Tóm tắt công thức Xác suất thống kê | Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội

Tóm tắt công thức Xác suất thống kê | Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội được sưu tầm và soạn thảo dưới dạng file PDF để gửi tới các bạn sinh viên cùng tham khảo, ôn tập đầy đủ kiến thức, chuẩn bị cho các buổi học thật tốt. Mời bạn đọc đón xem!

Thông tin:
16 trang 8 tháng trước

Bình luận

Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký để gửi bình luận.

Tóm tắt công thức Xác suất thống kê | Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội

Tóm tắt công thức Xác suất thống kê | Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội được sưu tầm và soạn thảo dưới dạng file PDF để gửi tới các bạn sinh viên cùng tham khảo, ôn tập đầy đủ kiến thức, chuẩn bị cho các buổi học thật tốt. Mời bạn đọc đón xem!

71 36 lượt tải Tải xuống
- 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
P 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 mt 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
( 1; )
2
n
t t
: Bác b H , ch p nh n H
o
1
.
- N u ế
( 1; )
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 định 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 pk
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
( 1; )
2
2
n
,
2
2
2
( 1)
o
n s
- N u ế
2 2
2
2 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
2 2
1
: Bác b H , ch p nh n H
0
1
.
- N u ế
2 2
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 2
2
: Bác b H , ch p nh n H
0
1
.
- N u ế
2 2
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
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
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 , ch p nh n H
o
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 , ch
o
p 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 , ch p nh n H .
o
1
- N u ế
1 2
( 2; )
2
n n
t t
: Ch p nh n H .
o
b) Ki ểm định 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 cổ điển  Công th c
ứ 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 th c
ứ xác suất có điều kiện: P(A / B) 
, P(B / A)  . P(B) P(A)  Công th c
ứ 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 th c ứ Bernoulli:  B(k; ; n p) k k n kC ất để ế n p q , với p=P(A): xác su bi n cố A
xảy ra ở mỗi phép thử và q=1-p.  Công th c
ứ 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  ...     1 2 n A
o Công thức 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 th c ứ 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 x 1 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}=  ipi i 1 
af(x b i - 1 - XSTK - 2 - Tóm tắt công thức
 Hàm phân phối xác suất F ( ) x  ( P X  ) x pX i x x i  Mode
ModX  x p  max{p :i  1,n} 0 0 i  Median   p  0,5 i  (
P X x )  0, 5  e x x MedX i ex     e
P(X x )  0,5 p    e i 0,5 x xi e  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 xá độ c suất của X  ( ) 1  f x dx ,  b { P a  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 x 1 e 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 ,V
ar (kX )  k VarX
- E(aX bY )  aEX bEY - Nếu c X, Y độ lập thì 2 2
E (XY )  EX .EY ,V
ar (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. Phân phối Chuẩn 2
(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     t x   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 x t 1  2 (  ) x e dt  Shift 3 2 x ) = Shift 1 7 2 x ) = 2 0 2 t x 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 k   n  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 p . n - 4 - XSTK - 5 - Tóm tắt công thức Sơ đồ tóm t t các d ng phân ph i xác su t thông dng: Siêu bội: X~H(N;NA;n) kC . n k C  ( P X  ) N N N A A k n CN N>20n N p= A , q=1-p N n 30, np<5 p 0,1 Nhị thức: X~B(n;p) Poisson: X~ P()  =np kk k n k (  P X k)  e  ( P X ) k
C . p . q    n k!
n 30, 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 (y ) .e f ( ; x ; )  .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 X ) 2 2
(x x)  ...  (x x) 2 1 ˆ 2 1 Sn ˆ s x n X n n Phương sai hiệu chỉnh 2 2
(X X )  ... (X X ) 2 2
(x x) ...  (x x) 2 1 Sn 2 1 s n X n 1 x 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 x) Phương sai hiệ 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    t .
 ;x   ) ( n 1  ;) ( n 1  ; )  n - 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       (0; ) 1 (n 1  ;1) 1
 Ước lượng chệch phải. 2 2 ( n1) s
1         ( ; ) 2 (n1; ) 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 2 (n 1)s 1       1 ( ; n 1 )  (0; ) 1
 Ước lượng chệch phải. 2 2 (n 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 :    ,H    1 : 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 :    ,H    1 : 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 :    ,H    1 : 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 :    ,H    1 : o o o x     t , ot  . ( n 1  ;) n s
- Nếu t  t ỏ ấ ( n 1  ; )
 : Bác b Ho, ch p nhận H1.
- Nếu t  t(n 1  ; )  : Chấp nhận Ho.
H :    ,    1 H : o o o x  o     ( t n 1  ;) , t . n s - Nếu t  ỏ ấ ậ ( t n 1  ; )
 : Bác b Ho, ch p nh n H1. - Nếu t t ấ ậ (n 1  ; )  : Ch p nh n Ho. b) Kiểm định tỉ lệ.
H : p p , Hp p 1 : o o o 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 : o o p po 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 , Hp p 1 : o o o 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 s d
ử ụng máy tính để xác định s.  2 2 2 2 H :    ,    1 H : o o o   2  2 2   (n 1)s 1            2   1  , 2 2 2  , ( 1  ;1 ) 2 2 n 2 (n 1  ; )  2 2 o 2 2    2 - Nếu  : Bác bỏ H ấ ậ 0, ch p nh n H1. 2 2      1 - Nế 2 2 2 u      ấ ậ 1 2 : Ch p nh n Ho.  2 2 2 2 H :    ,    1 H : o o o 2 2 2    (n 1) s 1       2   1 (n 1  ;1) , 2  o - Nế 2 2 u    ỏ ấ ậ 1 : Bác b H0, ch p nh n H1. - Nế 2 2 u    ấ ậ 1 : Ch p nh n Ho.  2 2 2 2 H :    ,    1 H : o o o 2 2 2       2 (n 1) s   2 (n 1  ;), 2 o - Nế 2 2 u    ỏ ấ ậ 2 : Bác b H0, ch p nh n H1. - Nế 2 2 u    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. ( , đ 1 2 ã biết)
H :    ,H :    o 1 2 1 1 2 1    1 x x2 (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  1 x 2 x
(z )  0, 5    z ,z    2 2   1 2  n n 1 2
- 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    1 x 2 x (z )   z , z     2 2 2 2 2 1 s 2 s  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  1 x 2 x
(z )  0, 5    z ,z    2 2 1 s s2  n1 n2 - Nếu z z   : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. - Nếu z z   : Chấp nhận Ho.
H :    ,H :    o 1 2 1 1 2  1 x 2 x
(z )  0, 5    z ,z    2 2 1 s s2  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   2 2
(n  1).s  ( n  1). 1 x 2 x    s 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 n1 n2 - 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  2 2    1 x 2     2 (n1 1).s1 (n 2 1).s 2  (
t n n 2;) , t , với s 1 2 n n  2 1 1 2 s (  ) 1 2 1 n 2 n
- Nếu t  t  : Bác bỏ H ấ o, ch p 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  2 2    1 x 2     2 (n1 1).s1 (n 2 1).s 2  (
t n n 2;) , t , với s 1 2 n n  2 1 1 2 s (  ) 1 2 1 n 2 n - Nếu t t  : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. (n n 2; ) 1 2 2 - Nếu t t  : Chấp nhận Ho. (n n 2; ) 1 2 2
b) Kiểm định so sánh tỉ lệ.  1 k k2 1 k k2 f      1 , f 2 , f  1 n 2 n 1 n 2 nH :    1 p
p2 , H1 : p p o 1 2 1   f  1 f 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 : p p o 1 2 f  1 f 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.  H :    1 p
p2 , H1 : p p o 1 2 f  1 f 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.
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 :   o H 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  1f - Nếu  : Bác bỏ H ấ ậ o, ch p nh n H1. f f  2 - Nếu   ấ ậ 1 f f f2: Ch p nh n Ho.  2 2 2 2 :        1 2 , 1 : o H H 1 2 2 s - 1 f
, f f n n     1 ( 1 1; 2 1;1 ) 2 s2 - Nếu f  ỏ ấ ậ 1
f : Bác b Ho, ch p nh n H1. - Nếu  ấ ậ 1 f f : Ch p nh n Ho.  2 2 2 2 : 
  ,H :   o H 1 2 1 1 2 2 s - 1 f  ,     2 f f ( 1 n 1; 2 n 1;) 2 s2 - Nếu f  ỏ ấ ậ 2
f : Bác b Ho, ch p nh n H1. - Nếu f  ấ ậ 2 f : Ch p nh n Ho.
5. Hệ số tương quan mẫu và phương t ì
r nh 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 n n 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 k k k Nhập số liệu   
n 1 thì chỉ cần nhấn x = y = n = i k k k 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