Xác suất thống kê Đặng Đức Hậu (cb) Trường Đại học Y Hà Nội, 2008
https://app.box.com/s/s3cubzq2dfn5c30bb24hdn2y3x0uqws6
https://app.box.com/s/s3cubzq2dfn5c30bb24hdn2y3x0uqws6
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
file:///C:/Windows/Temp/jfpxkdxaab/Chapter1.htm<br />
Page 31 of 40<br />
4/6/2019<br />
= 2 0,5398 – 1 = 0,0796.<br />
2. QUY LUẬT POISSON<br />
2.1. Định nghĩa :<br />
<strong>Đại</strong> lượng ngẫu nhiên X được gọi là có quy luật Poisson với tham số > 0 nếu :<br />
X nhận các giá trị 0, 1, 2,..., n.<br />
P(X = r) = ,<br />
trong đó: e = .<br />
2.2. Tính chất<br />
2.2.1. <strong>Đại</strong> lượng ngẫu nhiên X có quy luật Poisson với tham số > 0 thì MX = DX = .<br />
2.2.2. <strong>Đại</strong> lượng ngẫu nhiên X có quy luật nhị thức với tham số n và p, khi n tiến tới và p tiến tới 0 sao cho np<br />
thì đại lượng ngẫu nhiên X có quy luật nhị thức sẽ tiến tới quy luật Poisson với tham số > 0.<br />
Thực hiện n phép thử độc lập, hiện tượng A có xác <strong>suất</strong> P(A) = p. Gọi X là số lần xuất hiện A. X có quy luật nhị<br />
thức với tham số n và p.<br />
Khi n và p0 sao cho np thì<br />
Vậy<br />
Ví dụ:<br />
P(A) = p rất gần 0 cho nên A là hiện tượng hiếm gặp.<br />
Số lần xuất hiện hiện tượng hiếm gặp khi thực hiện số lớn phép thử độc lập sẽ có quy luật Poisson.<br />
P(A) = p rất gần 0, q = 1 – p rất gần 1 cho nên MX = np, DX = npq dẫn đến DX MX = .<br />
1. <strong>Xác</strong> <strong>suất</strong> mắc bệnh sau khi dùng vacxin bằng 0,001. Dùng vacxin cho 2000 trẻ. Tìm xác <strong>suất</strong> sao cho có 4 trẻ<br />
bị bệnh.
Change language