1.1 Phân phối nhị ức (Bernoulli):th
*X ~ B(n, p).
E(X) = np
Var(X) = np(1-p) = npq
1.3 Định lý giới hạn trung tâm:
Xét X ~ B(n, p) với E(X) = np, Var(X) = npq=np(1-p)
X ~ N(np, npq)
2.1 Khoảng tin cậy cho kỳ vọng:
2.1.1 TH biết phương sai σ
2
:
Tính: Tính z
1-α/2.
Tính sai số ước lượng:
ε = z
1-α/2
*
σ
𝑛
Khoảng tin cậy: [x-ε; x+ε]
2.1.2 TH không biế phương sai σt
2
:
Tính:
Tính z (nếu n>30)
1-α/2.
Tính 𝑡
1−α/2
𝑛−1
(nếu n30)
2.2 Khoảng tin cậy cho tỷ lệ:
*Y ~ B(n, p)
Tính:
3.1 Kiểm định cho trường hợp một mẫu
3.1.1 Kiểm định cho kỳ vọ -Trung bình:ng
a) TH biết 𝛔
2
:Xác định H
0
, H
1
.
Giả sử H
0
đúng:
+ Cách 1:
+Cách 2:
Trung bình mẫu:
Phương sai mẫu Độ lệch chuẩn mẫu
3.1.1b) TH không biết 𝛔
2
:
+ Cách 1: + Cách 2:
3.2 Kiểm định cho tỷ lệ
1) Một tỷ lệ:
2) So sánh hai tỷ lệ:

Preview text:

1.1 Phân phối nhị thức (Bernoulli): *X ~ B(n, p).
3.1.1b) TH không biết 𝛔2: + Cách 1: + Cách 2: E(X) = np Var(X) = np(1-p) = npq
1.3 Định lý giới hạn trung tâm:
Xét X ~ B(n, p) với E(X) = np, Var(X) = npq=np(1-p) ➔ X ~ N(np, npq)
3.2 Kiểm định cho tỷ lệ 1) Một tỷ lệ:
2) So sánh hai tỷ lệ:
2.1 Khoảng tin cậy cho kỳ vọng:
2.1.1 TH biết phương sai σ2: Tính: Tính z1-α/2.
Tính sai số ước lượng: ε = z1-α/2 * σ √𝑛
Khoảng tin cậy: [x-ε; x+ε]
2.1.2 TH không biết phương sai σ2: Tính: Tính z1-α/2.(nếu n>30) Tính 𝑡𝑛−1 1−α/2 (nếu n≤30)
2.2 Khoảng tin cậy cho tỷ lệ: *Y ~ B(n, p) Tính:
3.1 Kiểm định cho trường hợp một mẫu
3.1.1 Kiểm định cho kỳ vọng-Trung bình:
a) TH biết 𝛔2:Xác định H0, H1. Giả sử H0 đúng: + Cách 1: +Cách 2: Trung bình mẫu: Phương sai mẫu Độ lệch chuẩn mẫu