Tóm tắt công thức Xác suất thống kê | Tài liệu môn Xác suất thống kê đại học sư phạm kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh

I. Phần Xác Suất; 1. Xác suất cổ điển. Công thức cộng xác suất: P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB). A1, A2,…, An xung khắc từng đôi; P(A +A +…+A )=P(A )+P(A). Ta có A, B xung khắc. Công thức xác suất có điều kiện; Công thức xác suất đầy đủ - Công thức Bayes. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời bạn đọc đón xem!

- 1 - Tóm t ắt công thức
- 1 - XSTK
Tóm t t công th c Xác Su t - Th ng Kê
I. Ph n Xác Su t
1. Xác sut c n ổ điể
Công th c c ng xác su t: P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB).
A
1
, A
2
,…, A
n
xung kh c t ừng đôi
P(A +A +…+A )=P(A )+P(A
1 2 n 1 2
)+…+P(A
n
).
Ta có
o A, B xung kh c
P(A+B)=P(A)+P(B).
o A, B, C xung kh c t ừng đôi
P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C).
o
( ) 1 ( )
P A P A
.
Công th c xác su ất có điều kin:
( )
( / )
( )
P AB
P A B
,
( )
( / )
( )
P AB
P B A
.
Công th c nhân xác su t: P(AB)=P(A).P(B/A)=P(B).P(A/B).
A
1
, A
2
,…, A
n
độc l p v i nhau
P(A .A ….A )=P(A ).P(A
1 2. n 1 2
).….P( A
n
).
Ta có
o A, B độc lp
P(AB)=P(A).P(B).
o A, B, C độc lp vi nhau
P(A.B.C)=P(A).P(B).P(C).
Công th c Bernoulli: ( ; ; )
k k n k
n
B k n p C p q
, vi p=P(A): xác su biất để ến c A
xy ra m i phép th và q=1-p.
Công th c xác su ất đầy đủ - Công thc Bayes
o H bi n c gế m n ph n t A
1
, A
2
,…, A
n
được g i là m t phép phân
hoch c a
1 2
. ; , 1,
...
i j
n
A A i j i j n
A A A

o Công th c xác su ất đầy đủ:
1 1 2 2
1
( ) ( ). ( / ) ( ). ( / ) ( ). ( / ) ... ( ). ( / )
n
i i n n
i
P B P A P B A P A P B A P A P B A P A P B A
o Công th c Bayes:
( ). ( / )
( / )
( )
i i
i
P A P B A
P A B
P B
vi
1 1 2 2
( ) ( ). ( / ) ( ). ( / ) ... ( ). ( / )
n n
P B P A P B A P A P B A P A P B A
2. Bi ến ng u nhiên
a. Bi ến ng u nhiên r i r c
Lut phân ph i xác su t
vi
( ), 1, .
i i
p P X x i n
Ta có:
1
1
n
i
i
p
f(
{a f(X) b}=
i
i
a x b
P p

X x
1
x
2
x
n
P p p p
1 2 n
- 2 - Tóm t ắt công thức
- 2 - XSTK
Hàm phân ph i xác su t
( ) ( )
i
X i
x x
F x P X x p
Mode
0 0
ModX max{ : 1, }
i
x p p i n
Median
0,5
( ) 0, 5
MedX
( ) 0,5
0,5
i e
i e
i
x x
e
e
e
i
x x
p
P X x
x
P X x
p
K v ng
1 1 2 2
1
( . ) . . ... .
n
i i n n
i
EX x p x p x p x p
1 1 2 2
1
( ( )) ( ( ). ) ( ). ( ). ... ( ).
n
i i n n
i
E X x p x p x p x p
Phương sai
2 2
( ) ( )
VarX E X EX
v
i
2 2 2 2 2
1 1 2 2
1
( ) ( . ) . . ... .
n
i i n n
i
E X x p x p x p x p
b. Bi ến ng u nhiên liên t c.
f(x) là hàm m xác su t c a Xật độ
( ) 1


f x dx
,
{a X b} ( ).
b
a
P f x dx
Hàm phân ph i xác su t
( ) ( ) ( )
x
X
F x P X x f t dt

Mode
0
ModX x
Hàm mật độ xác su t f(x) c t c i t i x . ủa X đạ ực đạ
0
Median
1 1
( ) ( )
2 2
e
x
e X e
MedX x F x f x dx

.
K v ng
EX . ( )
x f x dx


.
( ( )) ( ). ( )
E X x f x dx


- 3 - Tóm t ắt công thức
- 3 - XSTK
Phương sai
2 2
( ) ( )
VarX E X EX
v i
2 2
EX . ( )
x f x dx


.
c. Tính cht
-
( ) , ( ) 0
E C C Var C
, C là mt hng s.
-
2
( ) , ( )
E kX kEX Var kX k VarX
- ( )
E aX bY aEX bEY
- N c lếu X, Y độ p thì
2 2
( ) . , ( )
E XY EX EY Var aX bY a VarX b VarY
- ( )
X VarX
: Độ lch chu n c a X, có cùng th nguyên v i X và EX.
3. Lu t phân ph i xác su t
a. Phân ph i Chu n
2
( ~ ( ; ))
X N
( )X
, EX=ModX=MedX=
,
2
VarX
Hàm mđxs
2
2
( )
2
1
( , , )
2
x
f x e

Vi
0, 1:
2
2
1
( )
2
x
f x e
(Hàm Gauss)
(a X b) ( ) ( )
b a
P
v i
2
2
0
1
( )
2
t
x
x e dt
(Hàm Laplace)
Cách s d ng máy tính b ỏ túi để tính giá tr hàm Laplace, hàm phân ph i
c su t c a phân ph i chu n chu n t c
Tác v Máy CASIO 570MS Máy CASIO 570ES
Khởi động gói Th ng kê Mode…(tìm)…SD Mode…(tìm)…STAT 1-Var
Tính
2
2
0
1
( )
2
t
x
x e dt
2
2
1
( )
2

t
x
F x e dt
Shift 3 2 x ) =
Shift 3 1 x ) =
Shift 1 7 2 x ) =
Shift 1 7 1 x ) =
Thoát kh i gói Th ng kê Mode 1 Mode 1
Lưu ý:
( ) 0,5 ( )
F x x
b. Phân ph i Poisson
( ~ ( ))
X P
( )X
,
EX . odX=k -1 kVarX M

(X=k)=e ,
!
k
P k
k


- 4 - Tóm t ắt công thức
- 4 - XSTK
c. Phân ph i Nh th c
( ~ ( ; ))
X B n p
( ) {0..n}
X
, EX=np, VarX=npq, ModX=k
( 1) 1 ( 1)
n p k n p
(X=k)=C . . , q p 0 ,
k k n k
n
P p q k n k

Nếu
( 30;0,1 0,9; 5, 5)
n p np nq thì
2
~ ( ; ) ( ; )
X B n p N vi
. ,
n p npq
1
(X=k) ( ), 0 ,
k
P f k n k
 
(a X<b) ( ) ( )
b a
P
Nếu
( 30, 5)

n p np thì
~ ( ; ) ( )
X B n p P v i
np
(X=k) e ,
!
k
P k
k


Nếu
( 30, 0,9, 5)
n p nq
(X=k) e ,
( )!
n k
P k
n k

v i
nq
d. Phân ph i Siêu b i
( ~ ( ; ; ))
A
X H N N n
( ) {max{0; ( )}..min{n;N }}
A A
X n N N
EX=np, VarX=npq
1
N n
N
v i
A
N
p
N
, q=1-p.
( 1)( 1) 2 ( 1)( 1) 2
1
2 2
A A
N n N n
ModX k k
N N
.
(X=k)= , ( )
A A
k n k
N N N
n
N
C C
P k X
C

Nếu
20
N
n
thì
~ ( ; ; ) ( ; )
A
X H N N n B n p
v i
A
N
p
N
.
(X=k) C . . , ( ), 1
k k n k
n
P p q k X q p

.
- 5 - Tóm t ắt công thức
- 5 - XSTK
X
Y
Sơ đồ tóm t t các d ng phân ph i xác su t thông
dng:
n
30, np<5
p
0,1
=np
N>20n
p=
A
N
N
, q=1-p
n
30, np
5
, nq
5
0,1<p<0,9
1
( ) ( )
k
P X k f
( ) ( ) ( )
b a
P a X b
vi ,
np npq

Siêu bi: X~H(N;N ;n)
A
.
( )
A A
k n k
N N N
n
N
C C
P X k
C
Poisson: X~
( )
P
( )
!
k
P X k e
k
Nh thc: X~B(n;p)
( ) . .
k k n k
n
P X k C p q
Chun: X~
2
( ; )
N
2
2
( )
2
1
( ; ; ) .
2
x
f x e

Chun chu n t c: Y~ N(0;1)
2
2
1
( ) .
2
y
f y e
- 6 - Tóm t ắt công thức
- 6 - XSTK
II. Ph n Th ng Kê.
1. Lý thuy t mế u.
a. Các công th n. ức cơ bả
Các giá trị đặc trưng Mu ngu nhiên Mu c th
Giá tr trung bình
1
...
n
X X
X
n
1
...
n
x x
x
n
Phương sai không hiu chnh
2 2
2
1
( ) ... ( )
ˆ
n
X
X X X X
S
n
2 2
2
1
( ) ... ( )
ˆ
n
x
x x x x
s
n
Phương sai hiệu chnh
2 2
2
1
( ) ... ( )
1
n
X
X X X X
S
n
2 2
2
1
( ) ... ( )
1
n
x
x x x x
s
n
b. Để d x lý ta viế t s li u c a m u c th i d ng t n s ể dướ ố như sau:
Khi đó
Các giá trị đặc trưng Mu c th
Giá tr
trung bình
1 1
...
k k
x n x n
x
n
Phương sai không hiệu chnh
2 2
2
1 1
( ) ... ( )
ˆ
k k
x
x x n x x n
s
n
Phương sai hiệu chnh
2 2
2
1 1
( ) ... ( )
1
k k
x
x x n x x n
s
n
c. Cách s d ng máy tính b túi tính các giá tr để ị đặc trưng mẫu
- N u sế liu thng kê thu th p theo mi n
[ ; )
a b
hay
( ; ]
a b
thì ta s d ng giá
trị đại din cho miền đó là
2
a b
để tính toán.
Tác v Dòng CASIO MS Dòng CASIO ES
Bt chế độ nh p t n s Không c n
Shift Mode
4 1
Kh i động gói Th ng kê Mode…(tìm)…SD Mode…(tìm)…STAT 1-Var
Nhp s li u
1
x
Shift ,
1
n
M+
k
x
Shift ,
k
n
M+
Nếu
1
i
n
thì ch c n
nhn
i
x
M+
X FREQ
1
x
=
k
x
=
1
n
=
k
n
=
i
x
1
x
2
x
k
x
i
n
1
n
2
n
k
n
- 7 - Tóm t ắt công thức
- 7 - XSTK
Xóa màn hình hi n th AC AC
Xác định:
Kích thước mu (n)
Giá tr trung bình
(
x
)
Độ lch chun không
hiu chnh (
ˆ
x
s
)
Độ lch chun hiu
chnh (
x
s
)
Shift 1 3 =
Shift 2 1 =
Shift 2 2 =
Shift 2 3 =
Shift 1 5 1 =
Shift 1 5 2 =
Shift 1 5 3 =
Shift 1 5 4 =
Thoát kh i gói Th ng kê Mode 1 Mode 1
2. Ước lượng kho ng.
a) Kho ng tin c y cho giá tr trung bình.
Trườ ng h p 1. (
đã biết)
Ước lượng đối x ng.
2 2 2
1
( ) . ; )
2
z z z x x
n

Ước lượng ch ch trái.
( ) 0,5 . ; )
z z z x
n

Ước lượng ch ch ph i.
( ) 0,5 . )
z z z x
n
 
Trườ ng h p 2. (
chưa biết,
30
n
)
Ước lượng đối x ng.
2 2 2
1
( ) . ; )
2
s
z z z x x
n

Ước lượng ch ch trái.
( ) 0,5 . ; )
s
z z z x
n

Ước lượng ch ch ph i.
( ) 0,5 . )
s
z z z x
n
 
Trườ ng h p 3. (
chưa biết, n<30)
Ước lượng đối x ng.
( 1; ) ( 1; )
2 2
1 . ; )
2
n n
s
t t x x
n
Ước lượng ch ch trái.
( 1; ) ( 1; )
1 . ; )
n n
s
t t x
n

- 8 - Tóm t ắt công thức
- 8 - XSTK
Ước lượng ch ch ph i.
( 1; ) ( 1; )
1 . ; )
n n
s
t t x
n

b) Kho ng tin c y cho t l .
Ước lượng đối x ng.
2 2 2
(1 )1
( ) . ; )
2
f f
z z z f f
n

Ước lượng ch ch trái.
(1 )
( ) 0,5 . ; )
f f
z z z f
n

Ước lượng ch ch ph i.
(1 )
( ) 0,5 . )
f f
z z z f
n
 
c) Kho ng tin cậy cho phương sai.
Trườ ng h p 1. (
chưa biết)
- Nếu đề bài chưa cho s mà cho mẫu c th thì ph nh s (b ng máy ải xác đị
tính).
Ước lượng không ch ch.
2
2
( 1; )
2
1
2
n
,
1
2
( 1;1 )
2
1 1
2
n
2 2
2 1
( 1) ( 1)
( ; )
n s n s
Ước lượng ch ch trái.
2
2
1 ( 1;1 )
1
( 1)
1 (0; )
n
n s

Ước lượng ch ch ph i.
2
2
2 ( 1; )
2
( 1)
1 ( ; )
n
n s
Trườ ng h p 2. (
đã biết)
- Tính
2 2
1
( 1) .( )
k
i i
i
n s n x
Ước lượng không ch ch.
2
2
( ; )
2
1
2
n
,
2
1
( ;1 )
2
1 1
2
n
2 2
2 1
( 1) ( 1)
( ; )
n s n s
- 9 - Tóm t ắt công thức
- 9 - XSTK
Ước lượng ch ch trái.
2
2
1 ( ;1 )
1
( 1)
1 (0; )

n
n s
Ước lượng ch ch ph i.
2
2
2 ( ; )
2
( 1)
1 ( ; )

n
n s
3. Ki ểm đnh tham s .
a) Ki ểm định giá tr trung bình.
ng h p 1Trườ . (
đã biết)
1
: , :
o o o
H H
2 2
1
( ) , .
2
o
x
z z z n
- N u ế
2
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
2
z z
: Ch p nh n H .
o
1
: , :
o o o
H H
( ) 0,5 , .
o
x
z z z n
- N u ế
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
z z
: Ch p nh n H .
o
1
: , :
o o o
H H
( ) 0,5 , .
o
x
z z z n
- N u ế
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
z z
: Ch p nh n H .
o
ng h p 2Trườ . (
chưa biết,
30
n
)
1
: , :
o o o
H H
2 2
1
( ) , .
2
o
x
z z z n
s
- N u ế
2
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
2
z z
: Ch p nh n H .
o
1
: , :
o o o
H H
( ) 0,5 , .
o
x
z z z n
s
- 10 - Tóm t ắt công thức
- 10 - XSTK
- N u ế
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
z z
: Ch p nh n H .
o
1
: , :
o o o
H H
( ) 0,5 , .
o
x
z z z n
s
- N u ế
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
z z
: Ch p nh n H .
o
ng h p 3Trườ . (
chưa biết, n<30)
1
: , :
o o o
H H
( 1; )
2
, .
2
o
n
x
t t n
s
- N u ế
2
n
t t
: Bác b H
o
, ch p nh n H
1
.
- N u ế
2
n
t t
: Ch p nh n H
o
.
1
: , :
o o o
H H
( 1; )
, .
o
n
x
t t n
s
- N u ế
( 1; )
n
t t
: Bác b H , ch
o
p nhn H
1
.
- N u ế
( 1; )
n
t t
: Chp nhn H .
o
1
: , :
o o o
H H
( 1; )
, .
o
n
x
t t n
s
- N u ế
( 1; )
n
t t
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
( 1; )
n
t t
: Ch p nh n H .
o
b) Ki ểm đnh t l.
1
: , :
o o o
H p p H p p
2 2
1
( ) , , .
2
(1 )
o
o o
f pk
z z f z n
n
p p
- N u ế
2
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
2
z z
: Ch p nh n H .
o
1
: , :
o o o
H p p H p p
( ) 0,5 , , .
(1 )
o
o o
f p
k
z z f z n
n
p p
- 11 - Tóm t ắt công thức
- 11 - XSTK
- N u ế
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
z z
: Ch p nh n H .
o
1
: , :
o o o
H p p H p p
( ) 0,5 , , .
(1 )
o
o o
f pk
z z f z n
n
p p
- N u ế
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
z z
: Ch p nh n H .
o
c) Ki ểm định phương sai.
Trườ ng h p 1. (
chưa biết)
- Nếu đề chưa cho s mà cho mẫu c th thì ph i s d ụng máy tính để xác
định s.
2 2 2 2
1
: , :
o o o
H H

2 2
1
( 1;1 )
2
1
2
n
,
2 2
2
2
2
n
,
2
2
2
( 1)
o
n s
- N u ế
2
1
: Bác b H
0
, ch p nh n H
1
.
- N u ế
2 2 2
1 2
: Ch p nh n H .
o
2 2 2 2
1
: , :
o o o
H H

2 2
1 ( 1;1 )
1
n

,
2
2
2
( 1)
o
n s
- N u ế
1
: Bác b H , ch p nh n H
0
1
.
- N u ế
1
: Ch p nh n H .
o
2 2 2 2
1
: , :
o o o
H H

2 2
2 ( 1; )
n
,
2
2
2
( 1)
o
n s
- N u ế
2
: Bác b H , ch p nh n H
0
1
.
- N u ế
2
: Ch p nh n H .
o
4. Ki ểm đnh so sánh tham s .
a) Ki ểm định so sánh giá tr trung bình.
Trườ ng h p 1. (
1 2
,
đã biết)
1 2 1 1 2
: , :
o
H H
1 2
2 2
2 2
1 2
1 2
1
( ) ,
2
x x
z z z
n n
- 12 - Tóm t ắt công thức
- 12 - XSTK
- N u ế
2
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
2
z z
: Ch p nh n H .
o
1 2 1 1 2
: , :
o
H H
1 2
2 2
1 2
1 2
( ) 0,5 ,
x x
z z z
n n
- N u ế
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
z z
: Ch p nh n H .
o
1 2 1 1 2
: , :
o
H H
1 2
2 2
1 2
1 2
( ) 0,5 ,
x x
z z z
n n
- N u ế
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
z z
: Ch p nh n H .
o
ng h p 2. (Trườ
1 2
,
chưa biết,
1 2
30
n n
)
1 2 1 1 2
: , :
o
H H
1 2
2 2
2 2
1 2
1 2
1
( ) ,
2
x x
z z z
s s
n n
- N u ế
2
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
2
z z
: Ch p nh n H .
o
1 2 1 1 2
: , :
o
H H
1 2
2 2
1 2
1 2
( ) 0,5 ,
x x
z z z
s s
n n
- N u ế
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
z z
: Ch p nh n H .
o
1 2 1 1 2
: , :
o
H H
1 2
2 2
1 2
1 2
( ) 0,5 ,
x x
z z z
s s
n n
- 13 - Tóm t ắt công thức
- 13 - XSTK
- N u ế
z z
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
z z
: Ch p nh n H .
o
Trườ ng h p 3. (
1 2
chưa biết,
1 2
, 30
n n
)
1 2 1 1 2
: , :
o
H H
1 2
1 2
( 2; )
2
2
1 2
,
2
1 1
( )
n n
x x
t t
s
n n
, vi
2 2
2
1 1 2 2
1 2
( 1). ( 1).
2
n s n s
s
n n
- N u ế
1 2
( 2; )
2
n n
t t
: Bác b H
o
, ch p nh n H
1
.
- N u ế
1 2
( 2; )
2
n n
t t
: Ch p nh n H
o
.
1 2 1 1 2
: , :
o
H H
1 2
1 2
( 2; )
2
1 2
,
1 1
( )
n n
x x
t t
s
n n
, vi
2 2
2
1 1 2 2
1 2
( 1). ( 1).
2
n s n s
s
n n
- N u ế
1 2
( 2; )
2
n n
t t
: Bác b H
o
, chp nhn H
1
.
- N u ế
1 2
( 2; )
2
n n
t t
: Chp nhn H
o
.
1 2 1 1 2
: , :
o
H H
1 2
1 2
( 2; )
2
1 2
,
1 1
( )
n n
x x
t t
s
n n
, vi
2 2
2
1 1 2 2
1 2
( 1). ( 1).
2
n s n s
s
n n
- N u ế
1 2
( 2; )
2
n n
t t
: Bác b H
o
, ch p nh n H .
1
- N u ế
1 2
( 2; )
2
n n
t t
: Ch p nh n H
o
.
b) Ki ểm đnh so sánh t l .
1 2 1 2
1 2
1 2 1 2
, ,
k k k k
f f f
n n n n
1 2 1 1 2
: , :
o
H p p H p p
1 2
2 2
1 2
1
( ) ,
2
1 1
(1 ).( )
f f
z z z
f f
n n

- N u ế
2
z z
: Bác b H , ch p nh n H .
o
1
- N u ế
2
z z
: Ch p nh n H
o.
- 14 - Tóm t ắt công thức
- 14 - XSTK
1 2 1 1 2
: , :
o
H p p H p p
1 2
1 2
( ) 0,5 ,
1 1
(1 ).( )
f f
z z z
f f
n n
- N u ế
z z
: Bác b H , ch p nh n H .
o
1
- N u ế
z z
: Ch p nh n H .
o
1 2 1 1 2
: , :
o
H p p H p p
1 2
1 2
( ) 0,5 ,
1 1
(1 ).( )
f f
z z z
f f
n n
- N u ế
z z
: Bác b H , ch p nh n H .
o
1
- N u ế
z z
: Ch p nh n H .
o
c. Ki ểm định so sánh phương sai.
-
1 2
,
chưa biết nên tính s và s t m
1 2
u (s dng máy tính) nếu đề bài chưa
cho.
2 2 2 2
1 2 1 1 2
: , :
o
H H

-
2
1
1 1 2 2 1 2
2
2
, ( 1; 1;1 ) , ( 1; 1; )
2 2
s
f f f n n f f n n
s
- Nếu
1
2
f f
f f
: Bác b H
o
, ch p nh n H .
1
- Nếu
1 2
f f f
: Ch p nh n H .
o
2 2 2 2
1 2 1 1 2
: , :
o
H H

-
2
1
1 1 2
2
2
, ( 1; 1;1 )
s
f f f n n
s
- Nếu
1
f f
: Bác b H , ch p nh n H .
o
1
- Nếu
1
: Ch p nh n H .
o
2 2 2 2
1 2 1 1 2
: , :
o
H H

-
2
1
2 1 2
2
2
, ( 1; 1; )
s
f f f n n
s
- Nếu
2
f f
: Bác b H , ch p nh n H .
o
1
- Nếu
2
f f
: Ch p nh n H .
o
5. H s tương quan mu ình h i quy tuy n tính m u. và phương tr ế
- 15 - Tóm t ắt công thức
- 15 - XSTK
a. H s tương quan mẫu:
1 1 1
2 2 2 2
1 1 1 1
( ) ( )
n n n
i i i i
i i i
n n n n
i i i i
i i i i
n x y x y
r
n x x n y y
Phương trình hi quy tuy n tính m u: ế
x
x
y A B
v i
1 1 1
2 2
1 1
( )
n n n
i i i i
i i i
n n
i i
i i
n x y x y
B
n x x
1 1
.
n n
i i
i i
y B x
A
n
.
b. ng h p s d ng b ng t n s : Trong trườ
Ta tính theo công th c thu g ọn như sau:
H số tương quan mẫu:
1 1 1
2 2 2 2
1 1 1 1
( ) ( )
k k k
i i i i i i i
i i i
k k k k
i i i i i i i i
i i i i
n n x y n x n y
r
n n x n x n n y n y
Phương trình hi quy tuy n tính m u: ế
x
x
y A B
v i
1 1 1
2 2
1 1
( )
k k k
i i i i i i i
i i i
k k
i i i i
i i
n n x y n x n y
B
n n x n x
1 1
.
k k
i i i i
i i
n y B n x
A
n
.
i
x
1
x
2
x
k
x
i
y
1
y
2
y
k
y
i
n
1
n
2
n
k
n
- 16 - Tóm t ắt công thức
- 16 - XSTK
c. S d ng máy tính b ỏ túi để tính h s ố tương quan mẫu và phương trình h i quy
tuyến tính mu:
Tác v Dòng CASIO MS Dòng CASIO ES
Bt chế độ nh p t n s Không c n
Shift Mode
4 1
Khởi động gói H i quy
tuyến tính
Mode…(tìm)…REG
Lin
Mode…(tìm)…STAT
A+BX
Nhp s li u
1
x
,
1
y
Shift ,
1
n
M+
k
x
,
k
y
Shift ,
k
n
M+
1
i
n
thì ch c n nh n
i
x
,
i
y
M+
X Y FREQ
1
x
=
k
x
=
1
y
=
k
y
=
1
n
=
k
n
=
Xóa màn hình hi n th AC AC
c định:
H số tương quan
mu (r)
H s h ng: A
H s n (x): B
Shift 2 3 = 
Shift 2 1 = 
Shift 2 2 = 
Shift 1 7 3 =
Shift 1 7 1 =
Shift 1 7 2 =
Thoát kh i gói H i quy Mode 1 Mode 1
Lưu ý: Máy ES n ã kích ho t chếu đ ế độ nh p t n s phn Lý thuy t m u r i t ế
không c n kích ho t n a.
……………………………………….
| 1/16

Preview text:

- 1 - Tóm tắt công thức
Tóm tắt công thức Xác Suất - Thống Kê I. Phần Xác Suất 1. Xác suất c n ổ điể
 Công thức cộng xác suất: P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB).  A ắ ừng đôi  1, A2,…, An xung kh c t
P(A1+A2+…+An)=P(A1)+P(A2)+…+P(An).  Ta có
o A, B xung khắc  P(A+B)=P(A)+P(B).
o A, B, C xung khắc từng đôi  P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C).
o P(A)  1 P(A).  P (AB ) P (AB )
Công thức xác suất có điều kiện: P(A / B) 
, P(B / A)  . P(B) P(A)
 Công thức nhân xác suất: P(AB)=P(A).P(B/A)=P(B).P(A/B).  A độ ậ ớ  1, A2,…, An c l p v i nhau
P(A1.A2.….An)=P(A1).P(A2).….P( An).  Ta có
o A, B độc lập  P(AB)=P(A).P(B).
o A, B, C độc lập với nhau  P(A.B.C)=P(A).P(B).P(C).
 Công thức Bernoulli: B(k; ; n p) k k n k C p q   ất để ế n , với p=P(A): xác su bi n cố A
xảy ra ở mỗi phép th và q=1- ử p.
 Công thức xác suất đầy đủ - Công thức Bayes
o Hệ biến cố gồm n phần t A ử đượ ọ ộ 1, A2,…, An c g i là m t phép phân
A .A   i
  j;i, j 1  ,n hoạch của  i j   
A A  ...  A    1 2 n o Công th c ứ xác suất đầy đủ: n
P(B)  P(A ).P(B / A ) P  (    i i 1
A ).P(B / 1 A ) P( 2
A ).P(B / A2) ... P(A ).P(B / A ) n n i 1  o Công thức Bayes:
P (A ).P (B / A ) P(A / B) i ii P(B)
với P(B)  P(A ).P(B / A )  P(A ).P(B / A )  ... P(A ).P(B / A ) 1 1 2 2 n n 2. Biến ngẫu nhiên
a. Biến ngẫu nhiên rời rạc
 Luật phân phối xác suất X x1 x2 … xn P p1 p2 … pn
với p P(X x ),i 1,n. i i Ta có: n p  1  { P a  f(X)  b}= pii i 1  af(  i x b - 1 - XSTK - 2 - Tóm tắt công thức
 Hàm phân phối xác suất F ( ) x  ( P X  ) x pX ii x x  Mode
ModX  x p  max{p :i  1,n} 0 0 i  Median   p  0,5 i  (
P X x )  0, 5 x x MedX e i ex     e
P(X x )  0,5  p   e 0,5  i   ix xe  Kỳ vọng n EX  (x . p )    
i i 1x. 1p 2x. 2p ... x .n np i 1  n (
E ( X ))  (( x ). p )   (      i i 1 x ). 1 p ( 2 x ). 2 p ... ( x ). n n p i 1   Phương sai 2 2
VarX E (X ) (EX ) n với 2 2 2 2 2 E (X )  (x .p )      i i 1x . 1 p
x2 .p2 ... x . n p n i 1 
b. Biến ngẫu nhiên liên tục.   f(x) là hàm mật xác su độ ất của X  ( ) 1  f x dx ,  b {a P  X  b}  f( ). x dxa
 Hàm phân phối xác suất x F ( ) x  ( P X  ) x f ( ) t dtX   Mode
ModX x  Hàm mật độ xác suất f(x) của X đạt c i ực đạ tại x0. 0  Median 1 e x 1
MedX x F ( x )   f ( ) x dx   . e X e 2 2   Kỳ vọng  EX 
x.f (x)dx  .   ( E ( X ))  ( ). x f ( ) x dx   - 2 - XSTK - 3 - Tóm tắt công thức  Phương sai  2 2
VarX E (X ) (EX ) với 2 2 EX 
x .f (x )dx  .  c. Tính chất
- E (C )  C ,V
ar (C ) 0, C là một hằng số. - 2
E (kX )  kEX ,Var
(kX )  k VarX
- E(aX bY )  aEX bEY
- Nếu X, Y độc lập thì 2 2
E (XY )  EX .EY ,Var
(aX bY )  a VarX b VarY
- (X )  VarX : Độ lệch chuẩn của X, có cùng thứ nguyên với X và EX.
3. Luật phân phối xác suất a. 2
Phân phối Chuẩn (X ~ N ( ; ))
X ()  , EX=ModX=MedX=  , 2 VarX   2 ( x )    1 2 Hàm mđxs 2 f ( , x , )  e     Với   0,   1:  2 2 x 1  2 f (x)  e (Hàm Gauss) 2 2     x t   b a 1 (
P a  X  b)  ( )  ( ) với 2 (  ) x e dt  (Hàm Laplace)   2 0  Cách s d
ử ụng máy tính bỏ túi để tính giá trị hàm Laplace, hàm phân phối
xác suất của phân phối chuẩn chuẩn tắc Tác v Máy CASIO 570MS Máy CASIO 570ES
Khởi động gói Thống kê Mode…(tìm)…SD Mode…(tìm)…STAT 1-Var Tính 2 t x 1  2 (  ) x e dt  Shift 3 2 x ) = Shift 1 7 2 x ) = 2 0 2 x t 1  2 F (x)   e dt Shift 3 1 x ) = Shift 1 7 1 x ) = 2 
Thoát khỏi gói Thống kê Mode 1 Mode 1
Lưu ý: F( ) x  0,5  (  ) x
b. Phân phối Poisson ( X ~ ( P )  )
X ()  , EX VarX  . M
 odX=k  -1  k   k    ( P X=k)=e , k   k ! - 3 - XSTK - 4 - Tóm tắt công thức
c. Phân phối Nhị thức (X ~ B(n; p))
X ()  {0..n}, EX=np, VarX=npq, ModX=k  (n 1)p  1 k  (n 1)p   (
P X=k)=Ck. k p . n k q , q    p 0
  k  ,   n n k  Nếu (n  30; 0
 ,1  p  0,9; np  5, nq  5) thì 2 X ~ ( B ; n ) p N( ;   ) với
  n.p,  npq 1 k    P(X=k)  f ( ), 0
  k n, k      b   a    P(a  X)  ( )  
 Nếu (n  30, p   np  5) thì X ~ B( ;
n p)  P( ) với   np k    P(X=k)  e , k   k!
 Nếu (n  30, p  0,9, nq  5) nk   P(X=k)  e , k
   với   nq (n k  )!
d. Phân phối Siêu bội (X ~ H (N ;N ;n )) AX ( )
 {max{0; n (N N )}..min{n;N }} A A   N n N EX=np, VarX=npq với A p  , q=1-p. N  1 N        (N 1)(n 1) 2 (N 1)(n 1) 2 A ModX k   1 Ak  . N  2 N  2 k nk C CN N N P(X=k)= A A , k   X ( )  n CNN N Nếu
 20 thì X ~ H (N ;N ;n)  B(n; p) ớ AA v i p . n N
P(X=k)  C k. k p . n k q , k
  X (), q   1 n p . - 4 - XSTK - 5 - Tóm tắt công thức
Sơ đồ tóm t t các dng phân ph i xác su t thông dng: Siêu bội: X~H(N;NA;n) k C . nk C N N N ( P X  ) A A k n CN N>20n N p= A , q=1-p N n30, np<5 p Nhị thức: X~B(n;p) 0,1 Poisson: X~ P()  =np kk k n k ( P X k)  e  ( P X ) k
C . p . q    n k!
n30, np 5, nq  5 0,1

1 k   ( P X k)  f ( )   b   a  
P (a X b )  ( )   ( )  
với   np,  npq X   Y N    Chuẩn: X~ 2 ( ; )
Chuẩn chuẩn tắc: Y~ N(0;1)  2 2 y ( x  )  1  1 2 2  2 f ( ; x ; )  .e    f (y ) .e  2 2 - 5 - XSTK - 6 - Tóm tắt công thức II. Phần Thống Kê. 1. Lý thuyết mẫu. a. Các công th n. ức cơ bả
Các giá trị đặc trưng
Mu ngu nhiên
Mu c th Giá trị trung bình X  ...  X x  ... x 1 n X  1 n x n n
Phương sai không hiệu chỉnh 2 2 X X   X  2 2 x x   x  2 ( ) ... ( X ) ( ) ... ( x) 1 ˆ 2 1 Sn ˆ s n X n x n Phương sai hiệu chỉnh 2 2 X X   X  2 2 x x   x  2 ( ) ... ( X ) ( ) ... ( x) 1 Sn 2 1 s n X x n 1 n 1 
b. Để dễ xử lý ta viết số liệu của mẫu cụ thể dưới dạng tần số như sau: x x x x i 1 2 k n n n n i 1 2 k Khi đó
Các giá trị đặc trưng
Mu c th
x n ...  x n Giá trị trung bình 1 1 k k x n
Phương sai không hiệu chỉnh 2 2
(x x) n ... (x x) n 2 1 1 ˆ s k k x n 2 2 x x n   x  Phương sai hiệ ( ) ... ( x) n u chỉnh 2 1 1 s k k x n 1
c. Cách sử dụng máy tính bỏ túi để tính các giá trị đặc trưng mẫu
- Nếu số liệu thống kê thu thập theo miền [ ;
a b) hay (a;b] thì ta s d ử ụng giá a b
trị đại diện cho miền đó là để tính toán. 2 Tác v Dòng CASIO MS Dòng CASIO ES
Bật chế độ nhập tần số Không cần Shift Mode  4 1
Khởi động gói Thống kê Mode…(tìm)…SD Mode…(tìm)…STAT 1-Var
x Shift , n M+ 1 1  X FREQ
x Shift , n M+ x = n = k k 1 1 Nhập số liệu  
Nếu n  1 thì chỉ cần x = n = i k k nhấn x M+ i - 6 - XSTK - 7 - Tóm tắt công thức Xóa màn hình hiển thị AC AC Xác định:  Kích thước mẫu (n) Shift 1 3 = Shift 1 5 1 =  Giá trị trung bình (x ) Shift 2 1 = Shift 1 5 2 =
 Độ lệch chuẩn không hiệu chỉnh ( ˆs ) Shift 2 2 = Shift 1 5 3 = x  Độ lệch chuẩn hiệu Shift 2 3 = Shift 1 5 4 = chỉnh (s ) x
Thoát khỏi gói Thống kê Mode 1 Mode 1 2. Ước lượng khoảng.
a) Khoảng tin cậy cho giá trị trung bình.
Trường hợp 1. ( đã biết)
 Ước lượng đối xứng. 1    (z ) 
z    z .
 x  ;x  )     2 n 2 2 2
 Ước lượng chệch trái. 
(z )  0, 5    z    z .   ;  x  )    n
 Ước lượng chệch phải. 
(z )  0, 5    z    z .
 x  )    n
Trường hợp 2. ( chưa biết, n  30)
 Ước lượng đối xứng. 1   s (z ) 
z    z .
 x  ;x  )     2 n 2 2 2
 Ước lượng chệch trái. s
(z )  0, 5    z    z .   ;  x  )    n
 Ước lượng chệch phải. s
(z )  0, 5    z    z .
 x  )    n
Trường hợp 3. ( chưa biết, n<30)
 Ước lượng đối xứng.  s 1    t    t .
  x  ; x   )   2 (n1; ) (n1; ) n 2 2
 Ước lượng chệch trái. s 1             ( t 1  ;) ( t 1  ; ) . ; x ) n nn - 7 - XSTK - 8 - Tóm tắt công thức
 Ước lượng chệch phải. s 1     t    t .
  x   ;  ) ( n 1  ; )  ( n 1  ;) n
b) Khoảng tin cậy cho tỉ lệ.
 Ước lượng đối xứng. 1   f (1 f ) (z ) 
z    z .
  f  ; f  )     2 n 2 2 2
 Ước lượng chệch trái. f (1 f )
(z )  0, 5    z    z .  ;   f  )     n
 Ước lượng chệch phải. f (1 f )
(z )  0, 5    z    z .   f   )     n
c) Khoảng tin cậy cho phương sai.
Trường hợp 1. (  chưa biết)
- Nếu đề bài chưa cho s mà cho mẫu cụ thể thì phải xác định s (bằng máy tính).
 Ước lượng không chệch.  2  1       2  , 1   1       2 2 (n 1  ; ) 1 2 ( n 1  ;1 ) 2 2 2 2 (n 1)s (n  1)  s ( ; )   2 1
 Ước lượng chệch trái. 2  2 (n 1)s 1       1 ( 1  ;1) (0; ) n 1
 Ước lượng chệch phải. 2  2 ( n 1) s
1          2 ( 1; ) ( ; ) n 2
Trường hợp 2. (  đã biết) k - Tính 2 2
(n  1)s   n .(x  ) i i i 1 
 Ước lượng không chệch.   2 1               2  , 2 1 1 1  2 (n ; ) 2 ( ; n1  ) 2 2 2 2 (n 1)s (n  1)  s ( ; ) 2 1 - 8 - XSTK - 9 - Tóm tắt công thức
 Ước lượng chệch trái. 2 n  2 ( 1)s 1       (0; ) 1 ( ; n 1 )  1
 Ước lượng chệch phải. 2 n  2 ( 1)s
1          2 (n; ) ( ; )   2 3. Kiểm định tham số.
a) Kiểm định giá trị trung bình.
Trường hợp 1. ( đã biết)
H :    ,    1 H : o o o 1   x   (z )   z , o z   . n   2  2 2
- Nếu z z : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. 2
- Nếu z z : Chấp nhận Ho. 2
H :    ,    1 H : o o o x  
(z )  0, 5    z , o z   . n    - Nếu z z   : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. - Nếu z z   : Chấp nhận Ho.
H :    ,    1 H : o o o x  
(z )  0, 5    z , o z   . n   
- Nếu z z : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1.
- Nếu z z : Chấp nhận Ho.
Trường hợp 2. ( chưa biết, n  30 )
H :    ,    1 H : o o o 1   x   (z )   z , o z   . n   2 s 2 2
- Nếu z z : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. 2
- Nếu z z : Chấp nhận Ho. 2
H :    ,    1 H : o o o x  
(z )  0, 5    z , o z   . n   s - 9 - XSTK - 10 - Tóm tắt công thức - Nếu z z   : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. - Nếu z z   : Chấp nhận Ho.
H :    ,    1 H : o o o x  
(z )  0, 5    z , o z   . n   s
- Nếu z z : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1.
- Nếu z z : Chấp nhận Ho.
Trường hợp 3. ( chưa biết, n<30)
H :    ,    1 H : o o ox      t , o t   . n  2 ( n 1  ; ) s 2 - Nếu t t  : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. (n 1  ; ) 2 - Nếu t t  : Chấp nhận Ho. (n 1  ; ) 2
H :    ,    1 H : o o o x     t , ot  . n ( n 1  ;) s
- Nếu t  t : Bác bỏ H ấ o, ch p nhận H ( n 1  ; )  1.
- Nếu t  t : Chấp nhận Ho. ( n 1  ; ) 
H :    ,    1 H : o o o x     t , ot  . n ( n 1  ;) s - Nếu t t : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H (n 1  ; )  1. - Nếu t t : Chấp nhận Ho. (n 1  ; )  b) Kiểm định tỉ lệ.
H : p p , H   1 : o o p po 1   k f p (z ) 
z ,f  , o z   . n   2 n p (1  p ) 2 2 o o
- Nếu z z : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. 2
- Nếu z z : Chấp nhận Ho. 2
H : p p , H   1 : p p o o o k f p
(z )  0, 5    z ,f  , o z   . n   n p (1 p ) o o - 10 - XSTK - 11 - Tóm tắt công thức - Nếu z z   : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. - Nếu z z   : Chấp nhận Ho.
H : p p , H   1 : o o p po k f p
(z )  0, 5    z ,f  , o z   . n   n p (1 p ) o o
- Nếu z z : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1.
- Nếu z z : Chấp nhận Ho.
c) Kiểm định phương sai.
Trường hợp 1. (  chưa biết)
- Nếu đề chưa cho s mà cho mẫu cụ thể thì phải sử dụng máy tính để xác định s.  2 2 2 2
H :    ,H :   o o 1 o  2 2 2    (n 1)s 1      , 2 2       , 2   1   2 2 (n 1  ;1 ) 2 (n 1  ; ) 2  2 2 o 2 2     - Nếu 2  : Bác bỏ H ấ ậ 0, ch p nh n H1. 2 2      1 - Nếu 2 2 2      ấ ậ 1 2 : Ch p nh n Ho.  2 2 2 2
H :    ,H :   o o 1 o 2 2 2    (n 1) s 1       2   1 (n 1  ;1) , 2  o - Nếu 2 2    ỏ ấ ậ 1 : Bác b H0, ch p nh n H1. - Nếu 2 2    ấ ậ 1 : Ch p nh n Ho.  2 2 2 2
H :    ,H :   o o 1 o 2 2 2       2 (n 1) s   2 (n 1  ;), 2 o - Nếu 2 2    ỏ ấ ậ 2 : Bác b H0, ch p nh n H1. - Nếu 2 2    ấ ậ 2 : Ch p nh n Ho.
4. Kiểm định so sánh tham số.
a) Kiểm định so sánh giá trị trung bình. Trường hợp 1. (  1, 2 đã biết)  H :        1 2 , 1 H : o 1 2 1   x x 1 2 (z )   z , z     2 2 2   2 2 1 2  1 n n2 - 11 - XSTK - 12 - Tóm tắt công thức
- Nếu z z  : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. 2
- Nếu z z : Chấp nhận Ho. 2  H :        1 2 , 1 H : o 1 2  1 x 2 x
(z )  0, 5    z ,z    2 2   1 2  1 n 2 n - Nếu z z   : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. - Nếu z z   : Chấp nhận Ho.  H :        1 2 , 1 H : o 1 2 x x 1 2
(z )  0, 5    z ,z    2 2   1 2  1 n 2 n
- Nếu z z : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1.
- Nếu z z : Chấp nhận Ho.
Trường hợp 2. (   chưa biế   1, 2 t, 1 n 2 n 30)  H :        1 2 , 1 H : o 1 2 1   x x 1 2 (z )   z , z     2 2 2 2 2 s s 1 2  1 n 2 n
- Nếu z z : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. 2
- Nếu z z : Chấp nhận Ho. 2  H :        1 2 , 1 H : o 1 2 x x 1 2
(z )  0, 5    z ,z    2 2 1 s s2  n n 1 2 - Nếu z z   : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. - Nếu z z   : Chấp nhận Ho.  H :        1 2 , 1 H : o 1 2 x x 1 2
(z )  0, 5    z ,z    2 2 s s 1 2  n1 n2 - 12 - XSTK - 13 - Tóm tắt công thức
- Nếu z z : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1.
- Nếu z z : Chấp nhận Ho.
Trường hợp 3. (   chưa biế 1 2 t, 1 n , n   2 30 )  H :        1 2 , 1 H : o 1 2  x x 2 2
(n  1).s  ( n  1).s 1 2    t ,t 2 1 1 2 2   , với s  2 (     1 n 2 n 2; ) 2 1 1 n n 2 2 s (  ) 1 2 n n 1 2 - Nếu t t  : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. (   1 n n2 2; ) 2 - Nếu t t  : Chấp nhận Ho. (   1 n 2 n 2; ) 2  H :        1 2 , 1 H : o 1 2 x x 2 2
(n  1).s  (n  1).s 1 2     2 1 1 2 2  (
t n n 2;) , t , với s 1 2 2 1 1 n n  2 s (  ) 1 2 n n 1 2
- Nếu t  t
 : Bác bỏ Ho, chấp nhận H1. (   1 n 2 n 2; ) 2
- Nếu t  t  : Chấp nhận Ho. (   1 n 2 n 2; ) 2  H :        1 2 , 1 H : o 1 2 x x 2 2
(n  1).s  (n  1).s 1 2     2 1 1 2 2  ( t , t , với s 1
n n22;) 2 1 1 n n  2 s (  ) 1 2 n n 1 2 - Nếu t t  : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. ( 1 n n2 2; ) 2 - Nếu t t  : Chấp nhận Ho. ( 1 n n22; ) 2
b) Kiểm định so sánh tỉ lệ. k k k k 1 2 1 2 f      1 , f 2 , f n n n n 1 2 1 2  H :    1 p p2 , H1 : o 1 p p2 1   f f 1 2 (z )   z , z     2 1 1 2 2 f (1 f ).(  ) n1 n2
- Nếu z z : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. 2
- Nếu z z : Chấp nhận Ho. 2 - 13 - XSTK - 14 - Tóm tắt công thức  H :    1 p p2 , H1 : o 1 p p2 f f 1 2
(z )  0, 5    z ,z    1 1 f (1 f ).(  ) n n 1 2 - Nếu z z   : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. - Nếu z z   : Chấp nhận Ho.  H :    1 p p2 , H1 : o 1 p p2 f f 1 2
(z )  0, 5    z ,z    1 1 f (1 f ).(  ) n1 n2
- Nếu z z : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1.
- Nếu z z : Chấp nhận Ho.
c. Kiểm định so sánh phương sai. -   chưa biế ừ ẫu (sử 1, 2 t nên tính s1 và s2 t m
dụng máy tính) nếu đề bài chưa cho.  2 2 2 2 H : 
  ,H :   o 1 2 1 1 2 2 s   - 1 f  ,           1 f f ( 1 n 1; 2 n 1;1 ) , 2 f f ( 1 n 1; 2 n 1; ) 2 s 2 2 2  f f - Nếu 1  : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. f   f 2
- Nếu f f f ấ ậ 1 2 : Ch p nh n Ho.  2 2 2 2 H : 
  ,H :   o 1 2 1 1 2 2 s - 1 f  , 1 f f ( 1 n  1; 2 n 1;1 ) 2 s2 - Nếu f f ỏ ấ ậ 1 : Bác b Ho, ch p nh n H1. - Nếu f f ấ ậ 1 : Ch p nh n Ho.  2 2 2 2 H : 
  ,H :   o 1 2 1 1 2 2 s - 1 f  ,     2 f f ( 1 n 1; 2 n 1;) 2 s2 - Nếu f f ỏ ấ ậ 2 : Bác b Ho, ch p nh n H1. - Nếu f f ấ ậ 2 : Ch p nh n Ho.
5. Hệ số tương quan mẫu và phương t ình r
hồi quy tuyến tính mẫu. - 14 - XSTK - 15 - Tóm tắt công thức n n n n x y   x y   i i i i
a. Hệ số tương quan mẫu: i 1  i 1  i 1 r   n n n n 2 2 2 2 n x   ( x  ) n y   ( y  ) i i i i i 1 i 1 i 1 i 1
Phương trình hồi quy tuyến tính mẫu: y A B x với x n n n n n
n x y   x y y B . x   i i i i i i i1 i 1  i 1 B   và i 1  i 1 A   . n n 2 2 n
n x ( x ) i i i 1 i 1 b. Trong trường hợp s d ử ụng bảng tần số: x x x x i 1 2 k y y y y i 1 2 k n n n n i 1 2 k
Ta tính theo công thức thu gọn như sau: k k k n n x y   n x n y   i i i i i i i Hệ số tương quan mẫu: i1 i 1 i1 r k k k k 2 2 2 2 n n x   ( n x  ) n n y   ( n y  ) i i i i i i i i i 1  i 1  i 1  i 1 
Phương trình hồi quy tuyến tính mẫu: y A B x với x k k k k k
n n x y  n x n y
n y B.n x i i i i i i i i i i i i1 i 1  i 1 B   và i 1 i 1 A  . k k 2 2 n
nn x  ( n x ) i i i i i 1 i 1 - 15 - XSTK - 16 - Tóm tắt công thức c. S d
ử ụng máy tính bỏ túi để tính hệ số tương quan mẫu và phương trình hồi quy tuyến tính mẫu: Tác v Dòng CASIO MS Dòng CASIO ES
Bật chế độ nhập tần số Không cần Shift Mode  4 1 Khởi động gói Hồi quy Mode…(tìm)…REG Mode…(tìm)…STAT tuyến tính Lin A+BX
x , y Shift , n M+ 1 1 1  X Y FREQ
x , y Shift , n M+ x = y = n = 1 1 1 Nhập số liệu k k k   
n 1 thì chỉ cần nhấn x = y = n = k k k i x , y M+ i i Xóa màn hình hiển thị AC AC Xác định:  Hệ số tương quan Shift 2 3 =  Shift 1 7 3 = mẫu (r)  Hệ số hằng: A Shift 2 1 =  Shift 1 7 1 =  Hệ số ẩn (x): B Shift 2 2 =  Shift 1 7 2 = Thoát khỏi gói Hồi quy Mode 1 Mode 1
Lưu ý: Máy ES nếu đã kích hoạt chế độ nhập tần số ở phần Lý thuyết mẫu rồi thì
không cần kích hoạt nữa.
………………………………………. - 16 - XSTK