BÀI TẬP CÓ GIẢI dành cho những bạn muốn luyện thêm: facebook.com/pg/eureka.uni.vn/photos/?tab=album&album_id=2874686819282042 XÁC SUẤT THỐNG KÊ - FULL VIDEO + Chương 1. Biến cố & Xác suất: eureka-uni.tiny.us/XSTKFull + Chương 2. Biến ngẫu nhiên 1 chiều: eureka-uni.tiny.us/XSTKC2 + Chương 3. Quy luật xác suất thông dụng: eureka-uni.tiny.us/XSTKC3 + Chương 4. Biến ngẫu nhiên 2 chiều: eureka-uni.tiny.us/XSTKC4 + Chương 5. Luật số lớn: eureka-uni.tiny.us/XSTKC5 + Chương 6. Lý thuyết mẫu: eureka-uni.tiny.us/XSTKC6 + Chương 7. Ước lượng tham số: eureka-uni.tiny.us/XSTKC7 + Chương 8. Kiểm định giả thuyết: eureka-uni.tiny.us/XSTKC8 + Chương 10. Hồi quy 2 biến: tinyurl.com/XSTKC10 + Thực hành trên Excel: eureka-uni.tiny.us/XSTKExcel + XSTK Hỏi đáp: eureka-uni.tiny.us/XSTKHoiDap

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Bảng GIÁ TRỊ hàm PHÂN BỐ CHUẨN HÓA được dùng trong Video: facebook.com/groups/xacsuatneu/permalink/1510206345806216/

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Lưu ý cần tham gia nhóm XSTK để tải được file: fb.com/groups/xacsuatneu

@EurekaUni

Жыл бұрын

DONATE cho Eureka! Uni * Vietinbank: 107006662834 - Hoang Ba Manh * Ví Momo: 0986.960.312

Hay quá a ơi, e tìm trên gg ko thấy phần tổ hợp 2 biến nn cùng có phân phối chuẩn, may mà ở đây a có giảng phần này, e cảm ơn nhiều ạ🥰

Giọng thầy dễ nghe , cách truyền đạt dễ hiểu , 10/10

@EurekaUni

Жыл бұрын

Cảm ơn e. Chia sẻ video giúp thầy nhé

Hay quá, cảm ơn anh nhé!

cảm ơn anh nhiều ạ !

Cảm ơn thầy ạ

Hay quá anh!

cảm ơn nhiều ạ!

rất hay ạ .Cảm ơn thầy nhiều

@EurekaUni

4 жыл бұрын

E xem thêm về phần Xấp Xỉ Quy luật Chuẩn nữa nhé, rất quan trọng và cũng hay hỏi đó: kzread.info/dash/bejne/mZea1Y-Foa3Re6Q.html

Cảm ơn thầy

E cảm ơn anh.

cám ơn anh rát nhìu

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Chúc em học tốt nhé ^^ Em xem TRỌN BỘ video bài giảng XSTK MIỄN PHÍ tại: kzread.info/head/PLsEmKKF4H46k013lBf0S_NFCMfU-JNZbd

hay quá thầy uiii

Cảm ơn anh

Các bạn tham gia group Xác suất thống kê để hỏi đáp và thảo luận nhiều hơn về xác suất thống kê nhé: facebook.com/groups/xacsuatneu/

bài giảng hay lắm ạ

Thầy giảng hay đỉnh luôn ý ạ :> Xem hết mà cmt 1 cái thui,không có từ nào để tả vì ngu như em còn thấy dễ hiểu

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Yeah, cảm ơn và chúc Cải ôn tập tốt nhé ^^ Bên cạnh đó, e có thể tham gia hỏi đáp trong nhóm xác suất thống kê nêu có thắc mắc, khó khăn về môn học nữa nhé: facebook.com/groups/xacsuatneu

@caixanh3092

2 жыл бұрын

@@EurekaUni Sẽ tuyệt vời hơn nếu video nào cũng gắn link bài tập ạ,em thấy có video thì gắn,có video thì không ý

@EurekaUni

2 жыл бұрын

A chưa soạn lại bài tập đấy :v E muốn tìm theo dạng để làm mà lại có đáp án thì bào nhóm kia, tìm theo hashtag nhé. Nhiều vô kể :D

@caixanh3092

2 жыл бұрын

@@EurekaUni Em cảm ơn nhiều ạ,em vào rồi mà k biết tìm kiểu gì

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Ở trên máy tính nó là phần "Chủ đề trong nhóm này", nằm ở lề bên tay phải, dưới phần "Giới thiệu"

Mong anh giải đáp ạ! Theo thống kê bạn tuyển sinh tỉ lệ thí sinh dự thi các khối A B C lầ lượt là 40% 35% 25%. Gặp ngẫu nhiên 3 người A. 3 người khác khối B. Có đúng 2 người thi cùng một khối

@EurekaUni

3 жыл бұрын

a) 0,4.0,35.0,25 b) có thể là cùng khối A, B, C + Cùng A, người còn lại có thể là B hoặc C: 0,4.0,4.0,35+0,4.0,4.0,25 + Tương tự

ad như vị cứu tinh cứu rỗi cuộc đời học xstk của em :((((

@EurekaUni

Ай бұрын

Em sắp thi chưa :v

@vananhphamthi4311

Ай бұрын

@@EurekaUni em còn tầm hai tuần nữa ạ😭

@EurekaUni

Ай бұрын

@vananhphamthi4311 Hơi chậm nhé, ôn nốt pp chuẩn thì sang phần thống kê trước nha.

@vananhphamthi4311

Ай бұрын

@@EurekaUni e học vid của ad bằng tốc độ ở lớp ạ, thi gki thì chúng e đến c4 ạ😭😭. E sẽ cố gắng

@EurekaUni

Ай бұрын

@@vananhphamthi4311 uầy trên lớp mà học chậm vậy á :-O Thế thì cứ từ tốn :v Ad cứ tưởng e học trên lớp phải sắp hết chương trình r cơ.

Anh ơi cho e hỏi với loại đề ra như ví dụ 2 thì việc lãi 50K và chi phí bảo hành 200K thì âm 150K nhưng nếu đề nói nếu phải bảo hành thì lỗ 200K thì ở biến Y sẽ là -200 đúng k ạ, mong a rep vì mai e thi :(

cảm ơn anh ạ, nhờ anh em mới làm được đống bt mà cô giảng em k hiểu gì :>

@EurekaUni

2 жыл бұрын

"Chia sẻ cho thầy, chia sẻ video cho thầy đi các em"_tiếng Lộc Fuho văng vẳng quanh đây.

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Chúc em học tốt nhé ^^

sinh viên PTIT biết ơn kênh =))

@minhthuynguyen7111

Жыл бұрын

kim cương quan điểm

Anh ơi cho em hỏi là khi bấm máy phân phối chuẩn thì khi nào mình sai Q() hay P() ạ

A ơi cho e hỏi với ạ. Nếu đề bài yêu cầu viết hàm phân bố của z=x+2y đối với hàm phân bố chuẩn tắc 2 chiều thì làm thế nào ạ.

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Ý e là biến (X,Y) tuân theo phân phối chuẩn 2 chiều. Viết hàm phân bố xác suất của Z=X+2Y? Nếu thế thì e chỉ cần tính E(Z)=E(X)+2E(Y) và V(Z)=V(Z)+4V(Y)+4Cov(X,Y) Sau đó thay vào biểu thức hàm phân bố xác suất chuẩn (1 chiều) là được, vì Z là biến 1 chiều.

Cho em hỏi nếu mà tra trong bảng laplace thì tra như nào ạ

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Cách tra giống hệt e, cũng tách ra xong dóng toạ độ lên. Chỉ là sử dụng công thức xác suất khác 1 chút thôi.

Anh ơi em đang thac mắc phần công thức có ep xi on : một số nơi nói 2 phi (epsion/xíc ma) - 1 , chỗ thì không có - 1 . Vậy công thức nào đúng , công thức nào sai và xài nó như nào anh

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Các công thức sử dụng các hàm số khác nhau nên đều đúng cả nếu e tra đúng bảng tương ứng. >> Nếu có -1 thì là dùng hàm phân bố chuẩn hoá P(Z> Nếu k trừ 1 thì là dùng hàm Laplace: P(0

Cần giúp đỡ với ạ: Một quán bún bò có lượng bán trung bình mỗi ngày là 300 tô. Từ dữ liệu cũ có khoảng 65% xác suất quán bún bò trên bán được từ 280 đến 320 tô bún bò. Chi phí trung bình mỗi tô bún bò là 2500 đồng và giá bán trung bình là 4000 đồng/tô. Giả sử các tô bún bò không bán được trong ngày sẽ không còn giá trị. Hãy tính số tô bún bò tối ưu mà quán bún này cần phải nấu mỗi ngày? Gợi ý: Bài này chưa cho sẵn sigma mà cần phải tính toán, bạn hãy dựa vào công thức trong tài liệu chương này để tính sigma, từ đó mới tìm ra được số tô bún bò tối ưu. hướng dẫn giúp mình với, cảm ơn mn

anh ơi ở 2p13 công thức tính xác suất p(x>=a) với p(x>a) là như nhau hả anh? dấu bằng có ảnh hưởng gì ko và tại sao ạ? vì em thấy có tài liệu ko có dấu bằng ạ

@EurekaUni

3 жыл бұрын

X rời rạc: P(X>=a) khác P(X>a) X liên tục: P(X>=a)=P(X>a)

Anh ơi, vd 4 phần a là công ty B chứ nhỉ, vì Xs (X>a) = 1- phi(....) đúng k ạ

@EurekaUni

4 жыл бұрын

P(Xa>10)=1-Phi(-0,25). E tính xem có ra 2 xác suất như a không?

anh ơi có bài tập kết hợp giữa quy luật nhị thức với quy luật chuẩn không ạ

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Phần 5/5 ấy e

A ơi, ở vd 4 nếu hỏi “mua cổ phiếu công ty nào rủi ro hơn ?” thì tính thế nào ạ

@EurekaUni

2 жыл бұрын

So sánh phương sai, bên nào phương sai to hơn thì rủi ro hơn.

Anh ơi có thể ra phần quy luật phân phối siêu bội không ạ?

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Hiện tại mình đang tập trung vào những nội dung phổ biến, nên phần đó mình sẽ bổ sung sau e nhé

a ơi ct p(x

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Quy luật Chuẩn 2 cách tính xs phổ biến, e xem video này là rõ này kzread.info/dash/bejne/l6uizbWzZKuoeLQ.html

Anh ơi ví dụ 3 câu a, phi của 0.33 em tra là 0.6293 nên P(|Y-0.3|

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Câu 3a phải là tra Phi của (0,1/0,2=0,5) chứ e Epsilon = 0,1 Sigma = 0,2 E chia nhầm cho Muy rồi

@longphamthanh3792

3 жыл бұрын

Úi em ẩu wa :33

Dạ cho e hỏi là bảng phân phối chuẩn đc đem vào phòng thi ko ạ

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Kinh tế Quốc dân thì được, nếu e học trường khác thì sẽ có chế độ riêng :3

Hay quá anh ơi (y)

anh ơi.ở ví dụ ba ý ạ em tra bảng có ra cái giá trị của 0.25 đâu nhỉ

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Có thể e tra bảng hàm Laplace nên có sự khác biệt. Laplace = P(0

anh ơi a giúp e tường minh chỗ ví dụ 2 này với. như a bảo ở video trước ,vì là biến liên tục nên p (X< = a) thì cũng giống p(x < a).Nhưng mà sao chỗ tìm E(y) lại sử dụng công thức của biến rời rạc ạ ? vậy X là biến ngẫu nhiên liên tục còn Y là biến rời rạc và mình chỉ mượn X để tính ra P của Y hay sao ạ. E cảm ơn a

@EurekaUni

3 жыл бұрын

E hiểu đúng r đó :))) ppxs của X dùng để tính P của Y thôi

@phanthithao6627

3 жыл бұрын

@@EurekaUni Làm sao mình biết được bài nào sử dụng phương pháp nào vậy a. Có dấu hiệu gì đặc trưng k ạ? a có video nào làm về tổng hợp các dạng toán phân phối xác suất k ạ

a ơi làm sao để biết khi nào áp dụng ct chuẩn khi nào áp dụng ct chuẩn hóa k ạ

@EurekaUni

3 жыл бұрын

E cứ dùng công thứ cho phân phối Chuẩn (bất kì) là được, nó áp dụng được cho cả Chuẩn hóa mà

a ơi e thắc mắc là : nếu sai số ui không tuân theo phân phối chuẩn thì có thể ước lượng được các tham số bj hay không ạ

@EurekaUni

Жыл бұрын

Ước lượng thoải mái e. Nếu các giả thiết khác thoả mãn thì bj thu được vẫn là được lượng BLUE. Tính phân bố chuẩn chỉ ảnh hưởng tới phân phối xác suất của hệ số bj và theo đó là các ước lượng khoảng và kiểm định giả thuyết cho Bj. Với mẫu lớn (n>30) thì hiện này có thể bỏ qua.

Anh cho em hỏi là khi nào dùng ct laplace và phân bố chuẩn tắc ạ

@EurekaUni

10 ай бұрын

Dùng ct nào cũng được, nhưng tốt nhất là trên lớp học thế nào dùng thế ấy.

Cho e hỏi bài toán này ạ: Một dự án bao gồm 4 chi tiết A~D, biết mỗi chi tiết là khác nhau. Số giờ làm việc trung bình lần lượt là 4, 8, 5, 4 và độ lệch chuẩn lần lượt là 1/2, 5/3, 5/3, 7/6. Theo hợp đồng, nếu tất cả các chi tiết hoàn thành không quá 25 giờ thì không bị đền hợp đồng. Tính xác suất không thể hoàn thành kịp kì hạn. Em cảm ơn ạ.

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Hoàn thành 1 chi tiết cần 4 công đoạn => Thời gian hoàn thành 1 chi tiết = Tổng thời gian hoàn thành 4 công đoạn. Mặt khác, theo bài thì ta có thể giả thiết 4 biến này độc lập nên có thể xử lý được bằng cách đặt biến X: tổng thời gian hoàn thành 1 chi tiết X = X1+X2+X3+X4 Xi độc lập và phân phối chuẩn nên X cũng phân phối chuẩn.

@nguyentuananh4083

3 жыл бұрын

@@EurekaUni dạ, em cảm ơn nhiều ạ.

Anh đã đọc giáo trình Lý thuyết xác suất thống kê của NEU chưa ạ? Nếu rồi thì cho em hỏi cái bảng tra đó nằm ở phụ lục mấy ạ? em thấy không có phụ lục nào giống hoàn toàn với bảng tra phân phối chuẩn trong video ạ

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Hê hê 😁 NEU ngày xưa dùng hàm Laplace. Từ năm ngoái mới đổi sang dùng hàm phân bố chuẩn hoá đó e. Nên sách vẫn chưa cập nhật lại. Mai mình up lại file này lên nhé, giờ muộn r :3

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Bảng CÔNG THỨC, GIÁ TRỊ được dùng trong video đây e nhé: facebook.com/groups/xacsuatneu/permalink/1510206345806216/

@tuyetanh6731

4 жыл бұрын

@@EurekaUni Em cảm ơn ạ

@EurekaUni

4 жыл бұрын

@@haotranthimy5337 Trong video hay là trong bài tập tự luyện phía trên hở e :/ Nếu trong link bài tập tự luyện thì e cmt ngay phía dưới ảnh đó nhé

@phuonganham3624

4 жыл бұрын

@@EurekaUni Trường e vẫn đang dùng hàm laplace thì vd1 tra bảng hàm laplace là sai hả a?

Cho em hỏi là ở ví dụ 3 câu a nếu tính P(|X-8|>0,1) thì như nào ạ

@EurekaUni

2 жыл бұрын

1-P(|X-8|

phân phối của 1 số trung bình của mẫu có xu hướng tiến đến phân phối chuẩn khi vào vậy ạ?

@EurekaUni

Жыл бұрын

n > 30, định lý giới hạn trung tâm

Thầy ơi thầy có thể ra chương 4 phần giải bài tập tính tin cậy được không ạ ??

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Ý e là Ước lượng tham số với độ tin cậy à?

cho e hỏi có công thức nào mà k cần so bảng phân phối chuẩn vẫn ra đc kết quả k ạ

@EurekaUni

Жыл бұрын

Nếu e nhớ được biểu thức hàm mật độ xs pp chuẩn thì dùng công thức tính tích phân bằng máy tính cũng được. Như hướng dẫn ở đây: kzread.info/dash/bejne/l6uizbWzZKuoeLQ.html

Anh cho em hỏi nếu Y tuân theo quy luật pp chuẩn hóa thì E(Y^2) bằng gì trong khi E(Y) = muy ạ?

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Y ~ N(0,1) E(Y)=muy = 0 Var(Y)=sigma = 1 Var(Y) = E(Y^2) - [E(Y)]^2

@chucthanh963

2 жыл бұрын

@@EurekaUni dạ em cảm ơn nhiềuuuu ạ

Thầy cho em hỏi "hai cầu thủ đá ngang sức nhau. Hỏi thắng 2 trong 4 trận dễ hơn hay 3 trong 6 trận dễ hơn". Câu này giải như nào vậy ạ

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Tính xác suất thắng xem trường hợp nào to hơn thì chọn e ạ

nếu ở chỗ X~N(μ ;σ2) mình dùng phi không thì có sao k ạ

@EurekaUni

2 жыл бұрын

K sao. Tính thế nào ra kết quả là được. Với cả, trường dạy công thức nào thì làm theo công thức ấy cho tiện e ạ.

Dạng bài như vd1 chỉ có 1 cách mình fai tra bảng thôi hả a. Có cách nào ko tra bảng vẫn tính ra giá trị ko anh. Chứ mà zo thi đâu có bảng nà tra🤔

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Bài, đề thì sẽ cho sẵn các giá trị cần thiết để e tra nhé. Có thể là giá trị Laplace, P(0

Cho em hỏi làm sao để tính độ lệch chuẩn trong bài này ạ : Khối lượng sữa bột được đóng tự động vào lon sữa là biến ngẫu nhiên X (g) có phân phối chuẩn N(u, g'') với u = 300 (g). Biết P(298 a) Tính phương sai của X. b) Tìm tỉ lệ lon sữa có khối lượng sữa nhỏ hơn 295g. c) Một người chọn mua ngẫu nhiên 2 lon sữa loại này. Tính xác suất tổng khối lượng sữa trong 2 lon lớn hon 600g.

@EurekaUni

Жыл бұрын

E thay vào công thức xác suất của quy luật chuẩn rồi tra bảng là ra mà. Nếu dùng hàm phân bố chuẩn hoá như video trên thì: Phi(0) = 0,5

@nguyenvanthien3413

Жыл бұрын

em hiểu rồi ạ .Em cảm ơn a

Anh ơi cho em xin bảng phân phối z

@EurekaUni

3 жыл бұрын

E tìm ở phần mô tả video nhé. Sau các link Video các chương là link tải file bảng số và công thức đó

cái bảng tích phân LP khác trong sgk em quá, chỗ em phi(x)= 0,49997 là lớn nhất rồi

@EurekaUni

2 жыл бұрын

lệch có 10^-5 lại do làm tròn, k quan trọng e ạ

Dạ cho em hỏi cái bảng phân bố xác suất lấy ở đâu ạ.Anh có thể cho em xin dc ko ạ

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Link tải ở phần mô tả video, mục "Tài liệu tham khảo"

Anh ơi ở vd3 lúc tính câu a, cái công thức 2●(€/ơ) lại phải trừ 1 nữa ạ

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Tính theo hàm phân bố chuẩn nên nó như thế e. E học theo hàm Laplace nên dùng công thức có sự khác biệt.

@SpiderMan-wk4gk

3 жыл бұрын

@@EurekaUni Trường em dạy ko có -1 giờ sao ạ cũng công thức y trên nhưng ko có trừ 1 ở ép xi on như bên trên

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Chỉ là trùng kí hiệu thôi, bản chất là dùng 2 hàm số khác nhau e ạ.

có dấu hiệu nào nhận biết đâu là phân phối chuẩn không ạ? hay là đề phải nói là ppchuan

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Đề sẽ nói rõ e

Vậy trong trường hợp phi =0,3 thì mình dò s ạ :(( tại con thấy nó ko có trong bảng này ạ

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Mình lấy xấp xỉ giá trị gần nhất ấy e. Hoặc là lấy xấp xỉ bằng trung bình cộng 2 giá trị gần 0,3 nhất (> 0,3 và < 0,3)

nếu tính xác suất trong 5 chi tiết có 2 chi tiết k đạt tiêu chuẩn thì tính như nào vậy ạ

@EurekaUni

Жыл бұрын

CT Bernoulli, n=5 Trong 5 có 2 k đạt chuẩn => lấy 2 trong 5 rồi đặt làm chi tiết k đạt chuẩn, còn lại là đạt chuẩn có 5C2 cách lấy. gắn xác suất vào nữa ta được. 5C2.p^3.(1-p)^2

16:30: tại sao chỗ ct anh tính theo công thức của chuẩn hóa còn bảng anh lại tra của laplace ạ

@EurekaUni

10 ай бұрын

Tra bảng phân phối chuẩn mới đúng nhé. Có thể chỗ đó a tra sai.

ad ơi ở 1 số tài liệu có viết là P(x>a) = 0.5 - phi( (a-muy)/độ lệch chuẩn ), mong ad giải đáp ạ

@trangkieu1445

2 жыл бұрын

Đr đấy mình cx kh rõ luôn

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Giải thích đây e kzread.info/dash/bejne/l6uizbWzZKuoeLQ.html

Ad ơi cho mình hỏi nếu phi của 0.125 thì mình tìm trên bảng phân bố chuẩn hóa như thế nào vậy ạ? mình cảm ơn và mong được giải đáp sớm

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Lấy Phi(0.12) + Phi(0.13) chia đôi

@ThuTran-kd2yt

3 жыл бұрын

@@EurekaUni dạ cảm ơn ad nhiều ạ

anh ơi e bị gặp vấn đề chỗ xích ma ấy ạ,có bài thì phải chia căn xích ma,có bài thì vẫn chia xích ma không phải căn lên,mong anh giải đáp ạ, e xin cảm ơn

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Làm việc với biến gốc (X) thì không cần chia. X~N(muy, sigma^2) Làm việc với trung bình mẫu (Xngang) thì phải chia. Xngang ~ N(muy, sigma^2/n)

Anh ơi cho e hỏi , trường e học cô k có tra bảng này mà toàn cho tra bảng laplace thì kết quả khác nhau hay như thế nào ạ 😢

@EurekaUni

8 ай бұрын

Tra bảng Lalace thì e phải dùng công thức xác suất theo hàm Lalace. Kết quả tính theo 2 cách là giống nhau. Em xem cụ thể ở video này: kzread.info/dash/bejne/l6uizbWzZKuoeLQ.htmlsi=ZXqM3mbT9OZ-FV5V

dạ cho em hỏi bảng PP chuẩn mà giá trị z âm ấy tìm ở đâu vậy ạ, em tìm trên gg mà kh có ạ

@EurekaUni

Жыл бұрын

E tìm ở phần mô tả video này có link tải đấy

Anh ơi trong ví dụ 2 có câu hỏi là lấy nn 3 sản phẩm để bán tìm xác xuất có 3 sp lấy ra không phải bảo hành thì làm như nào ạ. Em cảm ơn ạ

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Mũ 3 cái xác suất đấy lên e

@hoantiny01

2 жыл бұрын

Có phải là 0,9332x0,9332x0,9332 phải không ạ

thế lúc vào phòng thi thì có dc mang bảng này vào tra k ạ

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Tuỳ trường e ơi, nhưng chắc chắn sẽ cho giá trị để sử dụng, hoặc là tính toán 1 cách đơn giản

a cho em hỏi bài này của em có phải cho thiếu dữ liệu không ạ? Trọng lượng sản phẩm do một máy sản xuất là ĐLNN tuân theo luật phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn là 1,6 gram. Sản phẩm được coi là đạt tiêu chuẩn nếu trọng lượng của nó sai lệch so với trung bình không quá 2 gram.Ttính tỉ lệ sản phẩm đạt tiêu chuẩn do máy đó sản xuất.

@EurekaUni

8 ай бұрын

Đủ e nhé. E dùng công thức xác suất cho sai lệch tối đa tại đây: kzread.info/dash/bejne/l6uizbWzZKuoeLQ.htmlsi=THTzOhv762Dy6S9u

@TungNguyen-kl6tv

8 ай бұрын

@@EurekaUni e cảm ơn a!

@TungNguyen-kl6tv

8 ай бұрын

a giúp e vs ạ: cần sản xuất tối thiếu bao nhiêu sp để xác suất "có ít nhất 100 sp đạt tiêu chuẩn"không bé hơn 90% câu này dùng gì để giải ạ? dữ liệu đề bài là bình luận trên ạ @@EurekaUni

Anh ơi phi của vô cùng =0.5 thôi làm như anh thì phi vô cùng =1 ạ

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Em đang học theo hàm Laplace, Phi0(z) = P(0

anh ơi sao trg e dạy là 0,5 - phi và 0,5 + phi hả anh với anh cho e hỏi cái bảng kia lấy ở đâu ạ

@EurekaUni

Жыл бұрын

E xem video XSTK 3.3.1 sẽ hiểu sự khác biệt nhé. Link tải các bảng ở dưới ở mô tả của các video.

anh cho e hỏi là cái P(x

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Thầy e dạy là hàm Laplace, còn a dùng hàm Phân bố chuẩn hoá. Hai hàm này lệch nhau 0,5

@NganNguyen-br3uz

4 жыл бұрын

@@EurekaUni Anh ơi vậy anh có thể cho e biết cách phân biệt 2 hàm này không ạ

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Công thức theo hàm nào cũng đều cho kết quả như nhau, nên e làm theo công thức thầy e dạy nhé :v Các công thức trong video kia thì e thay bằng ct thầy e dạy xong đối chiếu kết quả là được :3

cho em hỏi , sao trong công thức thứ 4 biểu diễn sai lệch giữa trung bình lại có trừ 1 ạ , em phá ra đưa về công thức thứ 3 thì làm gì có trừ 1 ạ ?

@EurekaUni

4 жыл бұрын

E lưu ý là: Em đang học theo hàm Laplace, tạm kí hiệu và xác định là Phi0(z) = P(0

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Các kí hiệu có thể khác nhau giữa các trường, các sách, nhưng định nghĩa thì như nhau, và em có thể tìn thấy định nghĩa của các hàm số này ở các bảng giá trị dùng để tra khi tính xs của quy luật Chuẩn.

Giúp em ạ. Một kho chứa 10000 sp trong đó có có 2000 sp kh đc kiểm tra chất lượng. Chọn nhẫu nhiên ra 400 sp. Tính xs để trongg 400 sp đó. A. Có 80 sp kh được kiểm tra B. Có 70 đến 100 sp kh đc ktraaa.

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Này hội tụ chuẩn rồi làm thôi e. + Siêu bội xấp xỉ về Nhị thức + Nhị thức xấp xỉ về Chuẩn

Anh cái ví dụ đầu nếu làm theo hám laplace thì trung bình với độ lệch chuẩn khác, sao anh

@EurekaUni

3 жыл бұрын

trung bình và độ lệch chuẩn vẫn thế e ạ

@merikanavijoki4500

3 жыл бұрын

@@EurekaUni vâng em tính lại rồi, nãy do em tra nhầm

dạ anh ơi , làm s để phân biệt được rời rạc hay liên tục để lấy dấu = hay ko ạ

@EurekaUni

2 жыл бұрын

E đếm được 2 giá trị liền kề nhau thì là biến rời rạc K đếm được thì là liên tục

@ThanhPham-ck7he

2 жыл бұрын

@@EurekaUni dạ vậy ở vd1 mình căn cứ vào đâu để xđ đc anh nhỉ

anh ơi cho a hỏi chỗ p(|X-u|=

@EurekaUni

2 жыл бұрын

E xem kĩ video này và đảm bảo chắc chắn tra đúng bảng đúng công thức kzread.info/dash/bejne/l6uizbWzZKuoeLQ.html

Thầy có thể giải giúp em câu này được không ạ. Trọng lượng của một loại sản phẩm là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình 200gr và độ lệch chuẩn là 5gr. Mỗi hộp có 100 sản phẩm. Tìm xác suất để trong ba hộp có 1 hộp có trọng lượng nhỏ hơn 19,9kg.

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Quy luật chuẩn kết hợp với công thức Bernoulli. Dạng này đã gặp ở bài tập về Hàm mật độ xác suất, e có mở lại video đó để xem. Điểm khác biệt duy nhất là: xác suất 'p' trong công thức Bernoulli lúc này được tính dựa theo phân phối Chuẩn (thay vì hàm mật độ xác suất như ở video về hàm mật độ)

@ThuTran-cz6ep

3 жыл бұрын

@@EurekaUni dạ em cảm ơn thầy

14:50 VD3 câu a), dạ anh cho em hỏi là nếu chiều dài và chiều rộng giảm 50% thì mình làm như thế nào ạ?

@EurekaUni

9 ай бұрын

Em nên viết đầy đủ đề bài thì tôi mới hiểu được 🙄 Viết cụt ngủn với râu ông nọ cắm cằm bà kia thế này thì chịu.

@th.nguyen04

9 ай бұрын

@@EurekaUni Em xin lỗi anh ạ, dạ đề bài đây ạ. Một xưởng sản suất mì gói có 2 dây chuyền sản xuất A và B. Trọng lượng mỗi gói mì sản xuất bởi dây chuyền A là biến ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn với trung bình 100 gam và độ lệch chuẩn là 3 gam. Trọng lượng mỗi gói mì sản xuất bởi dây chuyền B cũng là biến ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn với trung bình 90 gram và độ lệch chuẩn là 2 gam. Những gói mì có trọng lượng sai lệch không quá 5.6 gam so với trọng lượng trung bình của dây chuyền được coi là đạt tiêu chuẩn đóng gói. Coi trọng lượng của các gói mì là độc lập với nhau. Giả sử tỷ lệ các gói mì được sản xuất bởi dây chuyền A và dây chuyền B của xưởng này lần lượt là 50% và 50%. Chọn ngẫu nhiên một gói mì không đạt tiêu chuẩn đóng gói được sản xuất bởi xưởng này, tính xác suất để gói mì được chọn được sản xuất bởi dây chuyền A.

@EurekaUni

9 ай бұрын

@th.nguyen04 Đề bài này so với câu hỏi của em nó khác xa nhau. 50-50 nghĩa là nếu chọn 1 gói mỳ bất kỳ, xác suất chọn được gói của dây chuyền A = xác suất chọn được gói của dây chuyền B = 0,5 Sử dụng công thức Bayes nhé e. H1, H2: chọn được gói do dây chuyền A, B sản xuất. P(H1)=P(H2)=0,5 A: chọn phải gói không đạt chuẩn P(A|H1) = 1 - P(|X1-10|

Anh ơi có khi nào độ lệch chuẩn lại bé hơn sai lệch không ạ

@EurekaUni

2 жыл бұрын

có

vd3 e dùng beunolli kh ra là sao ạ (5C1*0,076 mũ 5*(1-0.076)mũ 4)đáp án lại kh giống là s ạ

@EurekaUni

8 ай бұрын

Bernoulli nào mà n=5 trong khi tổng hệ số mũ của p và (1-p) lại bằng tận 9 thế kia?

Nếu e cần tính phi (1.875) thì làm thế nào ạ? Tra bảng chỉ có đến 2 chữ số sau dấu phảy thôi ạ.

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Lấy xấp xỉ trung bình cộng của 1,87 và 1,88

@HanhNguyen-ld9yi

2 жыл бұрын

@@EurekaUni em cảm ơn nhiều ạ.🥰

Anh ơi cho em hỏi là những chữ cái và số di chuyển bằng hiệu ứng nào vậy anh. Em cảm ơn nhiều ạ.

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Hiệu ứng bay em ạ 😅

@hunglevietmanh3868

2 жыл бұрын

Vì em thấy rất nhiều đối tượng di chuyển, sắp xếp đến nhiều vị trí khác nhau nên chắc kỳ công lắm ạ. Em cảm ơn anh.

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Để ra được 1 video phải lên kịch bản, nội dung, kiểm tra nội dung, trình bày trên video, thêm hiệu ứng, thu âm, cắt ghép. Phải sử dụng nhiều phần mềm khác nhau hỗ trợ em ạ.

@hunglevietmanh3868

2 жыл бұрын

Đúng là kỳ công quá. Những video bài giảng xuất sắc 🤩

anh ơi giúp em với: Thời gian hoạt động tối đa của bình nóng lạnh là biến ngẫu nhiên có phân bố chuẩn với EX = 3000 giờ, độ lệch chuẩn = 250 giờ, giả thiết: mỗi ngày người ta sử dụng trung bình 50p, lúc đầu quy định thời gian bảo hành là 8 năm thì tỷ lệ bảo hành là 1,16%. a. Tính tỉ lệ phải bảo hành b. Nếu tỉ lệ bảo hành giảm xuống 1% thì thời gian bảo hành là bao nhiêu? Tất cả đều bình thường cho đến khi em thấy chỗ tg bảo hành là 8 năm ạ 🥲

@EurekaUni

Жыл бұрын

Đề bài lỗi =))

anh ơi, em có cái bài người ta cho hàm phân phối chuẩn, có Muy và Xích ma rồi. người ta yêu cầu tính P(X= k) thì em nên làm theo hướng nào ạ

@EurekaUni

2 жыл бұрын

Nếu X liên tục thì P(X=k)=0 với mọi số thực k. Điều này đã được chứng minh tại: kzread.info/dash/bejne/qGt2o7eAmJnMlqQ.html

@vantungpham6301

2 жыл бұрын

@@EurekaUni em hiểu rồi ạ, em cảm ơn anh

@vantungpham6301

2 жыл бұрын

@@EurekaUni à anh ơi, từ phân bố nhị thức cỡ mẫu lớn hơn 100, em chuyển sang sấp sỉ phân bố chuẩn, thì có công thức tính P(X=k) không ạ, hay nó vẫn =0 ạ

@EurekaUni

2 жыл бұрын

có em. E xem ở chương 3 nhé

@vantungpham6301

2 жыл бұрын

@@EurekaUni vâg a, để e ngồi xem lại hết a

Dạ cho em hỏi X tuần theo B(2000,0,004) thì lúc này nên đưa về P(np) hay N(np,npq) vậy ạ,tại cả hai đều thỏa mãn và đưa về một trong 2 nhưng đáp án lại khác nhau,em đã thử cụ thể cho 1 bài.

@haxuanat7890

8 ай бұрын

điều kiện đưa về N(np,npq) khi n>=100 (thỏa mãn) và điều kiện đưa về P(np) khi n rất lớn,p rất bé(thỏa mãn)

@EurekaUni

8 ай бұрын

Nên xấp xỉ về Poisson. P(lambda) hội tụ về Chuẩn khi lambda > 20, trong tình huống của em lambda = 2000.0,004 = 8 thì còn cách xa phân bố chuẩn lắm.

chương này không có hàm phân phối siêu bội hả anh

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Chưa có e ợ

13:16 em nghĩ tỉ lệ bóng bảo hành phải là P(0=

@EurekaUni

3 жыл бұрын

K khác nhau đâu, k tin e thử tính theo cả 2 mà xem

.Thời gian bảo hành mỗi sản phẩm được qui định là 3 năm. Nếu bán được một sản phẩm thì cửa hàng lãi 150(ngàn ). Còn nếu sản phẩm bị hỏng trong thời gian bảo hành thì cửa hàng phải chi 500(ngàn) cho bảo hành. Biết tuổi thọ X(năm) của mỗi sản phẩm là ĐLNN phân phối chuẩn với tuổi thọ trung bình là 4,2 năm và độ lệch chuẩn là 1,8 năm. a)Tìm tiền lãi trung bình cửa hàng thu được sau khi bán mỗi sản phẩm. b)Nếu muốn số tiền lãi trung bình cho mỗi sản phẩm bán ra là 50(ngàn đồng) thì phải qui định thời gian bảo hành là bao nhiêu? giúp e với ad

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Y: tiền lãi Y = 150 nếu X > 3 (k bảo hành) Y = 150-500=-350 nếu X 3)=... (Tính xs theo pp chuẩn) P(Y=-350)=P(X Có bảng ppxs của Y => E(Y)

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Ý b) làm ngược lại thôi e. t (năm) là thời gian bảo hàng P(Y=150)=P(X>t)=p P(Y=-350)=1-p => E(Y)=150p-350(1-p)=50 => p => t

@nguyenthao9742

4 жыл бұрын

@@EurekaUni e đã hiểu, cảm ơn ad nhiều ạ

@TrangLe-rv7xt

3 жыл бұрын

@@EurekaUni tìm được p thì p=t luôn đúng k anh.Hay phải tính gì nữa ạ

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Phải dùng công thức xác suất để tra ngược lại giá trị của t

Dạ nếu bài phân phối chuẩn nhưng nằm trong dạng bt thống kê thì dùng công thức như nào ạ?

@EurekaUni

3 ай бұрын

Vì diễn đạt rất tối nghĩa nên có lẽ em hãy post câu hỏi/bài tập có dạng như em đang thắc mắc vào trong nhóm "Xác suất Thống kê - Eureka Uni" trên facebook.

hay

em có thể liên lạc với anh như thế nào ạ. Tại e gặp những bài khó quá ạ

@EurekaUni

3 жыл бұрын

E nhắn tin về fanpage nhé facebook.com/EurekaUni.No1

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Em xem toàn bộ video giảng XSTK tại đây nhé. Chúc em học tốt ^^ kzread.info/head/PLsEmKKF4H46k013lBf0S_NFCMfU-JNZbd

a ơi nếu z ko có trong bảng thì lm sao ạ

@EurekaUni

Жыл бұрын

Lấy xấp xỉ giá trị gần nhất thôi e, nếu trên trường dạy bấm máy tính thì dùng máy tính để tra.

Ví dụ 3 ý a công thức trị tuyệt đối anh nhầm đúng ko ạ

@EurekaUni

Жыл бұрын

e xem video này trước đã: kzread.info/dash/bejne/l6uizbWzZKuoeLQ.html

tại sao e tìm ở trên mạng nó lại ra một cái bảng hàm laplace khác ở đây ạ, nó cho laplace tại dương vô cùng bằng 0.5 cơ ạ

@EurekaUni

Ай бұрын

Hàm Laplace thì bằng 0.5 tại vô cực là đúng rồi. Nhưng trong video thì không dùng hàm Laplace mà là hàm Phân phối tích lũy chuẩn hóa. Cụ thể em xem video này trước sẽ rõ nhé: kzread.info/dash/bejne/l6uizbWzZKuoeLQ.html

cái vd 4 đáp án cuối bị thiếu phải ko ạ đáng lẻ là 0.5517 chứ ạ

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Đúng r e, 0.517 nha

Thầy cho em hỏi nếu X và Y đều có pp chuẩn N(muy; sigma2). Cho Z=2X+2Y thì E(Z) tính như thế nào ạ?

@EurekaUni

2 жыл бұрын

E(Z)=2E(X)+2E(Y)

@lehuynhnhu134

2 жыл бұрын

Dạ nếu bài không cho số cụ thể làm sao để tính được E(Z) và Var(Z) ạ?

@EurekaUni

2 жыл бұрын

X~N(muy, sigma^2) thì E(X)=muy, Var(X)=sigma^2 K cho cụ thể muy và sigma thì chắc là cho thêm xác suất để tính. K cho gì cả thì cứ biểu diễn tượng trưng theo muy(x) và muy(y) thôi

Anh ơi ở vd2/b nếu bài hỏi tiền lãi khi bán 3 bóng đèn thì sao ạ?

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Cách giải quyết như ví dụ 3 - b của video này e nhé, xem để hiểu còn mở rộng cho 10-100 bóng đèn nữa kzread.info/dash/bejne/oIF9uJOfoJeXps4.html

@hongngocpham1762

3 жыл бұрын

@@EurekaUni em cảm ơn ạ

@quanngo4014

2 жыл бұрын

@@EurekaUni em mới thi cx ra bài tính tiền lãi bóng đèn y như bài anh mà tiếc em dựa theo bấm hoài ko ra anh ơi😔😔😔

@EurekaUni

2 жыл бұрын

@@quanngo4014 thi xong rồi thì xõa thôi e, lăn tăn nữa làm chi

anh ơi công thức của anh khác ct cô giáo chúng em đưa ạ ví dụ nhu ct P(X>= a) = 0.5- phi((a-muy)/xích ma ) còn của anh là 1- phi..

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Em đang học theo hàm Laplace, tạm kí hiệu và xác định là Phi0(z) = P(0

@EurekaUni

4 жыл бұрын

Bảng a tra, có kí hiệu P(Z

@thihuyennguyen254

4 жыл бұрын

@@EurekaUni em cảm ơn anh ạ

cho em xin file bảng phân phối chuẩn với ạ em tìm mà ko thấy bảng có z âm

@EurekaUni

Жыл бұрын

Ở phần mô tả của video e nhé, mục "Tài liệu tham khảo".

anh ơi,cho e hỏi nếu cái bài vd1 kiu tính kỳ vọng thì mình phải làm sao ạ?

@EurekaUni

3 жыл бұрын

Là tìm muy đấy e

@anmai6941

3 жыл бұрын

Anh có thể cho e xin công thức đc ko ạ

@EurekaUni

3 жыл бұрын

@@anmai6941 Công thức tính muy k dùng trong trường hợp này. X~N(muy, sigma^2) thì kỳ vọng của X là E(X)=muy luôn rồi. Nếu bài bắt tìm E(X) thì sẽ dấu đi muy và cho thêm xác suất để mình tìm ra nó, giống như những gì xảy ra trong ví dụ 1.