, 75 VËy
P (10  X  20) ≈ 0, 14917 − 0, 000172 = 0, 148998.
2. T−¬ng tù nh− phÇn 1, x¸c suÊt cÇn t×m xÊp xØ
Chó ý r»ng nÕu X cã ph©n bè nhÞ thøc m( n kh¸ lín v( p ®ñ nhá, cïng víi gi¶ thiÕt limn 0 →∞ np = λ > , khi
®ã c¸c sè h¹ng cña ph©n bè nhÞ thøc tiÕn dÇn tíi c¸c sè h¹ng t−¬ng øng cña ph©n bè Poisson lim Ck k = e λ λk . n→∞ npk(1 − p)n− − k!
Nãi c¸ch kh¸c trong tr−êng hîp n(y np k Ck n pk(1 − p)n−k ∼ = e−np ( ) . k! http://www.ebook.edu.vn 21 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
  TØ lÖ phÕ phÈm ë mét c«ng ty may mÆc b»ng 1,2%. H1y t×m x¸c suÊt ®Ó trong mét l« hng 500 chiÕc
¸o s¬ mi, sè ¸o bÞ lçi kh«ng v−ît qu¸ 11 chiÕc.
p = 0.012 kh¸ nhá, ¸p dông c«ng thøc gÇn ®óng nªu trªn 11  (np)k P (X  11) ≈ e−np = 0, 98. k! k=0
Ta cã thÓ minh häa sù xÊp xØ cña ph©n bè nhÞ thøc víi ph©n bè Poisson t−¬ng øng trong tr−êng hîp 1 p = , n = 64. 32
b»ng b¶ng so s¸nh d−íi ®©y Ph©n bè nhÞ thøc Ph©n bè Poisson k Ck k n pk(1 − p)n− − e np (np)k k! 0 0,131 0,135 1 0,271 0,271 2 0,275 0,271 3 0,183 0,180 4 0,090 0,090 5 0,035 0,036 6 0,011 0,012 7 0,003 0,003 8 0,001 0,001 9 0,000 0,000
(C¸c kÕt qu¶ trªn ®−îc tÝnh b»ng Mathematica 4.0) http://www.ebook.edu.vn 22 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
   1
MÉu ngÉu nhiªn v% ph©n bè mÉu XÐt mét mÉu ngÉu nhiªn (X1, X2, ..., Xn)
t−¬ng øng víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X E(X) = m, D(X) = σ2.
Gäi ξ l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn: 1 P (ξ = xi) = víi mäi i = 1, 2, ..., n. n
Khi ®ã E(ξ), D(ξ) ®−îc gäi l c¸c ®Æc tr−ng mÉu. Ng−êi ta kÝ hiÖu X = E(ξ) l k× väng mÉu v S2 = D(ξ)
l ph−¬ng sai mÉu. HiÓn nhiªn n X 1  X = 1 + X2 + ... + Xn = X n n i i=1 v n n 1  1  2 S2 = (X X2 . n i − X )2 = n i − X i=1 i=1 n n 1  1  σ2 E(X) = E(X D(X . n i) = m, D(X ) = n2 i) = n §Ó tÝn n n 1  1  (X 2 X2 . n i − X)2 = n i − X i=1 i=1 Suy ra   1 n  1 n  E(S2) = 2 E (Xi − X)2 = E(X2 ) = n n i ) − E(X i=1 i=1   1 n  σ2 n − 1 = (m2 + σ2) − m2 + = σ2. n n n i=1 KÝ hiÖu n n 1  S∗2 = S2 = (X n − 1 n − 1 i − X )2. i=1 Khi ®ã
S∗2 ®−îc gäi l l ph−¬ng sai mÉu ®iÒu chØnh.
E(X) = m = E(X), E(S∗2) = σ2 = D(X), NhËn xÐt 4
1. X kh«ng nh÷ng héi tô theo x¸c suÊt m( héi tô hÇu ch¾c ch¾n tíi m = E(X).
2. S2, S∗2 héi tô hÇu ch¾c ch¾n (suy ra còng héi tô theo x¸c suÊt) tíi σ2 khi n → ∞. http://www.ebook.edu.vn 23 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
2 C¸c h%m ph©n bè th−êng gÆp trong thèng kª
H%m Gamma, Beta v% tÝnh chÊt h%m Gamma, Beta
A. TÝch ph©n sau héi tô víi mäi x > 0, y > 0  +∞  1 Γ(x) = e−ttx−1dt, B(x, y) = tx−1(1 − t)y−1dt. 0 0
T¸ch Γ(x) thnh hai tÝch ph©n  +∞  1  +∞ Γ(x) = e−ttx−1dt = e−ttx−1dt + e−ttx−1dt = I1 + I2. 0 0 1
TÝch ph©n I1 héi tô v× víi 0 < x < 1, 0 < t  1, ta cã e−ttx−1 < 1 . t−x
TÝch ph©n I2 héi tô v× limt→+∞ e−ttx+1 = 0, suy ra víi t ®ñ lín e−ttx−1 < 1 . t
B. TÝch ph©n sau héi tô víi mäi x > 0, y > 0.  1 B(x, y) = tx−1(1 − t)y−1dt. 0
T¸ch Γ(x) thnh hai tÝch ph©n  1  c  1 B(x, y) = tx−1(1 − t)y−1dt = tx−1(1 − t)y−1dt + tx−1(1 − t)y−1dt. 0 0 c 1. Γ(1) = 1. 2.  +∞  +∞  +∞ Γ(x + 1) = e−ttxdt = − txde−t = −txe−t|+∞ x−1 0 + xt e−tdt = xΓ(x) 0 0 0 3. lim Γ(x+1) x→0+ Γ(x) = limx→0+ = +∞. x
4. Víi x − k > 0, k l sè tù nhiªn bÊt k×
Γ(x) = (x − 1)(x − 2)    (x − k)Γ(x − k) ⇒ suy ra Γ(n) = (n − 1)! √ 5. Chó ý r»ng Γ( 1) = π, suy ra 2 1
1  3    (2n − 1) √ (2n − 1)!! √ Γ(n + ) = π = π 2 2n 2n
6. Ta c«ng nhËn kÕt qu¶ sau ®óng víi mäi sè thùc x > 0, y > 0 Ph©n bè Gamma, Beta
1. NÕu Xi ∈ N(mi, σ2i ), i = 1, 2, ..., n ®éc lËp, khi ®ã trung b×nh mÉu X X =
1 + X2 +    + Xn ∈ N(m, σ2) n trong ®ã m    m σ2    σ2 m = 1 + m2 + + n , σ2 1 + σ2 2 + + n . n i = n http://www.ebook.edu.vn 24 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
2. Ph©n bè cña Y = X2 víi X ∈ N(m, σ2). Hm mËt ®é cña Y   √ −ym y √y g(y) = (2σ 2πy)−1e σ em σ + e−m σ . NÕu m = 0 1 −y − g(y) = √ e σ y  . 2σ 2π
Ph©n bè cña Y = X2 l tr−êng hîp ®Æc biÖt cña ph©n bè Gamma: G(y, α, p) = const  e−αyyp−1.
3. Ph©n bè Gamma l ph©n bè cã hm mËt ®é αp G(x, α, p) =  e−αxxp−1, α > 0, p > 0, x > 0. Γ(p)
M« men cÊp k cña ph©n bè Gamma  +∞  αp +∞ αp Γ(p + k) mk = xk  e−αxxp−1dx =  e−αxxk+p−1dx = . 0 Γ(p) 0 Γ(p) αkΓ(p)
V× vËy k× väng v ph−¬ng sai cña ph©n bè Gamma lÇn l−ît b»ng p Γ(p + 2) p2 p m = , σ2 = m − = . (1) α 2 − m21 = α2Γ(p) α2 α2
B%i tËp Gi¶ sö X ph©n bè ®Òu trªn ®o¹n [0, 1]. Chøng minh r»ng Y = − ln X cã ph©n bè Gamma víi c¸c tham sè α = 1, p = 1.
4. Ph©n bè Beta l ph©n bè cã hm mËt ®é Γ(α + β)
B(x, α, β) = [B(α, β)]−1  xα−1(1 − x)β−1 =
 xα−1(1 − x)β−1, 0 < x < 1. Γ(α)Γ(β)
§Æc biÖt B(x, 1, 1) = x l hm mËt ®é cña ph©n bè ®Òu trªn ®o¹n [0, 1]. B%i tË
Tõ ®ã suy ra k× väng v ph−¬ng sai cña nã. (m = α , σ2 = αβ ). α+β (α+β)(α+β+1)
B%i tËp 2. Gi¶ sö X v Y ®éc lËp cã ph©n bè Beta víi c¸c tham sè (α1, β1) v (α2, β2) t−¬ng øng. Chøng
minh r»ng XY còng cã cã ph©n bè Beta víi c¸c tham sè (α2, β1 + β2), nÕu α1 = α2 + β2.
H−íng dÉn: XÐt phÐp biÕn ®æi u = xy, v = x. Khi ®ã Jac«biªn b»ng 1. TÝch ph©n h(m mËt ®é chung cña v
(U, V ) theo v tõ u ®Õn 1 ta ®−îc mËt ®é cña XY .
B%i tËp 3. Gi¶ sö X ∈ G(α1, 1) v Y ∈ G(α2, 1) ®éc lËp cã ph©n bè Gamma. Khi ®ã u = X cã ph©n bè X+Y
Beta víi c¸c tham sè (α1, α2).
H−íng dÉn: XÐt phÐp biÕn ®æi u = x , v = y. TÝch ph©n h(m mËt ®é chung theo v tõ 0 ®Õn ∞. x+y
§Þnh lÝ 9 NÕu X ∈ G(α, p1), Y ∈ G(α, p2) ®éc lËp, khi ®ã r = X + Y v( f = X còng ®éc lËp. Ngo(i ra Y
r ∈ G(α, p1 + p2) v( h(m mËt ®é cña f b»ng Γ(p1 + p2) f p−1  . Γ(p1)Γ(p2) (1 + f )p+p Chøng
§æi biÕn x = r sin2 ϕ, y = r cos2 ϕ,
0 < r < +∞, 0 < ϕ < π , khi ®ã Jacobien cña (x, y) b»ng J(r, ϕ) = 2
r sin 2ϕ. MËt ®é cña (r, ϕ) b»ng
c′  e−αrrp+p−1(sin ϕ)2p−1(cos ϕ)2p−1, (2)
®iÒu ®ã chøng tá r v ϕ ®éc lËp. Suy ra r = X + Y v f = X = tg2ϕ còng ®éc lËp. Tõ biÓu thøc (2) hiÓn Y nhiªn r ∈ G(α, p1 + p2). √
§Ó x¸c ®Þnh hm mËt ®é cña f, ta sö dông phÐp ®æi biÕn ϕ = arctg f, ta thu ®−îc kÕt qu¶ Γ(p1 + p2) f p−1  . Γ(p1)Γ(p2) (1 + f )p+p  
Chó ý r»ng víi phÐp biÕn ®æi 1 u = 1 , khi ®ã up ∞ f p− −1(1 df . 1+f − u)p−1du = 0 0 (1+f )p p    http://www.ebook.edu.vn 25 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt 1. Ph©n bè χ2.
NÕu Xi ∈ N(0, 1), i = 1, 2, ..., n ®éc lËp, khi ®ã ph©n bè cña X21 + X22 +    + X2 ®−îc gäi l ph©n n
bè χ2 víi n bËc tù do. Ng−êi ta th−êng kÝ hiÖu χ2(n) l líp c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè χ2 víi
n bËc tù do. §©y l tr−êng hîp ®Æc biÖt cña ph©n bè Gamma (α = 1, p = n ) víi hm mËt ®é 2 2 1 n 1 n G(x, , ) =
 e− x x  −1, x > 0. 2 2 2 nΓ( n ) 2
Do ®¼ng thøc (1), k× väng v ph−¬ng sai cña ph©n bè χ2(n) lÇn l−ît b»ng m = n, σ2 = 2n. 2. Ph©n bè F .
NÕu X1 ∈ χ2(m), X2 ∈ χ2(n) ®éc lËp, khi ®ã ph©n bè cña 1 X1 F = m 1 X n 2
®−îc gäi l ph©n bè F víi (m, n) bËc tù do. MËt ®é cña X b»ng X Γ( m+n) m f  −1 2  . Γ( m )Γ( n ) mn 2 2 (1 + f ) 
MËt ®é cña ph©n bè F víi (m, n) bËc tù do b»ng  m m m  Γ( m+n) x  −1  2  . n Γ( m)Γ( n ) mn 2 2 (1 + mx)  n 3. Y √ T = √ n X
®−îc gäi l ph©n bè T (hay ph©n bè Student) víi n bËc tù do. Ph©n bè ®ång thêi cña (Y, X) b»ng c  e− y n  e− x  x  −1.
§æi biÕn y = r sin ϕ, x = r2 cos2 ϕ,
0 < r < +∞, − π < ϕ < π , khi ®ã Jacobien cña (x, y) b»ng 2 2
J(r, ϕ) = 2r2 cos ϕ. MËt ®é cña (r, ϕ) b»ng
c′  e− r rn(cos ϕ)n−1,
®iÒu ®ã chøng tá r v ϕ ®éc lËp. Chó ý r»ng hÖ sè c cña c(cos ϕ)n−1 b»ng c = [B( 1, n )]−1 . §Ó x¸c 2 2
®Þnh hm mËt ®é cña T , ta sö dông phÐp ®æi biÕn √
ta ®−îc hm mËt ®é cña ph©n bè T víi n bËc tù do ·  $    √ 1 n −1  t2 − n  Γ( n+1) t2 − n  S(t, n) = nB , 1 + = 2 √ 1 + . 2 2 n nΓ(n )Γ( 1 ) n 2 2 NÕu X
n) v Y ∈ N m, σ2) ®éc lËp, khi ®ã σ ∈ χ2( ( Y − m√ T = √ n X
cã ph©n bè Student víi n bËc tù do.
KÝ hiÖu S(n) l líp c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè Student víi n bËc tù do. http://www.ebook.edu.vn 26 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
4. Ph©n bè cña trung b×nh mÉu v% ph−¬ng sai mÉu.
NÕu Xi ∈ N(m, σ2), i = 1, 2, ..., n ®éc lËp, khi ®ã   X    X σ2 n n − 1 X = 1 + X2 + + n ∈ N m, v S2 = S∗2 ∈ χ2(n − 1). n n σ2 σ2
ThËt vËy, kÝ hiÖu  = (X1, ..., Xn)T v xÐt phÐp biÕn ®æi trùc giao  =  víi ( 1 √ , 1 √ ,    , 1 √ ) l n n n
hng thø nhÊt cña . Khi ®ã √ (a) Y1 = X n  (b) Y 2 2 1 +    + Y 2 n = X 2 1 +    + X 2 Y 2 n = (Xi − X)2 + nX ⇔ Y 2 2 +    + n = (n − 1)S∗2 √ √
(c) Víi vÐc t¬  = (m, m, ..., m), ta cã ( − ) =  − (m n, 0, ..., 0) = (Y1 − m n, Y2, ..., Yn). Suy ra √
(Y1 − m n)2 + Y2 +    + Y 2n = (X1 − m)2 + (X2 − m)2 +    + (Xn − m)2.
BiÕt hm mËt ®é cña  b»ng xi−m c  e− σ . VËy mËt ®é cña  b»ng √ y−m ny     y c  e− n σ . √ √ §iÒu ®ã chøng tá Y 2 1 = X
n ∈ N(m n, σ ), Yi ∈ N(0, σ2), i = 2, ..., n ®éc lËp v (n − 1)S∗2 Y 2    Y 2 = 2 + + n ∈ χ2(n − 1). σ2 σ2
B©y giê ta suy ra hÖ qu¶ quan träng: T cã ph©n bè Student víi n − 1 bËc tù do, víi S S
ThËt vËy T b»ng th−¬ng cña 2 ®¹i l−îng ngÉu nhiªn √ √ X − m√ S n T = n − 1 n : σ σ √ trong ®ã X−m n = (n−1)S∗ σ ∈ N(0, 1) v nS σ σ ∈ χ2(n − 1). http://www.ebook.edu.vn 27 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
3 Kho¶ng tin cËy cho gi¸ trÞ trung b×nh
(a) MÉu cã ph©n bè chuÈn víi ph−¬ng sai σ2 ®1 cho. Kho¶ng tin cËy cho gi¸
trÞ trung b×nh, víi ®é tin cËy 1 − α σ σ
X − uα√ < m < X + u √ , n α n
trong ®ã uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (|u| ≥ uα) = α, u ∈ N(0, 1).
(b) MÉu cã ph©n bè chuÈn víi ph−¬ng sai ch−a biÕt. Kho¶ng tin cËy cho gi¸ trÞ
trung b×nh, víi ®é tin cËy 1 − α S∗ S∗
X − tα√ < m < X + t √ , n α n
trong ®ã tα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (|t| ≥ tα) = α (t
cã ph©n bè Student víi n − 1 bËc tù do.)
NÕu kÝch th−íc mÉu ®ñ lín (n ≥ 30), mÆc dï ph©n bè mÉu cã thÓ kh«ng
l( ph©n bè chuÈn, tuy nhiªn ¸p dông luËt giíi h¹n trung t©m ta cã thÓ
sö dông c«ng thøc sau ®Ó tÝnh kho¶ng tin cËy cho gi¸ trÞ trung b×nh, ®é tin cËy 1 − α S∗ S∗
X − uα√ < m < X + u √ , n α n
trong ®ã uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (|u| ≥ uα) = α, u ∈ N(0, 1).
4 Kho¶ng tin cËy cho x¸c suÊt
Cho biÕn cè ngÉu nhiªn víi x¸c suÊt p cÊn ph¶i −íc l−îng. Gi¶ thiÕt % p = kn
l tÇn suÊt xuÊt hiÖn cña biÕn cè ®ã. (KÝch th−íc mÉu ®ñ lín & th«ng th−êng
n ≥ 40). Khi ®ã víi ®é tin cËy 1 − α, kho¶ng tin cËy cho x¸c suÊt u  u  % p − α √ % p(1 − % p) < p < % p + α √ % p(1 − % p), n n
trong ®ã uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (|u| ≥ uα) = α, u ∈ N(0, 1). 5 K
MÉu cã ph©n bè chuÈn víi ph−¬ng sai σ2 cÊn ph¶i −íc l−îng. Víi ®é tin cËy
1 − α, kho¶ng tin cËy cho σ2 nS2 nS2 < σ2 < χ2α χ2  1− α 
trong ®ã χ2 ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc α P (χ2 > χ2α) = α,
(χ2l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè χ2 víi (n − 1) bËc tù do). http://www.ebook.edu.vn 28 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
6 Kho¶ng tin cËy cho hiÖu c¸c gi¸ trÞ trung b×nh cña ph©n bè chuÈn
6.1 Tr−êng hîp ph−¬ng sai ®Z biÕt
Gäi (X1, X2, ..., Xm) l mÉu ngÉu nhiªn t−¬ng øng víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X ∈ N(m1, σ21), (Y1, Y2, ..., Yn)
l mÉu ngÉu nhiªn t−¬ng øng víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn Y ∈ N(m2, σ22). C¸c tham sè m1, m2 ch−a biÕt v
σ21, σ2 l c¸c tham sè ®1 biÕt. Gi¶ thiÕt tiÕp c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn 2 X1, X2, ..., Xm, Y1, Y2, ..., Yn ®éc lËp nhau. DÔ dng nhËn thÊy E(X − Y ) = m1 − m2 σ2 σ2
D(X − Y ) = D(X) + D(Y ) = 1 + 2 m n Suy ra (X − Y ) − (m u = 1 − m2) & σ + σ m n
cã ph©n bè chuÈn, thuéc líp N(0,1).
Kho¶ng tin cËy cho hiÖu c¸c gi¸ trÞ trung b×nh m1 − m2 víi ®é tin cËy 1 − α   σ2 σ2 σ2 σ2 (X − Y ) − u 1 2 1 2 α + < m + , m n 1 − m2 < (X − Y ) + uα m n
NÕu n1, n2 ®ñ lín (≥ 30), ta xÊp xØ c«ng thøc trªn cho hiÖu c¸c gi¸ trÞ
trung b×nh m1 −m2 c¶ trong tr−êng hîp c¸c mÉu ®M cho kh«ng tu©n theo
ph©n bè chuÈn, sö dông S∗ v( thay cho 1 S∗ 2
σ1, σ2 t−¬ng øng trong c«ng thøc trªn.
6.2 Tr−êng hîp c¸c ph−¬ng sai ch−a biÕt v% b»ng nhau
Gäi (X1, X2, ..., Xm) l mÉu ngÉu nhiªn t−¬ng øng víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X ∈ N(m1, σ2), (Y1, Y2, ..., Yn)
l mÉu ngÉu nhiªn t−¬ng øng víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn Y ∈ N(m2, σ2). (Chóng cã ph−¬ng sai b»ng nhau). C¸c tham sè m 2 1, m2, σ
ch−a biÕt v gi¶ thiÕt r»ng c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X1, X2, ..., Xm, Y1, Y2, ..., Yn ®éc lËp nhau. DÔ   2 σ2 σ2 m + n D(X − Y ) = D(X) + D(Y ) = + = σ m n mn Suy ra (X − Y ) − (m u = 1 − m2) & σ m+n mn
cã ph©n bè chuÈn, thuéc líp N(0,1). DÔ dng chøng minh ®−îc mS2X + nS2Y m + n − 2 http://www.ebook.edu.vn 29 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
l −íc l−îng kh«ng chÖch cña σ2. Ng−êi ta chøng minh ®−îc r»ng (thay σ2 trong thèng kª trªn b»ng −íc l−îng cña nã)    (X − Y ) − (m
mn(m + n − 2) (X − Y ) − (m t = 1 − m2) & & =  1 − m2)  mS +nS m + n mS2 + nS2 X Y m+n X Y m+n−2 mn
cã ph©n bè Student víi m + n − 2 bËc tù do.
§Æc biÖt khi hai gi¸ trÞ trung b×nh b»ng nhau m1 = m2  mn(m + n − 2) X − Y t =   m + n mS2 + nS2 X Y
còng cã ph©n bè Student víi m + n − 2 bËc tù do.
Kho¶ng tin cËy cho hiÖu c¸c gi¸ trÞ trung b×nh m1 − m2 víi ®é tin cËy 1 − α b»ng MÉu {X m i}i=1 ∈ N (m1, σ2)
{Yi}ni=1 ∈ N(m2, σ2), cã ph©n bè chuÈn víi
ph−¬ng sai σ2 ch−a biÕt. Gi¶ thiÕt c¸c phÇn tö mÉu ®ã ®éc lËp nhau.   m + n m + n (X − Y ) − S.tα < m , mn
1 − m2 < (X − Y ) + S.tα mn mS2 + nS2 trong ®ã kÝ hiÖu S2 = X Y v t m + n − 2 α
®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc
P (|t| ≥ tα) = α (t cã ph©n bè Student víi m + n − 2 bËc tù do.) 7 K )
B%i to¸n 1 v quy t¾c kiÓm ®Þnh
MÉu cã ph©n bè chuÈn víi ph−¬ng sai σ2 ®1 cho. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ k× väng mÉu, møc ý nghÜa α (H) : m = m0, víi ®èi thiÕt (K) : m = m0.   X − m √  Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu  0   n σ  = |uqs| > uα,
trong ®ã uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (|u| ≥ uα) = α, u ∈ N(0, 1). B%i to
MÉu cã ph©n bè chuÈn víi ph−¬ng sai σ2 ®1 cho. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ k× väng mÉu, møc ý nghÜa α (H) : m = m0, víi ®èi thiÕt (K) : m > m0. X − m √ Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu 0 n = u σ qs > uα,
trong ®ã uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P ((u ≥ uα) = α, u ∈ N(0, 1). http://www.ebook.edu.vn 30 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
MÉu cã ph©n bè chuÈn víi ph−¬ng sai σ2 ®1 cho. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ k× väng mÉu, møc ý nghÜa α (H) : m  m0, víi ®èi thiÕt (K) : m > m0. X − m √ Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu 0 n = u σ qs > uα,
trong ®ã uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P ((u ≥ uα) = α, u ∈ N(0, 1).
MÉu cã ph©n bè chuÈn víi ph−¬ng sai σ2 ®1 cho. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ k× väng mÉu, møc ý nghÜa α
(H) : m = m0 hoÆc (H) : m  m0 víi ®èi thiÕt (K) : m > m0. X − m √ Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu 0 n = u σ qs > uα,
trong ®ã uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P ((u ≥ uα) = α, u ∈ N(0, 1).
Hon ton t−¬ng tù, chóng ta sÏ xÐt bi to¸n kiÓm ®Þnh 1 phÝa n÷a B%i to¸n 3
MÉu cã ph©n bè chuÈn víi ph−¬ng sai σ2 ®1 cho. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ k× väng mÉu, møc ý nghÜa α
(H) : m = m0 hoÆc (H) : m ≥ m0 víi ®èi thiÕt (K) : m < m0. X − m √ Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu 0 n = u σ qs < −uα, http://www.ebook.edu.vn 31 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
8 KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ gi¸ trÞ trung b×nh (tr−êng hîp σ2 ch−a biÕt)
MÉu cã ph©n bè chuÈn víi ph−¬ng sai σ2 ch−a biÕt. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ k× väng mÉu, møc ý nghÜa α (a) B%i to¸n 1 (H) : m = m0 víi ®èi thiÕt (K) : m = m0.    X √  Quy t¾c: − m B¸c bá (H) nÕu  0  n S∗  > tα,
trong ®ã tα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (|t| ≥ tα) = α (t
cã ph©n bè Student víi n − 1 bËc tù do.) (b) B%i to¸n 2
(H) : m = m0 hoÆc (H) : m  m0 víi ®èi thiÕt (K) : m > m0. X − m √ Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu t 0 qs = n > t S∗ α,
trong ®ã tα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (t ≥ tα) = α (t
cã ph©n bè Student víi n − 1 bËc tù do.)
(H) : m = m0 hoÆc (H) : m ≥ m0 víi ®èi thiÕt (K) : m < m0. X − m √ Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu t 0 qs = n < −tα, S∗
trong ®ã tα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (t ≥ tα) = α (t
cã ph©n bè Student víi n − 1 bËc tù do.) http://www.ebook.edu.vn 32 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
9 KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ sù b»ng nhau cña c¸c gi¸ trÞ trung b×nh
9.1 Tr−êng hîp ph−¬ng sai ®Z biÕt MÉu {X m i}i=1 ∈ N (m1, σ2 1 )
{Yi}ni=1 ∈ N(m2, σ22), cã ph©n bè chuÈn víi
ph−¬ng sai σ21, σ2 ®1 biÕt. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ k× väng mÉu, møc ý nghÜa 2 α (a) B%i to¸n 1 (H) : m1 = m2 víi ®èi thiÕt (K) : m1 = m2.      X  Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu  − Y  &  > uα,   σ + σ  m n
trong ®ã uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P ((|u| ≥ uα) = α, u ∈ N(0, 1). (b) B%i to¸n 2
(H) : m1 = m2 hoÆc (H) : m1  m2 víi ®èi thiÕt (K) : m1 > m2. X − Y Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu & > uα, σ  + σ (c) B%i to¸n 3
(H) : m1 = m2 hoÆc (H) : m1 ≥ m2 víi ®èi thiÕt (K) : m1 < m2. X − Y Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu & < −uα, σ  + σ m n
trong ®ã uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P ((u ≥ uα) = α, u ∈ N(0, 1).
NÕu mÉu cã kÝch th−íc ®ñ lín (m, n > 30), mét c¸ch xÊp xØ kh¸ tèt l(
¸p dông quy t¾c nªu trªn ®Ó kiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt kh«ng, kÓ c¶ tr−êng hîp
ph©n bè mÉu kh«ng cã ph©n bè chuÈn, thay c¸c ph−¬ng sai σ2 trong 1 , σ2 2
thèng kª u b»ng c¸c ph−¬ng sai mÉu ®iÒu chØnh S∗2 v( S∗2 . X Y http://www.ebook.edu.vn 33 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
9.2 Tr−êng hîp c¸c ph−¬ng sai ch−a biÕt v% b»ng nhau MÉu {X m i}i=1 ∈ N (m1, σ2)
{Yi}ni=1 ∈ N(m2, σ2), cã ph©n bè chuÈn víi
ph−¬ng sai σ2 ch−a biÕt. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ k× väng mÉu, møc ý nghÜa α (a) B%i to¸n 1 (H) : m1 = m2 víi ®èi thiÕt (K) : m1 = m2.    mn(m + n − 2) X − Y  Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu       > t  m + n α, mS2 + nS2  X Y
trong ®ã tα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (|t| ≥ tα) = α (t
cã ph©n bè Student víi m + n − 2 bËc tù do.) (b) B%i to¸n 2
(H) : m1 = m2 hoÆc (H) : m1  m2 víi ®èi thiÕt (K) : m1 > m2.  mn(m + n − 2) X Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu − Y   > tα, m + n mS2 + nS2 X Y (t
cã ph©n bè Student víi m + n − 2 bËc tù do.) (c) B%i to¸n 3
(H) : m1 = m2 hoÆc (H) : m1 ≥ m2 víi ®èi thiÕt (K) : m1 < m2.  mn(m + n − 2) X Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu − Y   < −tα, m + n mS2 + nS2 X Y
trong ®ã tα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (t ≥ tα) = α (t
cã ph©n bè Student víi m + n − 2 bËc tù do.) http://www.ebook.edu.vn 34 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
10 KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ sù b»ng nhau cña c¸c ph−¬ng sai Gi¶ sö {Xi}m ) {Y ) l c¸c mÉu hon ton i=1 ∈ N (m1, σ2 X i}n i=1 ∈ N (m2, σ2 Y
®éc lËp, cã ph©n bè chuÈn. KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ c¸c ph−¬ng sai, víi møc ý
nghÜa α. Ta s¾p xÕp sao cho S∗ 2 > S∗ 2 X Y (a) B%i to¸n 1 (H) : σ2 X = σ2 Y víi ®èi thiÕt (K) : σ2 X = σ2 Y . S∗ 2 Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu X > Fα/2, S∗ 2 Y α
trong ®ã Fα/2 ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (F ≥ Fα/2) = 2 (F
l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n bè F víi m − 1, n − 1 bËc tù do.) (b) B%i to¸n 2 (H) : σ2 hoÆc X = σ2 Y (H) : σ2X  σ2Y víi ®èi thiÕt (K) : σ2 X > σ2 Y . S∗ 2
trong ®ã Fα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (F ≥ Fα) = α (F
l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ph©n bè F víi m − 1, n − 1 bËc tù do.)
11 KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ x¸c suÊt cña biÕn cè ngÉu nhiªn
Gi¶ söA l biÕn cè ngÉu nhiªn cã x¸c suÊt P (A) = p ch−a biÕt. Ta sö dông −íc l−îng X    X % p = X = 1 + X2 + + n n
trong ®ã Xi b»ng 1 hoÆc 0 tïy theo biÕn cè A x¶y ra hoÆc kh«ng x¶y ra ë phÐp thö ngÉu nhiªn thø i, i = 1, 2, ..., n. (%
p thùc chÊt l tÇn suÊt xuÊt hiÖn cña biÕn cè A). Khi ®ã n%
p cã ph©n bè nhÞ thøc víi E(n% p) = np, D(n% p) = npq, q = 1 − p víi mø
Ta ®1 biÕt, theo ®Þnh lÝ giíi h¹n trung t©m n% p − np √ %p− p √ = n √ npq pq
cã ph©n bè xÊp xØ chuÈn (≈ N(0, 1)) khi n ®ñ lín. V× vËy sö dông thèng kª √ % p − p u = u 0 qs = n  , p0(1 − p0)
u cã ph©n bè xÊp xØ chuÈn N(0,1), khi gi¶ thiÕt (H): p = p0 ®óng. http://www.ebook.edu.vn 35 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ x¸c suÊt cña biÕn cè ngÉu nhiªn.
Gi¶ thiÕt kÝch th−íc mÉu n ®ñ lín (n ≥ 40). KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ x¸c suÊt, møc ý nghÜa α (a) B%i to¸n 1 (H) : p = p0 víi ®èi thiÕt (K) : p = p0.   √ % p − p  Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu    0 n  > uα,  p0(1 − p0) 
trong ®ã uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (|u| ≥ uα) = α (u
cã ph©n bè chuÈn u ∈ N(0, 1).) (b) B%i to¸n 2
(H) : p = p0 hoÆc (H) : p  p0 víi ®èi thiÕt (K) : p > p0. √ % p − p Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu n 0  > uα, p0(1 − p0)
trong ®ã uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (u ≥ uα) = α (c) B%i to¸n 3
(H) : p = p0 hoÆc (H) : p ≥ p0 víi ®èi thiÕt (K) : p < p0. √ % p − p Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu n 0  < −uα, p0(1 − p0)
trong ®ã uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (u ≥ uα) = α (u
cã ph©n bè chuÈn u ∈ N(0, 1).)
Trong b(i to¸n 2, b(i to¸n 3, uα ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc P (u > uα) = α α http://www.ebook.edu.vn 36 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
12 KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt vÒ tÝnh phï hîp cña h%m ph©n bè
Gi¶ thiÕt mÉu ngÉu nhiªn gåm n phÇn tö mÉu. C¸c phÇn tö mÉu ®−îc ph©n lo¹i
thnh r nhãm: mçi nhãm chøa ni phÇn tö mÉu, mçi phÇn tö mÉu chØ thuéc mét nhãm duy nhÊt r  n = n1 + n2 + ... + nr = ni. i=1
XÐt bi to¸n kiÓm ®Þnh møc ý nghÜa α, gi¶ thiÕt kh«ng sau ®©y:
(H) : X¸c suÊt ®Ó mçi phÇn tö mÉu thuéc nhãm thø i b»ng pi r  víi mäi i = 1, 2, ..., r ( pi = 1). i=1 r  (ni − np
Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu Q2 = i)2 > χ2 np α, i=1 i
trong ®ã χ2 ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc α P (χ2 > χ2α) = α,
(χ2l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè χ2 víi r − 1 bËc tù do).
Ng−êi ta còng sö dông ph©n bè χ2 ®Ó kiÓm ®Þnh c¸c bi to¸n vÒ tÝnh phï hîp cña hm ph©n bè. XÐt bi
to¸n kiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt:
(H): Mét ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X no ®ã cã ph©n bè d¹ng F (x, Θ) víi ®èi thiÕt ng−îc l¹i. Gi¶ h©n bè chuÈn
§Ó gi¶i bi to¸n ®ã, ng−êi ta chän mét mÉu ngÉu nhiªn (X1, X2, ..., Xn)
t−¬ng øng víi ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X v chia c¸c phÇn tö mÉu vo r nhãm: mçi nhãm chøa ni phÇn tö mÉu,
mçi phÇn tö mÉu chØ thuéc mét nhãm duy nhÊt r  n = n1 + n2 + ... + nr = ni. i=1
Gi¶ sö pi l x¸c suÊt ®Ó ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X nhËn c¸c gi¸ trÞ thuéc nhãm thø i, i = 1, 2, ..., r víi ®iÒu kiÖn
gi¶ thiÕt (H) ®óng. Khi ®ã 1 = p1 + p2 + ... + pr
HiÓn nhiªn ni l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè nhÞ thøc víi k× väng E(ni) = npi. XÐt thèng kª i=1 i trong ®ã %
pi, i = 1, 2, ..., r l x¸c suÊt ®Ó X nhËn c¸c gi¸ trÞ thuéc nhãm thø i, x¸c suÊt ®ã ®−îc tÝnh th«ng qua hm ph©n bè F (x, % Θ) m % Θ = (' Θ1, ' Θ2, ..., '
Θk) l c¸c −íc l−îng hîp lÝ cùc ®¹i cña c¸c tham sè Θ1, Θ2, ..., Θk.
Ng−êi ta ®1 chøng minh ®−îc r»ng víi n ®ñ lín v gi¶ thiÕt (H) l ®óng khi ®ã Q2 sÏ cã ph©n bè xÊp xØ
ph©n bè χ2 víi r − k − 1 bËc tù do, k l sè tham sè cña ph©n bè F (x, Θ) trong gi¶ thiÕt (H).
(Gi¶ sö ph©n bè F (x, Θ) l ph©n bè chuÈn N (m, σ2), Θ ®−îc coi nh− vÐc t¬ (m, σ2) v sè tham sè cña
ph©n bè b»ng k = 2, tr−êng hîp F (x, λ) l ph©n bè mò ch¼ng h¹n sè tham sè cña ph©n bè l k = 1,...)
MiÒn b¸c bá cña kiÓm ®Þnh do vËy l r  (n W = {(X i − n % pi)2 1, X2, ..., Xn) ∈ Rn/ > χ2 n % p α}. i=1 i http://www.ebook.edu.vn 37 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
trong ®ã χ2 ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc α
P (χ2 > χ2α) = α, (χ2 l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè χ2 víi r −k −1
bËc tù do). Ta tãm t¾t quy t¾c trªn trong b¶ng sau
KiÓm ®Þnh sù phï hîp víi h%m ph©n bè chøa tham sè ch−a biÕt.
Gi¶ thiÕt mÉu ngÉu nhiªn gåm n phÇn tö mÉu. C¸c phÇn tö mÉu ®−îc ph©n lo¹i
thnh r nhãm: mçi nhãm chøa ni phÇn tö mÉu, mçi phÇn tö mÉu chØ thuéc mét nhãm duy nhÊt r  n = n1 + n2 + ... + nr = ni. i=1
XÐt bi to¸n kiÓm ®Þnh møc ý nghÜa α, gi¶ thiÕt kh«ng sau ®©y:
(H) : MÉu ngÉu nhiªn cã ph©n bè d¹ng F (x, Θ) r  (n
Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu Q2 = i − n % pi)2 > χ2 n % p α, i i=1 trong ®ã %
pi, i = 1, 2, ..., r l x¸c suÊt ®Ó X nhËn c¸c gi¸ trÞ thuéc nhãm thø i,
x¸c suÊt ®ã ®−îc tÝnh th«ng qua hm ph©n bè F (x, % Θ) m % Θ = (' Θ1, ' Θ2, ..., ' Θk)
l c¸c −íc l−îng hîp lÝ cùc ®¹i cña c¸c tham sè Θ1, Θ2, ..., Θk.
Ph©n vÞ χ2 ®−îc x¸c ®Þnh tõ hÖ thøc α P (χ2 > χ2α) = α,
(χ2l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè χ2 víi r − k − 1 bËc tù do). 13
KiÓm ®Þnh vÒ tÝnh ®éc lËp
Ng−êi ta cã thÓ kiÓm ®Þnh vÒ tÝnh ®éc lËp cña c¸c biÕn cè ngÉu nhiªn, c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn. Chóng ta tr×nh
by vÊn ®Ò d−íi d¹ng sau ®©y:
Cho hai hÖ ®Çy ®ñ c¸c biÕn cè A1, A2, ..., Ar; B1, B2, ..., Bs.
H1y kiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt hai hÖ ®ã ®éc lËp:
(H): P (AiBj) = P (Ai)P (Bj) víi mäi i = 1, 2, ..., r; j = 1, 2, ..., s.
XÐt mét mÉu ngÉu nhiªn cì n (mÉu gåm n phÇn tö mÉu). Ta ®−a vo c¸c kÝ hiÖu sau:
nij l sè lÇn x¶y ra biÕn cè tÝch AiBj trong tËp hîp c¸c phÇn tö mÉu.  n s i. = n j=1
ij l sè lÇn x¶y ra biÕn cè Ai.  n r .j = n i=1
ij l sè lÇn x¶y ra biÕn cè Bj . HiÓ i=1 j=1 v r  s  nij = n. i=1 j=1 http://www.ebook.edu.vn 38 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
C¸c sè nij ®−îc xÕp vo b¶ng sau ®©y: j 1 2 . . . s Tæng i 1 n11 n12    n1s n1. 2 n21 n22    n2s n2. .    . .    . .    . r nr1 nr2    nrs nr. Tæng n.1 n.2    n.s n
Ta tãm t¾t quy t¾c kiÓm ®Þnh trong b¶ng sau
KiÓm ®Þnh vÒ tÝnh ®éc lËp.
Cho hai hÖ ®Çy ®ñ c¸c biÕn cè A1, A2, ..., Ar; B1, B2, ..., Bs.
H1y kiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt hai hÖ ®ã ®éc lËp, víi møc ý nghÜa b»ng α: (H) :
P (AiBj) = P (Ai)P (Bj) víi mäi i = 1, 2, ..., r; j = 1, 2, ..., s.   r  s  2 n Quy t¾c: B¸c bá (H) nÕu ij − ni.n.j n n > χ2 i.n.j α, i=1 j=1 n
(χ2l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè χ2 víi (r − 1)(s − 1) bËc tù do).
Chó ý r»ng xÊp xØ t−¬ng ®èi tèt nÕu ni.n.j i, j n ≥ 5 víi mäi . http://www.ebook.edu.vn 39 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt 14 HÖ sè t−¬ng quan mÉu
Trong lÝ thuyÕt x¸c suÊt, chóng ta biÕt r»ng ®Ó ®o mèi quan hÖ gi÷a hai hoÆc nhiÒu ®¹i l−îng ngÉu nhiªn, ng−êi
ta th−êng tÝnh c¸c hÖ sè t−¬ng quan gi÷a chóng. cov(X, Y ) E[(X − E(X))(Y − E(Y ))] >(X, Y ) = =   . σxσy D(X) D(X)
NÕu X v Y l hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn ®éc lËp khi ®ã hÖ sè t−¬ng quan >(X, Y ) = 0. Tr−êng hîp
|>(X, Y )| = 1, gi÷a X v Y cã mèi quan hÖ phô thuéc tuyÕn tÝnh Y = aX + b. Trong thèng kª, thay v× hai
®¹i l−îng ngÉu nhiªn X, Y ta xÐt mÉu ngÉu nhiªn
(X1, Y1), (X2, Y2), ..., (Xn, Yn)
Cã thÓ coi chóng nh− c¸c ®iÓm ngÉu nhiªn trªn mÆt ph¼ng to¹ ®é. HÖ sè t−¬ng quan mÉu ®−îc ®Þnh nghÜa 1 n  (x )( 1 n x r = n i=1 i − x
Yi − Y ) = n i=1 iYi − x  Y . SxSY SxSY S2 , S2 X
l ph−¬ng sai mÉu cña X, Y t−¬ng øng Y 1 n  1 n  n n 2 1  1  2 S2X = (Xi − X)2 = X2 , S2 (Yi − Y )2 = Y 2 . n n i − X Y = n n i − Y i=1 i=1 i=1 i=1
DÔ dng chøng minh ®−îc 1 n  (x n i − x)(Yi − Y ) x r = n−1 i=1 iYi − nx  Y = i=1  S∗   . xS∗ Y n 2  2 X2 n Y 2 i=1 i − nX i=1 i − nY Ch sè liÖu
hng n¨m vÒ l−îng m−a trong th¸ng S¸u trªn th−îng nguån s«ng Hång (Xi) v ®Ønh lò t−¬ng øng víi n¨m ®ã
t¹i H néi (Yi). C¸c sè liÖu gi¶ ®Þnh nh»m gióp ®éc gi¶ nghiªn cøu c¸ch sö dông håi quy trong c«ng viÖc dù
b¸o ®−îc cho trong b¶ng d−íi ®©y STT N¨m L−îng m−a (X) §Ønh lò (Y ) STT N¨m L−îng m−a (X) §Ønh lò (Y ) 1 1969 720 1405 13 1981 690 1337 2 1970 720 1405 14 1982 500 960 3 1971 730 1439 15 1983 460 879 4 1972 590 1133 16 1984 610 1176 5 1973 660 1272 17 1985 710 1382 6 1974 780 1519 18 1986 620 1178 7 1975 770 1524 19 1987 660 1271 8 1976 710 1364 20 1988 620 1194 9 1977 640 1253 21 1989 590 1161 10 1978 670 1324 22 1990 740 1449 1 1
NÕu ta minh ho¹ c¸c cÆp sè liÖu (xi, yi), i = 1, 2, ..., 24 trong b¶ng trªn b»ng c¸c ®iÓm trªn mÆt ph¼ng,
chóng ta c¶m nhËn thÊy mét mèi liªn hÖ gi÷a l−îng m−a (X) hng n¨m v ®Ønh lò t¹i H néi (Y ), l−îng m−a
cng lín th× lò do m−a g©y nªn cng cao. HÖ sè t−¬ng quan mÉu sÏ gi¶i thÝch mèi quan hÖ gi÷a hai ®¹i l−îng:
l−îng m−a hng n¨m v ®Ønh lò t¹i H néi. §Ó tÝnh hÖ sè t−¬ng quan mÉu gi÷a chóng, ta tÝnh c¸c ®Æc tr−ng k×
väng mÉu v ph−¬ng sai mÉu cña X v Y x y S2 x S2y 1 n    x 1 n y 1 n (x n (y n i=1 i n i=1 i n i=1 i − x)2 1 n i=1 i − y)2 658,95833 1272,16667 85, 024252 163, 50712 http://www.ebook.edu.vn 40 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
HÖ sè t−¬ng quan mÉu do vËy b»ng 1 n (xi − x)(yi − y) r = n i=1 = 0, 97045. SxSy
Dùa vo hÖ sè t−¬ng quan mÉu, sau ny ng−êi ta gi¶i thÝch ®−îc møc ®é liªn hÖ gi÷a hai ®¹i l−îng ngÉu
nhiªn X v Y khi biÓu diÔn chóng th«ng qua mèi quan hÖ tuyÕn tÝnh.
15 Håi quy b×nh ph−¬ng trung b×nh tuyÕn tÝnh Gi¶ sö
(X1, Y1), (X2, Y2), ..., (Xn, Yn)
l mÉu ngÉu nhiªn t−¬ng øng víi hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn X v Y . Ch¼ng h¹n khi xÐt bi to¸n dù b¸o ®Ønh
lò hng n¨m trªn s«ng Hång t¹i H néi ®1 nãi trong môc tr−íc. Chóng ta c¶m nhËn ®−îc mèi liªn hÖ gi÷a
l−îng m−a (X) hng n¨m v ®Ønh lò t¹i H néi (Y ), tuy nhiªn kh«ng cã th«ng tin no h¬n vÒ mèi liªn hÖ thùc
gi÷a X v Y , khi ®ã ta gi¶ thiÕt gi÷a chóng cã mèi quan hÖ tuyÕn tÝnh (bËc nhÊt). MÆt kh¸c do chóng ta
xem l−îng m−a v ®Ønh lò l c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn, v× vËy khi dù b¸o l−îng m−a Y víi ®iÒu kiÖn l−îng
m−a X b»ng mét gi¸ trÞ x no ®ã, ta chØ cã thÓ kh¶o s¸t hm ph©n bè cã ®iÒu kiÖn cña Y . (X cßn gäi l
biÕn ®éc lËp v Y ®−îc gäi l biÕn phô thuéc). §Æc tr−ng quan träng cña ph©n bè cã ®iÒu kiÖn l k× väng cã
®iÒu kiÖn E(Y /X = x). V× vËy trong ch−¬ng ny chóng ta h¹n chÕ chØ xÐt tr−êng hîp k× väng cã ®iÒu kiÖn
E(Y/X = x) l( h(m tuyÕn tÝnh ®èi víi X E(Y/X = x) = αx + β.
Chó ý r»ng khi X t¨ng 1 ®¬n vÞ, k× väng cã ®iÒu kiÖn cña Y sÏ t¨ng α
E(Y/X = x + 1) = α(x + 1) + β = αx + β + α = E(Y/X = x) + α. §Ó chØ ong bi
to¸n håi quy ng−êi ta coi xi l c¸c biÓu hiÖn cô thÓ cña biÕn ngÉu nhiªn X, yi l c¸c biÓu hiÖn cô thÓ cña biÕn
ngÉu nhiªn phô thuéc Yi t−¬ng øng. Do ®¼ng thøc trªn, k× väng cã ®iÒu kiÖn cña Yi tho¶ m1n E(Yi/X = xi) = αxi + β i = 1, 2, ..., n.
Nh− vËy sai sè gi÷a Yi v k× väng cã ®iÒu kiÖn E(Yi/X = xi), kÝ hiÖu
εi = Yi − E(Yi/X = xi) = Yi − (αxi + β)
l ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã k× väng b»ng 0
E(εi) = E(Yi) − E(E(Yi/X = xi)) = E(Yi) − E(Yi) = 0.
VËy mÉu håi quy tuyÕn tÝnh cña Y ®èi víi X ®−îc tãm t¾t nh− sau: §¹ Yi = αxi + β + εi i = 1, 2, ..., n. (3)
trong ®ã α, β l% c¸c hÖ sè cÇn −íc l−îng, y = αx + β ®−îc gäi l% ®−êng th¼ng håi quy, εi l% ®¹i l−îng
ngÉu nhiªn cã k× väng E(εi) = 0.
Ta gäi a, b l c¸c −íc l−îng bÊt k× cña c¸c hÖ sè α, β t−¬ng øng. Khi ®ã ®−êng th¼ng håi quy ®−îc −íc l−îng l ®−êng th¼ng y = ax + b.
§é lÖch (hay t¹m gäi l sai sè) gi÷a yi víi ®−êng th¼ng trªn t¹i ®iÓm xi, kÝ hiÖu ei b»ng ei = yi − (axi + b). http://www.ebook.edu.vn 41 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
§é lÖch ny cã thÓ d−¬ng hoÆc ©m tuú theo gi¸ trÞ mÉu (xi, yi) l ®iÓm n»m trªn hoÆc n»m d−íi ®−êng th¼ng
−íc l−îng y = ax + b. Mét trong c¸c ph−¬ng ph¸p −íc l−îng cã nhiÒu −u ®iÓm l t×m c¸c −íc l−îng a, b cña
α, β sao cho tæng b×nh ph−¬ng c¸c ®é lÖch ei ®¹t gi¸ trÞ nhá nhÊt. Ng−êi ta gäi ph−¬ng ph¸p −íc l−îng nh−
vËy l ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng bÐ nhÊt. §−êng th¼ng håi quy nhËn ®−îc tõ ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng bÐ
nhÊt cßn ®−îc gäi l håi quy b×nh ph−¬ng trung b×nh tuyÕn tÝnh.
C¸c −íc l−îng a, b cña α v β dùa trªn ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng bÐ nhÊt, tøc l lm cùc tiÓu hm n  u(a, b) = (Yi − axi − b)2. i=1
Bi to¸n trªn cã thÓ gi¶i mét c¸ch dÔ dng b»ng c¸ch t×m ®iÓm dõng cña hm u(a, b) :   ∂u = −2 n (Y ∂a i=1 i − axi − b)xi = 0 ∂u  = −2 n ∂b (Y i=1 i − axi − b) = 0
Tõ ph−¬ng tr×nh thø hai suy ra b = Y − ax. (4)
Thay b vo ph−¬ng tr×nh thø nhÊt, khi ®ã n  n 
[(Yi − Y ) − a(xi − x)]xi =
[(Yi − Y ) − a(xi − x)](xi − x) = 0. i=1 i=1 Suy ra n n (x x S a = i=1 i − x)(Yi − Y )  i=1 iYi − nxY Y n =  = r , (5) (x n S i=1 i − x)2 x2 i=1 i − nx2 x
trong ®ã r l hÖ sè t−¬ng quan mÉu (6) SxSY SxSY
S2 , S2 l ph−¬ng sai mÉu cña X, Y t−¬ng øng X Y 1 n  n 1  2 S2 X = (X X2 , n i − X)2 = n i − X i=1 i=1 1 n  1 n  2 S2 Y = (Y Y 2 . (7) n i − Y )2 = n i − Y i=1 i=1
VËy hm håi quy b×nh ph−¬ng trung b×nh tuyÕn tÝnh cã d¹ng S
y = ax + b = y + r y (x − x). Sx
Trë l¹i vÝ dô vÒ dù b¸o lò, ta ®1 tÝnh
HÖ sè t−¬ng quan mÉu r = 0, 97045. ¸p dông c«ng thøc ®Ó tÝnh c¸c hÖ sè a v b cña ®−êng th¼ng håi quy y = ax + b S a = r y = 1, 86623 Sx S b = y − rx y = 42, 39808. Sx
VËy ®−êng th¼ng håi quy cña Y ®èi víi X y = 1, 86623x + 42, 39808. Ta ph¸t biÓu ®Þnh lÝ sau http://www.ebook.edu.vn 42 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
§Þnh lÝ 10 [§Þnh lÝ GaussjMarkov]
Gi¶ thiÕt r»ng theo (3) mÉu håi quy tuyÕn tÝnh cña Y ®èi víi X : Yi = αxi + β + εi i = 1, 2, ..., n tho¶ mMn E(εi) = 0, D(εi) = σ2, E(εiεj) = 0, víi mäi i = j, i, j = 1...n
Khi ®ã c¸c −íc l−îng a, b cña α v( β theo ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng bÐ nhÊt l( c¸c −íc l−îng kh«ng chÖch
cã ph−¬ng sai nhá nhÊt. H¬n n÷a víi mäi sè thùc u v( v, ua + vb còng l( −íc l−îng cã ph−¬ng sai nhá nhÊt 
trong sè tÊt c¶ c¸c −íc l−îng tuyÕn tÝnh
piYi = P ′Y kh«ng chÖch cña uα + vβ.
Theo (4) v (5) a v b l c¸c hm tuyÕn tÝnh cña Yi n (xi − x)(Yi − Y ) a = i=1 n , b = Y − ax. (x i=1 i − x)2 VËy  n    (x )( n (x n (x )α( E(a) = E i=1 i − x Yi − Y )  i=1 i − x)(E(Yi) − E(Y )) i=1 i − x xi − x) n =  =  = α (x n n (x i (x =1 i − x)2 i=1 i − x)2 i=1 i − x)2
E(b) = E(Y − ax) = ax + β − ax = β.
Hay a, b l c¸c −íc l−îng kh«ng chÖch cña α v β. E(b) = β, E(a) = α. Nh n nSx
§Þnh lÝ 11 Víi c¸c ®iÒu kiÖn cña ®Þnh lÝ GaussjMarkov, k× väng cña tæng b×nh ph−¬ng sai sè n  E(SSE) = (n − 2)σ2 (SSE = [y 2 i − (axi + b)] .) i=1
Nãi c¸ch kh¸c nÕu kÝ hiÖu   SSE nS2 (1 − r2) σ∗2 = = Y , n − 2 n − 2
khi ®ã σ∗2 l( −íc l−îng kh«ng chÖch cña σ2, σ∗ cßn ®−îc gäi l( sai sè chuÈn (Standard Error).
−íc l−îng cho ph−¬ng sai cña α ®−îc tÝnh nh− sau: n n S 1 (x − x)(Y − Y )  x − x
§Æt Ci = xi−x, víi mçi gi¸ trÞ cè ®Þnh cña x nS
i, ph−¬ng sai cña hÖ sè a b»ng x   n  n n x   σ2 D(a) = D i − x Y = D( CiY C2 . nS2 i i) = σ2 i = nS2 i=1 x i=1 i=1 x
Sö dông ®Þnh lÝ trªn, kÝ hiÖu σ∗2 SSE s2a = = nS2x n(n − 2)S2x
ta cã s2 l −íc l−îng kh«ng chÖch cña a
D(a), do vËy sa ®−îc coi l sai sè trung b×nh cña hÖ sè gãc α cña
ph−¬ng tr×nh ®−êng th¼ng håi quy. http://www.ebook.edu.vn 43 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
Chó ý r»ng nÕu cïng víi c¸c ®iÒu kiÖn cña ®Þnh lÝ Gauss&Markov, ta gi¶ thiÕt thªm εi (sai sè trong mÉu håi
quy) cã ph©n bè chuÈn, khi ®ã thèng kª a − α t = sa
cã ph©n bè Student víi n − 2 bËc tù do. Do vËy kho¶ng tin cËy cña α cßn cã thÓ viÕt d−íi d¹ng
a − tǫsa < α < a + tǫsa. (8)
Còng dùa trªn c¬ së t cã ph©n bè Student víi n − 2 bËc tù do, ta cã thÓ kiÓm ®Þnh c¸c gi¶ thiÕt H0 : α = α0 hoÆc H0 : α  α0 víi ®èi thiÕt H1 : α > α0, a − α theo quy t¾c b¸c bá H 0 0 nÕu tqs = > tǫ. sa
(C¸c kiÓm ®Þnh mét phÝa kh¸c hoÆc kiÓm ®Þnh 2 phÝa còng theo quy t¾c t−¬ng tù ®1 biÕt).
§Æc biÖt nÕu gi¶ thiÕt α = 0,
Yi = α + εi khi ®ã E(Yi) = α kh«ng bÞ ¶nh h−ëng bëi biÕn ®éc lËp X. Nãi
c¸ch kh¸c sù biÕn thiªn cña biÕn phô thuéc Y hon ton kh«ng mét phÇn no cã thÓ gi¶i thÝch b»ng mèi quan hÖ tuyÕn tÝnh víi X.
NhËn xÐt r»ng khi α = 0, tqs = a l( gi¸ trÞ quan s¸t (t Stat) øng víi hÖ sè gãc α trong b¶ng sa ANOVA ph©n tÝch håi quy.
T−¬ng tù xÐt hÖ sè tù do cña håi quy trung b×nh tuyÕn tÝnh thùc nghiÖm n n n S 1 (x )( 1   x b = Y − rx Y = Y − x n i=1 i − x Yi − Y ) = Y i − x Y S i − i  x. x S2x n nS2 i=1 i=1 x §Æt Ci = xi−x, khi ®ã nS x n   1
Suy ra víi mçi gi¸ trÞ cè ®Þnh cña xi, ph−¬ng sai cña hÖ sè b b»ng n       1 2 n  1 C n  i 1 x2 D(b) = σ2 − C = σ2 − 2 x + C2 = σ2 + . n ix n2 n i x2 n nS2 i=1 i=1 i=1 x KÝ hiÖu n     1 n x2 (1 − r2)S2 (S2 σ∗2( x2 s2 Y x + x2) = i=1 i ) b = σ∗2 + = , n nS2 (n − 2)S2 n2S2 i=1 x x x
ta cã s2 l −íc l−îng kh«ng chÖch cña D(b), s b
b ®−îc coi l sai sè trung b×nh cña hÖ sè tù do β cña ph−¬ng
tr×nh ®−êng th¼ng håi quy.
Còng nh− hÖ sè gãc cña ®−êng th¼ng håi quy, ng−êi ta chøng minh ®−îc r»ng nÕu εi cã ph©n bè chuÈn, khi ®ã thèng kª b − β t = sb
cã ph©n bè Student víi n − 2 bËc tù do. Do vËy ¸p dông ph−¬ng ph¸p −íc l−îng kho¶ng tin cËy cho gi¸ trÞ trung b ǫ b ǫ b (9)
Khi β = 0, tqs = b l( gi¸ trÞ quan s¸t (t Stat) øng víi hÖ sè tù do β trong b¶ng ANOVA ph©n tÝch sb håi quy. VÝ dô 1
Trong vÝ dô ë môc tr−íc, ®−êng th¼ng håi quy cña Y ®èi víi X y = 1, 86623x + 42, 39808. Sai sè trung b×nh  √    n  SSE 37363, 89302 σ∗ = √ SY 1 − r2 = = = 41, 21115. n − 2 n − 2 22 http://www.ebook.edu.vn 44 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt 1.
Sai sè khi −íc l−îng c¸c hÖ sè a v( b cña ®−êng håi quy Ta biÕt r»ng S2(1 − r2) s2 Y a = (n − 2)S2X 2 (1 − r2)S2 (S2 + X ) s2 Y X b = . (n − 2)S2X
Thay vo tÝnh ta sÏ ®−îc c¸c sai sè khi −íc l−îng a v b. Sai sè trung b×nh cña a sa = 0, 098939 Sai sè cña b sb = 65, 73696 2.
KiÓm ®Þnh quan hÖ tuyÕn tÝnh cña h(m håi quy
Nh− ®1 tr×nh by ë trªn, kiÓm ®Þnh vÒ mèi liªn quan tuyÕn tÝnh t−¬ng ®−¬ng víi kiÓm ®Þnh gi¶ thuyÕt
(H): α = 0 víi ®èi thiÕt (K): α = 0
Khi gi¶ thiÕt (H): α = 0 ®óng, gi¸ trÞ quan s¸t cña thèng kª a − α 1, 86623 t 0 = qs = = 18, 86 sa 0, 098939
tra b¶ng ph©n vÞ ph©n bè Student víi n − 2 = 22 bËc tù do, møc ý nghÜa ǫ = 0, 05 ta cã ph©n vÞ
t0,05 = 2, 405468. Gi¸ trÞ quan s¸t lín h¬n nhiÒu so víi ph©n vÞ t0,05 = 2, 405468. Ta b¸c bá gi¶ thiÕt
α = 0, mèi quan hÖ gi÷a Y v X l quan hÖ tuyÕn tÝnh.
NhËn xÐt r»ng t−¬ng ®−¬ng víi kiÓm ®Þnh trªn, ta cã thÓ sö dông thèng kª F .
Víi møc ý nghÜa ǫ = 0, 05 tra b¶ng ph©n vÞ ph©n bè F víi 1 v n − 2 = 22 bËc tù do, ta x¸c ®Þnh F2 = 5, 78632
Gi¸ trÞ quan s¸t Fqs = 355, 7938 lín h¬n rÊt nhiÒu so víi F2 = 5, 78632, ta b¸c bá gi¶ thiÕt (H): α = 0,
tøc l mèi quan hÖ tuyÕn tÝnh gi÷a Y v X kh¸ chÆt. 3.
Kho¶ng tin cËy cho hÖ sè gãc α cña ®−êng håi quy Thèng kª a − α t = sa
cã ph©n bè Student víi 22 bËc tù do. ¸p dông c«ng thøc (8) t×m kho¶ng tin cËy víi ®é tin cËy 95% cho
hÖ sè gãc α: a − tǫsa < α < a + tǫsa (ph©n vÞ t0,05 = 2, 405468) ta ®−îc kho¶ng tin cËy cho hÖ sè gãc α l (1, 628237 ; 2, 104225) http://www.ebook.edu.vn 45 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt VÝ dô 2
H1y ph©n tÝch hiÖu qu¶ cña viÖc ®Çu t− qu¶ng c¸o (X) v doanh thu cña mét c«ng ty (Y ) trong kho¶ng thêi
gian mét n¨m. C¸c sè liÖu ®−îc cho trong b¶ng d−íi ®©y: X 7 5 2 4 9 4 Y 14,99 12,08 5,55 9,79 16,38 9,68 X 9 6 3 4 7 5 Y 18,61 14,25 5,52 12,49 15,94 12,54
Sö dông lÖnh {= LIN EST (Y, X, 1, 1)} trong EXCEL (nhÊn ®ång thêi c¸c phÝm CT RL + SHIF T +
ENT ER) ta thu ®−îc b¶ng sau 1.72676783 2.965007587 0.199411812 1.161334855 0.882330203 1.47775679 74.98357456 10 163.7465154 21.83765129
Hng thø nhÊt l c¸c hÖ sè håi quy a = 1.72676783, b = 2.965007587 ⇒ y = 1.72676783x + 2.965007587
Sai sè trung b×nh cña c¸c hÖ sè håi quy a v b trong hng thø hai.   D(α) = 0.199411812 D(β) = 1.161334855.
Hng thø ba l hÖ sè sè t−¬ng quan r2 = 0.882330203 v sai sè chuÈn (standard error) b»ng σ∗ = 1.47775679. H H 154 v Y phÇn d− R2
) trong b¶ng ph©n tÝch ph−¬ng sai
0 = 21.83765129 (kÝ hiÖu l SSR SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.939324333 R Square 0.882330203 Adjusted R Square 0.870563223 Standard Error 1.47775679 Observations 12 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 163.7465154 163.7465154 74.98357456 5.84643E&06 Residual 10 21.83765129 2.183765129 Intercept 2.965007587 1.161335 2.5531 0.028710768 0.377392 5.552623 X Variable 1 1.72676783 0.199412 8.6593 5.84643E&06 1.282451 2.171085
¸p dông c«ng thøc (8) ta ®−îc 2 cËn trªn, cËn d−íi (1.282451; 2.171085) cña hÖ sè gãc cña ®−êng th¼ng
håi quy víi ®é tin cËy 95%. C¸c nhËn xÐt sau c«ng thøc (8) v (9): a b tqs =  , tqs =  D(a) D(b)
cho ta c¸c gi¸ trÞ quan s¸t t Stat 8.6593 v 2.5531. C«ng thøc (9) ®Ó tÝnh kho¶ng tin cËy cho hÖ sè tù do b cña
®−êng th¼ng håi quy víi ®é tin cËy 95% (0.377392; 5.552623). http://www.ebook.edu.vn 46 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt 16 Håi quy nhiÒu chiÒu
Bi to¸n håi quy nhiÒu chiÒu l bi to¸n xÐt t¸c ®éng cña nhiÒu biÕn ngÉu nhiªn (X1, X2, ...) tíi mét biÕn ngÉu
nhiªn kh¸c (Y ). Ch¼ng h¹n khi muèn t×m hiÓu l1i suÊt hng n¨m cña c¸c c«ng ty ti chÝnh, ng−êi ta thÊy l1i
suÊt ®ã tØ lÖ thuËn víi tæng thu (tõ thuÕ cña nh n−íc, ®¬n vÞ cña tæng thu ny tÝnh theo % v kÝ hiÖu l X1),
®ång thêi còng tØ lÖ nghÞch víi sè v¨n phßng giao dÞch (X2). (Do sù c¹nh tranh gi÷a c¸c c«ng ty, sè v¨n phßng
giao dÞch ®−îc më ngy mét t¨ng). Gäi Y l tØ lÖ l1i suÊt hng n¨m cña c«ng ty (®¬n vÞ %).
B¶ng sau cho ta sè liÖu quan s¸t ®−îc vÒ c¸c ®¹i l−îng ny trong vßng 25 n¨m. STT X1 X2 Y STT X1 X2 Y 1 3.92 7298 0.75 14 3.78 6672 0.84 2 3.61 6855 0.71 15 3.82 6890 0.79 3 3.32 6636 0.66 16 3.97 7115 0.7 4 3.07 6506 0.61 17 4.07 7327 0.68 5 3.06 6450 0.7 18 4.25 7546 0.72 6 3.11 6402 0.72 19 4.41 7931 0.55 7 3.21 6368 0.77 20 4.49 8097 0.63 8 3.26 6340 0.74 21 4.7 8468 0.56 9 3.42 6349 0.9 22 4.58 8717 0.41 10 3.42 6352 0.82 23 4.69 8991 0.51 11 3.45 6361 0.75 24 4.71 9179 0.47 12 3.58 6369 0.77 25 4.78 9318 0.32 13 3.66 6546 0.78 MÉu håi quy nhiÒu chiÒu
E(Yi/X1 = x1i, X2 = x2i, ..., Xk = xki) = α + β1x1i + β2x2i + ... + βkxki, i = 1, 2, ..., n. hay
Yi = α + β1x1i + β2x2i + ... + βkxki + εi,
trong ®ã βi l c¸c h»ng sè cÇn −íc l−îng v εi l biÕn ngÉu nhiªn cã k× väng b»ng 0. C¸c mÉu ngÉu nhiªn l c¸c ®iÓm quan s¸t (x1i, x2i, ..., xki, yi), i = 1, 2, ..., n. Do mÉu håi quy nhiÒu chiÒu
E(Yi/X1 = x1i, X2 = x2i, ..., Xk = xki) = α + β1x1i + β2x2i + ... + βkxki, i = 1, 2, ..., n. Suy ra
E(Yi/X1 = x1i + 1, X2 = x2i, ..., Xk = xki) − E(Yi/X1 = x1i, X2 = x2i, ..., Xk = xki) = β1
(NghÜa l( trong vÝ dô trªn nÕu tæng thu t¨ng thªm 1%, víi sè v¨n phßng giao dÞch X2 kh«ng ®æi, khi
®ã tØ lÖ lMi suÊt h(ng n¨m t¨ng thªm β1.)
Gäi a, b1, b2, ..., bk l c¸c −íc l−îng t−¬ng øng, khi ®ã mÉu dù b¸o cña biÕn ngÉu nhiªn Y l ˆ
y = a + b x + b x + ... + b x . Theo ®
ei = yi − (a + b1x1i + b2x2i + ... + bkxki), i = 1, 2, ..., n.
§èi víi mÉu håi quy tuyÕn tÝnh nhiÒu chiÒu, c¸c −íc l−îng a, b1, b2, ..., bk cÇn x¸c ®Þnh theo ph−¬ng ph¸p b×nh
ph−¬ng bÐ nhÊt, tøc l tæng b×nh ph−¬ng c¸c ®é lÖch n  n  SS = e2 (y i =
i − a − b1x1i − b2x2i − ... − bkxki)2 i=1 i=1 ®¹t gi¸ trÞ nhá nhÊt. Ph−¬ng tr×nh
y = a + b1x1 + b2x2 + ... + bkxk
®−îc gäi l mÆt ph¼ng håi quy cña Y ®èi víi X1, X2, ..., Xk.
Tr−íc hÕt ta ph¸t biÓu ®Þnh lÝ sau http://www.ebook.edu.vn 47 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt §Þnh lÝ 12
Gi¶ thiÕt r»ng mÉu håi quy tuyÕn tÝnh cña Y ®èi víi X : 1, X2, ..., Xk
Yi = α + β1x1i + β2x2i + ... + βkxki + εi, trong ®ã
1. x1i, x2i, ..., xki l( c¸c thÓ hiÖn cña X1i, X2i, ..., Xki. C¸c biÕn ngÉu nhiªn ®ã ®éc lËp víi εi. 2. E(εi) = 0, D(εi) = σ2, E(εiεj) = 0, víi mäi i = j, i, j = 1...n
3. H¹ng cña ma trËn (xij) b»ng k.
Khi ®ã c¸c −íc l−îng a, b1, b2, ..., bk x¸c ®Þnh theo ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng bÐ nhÊt cña α v( β1, β2, ..., βk
l( c¸c −íc l−îng kh«ng chÖch cã ph−¬ng sai nhá nhÊt. H¬n n÷a víi mäi sè thùc d0, d1, d2, ..., dk, −íc l−îng
d0 + d1b1 + d2b2 +    + dkbk còng l( −íc l−îng cã ph−¬ng sai nhá nhÊt trong sè tÊt c¶ c¸c −íc l−îng tuyÕn tÝnh kh«ng chÖch cña
d0 + d1β1 + d2β2 +    + dkβk. Tõ hÖ thøc yi − y = (ˆyi − y) + ei,
b×nh ph−¬ng c¶ hai vÕ ®¼ng thøc trªn v céng chóng l¹i theo i ta ®−îc n  n  n  (y 2 2 i − y) = (ˆ yi − y) + e2i. i=1 i=1 i=1
§¼ng thøc cã ý nghÜa nh− sau: vÕ tr¸i l tæng b×nh ph−¬ng c¸c ®é lÖch gi÷a c¸c phÇn tö mÉu cña Y víi gi¸ trÞ
trung b×nh mÉu y, kÝ hiÖu SST (total sum of squares) ®−îc ph©n tÝch thnh tæng cña hai phÇn: phÇn thø nhÊt
l tæng b×nh ph−¬ng c¸c ®é lÖch gi÷a håi quy ˆ
yi víi trung b×nh mÉu y v phÇn thø hai l phÇn d−: tæng b×nh
ph−¬ng c¸c sai sè. KÝ hiÖu i=1 n  SSR = (ˆ
yi − y)2 (Tæng b×nh ph−¬ng håi quy) i=1 n  SSE = e2
(Tæng b×nh ph−¬ng sai sè) i . i=1
Theo ®¼ng thøc: SST = SSR + SSE, khi ®ã tØ sè SSR SSE R2 = = 1 − SST SST
®−îc gäi l hÖ sè x¸c ®Þnh biÓu diÔn lùc cña håi quy. 0  R2  1 v khi R2 cng gÇn víi 1, phÇn d− SSE
(tæng b×nh ph−¬ng c¸c sai sè) cng nhá so víi tæng b×nh ph−¬ng c¸c ®é lÖch chung cña Y .
Chó ý: hÖ sè x¸c ®Þnh ®iÒu chØnh
Ng−êi ta chøng minh ®−îc r»ng víi c¸c ®iÒu kiÖn cña ®Þnh lÝ trªn n e2 SSE s2 i=1 i e = = n − k − 1 n − k − 1 
l −íc l−îng kh«ng chÖch cña σ2. Ta gäi se = s2 l sai sè chuÈn. e
ViÖc tÝnh sai sè chuÈn cña c¸c hÖ sè håi quy bk, bk , b , a −1, ..., b2 1
phøc t¹p h¬n (xem phÇn håi quy ®¬n
gi¶n, mét chiÒu). C¸c ch−¬ng tr×nh phÇn mÒm thèng kª sÏ tÝnh gióp ta c¸c sai sè ®ã. Thùc h%nh trªn EXCEL
XÐt vÝ dô vÒ l1i suÊt hng n¨m cña c¸c c«ng ty ti chÝnh, sö dông lÖnh {= LIN EST (Y, X, 1, 1)}, ta ®−îc b¶ng sau http://www.ebook.edu.vn 48 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt &0.000249079 0.237197475 1.564496771 3.20485E&05 0.055559366 0.079395981 0.865296068 0.053302217 70.66057082 22 0.40151122 0.06250478
Hng thø nhÊt l c¸c hÖ sè håi quy viÕt theo ®óng thø tù y = bkxk + bk x b
−1 k−1 + ... + 2x2 + b1x1 + a
Hay y = −0.00025x2 + 0.2372x1 + 1.5645.
Sai sè trung b×nh (c¨n bËc hai cña ph−¬ng sai) cña c¸c hÖ sè håi quy bk, bk , b , a −1, ..., b2 1 cho trong hng thø hai.    D(b2) = 3.20485E − 05, D(b1) = 0.055559, D(a) = 0.079396.
Hng thø ba l hÖ sè x¸c ®Þnh gi¶i thÝch lùc cña håi quy R2 = 0.865296068 v sai sè chuÈn (standard error) se = 0.053302217.
Hng thø t− cho gi¸ trÞ quan s¸t Fqs = 70.66057082 cña ph©n bè F víi (k, 22) bËc tù do. (Trong vÝ dô ny k = 2).
Hng thø n¨m l c¸c tæng b×nh ph−¬ng SSR = 0.40151122 v phÇn d− SSE = 0.06250478.
Chó ý r»ng håi quy tuyÕn tÝnh nhiÒu chiÒu th−êng xuyªn ®−îc sö dông h¬n håi quy ®¬n gi¶n (mét chiÒu),
nÕu cßn c¸c biÕn ®éc lËp t¸c ®éng ®¸ng kÓ tíi biÕn phô thuéc. Ch¼ng h¹n trong vÝ dô trªn , biÕn phô thuéc
(lMi suÊt y) tØ lÖ thuËn víi tæng thu (x1). Trong khi nÕu ta chØ quan t©m tíi lMi suÊt v( tæng thu, håi quy ®¬n gi¶n cho ta kÕt qu¶ y = 1.326 − 0.169x1
lMi suÊt gi¶m khi x1 t¨ng(!) T−
Ta nhÊn m¹nh r»ng t−¬ng øng víi mÉu quan s¸t yi, i = 1, 2, ..., n l mÉu dù b¸o ˆ
yi = a + b1x1i + b2x2i + ... + bkxki, i = 1, 2, ..., n.
HÖ sè t−¬ng quan gi÷a chóng ®−îc gäi l hÖ sè t−¬ng quan béi, nã ®o møc ®é t¸c dông tuyÕn tÝnh cña
X = (X1,    , Xk) lªn Y . (DÔ dng chøng minh ®−îc: Y − ˆ
Y kh«ng t−¬ng quan (trùc giao) víi X1,    , Xk.
Thùc chÊt cña ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng nhá nhÊt l( sau khi tÞnh tiÕn hÖ trôc to¹ ®é tíi ®iÓm
(EY, EX1, ..., EXk) ∈ Rk+1, ˆ
Y l( phÐp chiÕu vu«ng gãc Y xuèng L2(X1, ..., Xk)). Suy ra, nh− ®1 biÕt
trong lÝ thuyÕt vÒ kh«ng gian Hilbert hÖ sè t−¬ng quan ch¼ng qua l( c«sin cña gãc gi÷a hai vÐc t¬, hÖ sè
t−¬ng quan béi b»ng c¨n bËc hai cña hÖ sè x¸c ®Þnh √ R = R2. √
Trong vÝ dô cña chóng ta R = 0.8652 = 0.93.
Khi kh¶o s¸t mèi t−¬ng quan ta tÝnh hÖ sè t−¬ng quan gi÷a c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn, ch¼ng h¹n >ij = >ij(Xi ¸c biÕn ngÉu n æng cña
hai ®¹i l−îng ngÉu nhiªn kh«ng t−¬ng quan (chiÕu vu«ng gãc xuèng L2(X2, ..., Xk)) Y = ˆ YY ′2...k + (Y − ˆ YY ′2...k) = ˆ YY ′2...k + ηY ′2...k, X1 = ˆ X1 + (X1 − ˆ X1) = ˆ X1 + η1′2...k
Cã thÓ coi ηY ′2...k = Y − ˆ
YY ′2...k l phÇn cßn l¹i cña Y sau khi ®1 lo¹i ®i c¸c t¸c ®éng tuyÕn tÝnh cña X2, ..., Xk
vo Y . T−¬ng tù η1′2...k = X1 − ˆ
X1 l phÇn cßn l¹i cña X1 sau khi ®1 lo¹i ®i c¸c t¸c ®éng tuyÕn tÝnh cña
X2, ..., Xk vo X1. Khi ®ã hÖ sè t−¬ng quan gi÷a hai phÇn d− ηY ′2...k = Y − ˆ
YY ′2...k v η1′2...k = X1 − ˆ X1
®−îc gäi l hÖ sè t−¬ng quan riªng (mèi quan hÖ néi t¹i, kh«ng phô thuéc vo c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn kh¸c:
X2, ..., Xk) gi÷a Y v X1. KÝ hiÖu >Y.1 = >(ηY ′2...k, η1′2...k).
Quay trë l¹i vÝ dô trªn, ta tÝnh hÖ hÖ sè t−¬ng quan riªng gi÷a l1i suÊt (Y ) v sè v¨n phßng giao dÞch ®−îc
më ra (X2). Ta lËp b¶ng sau m c¸c cét d÷ liÖu l håi quy cña Y theo X1 v håi quy cña Y theo X2. http://www.ebook.edu.vn 49 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt STT ηY ′2...k η1′2...k = X1 − ˆ X1 STT ηY ′2...k η1′2...k = X1 − ˆ X1 1 0.086830251 &53.63957787 14 0.153152011 &451.2549257 2 &0.005600136 9.06929472 15 0.109917223 &298.5076835 3 &0.104647917 263.1517884 16 0.045286765 &318.2055251 4 &0.196930487 540.9815244 17 0.042199793 &269.3374194 5 &0.10862179 501.2947138 18 0.112643243 &343.9748293 6 &0.080165276 371.7287666 19 &0.030295912 &219.9858604 7 &0.013252248 174.5968723 20 0.06323451 &184.4913759 8 &0.034795734 65.03092506 21 0.028751869 &156.0683541 9 0.152265111 &186.980106 22 &0.141543765 288.6899192 10 0.072265111 &183.980106 23 &0.022939434 383.2448354 11 0.007339019 &223.9196743 24 &0.059556828 538.6184565 12 0.049325955 &427.991137 25 &0.197717709 563.4261304 13 0.072856378 &381.4966525
HÖ sè t−¬ng quan riªng gi÷a l1i suÊt (Y ) v sè v¨n phßng giao dÞch ®−îc më ra (X2) khi ®ã b»ng >Y.1 =
−0.85617. (Sö dông lÖnh CORREL).
B×nh ph−¬ng hÖ sè t−¬ng quan riªng (−0.85617)2 = 0.73, vËy 73% phÇn biÕn ®éng cña l1i suÊt (Y ) ®−îc
gi¶i thÝch bëi sù phô thuéc tuyÕn tÝnh (tØ lÖ nghÞch) vo sè l−îng v¨n phßng giao dÞch ®−îc më.
T−¬ng tù hÖ sè t−¬ng quan riªng gi÷a l1i suÊt (Y ) v (X1) b»ng >Y.2 = 0.6731. (TØ lÖ thuËn).
Ta còng cã thÓ tÝnh t−¬ng quan riªng gi÷a lMi suÊt (Y ) v( (X1) b»ng c¸ch sö dông c¸c c«ng thøc (??j??) −C 5.929936871 > 10 01.(23...n) = √ = √ = 0.673126. C00C11 3.10432981 × 25
Kho¶ng tin cËy v% kiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt cho c¸c tham sè cña håi quy.
C¸c vÊn ®Ò vÒ kho¶ng tin cËy v kiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt cho c¸c tham sè cña håi quy dùa trªn ®Þnh lÝ sau §Þnh l Ví i h©n bè chuÈn. KÝ hiÖu sb , s , ..., s , s s k bk− b
b a l( c¸c sai sè chuÈn cña c¸c hÖ sè håi quy bk, bk , b , a −1, ..., b2 1 , khi ®ã a − α b t i − βi a = , t = , i = 1, 2, ..., k s bi a sbi
l( c¸c ®¹i l−îng ngÉu nhiªn cã ph©n bè Student víi n − k − 1 bËc tù do.
Ch¼ng h¹n trong vÝ dô l1i suÊt cña c¸c c«ng ty ti chÝnh, víi ®é tin cËy 99% 0.081 < β2 < 0.394,
−0.000339 < β1 < −0.000159. (s −5 b tǫ − b1  β1  sb t 81876 = 3.2 × 10 , b1 = −0.000249)   ǫ + b1, tǫ = t0.01 = 2. , sb Do mÉu håi quy nhiÒu chiÒu
E(Yi/X1 = x1i, X2 = x2i, ..., Xk = xki) = α + β1x1i + β2x2i + ... + βkxki, i = 1, 2, ..., n. Suy ra
E(Yi/X1 = x1i + 1, X2 = x2i, ..., Xk = xki) − E(Yi/X1 = x1i, X2 = x2i, ..., Xk = xki) = β1
NghÜa l trong vÝ dô ®1 nªu nÕu sè v¨n phßng giao dÞch t¨ng thªm 1000, (víi tæng thu X1 kh«ng ®æi), khi ®ã
tØ lÖ l1i suÊt hng n¨m gi¶m tõ 0.159 tíi 0.339.
KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt cho mçi tham sè cña håi quy.
Còng dùa trªn c¬ së tb cã ph©n bè Student víi n − k − 1 bËc tù do, ta cã thÓ kiÓm ®Þnh c¸c gi¶ thiÕt i H0 : βi = βi,0 hoÆc H0 : βi  βi,0 víi ®èi thiÕt H1 : βi > βi,0, http://www.ebook.edu.vn 50 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt β theo quy t¾c b¸c bá H i − βi,0 0 nÕu tqs = > tǫ. sbi
(C¸c kiÓm ®Þnh mét phÝa kh¸c hoÆc kiÓm ®Þnh 2 phÝa còng theo quy t¾c t−¬ng tù ®1 biÕt).
§Æc biÖt nÕu gi¸ trÞ thùc cña β1 = 0
Yi = α + β2x2i + ... + βkxki + εi
kh«ng bÞ ¶nh h−ëng bëi biÕn ®éc lËp X1 khi c¸c biÕn X2, ..., Xk nhËn c¸c gi¸ trÞ cè ®Þnh cho tr−íc. Nãi c¸ch
kh¸c X1 kh«ng gãp phÇn vo gi¶i thÝch mèi quan hÖ tuyÕn tÝnh gi÷a biÕn phô thuéc víi c¸c biÕn ®éc lËp.
Trong vÝ dô trªn kiÓm ®Þnh H0 : β1 = 0 víi ®èi thiÕt H1 : β1 > 0 b 0.237 t i − βi,0 qs = = = 4.27 sb 0.0555 i
NhËn xÐt r»ng khi βi = 0, tqs = bi l( gi¸ trÞ quan s¸t (t Stat) øng víi hÖ sè gãc β s i trong b¶ng ANOVA bi ph©n tÝch håi quy.
NÕu møc ý nghÜa rÊt bÐ 0.5%, tra b¶ng 22 bËc tù do (1 phÝa) tǫ = 2.81876, ta vÉn b¸c bá H0 : β1 = 0.
T−¬ng tù xÐt bi to¸n kiÓm ®Þnh H0 : β2 = 0 víi ®èi thiÕt H1 : β2 < 0 b −0.000249 t 2 − 0 qs = =
= −7.78 < −tǫ = −2.81876, sb 0.0000320  ta b¸c bá H0 : β2 = 0 ë møc 0.5%.
Ta cã thÓ kiÓm ®Þnh B(i to¸n (2): gi¶ thiÕt H0 : βi = βi,0 hoÆc H0 : βi ≥ βi,0 víi ®èi thiÕt theo quy t¾c b¸c bá H0 nÕu tqs = i i,0 < −t s ǫ. bi B(i to¸n (3): H0 : βi = βi,0 víi ®èi thiÕt H1 : βi = βi,0,     theo quy t¾c b¸c bá βi − β H  i,0 0 nÕu |tqs| =   s  > tǫ/2. bi
KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt ®ång thêi cho c¸c tham sè cña håi quy. H0 :
β1 = β2 =    = βk = 0 víi ®è
NÕu gi¶ thiÕt H0 ®óng, Yi = α + εi, nªn E(Yi/X) = α l h»ng sè. C¸c biÕn ®éc lËp Xi kh«ng cã ¶nh h−ëng
(tuyÕn tÝnh) tíi Y . KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt H0 thùc chÊt nh»m b¸c bá tÝnh phô thuéc tuyÕn tÝnh gi÷a c¸c biÕn. Ta
biÕt r»ng SST = SSR + SSE, trong ®ã SSR nh»m gi¶i thÝch sù biÕn ®éng cña håi quy (sù phô thuéc tuyÕn
tÝnh cña biÕn phô thuéc vo c¸c biÕn ®éc lËp), cßn SSE l phÇn biÕn ®éng ngoi håi quy. Do vËy nÕu gi÷a c¸c
biÕn ngÉu nhiªn kh«ng tån t¹i quan hÖ tuyÕn tÝnh khi ®ã SSR t−¬ng ®èi nhá so víi SSE, nãi c¸ch kh¸c tØ sè
gi÷a SSR v SSE cng lín, kh¶ n¨ng b¸c bá gi¶ thiÕt kh«ng (quan hÖ tuyÕn tÝnh) cng cao. V× thÕ ®Ó t¹o ra
mét thèng kª nh− vËy ng−êi ta sö dông kÕt qu¶ sau: NÕu gi¶ thiÕt H0 :
β1 = β2 =    = βk = 0 ®óng v εi cã ph©n bè chuÈn, khi ®ã SSR/k F = SSE/(n − k − 1) http://www.ebook.edu.vn 51 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt
cã ph©n bè F víi (k, n − k − 1) bËc tù do. VËy ta cã quy t¾c ë møc α SSR/k B¸c bá H0 nÕu Fqs = > F , SSE/(n − k − 1) k,n−k−1,α trong ®ã
P (Fk,n−k−1 > Fk,n−k−1,α) = α.
NhËn xÐt r»ng do R2 = SSR = 1 − SSE, suy ra SST SST SSR/k n − k − 1 R2 F = =  . SSE/(n − k − 1) k 1 − R2
Trë l¹i vÝ dô l1i suÊt tiÕt kiÖm v cho vay SSR/k 0.40151122/2 Fqs = = = 70.66057082 SSE/(n − k − 1) 0.06250478/22
Víi møc ý nghÜa 1%, Fk,n−k−1,α = 5.719, nhá h¬n rÊt nhiÒu so víi Fqs = 70.66057082, ta b¸c bá gi¶ thiÕt H0.
KiÓm ®Þnh gi¶ thiÕt ®ång thêi cho mét tËp con c¸c tham sè cña håi quy.
Gi¶ thiÕt r»ng ta cÇn kiÓm ®Þnh k1 tham sè ®Çu tiªn cña håi quy b»ng 0. H0 :
β1 = β2 =    = βk = 0  (Víi ®èi thiÕt H1 :
Tån t¹i Ýt nhÊt mét i, 1  i  k1 : βi = 0.)
NÕu gi¶ thiÕt H0 ®óng, c¸c biÕn X1, X2, ..., Xk kh«ng cã ¶nh h−ëng g× tíi Y , do vËy ta tiÕn hnh −íc l−îng  håi qu Yi = α + βk    β +1xk+1,i + + kxki + εi
Khi ®ã ta hy väng SSE cña mÉu håi quy cò kh¸c nhiÒu so víi SSE∗ cña mÉu håi quy míi. Thèng kª (SSR∗ − SSE)/k F = 1 SSE/(n − k − 1)
cã ph©n bè F víi (k1, n − k − 1) bËc tù do. VËy ta cã quy t¾c ë møc α (SSE∗ − SSE)/k B¸c bá H 1 0 nÕu Fqs = > F . SSE/(n − k − 1) k,n−k−1,α Dù b¸o.
Víi mÉu håi quy nh− ®1 nãi ë trªn, kÝ hiÖu a, b1, b2, ..., bk l c¸c −íc l−îng theo ph−¬ng ph¸p b×nh ph−¬ng bÐ nhÊ 1,n+1 2,n+1 k,n+1
dù b¸o cña biÕn phô thuéc (Yn+1 = α + β1x1,n+1 +   + βkxk,n+1 + εn+1) ˆ
Yn+1 = a + b1x1,n+1 + b2x2,n+1 +    + bkxk,n+1
l −íc l−îng tuyÕn tÝnh kh«ng chÖch tèt nhÊt cña Yn+1.
Trë l¹i vÝ dô quen thuéc nÕu x1,n+1 = 4.50 v sè l−îng c¸c v¨n phßng x2,n+1 = 9000 khi ®ã ˆ
Yn+1 = a + b1x1,n+1 + b2x2,n+1 = 0, 39.
Ngo(i ra nÕu gi¶ thiÕt εi cã ph©n bè chuÈn khi ®ã chóng ta cã thÓ tÝnh c¸c kho¶ng tin cËy cho c¸c dù b¸o ˆ Yn+1. http://www.ebook.edu.vn 52 CuuDuongThanCong.com
https://fb.com/tailieudientucntt