Bài giảng Xác suất thống kê - Chương 3: Các quy luật phân phối xác suất thông dụng - Phạm Trí Cao

ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 1 1 CHƯƠNG 3: CÁC QUY LUẬT PHÂN PHỐI XÁC SUẤT THÔNG DỤNG Dùng trong Kinh tế 2 Trong cuộc sống có những “điều/ cái” tuân theo một quy luật nào đó, hoặc không có quy luật. Có quy luật chúng ta biết, nhưng cũng có quy luật mà chúng ta chưa biết. Những cái mà ta biết quy luật chỉ chiếm số lượng nhỏ nhoi so với vô số những cái mà chúng ta chưa biết. Vậy tình yêu có quy luật không? Người nói có (cho rằng quy luật muôn đời của tình yêu là giận hờn, đau khổ, bị ngăn cấm,... rồi mới được hạnh phúc. Y như phim!), người nói không (cho rằng hể thấy thích nhau, hợp nhãn..., và còn vì điều gì nữa thì chỉ ctmb, là yêu. Không cần biết “sẽ ra sao ngày sau”. Thí dụ như cô gái 20 lấy ông già 60, hay chàng trai 26 lấy bà già 62, hay “chát chít” gặp nhau trên mạng,.... Y như kịch!). 3
Ở đây ta chỉ nghiên cứu 1 số quy luật phân phối xác suất thông dụng (được ứng dụng nhiều trong Kinh tế), và ta có thể định lượng nó được. Không nghiên cứu về “tình yêu”, và càng không lý thuyết suông. 4 Các quy luật thông dụng sẽ học: Đại lượng ngẫu nhiên rời rạc
Quy luật pp siêu bội
Quy luật pp nhị thức
Quy luật pp Poisson Đại lượng ngẫu nhiên liên tục
Quy luật pp chuẩn (chuẩn tắc)
Quy luật pp mũ
Quy luật pp Chi bình phương (không bài tập)
Quy luật pp Student (không bài tập) ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 2 5
I) QUY LUẬT PHÂN PHỐI SIÊU BỘI
VD:
Hộp có 10 bi, trong đó có 4 bi T. Lấy ngẫu nhiên 3 bi từ hộp.
Tính xác suất lấy được 2 bi T?
Giải:
Gọi X = số bi T lấy được (trong 3 bi lấy ra).
P(X=2) = C(2,4)*C(1,6) / C(3,10)
Nhận xét gì từ thí dụ này? 6
Tổng quát:
Ta có 1 tập hợp có N phần tử, trong đó có K phần tử có tính chất A quan tâm. Lấy ngẫu nhiên n phần tử từ tập.
Tính xác suất có k phần tử có tính chất A trong n phần tử lấy ra?
Giải:
Gọi X= số phần tử có tính chất A trong n phần tử lấy ra.
P(X=k) = C(k,K)*C(n-k,N-K) / C(n,N)
Lúc đó X gọi là có quy luật pp siêu bội. Ký hiệu XH(N,K,n) 7 Sơ đồ n k N-K A* K A N 8
Tính chất: XH(N,K,n) E(X)= np , với p= K/N Var(X)= npq (N-n)/(N-1) (không cần biết bảng ppxs của X)
(N-n)/(N-1) gọi là hệ số hiệu chỉnh.
VD: Ở VD trên thì N= 10, K= 4, tính chất A quan tâm là lấy được bi T. Với n= 3, k= 2. XH(10,4,3).
Câu hỏi:
1) Tính số bi T lấy được trung bình?
2) Tính phương sai của số bi T lấy được?
Giải:
1) p= K/N= 4/10
E(X)= np = 3(4/10) = 12/10
2) q= 1-p = 6/10
Var(X) = npq (N-n)/(N-1) = 3(4/10)(6/10) (10-3)/(10-1) ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 3 VD: Hộp có 5 bi Trắng, 4 bi Vàng, 3 bi Đỏ, 2 bi Cam. Lấy ngẫu nhiên 6 bi từ hộp. Tính xác suất lấy được 4 bi T? HD: X= số bi T lấy được trong 6 bi lấy ra. X~H(14,5,6) P(X=4)= C(4,5).C(2,9) / C(6,14) 9 PHÂN PHỐI SIÊU BỘI VỚI EXCEL 10 CHUYỂN KẾT QUẢ VỀ DẠNG PHÂN SỐ Chọn các ô cần chuyển. Chuột phải. Chọn Format Cells 11 KẾT QUẢ DẠNG PHÂN SỐ 12 ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 4 13 Vậy quy luật phân phối siêu bội là 1 cái gì đó rất gần gũi, thân thương với chúng ta. Đó là bài toán “bốc bi từ hộp”. Ở chương 2, ta chưa biết quy luật pp siêu bội thì ta vẫn làm “đàng hoàng” đấy thôi. Tuy nhiên ta thấy nó tuân theo 1 quy luật ppxs nào đó, và ta cụ thể nó thành quy luật siêu bội. Đó chính là “Hãy đặt tên cho em, hãy cho em một danh phận” (Thuyết “Chính Danh” của Khổng Tử). 14 II) QUY LUẬT PP NHỊ THỨC VD1: Tung 1 con xúc xắc 3 lần. Gọi X= số lần xuất hiện mặt 1 trong 3 lần tung Lập bảng ppxs cho X? 15 Giải VD1: Gọi Ai = bc lần tung thứ i được mặt 1, i= 1,3 p= P(Ai) = 1/6 , q = 1-p = P(Ai*) = 5/6 P(X=0) = P(A1*A2*A3*) = P(A1*)P(A2*)P(A3*) = (5/6)(5/6)(5/6) = C(0,3) p0q3-0 P(X=1) = P(A1)P(A2*)P(A3*)+ P(A1*)P(A2)P(A3*) +P(A1*)P(A2*)P(A3) = (1/6)(5/6)(5/6) + (5/6)(1/6)(5/6) + (5/6)(5/6)(1/6) = 3(1/6)(5/6)(5/6) = C(1,3)p1q3-1 P(X=2) = P(A1)P(A2)P(A3*)+ P(A1)P(A2*)P(A3) + P(A1*)P(A2)P(A3) = (1/6)(1/6)(5/6)+ (1/6)(5/6)(1/6)+ (5/6)(1/6)(1/6) = 3(1/6)(1/6)(5/6) = C(2,3)p2q3-2 P(X=3) = P(A1)P(A2)P(A3) = (1/6)(1/6)(1/6) = C(3,3) p3q3-3 Nhận xét gì? 16 Nhận xét: Ta thấy mỗi lần tung 1 con xúc xắc thì khả năng được mặt 1 là p= 1/6, khả năng được các mặt còn lại là q= 5/6. Ta tung 3 lần con xúc xắc. * Muốn cho (X=0) trong 3 lần tung ta chọn ra 0 lần được mặt 1, tức là chọn C(0,3) lần được mặt 1 trong 3 lần tung. Xác suất được mặt 1 trong mỗi lần tung là p. Vậy xs không được mặt 1 trong 3 lần tung là P(X=0) = C(0,3) p0q3-0. * Muốn cho (X=1) trong 3 lần tung ta chọn ra 1 lần được mặt 1, có C(1,3) cách chọn. Mỗi cách chọn thì xs được một lần mặt 1 trong 3 lần tung là p1q3-1. Vậy P(X=1) = C(1,3) p1q3-1. * Tương tự cho (X=2) , (X=3). Lúc đó ta nói X có quy luật phân phối nhị thức. ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 5 17 Nhận xét: Phép thử của ta là tung 1 con xúc xắc. Ta thấy các lần tung là độc lập nhau, có nghĩa là kết quả ở các lần tung không ảnh hưởng lẫn nhau. Ở mỗi lần tung thì ta quan tâm đến việc có được mặt 1 hay không - biến cố A quan tâm, và xác suất của A là không đổi qua các lần tung và bằng p. 18 Tổng quát: * Ta thực hiện phép thử T n lần, ký hiệu là T1, T2,...Tn. Mỗi lần thực hiện T ta quan tâm bc A có xảy ra hay không. * Các T1, T2,...Tn gọi là dãy phép thử độc lập nếu kết quả xảy ra ở các lần thử không ảnh hưởng lẫn nhau. * Xác suất p = P(A) là cố định qua các lần thử. Gọi: X= số lần biến cố A xảy ra trong n lần thử. Thì X có quy luật phân phối nhị thức, ký hiệu XB(n,p). Xác suất X nhận giá trị k (có k lần biến cố A xảy ra trong n lần thử) là: P(X= k) = C(k,n) pk qn-k , với q = 1-p 19 VD1: Với VD ở bài trên thì XB(3, 1/6). Tính chất: XB(n,p) E(X)= np Var(X)= npq np-q  mod(X)  np+p (không cần biết bảng pp của X) VD1: Xác định E(X), var(X), mod(X)? Giải VD1: XB(3, 1/6) E(X)= 3(1/6) = 3/6 , var(X) = 3(1/6)(5/6) (3/6)-(5/6)  mod(X)  (3/6)+(1/6)  -2/6  mod(X)  4/6  mod(X)= 0 (Lưu ý X có các giá trị 0, 1, 2, 3) 20 Lưu ý quan trọng: Quy luật phân phối nhị thức rất dễ áp dụng! nhưng điều khiến cho sinh viên thường làm sai là: - Không phân biệt được là các phép thử có độc lập không - Không biết P(A) có cố định không. VD2: Có 3 máy thuộc 3 đời (version) khác nhau. Cho mỗi máy sản xuất ra 1 sản phẩm. Tỷ lệ sản phẩm tốt do từng máy sản xuất lần lượt là 0,7 ; 0,8 ; 0,9. Tính xác suất trong 3 sản phẩm sản xuất ra thì có 2 sản phẩm tốt? ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 6 21 Giải VD2: Ta không thể áp dụng quy luật pp nhị thức cho bài toán này, tại sao? Cmkb! Nếu ta không biết quy luật ppxs thì sao, không lẻ botay.com à!? Ta hãy trở về một cách làm gần gũi và cơ bản nhất là: đặt biến cố, xác định giá trị của X thông qua các biến cố. Gọi X= số sản phẩm tốt trong 3 sản phẩm. Đặt Ai= bc máy i sản xuất ra sản phẩm tốt. P(X=2) = P(A1A2A3*)+P(A1A2*A3)+ P(A1*A2A3) = P(A1)P(A2)P(A3*)+ P(A1)P(A2*)P(A3)+P(A1*)P(A2)P(A3) = (0,7)(0,8)(0,1) + (0,7)(0,2)(0,9) + (0,3)(0,8)(0,9) VD3: Máy tự động sản xuất ra sản phẩm, cứ 10 sản phẩm đóng thành 1 hộp. Giả sử mỗi hộp có 9 sản phẩm tốt và 1 sản phẩm xấu. Một khách hàng lấy ngẫu nhiên 10 hộp, kiểm tra mỗi hộp như sau: lấy ngẫu nhiên 3 sản phẩm từ hộp, nếu 3 sản phẩm tốt hết thì mua hộp đó. 1) Tính xác suất có 2 hộp được mua? 2) Tính xác suất có ít nhất 3 hộp được mua? 3) Tính xác suất có nhiều nhất 3 hộp được mua? 22 Giải: Xác suất để 1 hộp bất kỳ được mua là p = C(3,9) / C(3,10) = 84/120 = 0,7 Gọi X = số hộp được mua trong 10 hộp X~B(10 ; 0,7) 1) P(X=2) = C(2,10)(0,7)2(0,3)8 = 0,0014 2) P(X>=3) = 1-[P(X=0)+P(X=1)+P(X=2)] = 0,9984 3) P(X<=3) = P(X=0)+P(X=1)+P(X=2)+P(X=3)  = 0,0106 23 24 Bài tập: Trong các ĐLNN sau, ĐL nào có quy luật pp nhị thức (xác định n, p), ĐL nào không có? Tại sao? Tung một đồng xu sấp ngữa 3 lần. Gọi X= số lần được mặt ngữa. Hộp có 4 bi T, 3 bi X. Lấy từ hộp ra 3 bi. Gọi X= số bi X lấy được. Xét cho 3 cách lấy:
C1: Lấy ngẫu nhiên 3 bi
C2: Lấy lần lượt 3 bi
C3: Lấy có hoàn lại 3 bi Một máy sản xuất ra sản phẩm có tỷ lệ phế phẩm là 2%. Cho máy sản xuất ra (lần lượt) 10 sản phẩm. Gọi X= số phế phẩm có được. ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 7 25 Bài tập (tt): Trong các ĐLNN sau, ĐL nào có quy luật pp nhị thức (xác định n, p), ĐL nào không có? Tại sao? Một xạ thủ bắn 3 phát đạn vào bia. Ở lần bắn sau sẽ rút kinh nghiệm các lần bắn trước nên xác suất trúng của từng phát lần lượt là: 0,7 ; 0,8 ; 0,9. Gọi X= số phát bắn trúng. Một người lấy lần lượt 4 vợ. Do rút kinh nghiệm ở các lần lấy trước nên khả năng ly dị vợ ở các lần lấy lần lượt là: 0,9 ; 0,8 ; 0,6 ; 0,5. Gọi X= số lần ly dị vợ. Xác suất để một chiếc dù không bung ra khi nhảy dù là 0,001. Chiếc dù được dùng 3 lần (có thể với 3 người khác nhau! Hic hic). Gọi X= số lần dù không bung.  VD4: Đề thi trắc nghiệm có 50 câu hỏi. Mỗi câu có 4 cách trả lời, trong đó chỉ có một đáp án đúng. Các câu hỏi độc lập với nhau. Mỗi câu trả lời đúng được 0,2 điểm. Một người đi thi không học bài nên trả lời các câu hỏi bằng cách “đánh đại” một câu trả lời.  1) Tính xác suất để người này được 5 điểm?  2) Tính xác suất để người này đạt ít nhất 5 điểm?  Giải:  Gọi X= số câu trả lời đúng trong 50 câu.  X~B(50, ¼)  1) P(X=25) = C(25,50)(1/4)25(3/4)50-25 = 0,00008  2) P(X>=25) = P(25<=X<=50) = P(X=25)+ +P(X=50)  = 1-P(0<=X<=24) = 1- 0,99988 = 0,00012  Dùng EXCEL để tính kết quả, tính tay rất “chua”! 26 VD5: Đề thi trắc nghiệm có 50 câu hỏi. Mỗi câu có 4 cách trả lời, trong đó chỉ có một đáp án đúng. Các câu hỏi độc lập với nhau. Mỗi câu trả lời đúng được 0,2 điểm. Một người trả lời “chắc cú” 10 câu hỏi, các câu hỏi còn lại trả lời bằng cách “đánh đại” một câu trả lời.  1) Tính xác suất để người này được 5 điểm?  2) Tính xác suất để người này đạt ít nhất 5 điểm? Giải: Gọi X= số câu trả lời đúng trong 40 câu còn lại. X~B(40, ¼)  1) P(X=15) = C(15,40)(1/4)15(3/4)25 = 0,02819  2) P(X>=15) = 1-P(0<=X<=14) = 1- 0,94556 = 0,05444  27 VD6: Đề thi trắc nghiệm có 50 câu hỏi. Mỗi câu có 4 cách trả lời, trong đó chỉ có một đáp án đúng. Các câu hỏi độc lập với nhau. Mỗi câu trả lời đúng được 0,2 điểm. Một người trả lời “chắc cú” k câu hỏi (k<25), các câu hỏi còn lại trả lời bằng cách “đánh đại” một câu trả lời.  1) Tính xác suất để người này được 5 điểm?  2) Tính xác suất để người này đạt ít nhất 5 điểm? Giải: Gọi X là số câu trả lời đúng trong 50-k câu còn lại. X~B(50-k, ¼)  1) P(X= 25-k)  2) P(X>= 25-k) = 1- P(0 <=X<= 25-k-1) Bảng kết quả cho ở 2 bảng sau: 28 ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 8 BẢNG KẾT QUẢ VỚI CÁC GIÁ TRỊ CỦA K 29 BẢNG KẾT QUẢ VỚI CÁC GIÁ TRỊ CỦA K 30 BT1: Hàng trong kho có 10% là phế phẩm. Lấy ngẫu nhiên có hoàn lại 5 sản phẩm. Tính xác suất trong 5 sản phẩm này có ít nhất 1 phế phẩm.  BT2: Tỷ lệ 1 loại bệnh hiếm bẩm sinh trong dân số là 0,01. Bệnh này cần sự chăm sóc đặc biệt lúc mới sinh. Một bệnh viện phụ sản lớn có 200 ca sinh trong 1 tháng cuối năm. Tính xác suất để có nhiều hơn 2 trường hợp cần chăm sóc đặc biệt.  BT3: Một quận có tỷ lệ nữ là 40%. Chọn ngẫu nhiên có hoàn lại n người. Tìm n để xác suất chọn được ít nhất 1 người nam là 95%? 31 32  III) QUY LUẬT PHÂN PHỐI POISSON VD1: Khảo sát số người đến siêu thị trong 1 tháng. Một tháng có 30 ngày. Gọi X= số người đến siêu thị trong 1 ngày. Ta thấy: trong 1 ngày có thể có 0, 1, 2, .... đến siêu thị nên X có các giá trị là 0, 1, 2, .... Ta không đoán biết chính xác trong 1 ngày nào đó sẽ có bao nhiêu người đến. Nhưng ta biết số người trung bình đến siêu thị trong một ngày là = 600 người (theo thống kê). Lúc đó ta nói X là ĐLNN có quy luật pp Poisson. ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 9 33 VD2: Có một miền A, trong miền A có nhiều vùng A1, A2,...Bắn 1 phát đạn đại bác vào miền A. ta xét khả năng có k mảnh đạn rơi vào vào vùng A1. Gọi X= số mảnh đạn rơi vào vùng A1. Ta thấy số mảnh đạn có thể rơi vào vùng A1 có thể là 0, 1, 2,... Ta biết số mảnh đạn trung bình rơi vào vùng A1 là = 2,5 (theo thống kê). Lúc đó ta nói X là ĐLNN có quy luật phân phối Poisson. 34 VD3: Xét quảng đường A dài 5 km. Gọi X= số ổ voi trên quảng đường này. Ta thấy số ổ voi có thể là 0, 1, 2,... Ta biết số ổ voi trung bình của quảng đường là = 2,7 (theo thống kê). Lúc đó ta nói X là ĐLNN có quy luật phân phối Poisson. 35 Trong thực tế có nhiều ĐLNN có phân phối Poisson: Số cuộc gọi đến tổng đài trong 1 ngày, Số người chết trong 1 năm, Số khách du lịch Nhật đến VN trong 1 tháng, Số lần chụt chụt nhau trước khi cưới của 1 đôi uyên ương Lưu ý: Trong thực tế, mặc dù chặn trên của X không biết nhưng không phải là vô hạn. Thí dụ người ta chỉ có thể chụt nhau 1 tỷ lũy thừa 1 tỷ lần trong cuộc đời mà thôi!!! Tổng quát: X là ĐLNN rời rạc có các giá trị là k= 0, 1, 2,... với giá trị trung bình là , và xác suất tương ứng là: P(X=k) = exp(-). k / k! Ta nói X có quy luật pp Poisson. Ký hiệu XP(). Tính chất: XP() E(X) = var(X) =  -1  mod(X)   36 Định lý: X~B(n,p) Nếu n đủ lớn (n+) và p đủ nhỏ (p0) sao cho np (hằng số) thì: , 0 .(X k) ! n p np kek k n kP C p qn k        Hay nói cách khác: B(n,p) P() ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 10 37 Trong máy tính Casio fx-570VN Plus có chức năng tính hàm exp(x) = ex VD1: Biết trung bình trong 1 ngày có 600 người đến siêu thị. 1) Tính xác suất trong ngày 1/1/2012 có 700 người đến siêu thị? 2) Xác định số người tin chắc nhất có thể đến siêu thị trong ngày 1/1/2012? Giải: Gọi X = số người đến siêu thị trong ngày 1/1/2012 Ta có XP(600) 1) P(X=700) = exp(-600). 600700/700! = 0,0000056 2) 600-1  mod(X)  600 mod(X) = 599 hoặc 600 38 VD2: Ta biết trung bình có 2,5 mảnh đạn rơi vào vùng A1 Gọi X= số mảnh đạn rơi vào vùng A1 XP(2,5) 1) Tính xác suất có 3 mảnh đạn rơi vào vùng A1? 2) Xác định số mảnh đạn tin chắc nhất có thể rơi vào vùng A1? 3) Tính xác suất có ít nhất 5 mảnh đạn rơi vào vùng A1? 39 Giải VD2: 1) P(X=3) = exp(-2,5). 2,53/3! = 0,2138 2) 2,5-1  mod(X)  2,5  mod(X) = 2 3) P(X5) = 1-P(0X4) = 1-    4 0 )( k kXP = 1-    4 0 !/)5,2()5,2exp( k kk = 1-0,8912 = 0,1088 Câu hỏi: Gợi ý của bài toán để có thể áp dụng quy luật pp Poisson là gì? PHÂN PHỐI POISSON VỚI EXCEL 40 ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 11 XÁC ĐỊNH ĐLNN, TÌM QUY LUẬT PHÂN PHỐI? BT1: Có 200 lỗi trong một cuốn sách có 400 trang. Giả sử lỗi có thể xuất hiện trên các trang với khả năng như nhau. 1) Tính xác suất để một trang bất kỳ có không quá 1 lỗi. 2) Tính xác suất để một trang bất kỳ có ít nhất 2 lỗi. 3) Có 200 lỗi trong một cuốn sách có 400 trang. Tính số trang không có lỗi nào của cuốn sách này. BT2: Có 100 lỗi in sai trong một cuốn sách có 1000 trang. Tính xác suất để 3 trang bất kỳ có đúng 2 lỗi. 41 BT3:Một trung tâm bưu điện trung bình nhận được 90 cuộc gọi trong 1 giờ.  1) Tìm xác suất để trung tâm bưu điện này nhận được không quá 2 cuộc gọi trong một phút.  2) Tìm xác suất để trung tâm bưu điện này nhận được ít nhất 2 cuộc gọi trong 2 phút. BT4: Một trạm thu phí giao thông nhận thấy trung bình trong 1 phút có 3 xe ô tô đi qua trạm. Tính xác suất trong a phút có ít nhất 1 xe đi qua trạm, tìm a để xác suất này >=0,98. BT5: Có n lỗi in sai trong một cuốn sách có 200 trang. Giả sử lỗi có thể xuất hiện trên các trang với khả năng như nhau. Tổng số lỗi tối đa n (nguyên dương) mà cuốn sách có thể mắc là bao nhiêu nếu xác suất để trang đầu tiên mắc lỗi nhỏ hơn 5%. 42 ĐIỀU KIỆN ÁP DỤNG PP POISSON TRONG THỰC TẾ Xét biến cố A xuất hiện trong khoảng thời gian t, bc A có thể xảy ra ở các thời điểm ngẫu nhiên trong khoảng thời gian t. Chia khoảng t thành các khoảng thời gian nhỏ rời nhau (ti,ti+1) thì việc bc A xảy ra hay không xảy ra trong các khoảng (ti,ti+1) là độc lập. Số lần xuất hiện bc A trung bình trong 1 khoảng nhỏ (ti,ti+1) là như nhau và bằng c. Trong khoảng thời gian rất nhỏ, biến cố A chỉ xuất hiện tối đa 1 lần. Gọi X là ĐLNN chỉ số lần xuất hiện bc A trong khoảng thời gian t. X có quy luật pp P(), với = ct 43 44 IV)PHÂN PHỐI CHUẨN Một ĐLNN liên tục có hàm mật độ như sau được gọi là có quy luật pp chuẩn. Ký hiệu XN(,2) Hàm mật độ : 2 2 1 2 1)(                x exf Tính chất 1: XN(,2) E(X) =  var(X) = 2 mod(X) = med(X) =  Đặc biệt: nếu =0 và =1 thì XN(0,1): gọi là pp chuẩn tắc. PP chuẩn tắc có hàm mật độ là hàm mật độ Gauss: )2 2 1exp( 2 1)( xx    ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 12 45 Định lý chuẩn hóa: Nếu XN(,2) thì XY     N(0,1) 46 Tính chất 2: XN(,2) )()()(    XP )( 2 1)(   XP )( 2 1)(1)(    XPXP )(2)|(|   XP )()()|(|    XP Với  x dttx 0 )()(  Lưu ý: (x) là hàm lẻ, tức là: (-x)= -(x) ; (+)= 0,5 Các giá trị của (x) được tính sẳn thành bảng, là bảng F. VD: 47 D ùng C asio fx-570 V N Plus để tính (x) CÁCH TÍNH BẢNG F VÀ E 48 ThS. Phạm Trí Cao * Chương 3 17-02-2019 13 49 VD1: Chiều dài của một loại chi tiết máy có quy luật phân phối chuẩn với chiều dài thiết kế là = 30cm, độ lệch (tiêu) chuẩn là = 2cm. 1) Một chi tiết máy được xem là đạt yêu cầu khi sản xuất ra có chiều dài nằm trong khoảng 28 đến 31. Chọn NN 1 chi tiết máy, tính xác suất chi tiết này đạt yêu cầu? 2) Một chi tiết máy được xem là “quá dài” khi chiều dài của nó lớn hơn 34,5cm. Chọn NN 1 chi tiết máy, tính xác suất chi tiết này “quá dài”? 3) Một chi tiết máy được xem là “quá ngắn” khi chiều dài của nó nhỏ hơn 20cm. Chọn NN 1 chi tiết máy, tính xá