XSTK 2.3 Bài tập Bảng phân phối xác suất _ Biến ngẫu nhiên rời rạc

Bài tập có đáp án: eurekauni-my.sharepoint.com/:...
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
FULL VIDEO MIỄN PHÍ CÁC MÔN:
1. ĐẠI SỐ: tinyurl.com/DaiSoFull
2. GIẢI TÍCH 1: tinyurl.com/GiaiTich1Full
3. GIẢI TÍCH: tinyurl.com/GiaiTichFull
4. TOÁN CAO CẤP NEU: tinyurl.com/ToanCaoCapNEU
4. XSTK: eureka-uni.tiny.us/XSTKFull
5. KINH TẾ LƯỢNG: eureka-uni.tiny.us/KinhTeLuon...
6. KINH TẾ LƯỢNG NÂNG CAO: tinyurl.com/KinhTeLuongNangCao
DONATE cho Eureka! Uni
* Vietinbank: 107006662834 - Hoang Ba Manh
* Ví Momo: 0986.960.312
#Eureka_Uni #XácSuấtThốngKê_EU #BiếnNgẫuNhiênRờiRạc_EU
XSTK CHƯƠNG 2. BIẾN NGẪU NHIÊN & PHÂN PHỐI XÁC SUẤT
Phần 3. Bài tập bảng phân phối xác suất
Nói chung chúng ta sẽ gặp 2 dạng câu hỏi phổ biến trong chương này, gồm: bảng phân phối xác suất và hàm mật độ xác suất. Trong đó, bảng phân phối xác suất dùng cho biến rời rạc (liệt kê được các giá trị).
Video này trình bày các vấn đề liên quan đến bảng phân phối xác suất, gồm:
+ Tính xác suất từ bảng phân phối xác suất
+ Tính E(X), V(X) (hay DX, VarX), Mod(X), Med(X),... từ bảng phân phối xác suất
+ Tính xác suất có điều kiện từ bảng
+ Lập bảng phân phối xác suất
+ Sử dụng Kỳ vọng, Phương sai để ra quyết định
+ Liên hệ với các dạng bài khác: tính huống thực tiễn cụ thể, công thức bernoulli,...
* Tài liệu tham khảo
+ PGS. TS. Nguyễn Cao Văn, PGS. TS. Ngô Văn Thứ, TS. Trần Thái Ninh (2016), Giáo trình Lý thuyết xác suất và thống kê toán, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân
+ TS. Nguyễn Mạnh Thế, TS. Phạm Ngọc Hưng, ThS. Bùi Dương Hải (2020), Giáo trình Lý thuyết xác suất trong kinh tế và tài chính, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân
Eureka! Uni là:
+ Kênh học tập trực tuyến về các môn học cấp 3, đại học như: Toán cao cấp 1, Toán cao cấp 2, Đại số, Giải tích, Xác suất và thống kê toán, Kinh tế lượng, ...
* Kênh học online free Eureka! Uni: / eurekauni
* Group Toán cao cấp: groups/toancaocap.neu
* Group Xác suất thống kê: groups/xacsuatneu
* Group Kinh tế lượng: groups/kinhteluong.neu
* Group Kinh tế vi mô: groups/microeconomics.neu
* Group Kinh tế vĩ mô: groups/macroeconomics.neu
* Fanpage của Eureka! Uni: EurekaUni.Official
* Website Eureka! Uni: eurekauni.wordpress.com
+ Hướng dẫn các bạn ôn tập các môn học trên phương tiện trực quan nhất giúp các bạn có đầy đủ kiến thức hoàn thành bài thi một cách tốt nhất.
+ Nơi giao lưu chia sẻ và học hỏi kinh nghiệm học tập.

[@EurekaUni]

Bài tập BẢNG PHÂN PHỐI (giải chi tiết) giành cho những bạn muốn luyện tập thêm ^^ eurekauni-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/hbmanh9492_eurekauni_onmicrosoft_com/EVD13X2l8NdCn_HtdhdvRvMB-tzDyifXZbE1jhJFFjYFOw?e=pVbfBT 19:07 Xem tính toán chi tiết Var(X) tại đây: facebook.com/photo?fbid=795146392635198&set=a.795146635968507 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

[@AnhNgoc-ln7ui]

Thầy ơi, cho e hỏi là vi mô thầy có dạy trên này luôn k ạ?

[@EurekaUni]

@@AnhNgoc-ln7ui Hiện tại vi mô và vĩ mô kênh vẫn chưa triển khai được e nhé.

[@AnhNgoc-ln7ui]

@@EurekaUni Vâng, e cảm ơn thầy ạ!

[@khanarul5516]

Ghh

[@hoangnguyenlehuu9894]

Anh ơi có khi nào. Anh là anh Vui vẻ bên The Reviewer, học FTU không ạ? Em nghe giọng có vẻ giông giống..

[@EurekaUni]

01:55 Tìm TRUNG VỊ từ bảng phân phối xác suất 05:55 Tìm HÀM PHÂN BỐ XÁC SUẤT từ bảng phân phối xác suất 09:08 Bài toán kết hợp với công thức Bernoulli 11:05 Bài toán LẬP BẢNG PHÂN PHỐI XÁC SUẤT 14:35 Tính XÁC SUẤT ĐIỀU KIỆN từ Bảng phân phối xác suất 17:18 Bài toán BIỂU DIỄN 2 Biến ngẫu nhiên theo nhau 21:20 Ứng dụng ra quyết định Lựa chọn của Kì vọng/ Phương sai/ Hệ số biến thiên

[@EurekaUni]

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

[@ThuTran-kd2yt]

Ad giảng rất dễ hiểu, từ một người bắt đầu với con số 0 như mình thật sự như được khai sáng, mình đã được 10đ trong kỳ thi cuối kỳ mới đây, cảm ơn ad, rất chất lượng, rất tuyệt vờiiiiiiii

[@EurekaUni]

Kết quả thực sự ấn tượng :D Chúc mừng bạn Thư đã đạt kết quả tuyệt đối nha.

[@ThuTran-kd2yt]

@@EurekaUni Cảm ơn ad ạ :v hehe

[@NguyenNhatSwine]

cảm ơn Eureka Uni rất nhiều, những video rất tỉ mỉ và hữu ích!

[@quynhphan424]

Bài giảng về Xác suất dễ hiểu nhất em từng xem, cảm ơn anh nhiều ạ.

[@quyvan_nguyen]

em đang cố gắng học tập để chữa lành tâm hồn hơn ạ, cảm ơn ad vì video này!!

[@duyyy8452]

may mà có trang học xác suất hay như này , em cảm ơn ạ

[@phuongtruong264]

Cảm ơn bạn. Bài giảng của bạn rất dễ hiểu

[@yenvipham803]

cảm ơn anh vì bài giảng rất hay và dễ hiểu ạ

[@EurekaUni]

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/

[@littletitan9751]

Chờ đợi mãi anh ơi

[@hangao7095]

Thầy giảng hay, dễ hiểu và chi tiết quá ạ! Cảm ơn thầy nhiều!

[@EurekaUni]

Cảm ơn e. Đăng kí để giúp kênh kiếm nút bạc e nhé :D

[@buiminhvuong8410]

Bài giảng hay lắm ạ. Em cảm ơn thầy vì đã làm ra những bài giảng chất lượng ạ

[@EurekaUni]

Cảm ơn e và chúc e học tốt. Chia sẻ video cho bạn bè giúp ad nhé.

[@EurekaUni]

Xem TRỌN BỘ video bài giảng XSTK MIỄN PHÍ tại: kzbin.info/aero/PLsEmKKF4H46k013lBf0S_NFCMfU-JNZbd

[@toankhanh1204]

cảm ơn eureka rất nhiều, video rất tỉ mỉ và chi tiết, giảng cũng hay nữa. Không như bọn ôn thi sinh viên học hết xong làm bài kiểm tra toàn được 3 với 4 chán thật

[@EurekaUni]

Cảm ơn e đã ủng hộ kênh. Nếu có thể hãy giúp các ad chia sẻ video tới bạn bè nhé hehe.

[@lieulieu2418]

Bài giảng rất hay cảm ơn thầy nhiều ❤

[@EurekaUni]

Cảm ơn em ^^ Em xem toàn bộ Video bài giảng Xác suất thống kê đang được cập nhật tại đây nhé. Chúc em học tốt ^^ kzbin.info/aero/PLsEmKKF4H46k013lBf0S_NFCMfU-JNZbd

[@chanhthaole7151]

Thầy giảng hay quá ạ 😭😭😭😭

[@joyce.jazz_]

Em cảm ơn thầy giáo nhiều lắm❤

[@nguyenhuynam9913]

cảm ơn Eureka! Uni giá mà nghỉ học xem video này còn hiệu quả hơn :)))))

[@EurekaUni]

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

[@khoabaohiem-truongaihockin4117]

May quá có video này không thì em chết dở, cô giảng trên lớp không hiểu *_*

[@EurekaUni]

19:07 Xem tính toán chi tiết Var(X) tại đây: facebook.com/photo?fbid=795146392635198&set=a.795146635968507

[@vananhphamthi4311]

cảm ơn ad rất nhiều, vị cứu tinh của môn này huhu

[@Yeuconungcach]

Em cảm ơn bài giảng của thầy nhiều ạ

[@EurekaUni]

Cảm ơn e nhé. E có thể xem thêm các video XSTK khác tại đây nhé kzbin.info/aero/PLsEmKKF4H46k013lBf0S_NFCMfU-JNZbd

[@seelifethroughmyeyes8545]

Bài giảng quá hay

[@thanhhoangphuong5354]

thầy giảng quá đỉnh luôn thầy

[@EurekaUni]

Đăng ký + chia sẻ kênh thôi e, đợi chờ gì nữa :v

[@quangtuanngo1944]

Thầy dạy rất hay và dễ hiểu ;)) 11:02 chắc đi bán thức ăn cho chim😅 Thầy lấy ví dụ thực tế quá...

[@EurekaUni]

Sữa tươi k đường và Hải sản e ạ

[@nsenpai3418]

Ước kênh của thầy làm về tất cả các môn

[@DuyTran-on8ej]

nghe giọng anh ấm quá hay là em yêu anh thôi :33

[@EurekaUni]

Nghe thấy mùi dầu ăn thơm phức đâu đây :)))

[@EurekaUni]

Ông Admin kia vợ con đuề huề rồi, rep cmt thế này hình như k được phù hợp lắm đâu :v

[@phanthithao6627]

A giảng hay lắm ạ. E là sv năm nhất . E đang cày lại môn này. Nhờ có bài giảng hữu ích của a nên e đã lấy lại được gốc. E cảm ơn a và chúc a ngày càng thành công với kênh nhiệt huyết của mình !!!

[@qtkdk43dhuynhsongngan11]

Bạn ơi, bạn có thể nào giảng lại giúp mình được không ?

[@phanthithao6627]

@@qtkdk43dhuynhsongngan11 mình học qua môn rồi rớt chữ rùi bạn ưii

[@EurekaUni]

Kết quả như mong đợi chứ Thảo :3

[@qtkdk43dhuynhsongngan11]

À vậy cái chỗ mà gạch gạch trên đầu á bạn còn nhớ gì hong chỉ mình với ạ do chỗ đoạn 13 hay 14 phút mấy mình vẫn còn đang chưa hiểu á

[@qtkdk43dhuynhsongngan11]

@@EurekaUni thầy ơi có thể nào cứu em qua môn này với được không ạ? Chứ em nhìn không hiểu gì hết trơn 🥲

[@phuongnguyenanh89]

E xin phép góp ý lúc 4p45'' V(X)= 1,1076 mới đúng ạ. Bài giảng rất hay, vd thực tế. Cảm ơn thầy nhiều ạ

[@EurekaUni]

Cảm ơn e nhé 🤞

[@lieme3255]

quá hay ạ

[@SonNguyen-ol1ss]

hay quá ad ạ

[@tuannguyenanh3378]

Tuyệt vời

[@hiendangchi5886]

Carm ơn thầy ạ

[@nguyenvanhung8560]

cảnm ơn thầy

[@huongdao1122]

cảm ơn anh rất nhiều ạ (tim tim tim)

[@EurekaUni]

Em xem toàn bộ bài giảng xstk ở đây nhé: kzbin.info/aero/PLsEmKKF4H46k013lBf0S_NFCMfU-JNZbd

[@EurekaUni]

Chúc em học tốt ^^

[@thosan3090]

3 tuyến phố này chào hàng thì đắt khách phải biết :))

[@SamSam-jv9xk]

Thầy ơi mong thầy đọc đc sớm, mai là e thi r🥺🥺🥺

[@EurekaUni]

E thi thế nào, làm được bài k :3

[@SonNguyen-fm1xj]

Bài giảng của thầy vô cùng bổ ích với em ạ. E cảm ơn thầy nhiều. Thầy có thể hướng dẫn em bài dưới đây ko ạ. Em đã like và đăng kí kênh ạ. Em xin cảm ơn 😁😁 Trong hộp kín có N quả cầu, trong đó có Np quả cầu đỏ (xác suất lấy được quả cầu đỏ bằng p) lấy lần lượt từng quả có hoàn lại, đến khi được M lần quả đỏ. Gọi X là số lần lấy quả cầu. Tìm luật phân bố của X.

[@EurekaUni]

Lấy có hoàn lại thì xác suất lấy đc cầu đỏ ở mỗi lần là k đổi và bằng p. Muốn có M cầu đỏ thì tối thiểu phải lấy M lần. Tương tự bài toán sau: kzbin.info/www/bejne/d5SsqKyLoK-md7c

[@SonNguyen-fm1xj]

@@EurekaUni e cảm ơn thầy ạ

[@TranNguyen-yv9uv]

Anh ơi cho em hỏi ở phút 8:30, tại sao khi xét x>3 lại tách ra thành tổng X

[@EurekaUni]

Vì P(X

[@angHungVoa]

thầy gắn link full video giảng bài miễn phí mà giờ lại phải thành thành viên dki 50k mới xem dc video của thầy haiz. Ko còn là kênh giảng free nữa phải qua kênh khác học thôi thật sự rất buồn

[@EurekaUni]

Cảm ơn em đã theo dõi và ủng hộ kênh trong thời gian vừa rồi. Kênh đã hoạt động miễn phí được gần 5 năm và cần phải có sự thay đổi nếu muốn tiếp tục duy trì hoạt động. Trong các nội dung đã và đang xây dựng, ngoài XSTK và KTL có tính phí hội viên (đây là 2 nội dung công phu nhất của kênh), các nội dung còn lại (Đại số, giải tích) đang còn và vẫn sẽ được xem miễn phí. Bên cạnh đó thì các nội dung phổ biến nhất và chung nhất cho tất cả sinh viên vẫn đang mở miễn phí, chẳng hạn như bài tập Cộng/Nhân xác suất, Xác suất đầy đủ-Bayes, hay video bài tập về Bảng phân phối xác suất mà em đã để lại bình luận. Tôi cũng mới giới hạn hội viên chưa đầy 1 tháng, vẫn còn nhiều việc phải hoàn thiện. Các mô tả cho XSTK và KTL sẽ dần được loại bỏ từ "Miễn phí' để tránh gây hiểu lầm. Một lần nữa, cảm ơn em và chúc em học tập tốt, đạt kết quả như mong đợi.

[@phanquan1501]

Anh dạy thêm khóa SPSS được không ạ

[@truong24]

Chào hàng ở Trần Duy Hưng có xác suất thành công cao ghê :))

[@EurekaUni]

bán hàng theo hội nhóm thì mới phất được em ạ :))))

[@truong24]

@@EurekaUni Em cảm ơn vì ví dụ rất dễ hiểu ạ.

[@EurekaUni]

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

[@anhquannguyen9989]

@@EurekaUni ad thật thâm thúy khi để 3 tuyến phố nổi tiếng :)))

[@hieple661]

không biết anh có thể giải thích cho em , vì sao hệ số biến thiên càng nhỏ thì càng dc ưa thích không ?

[@manhb.econometrics]

Chỗ đó nói theo quan điểm của người ghét rủi ro e ợ. (Rủi ro được hiểu là sự thay đổi, tăng-giảm, của lợi nhuận) >> Người ghét rủi ro thích phương án an toàn, chắc chắn, nên sẽ không thích sự lên xuống đó. >> Người ưa thích rủi ro lại khác. Họ dường như lạc quan và luôn tin tưởng vào kết cục "lợi nhuận sẽ tăng" nên họ thích sự dao động hơn, càng dao động, biên độ lợi nhuận càng lớn và hy vọng thu được nhiều lợi của họ càng lớn. >> Ngoài ra, còn có nhóm người "bàng quan với rủi ro", nếu không học khối Kinh tế thì em có thể tìm kiếm thêm thông tin từ Google nhé :3

[@phamlieu964]

các vid sau muốn coi là phải đăng kí mua ạ? em k biết mua kiểu gì ấy ạ

[@EurekaUni]

E vào trang chính của kênh, click vào nút "Tham gia", sau đó chọn gói hội viên "XSTK - Full bài giảng" và thanh toán bằng thẻ visa, debit hoặc master là được. Nếu k có các thẻ trên, e inbox về fanpage facebook Eureka Uni để được hỗ trợ.

[@user-yx8st8ku4i]

Ở ví dụ 2 để ý kỹ thì câu b cách làm cũng tương tự ở chương 1 bài 4 ví dụ 5 nếu không dùng bảng phân phối xác suất

[@EurekaUni]

Đúng vậy 👍

[@user-yx8st8ku4i]

@@EurekaUni Hehe yah em mới học môn xác suất tới bài này ngồi làm không dùng bảng phân phối xác suất triển khai theo ABC lâu cực tính không cẩn thận tường minh là dễ sai :))))

[@user-yx8st8ku4i]

@@EurekaUni Anh mà làm thêm video môn toán rời rạc nữa là hết nước chấm em ngồi cày video của anh không thấy chán luôn

[@ameryllis0204]

Cho em hỏi, nếu như chào hàng thành công thì dừng lại, không chào hàng nữa thì kết quả có thay đổi không ạ, tại e đang gặp 1 bài như thế này "Hai cầu thủ bóng rổ lần lược ném bóng vào rổ, cho đến khi vào rổ thì thôi, lập dãy phân phối số lần ném của mỗi người. XS vào rổ của người 1 là 0.4, người 2 là 0.6. Tính kỳ vọng và phương sai của các biến ngẫu nhiên?"

[@EurekaUni]

Thay đổi mạnh chứ chứ e :3

[@nguyengiorno9026]

mấy cái animation chuyển cảnh mà làm cho mấy chữ cái di chuyển vi diệu trong video anh dùng phần mềm j v ạ?

[@thanhphamtastic]

powerpoint thôi b. bạn vào mục transition của bản 2016 đổ lên sẽ có hiệu ứng morph đó

[@ThinhNguyen-zn2bn]

Thầy ơi cho e hỏi tại sao ở cái câu trung vị nó lại ra cái công thức ở giữa bé hơn hoặc bằng 0.5 ở đâu ra v ạ mong thầy chỉ giúp em vs ???

[@EurekaUni]

Biểu thức đó được tham khảo từ Giáo trình Lý thuyết xác suất và thống kê toán - NXB ĐH Kinh tế Quốc dân. Công thức đó tổng quát hơn và áp dụng đc cho mọi trường hợp. Còn P(X

[@ThinhNguyen-zn2bn]

thầy ơi ở đoạn 4: 54 hình như thầy tính sai cái ních ma r thì p

[@TamLe-si7wm]

thầy giải thích giúp em ở phút 8:00 tại 2 < x

[@EurekaUni]

Giống như phía trên thôi e, lấy 1 số bất kì nằm trong (2; 3] rồi thử là ra liền. Ví dụ x = 2,5 chẳng hạn P(X

[@TamLe-si7wm]

@@EurekaUni dạ vâng e hiểu rồi, e cảm ơn ạ

[@xinhmeo81]

Thầy cho em hỏi công thức tính rủi ro ở ví dụ 4 phần V(z) với ạ. E chưa hiểu cách tính phần đó lắm ạ. E cảm ơn Thầy rất nhiều

[@EurekaUni]

E xem lại tính chất của phương sai trong video "XSTK 2.2"

[@nguyenvanphong6721]

Chỗ trung vị là saoo anh

[@khaihuy408]

Hộp thứ 1 có 1 bi trắng và 4 đỏ.Hộp thứ 2 có 4 bi trắng.Rút ngẫu nhiên 2 bi từ hộp 1 bỏ sang hộp 2 sau đó từ hộp thứ 2 lấy ngẫu nhiên 3 bi bỏ vào hộp thứ 1.Gọi X,Y tương ứng là số bi trắng có ở hộp 1 và hộp 2 sau khi thực hiện phép thử.Tìm quy luật phân phối xác suất X,Y Thầy ơi giúp em bài này với thầy

[@EurekaUni]

Yêu cầu của e là cho biến 2 chiều (X,Y) hay là biến X và Y riêng?

[@khaihuy408]

@@EurekaUni dạ đề bài tập giao về yêu cầu chỉ ghi như vậy thôi thầy!

[@huy25nguyenvan79]

Tính phương sai ở ví dụ số 3 là như thế nào vậy thầy

[@EurekaUni]

E(X) = 0,1.50 + 0,3.60 + 0,4.70 + 0,2.80 = 67 V(X) = E(X^2) - [E(X)]^2 E(X^2) = 0,1.50^2 + 0,3.60^2 + 0,4.70^2 + 0,2.80^2 = 4570 V(X) = 4570 - 67^2 = 81

[@phankhanh1397]

Một thùng hàng gồm 15 sản phẩm, trong đó có 6 sản phẩm loại A và 9 sp loại B. Mỗi sp loại A có giá 250k và mỗi sp loại B có giá 200k. Lấy ngẫu nhiên 4 sp từ thùng hàng. Gọi X là tổng trị giá 4 sản phẩm được lấy ra. Hãy lạp bảng phân phối xác xuất của X. Xin thầy và mọi người cho em hướng giải với ạ. Em cảm ơn ạ!

[@GiangNguyen-wg4vy]

bài này dễ mà bạn, chỉ cần tính giá trị tổng có thể có của 4 sp đc lấy ra r từ đó tính xs

[@phankhanh1397]

@@GiangNguyen-wg4vy bạn có thể nói chi tiết hơn tí nữa được không . Tại bài này mình vừa học nên ch hiểu lắm ạ

[@GiangNguyen-wg4vy]

biến ngẫu nhiên X: tổng giá trị của 4sp đc lấy ra=> X có 5 gt: 800;850;900;950;1000 cụ thể: 800 là gt của 4sp lấy ra đc đều là sp loại B; 850 là gt trong đó có 1sp loại A 3sp loại B...... xác suất tương ứng lần lượt là: (9C4*6C0)/15C4; (9C3*6C1)/15C4.....

[@GiangNguyen-wg4vy]

@@phankhanh1397 đây chỉ là cách hiểu và cách làm của cá nhân mình nên có sai mong bạn thông cảm

[@phankhanh1397]

@@GiangNguyen-wg4vy không sao đâu bạn. Bạn chỉ dùm là may lắm r . Cảm ơn bạn nha

[@thes1mpl699]

7:24 thầy ơi phần này tại sao chỉ xét dấu bằng ở cận trên thôi ạ ví dụ (1

[@EurekaUni]

Vì định nghĩa F(x)=P(X

[@thaothach2870]

Số tủ lạnh có khả năng bán được trong tuần tại một cửa hàng là biến ngẫu nhiên có phân phối xác suất như sau: X 0, 1, 2, 3, 4, 5 P 0.05, 0.15, 0.2, 0.3, 0.2, 0.1 a,Tính xác suất để trong một tuần bán được ít nhất 4 chiếc tủ lạnh b,Khi bán một chiếc tủ lạnh thì cửa hàng lãi 300 nghìn đồng,chi phí của cửa hàng mỗi tuần là 500 nghìn đồng.Tính tiền lãi của cửa hàng trong tuần. Anh giải bài này giùm em với ạ.Em cảm ơn nhiều

[@EurekaUni]

a) P(X>=4) b) Y: lãi trong tuần (nghìn) => Y=300X-500, E(Y)=E(300X-500) = 300E(X)-500

[@thaothach2870]

Dạ em cảm ơn Thầy

[@nguyenvu3097]

cho em hỏi là tính trung bình của của biến ngẫu nhiên trong n phép thử thì tính như thế nào ạ

[@EurekaUni]

E lập bảng xs ra rồi tính

[@quynhnhutruong2231]

Anh ơi, cho em hỏi 17:35, anh có nói Z khác 7*lợi nhuận trung bình 1 ngày (=7*2=14) nhưng sau khi tính ra ở 21:07 thì cũng ra =(2+2+2+2+2+2+2)=14 triệu. Em chưa hiểu đoạn này lắm. em không biết có hiểu nhầm ý của anh chỗ nào không ạ.

[@EurekaUni]

Z # 7X

[@phamthithanhhang7221]

thầy ơi 0.5 ở chỗ trung vị là cố định hay như nào ạ huhu mong th rep

[@EurekaUni]

Cố định e nhé, là mốc để so sánh e ạ

[@vumai7289]

Anh ơi ttinsh giá trị kì vọng dựa vào bảng phân phối xác xuất tính như nào ạ

[@EurekaUni]

Kì vọng chính là E(X) đấy e. Trong video có hướng dẫn r mà

[@nhatanhngo4401]

8:31 cho e hỏi tại sao tách đc p(X

[@EurekaUni]

Xác suất biểu diễn trên đồ thị với hàm mật độ thì nó là diện tích hình phẳng. Phép tách kia giống như tách diện tích hình to thành 2 diện tích hình bé hơn thôi.

[@huuphuoc9982]

Dạ bài cuối cùng làm sao để mình tính ra được tỉ lệ của A và B vậy ạ? Em cảm ơn

[@EurekaUni]

Tỉ lệ của A là m, của B là 1-m Bài toán yêu cầu tìm m để tối thiểu rủi ro. Làm giống như bài tìm cực trị thôi.

[@anhblink]

dạ cho em hỏi là có bài tương tự như ví dụ 2 chỉ thay bằng bắn súng và có câu hỏi là tính xác suất có ít nhất 2 viên trúng thì câu này làm sao ạ.

[@EurekaUni]

E tính xs trường hợp bắn trúng 2 viên và bắn trúng cả 3 viên => cộng lại là được.

[@quynhannh4856]

cho em hỏi câu số 2 ý b sao không áp dụng công thức Béc Nô Li được ạ

[@EurekaUni]

Vì có cái "giả sử".

[@quanghao7994]

Thầy ơi cho em hỏi ở phút thứ 16:17 thì X=2 P=0,252 đã là xác suất bán được hàng rồi thì tại sao mình lại tính thêm 1 lần nữa ạ

[@EurekaUni]

Có tính thêm lần nào nữa đâu e? P(X=2) = 0,252 tính từ trươc rồi. 16:17 là tính xác suất khác. Hay e chưa hiểu thế nào là xs có điều kiện chăng?

[@trunghieuao9155]

cho mình hỏi, ở bài 4, tại sao mình chọn dự án B khi CVy nhỏ hơn?

[@EurekaUni]

CV nhỏ hơn => 1 đồng lãi chịu ít rủi ro hơn

[@Tientqt123]

19:10 Tai sao tinh duoc phuong sai bang 81 vay a, em tinh theo ct phuong sai ma ra so am la sao a. Mong a tra loi

[@EurekaUni]

Em không xem cách tính Var(X) ở ví dụ mẫu đầu video nhỉ. Chi tiết tính Var(X)=81 em xem tại đây: facebook.com/photo/?fbid=795146392635198&set=a.795146635968507

[@duongthithanhtien1222]

Dạ chào a cho e hỏi dạng bài cho bảng ppxs nhưng phần X trên có 1 ẩn , phần P dưới cũng có ẩn b thì lms tìm ra ẩn a.

[@EurekaUni]

Tổng xs bằng 1 thu đc 1 phương trình Xác định pt còn lại dựa trên dữ kiện bài cho, thường sẽ là kỳ vọng hoặc phương sai. Co 2 pt r thì giải hệ ra là xong.

[@DoThiKimChiQP]

Thầy ơi cho em hởi đề bài yêu cầu tìm phân phối xác suất thì có phải lập bảng k hay chỉ cần viết công thức ạ

[@EurekaUni]

Nếu nó thuộc các quy luật phổ biến như Siêu bội, Không-Một (Bernoulli), Nhị thức (Binomial), Poisson thì k cần lập bảng nữa mà chỉ cần đưa ra hàm khối lượng xác suất là đủ. Nếu k thuộc nhóm trên thì nên lập bảng.

[@DoThiKimChiQP]

@@EurekaUni Em cảm ơn ạ

[@VinhNguyen-mw8qv]

Em thưa thầy là với 3 tham số là lợi nhuận, ghét rủi ro và cân đối 2 tiêu chí thì chúng ta chọn tham số nào sẽ có nhiều ưu điểm tích cực hơn ạ?

[@EurekaUni]

K cố định e, còn tuỳ tình huống nữa. Như khi mới kinh doanh, doanh thu trung bình sẽ được ưa thích hơn vì khi đó biến động doanh thu (rủi ro) lớn k đáng kể. 100tr +_ 50tr k thành vấn đề. Nhưng khi doanh thu lớn (10 tỉ +_ 5 tỉ) thì biến độn lại cần hết sức cân nhắc.

[@VinhNguyen-mw8qv]

@@EurekaUni Em cảm ơn thầy ạ!

[@hiendangchi5886]

thầy ơi , cho em hỏi là vì sao V(Z)=V[mX+(1-m)Y] suy ra được m^2V(X)+(1-m)^2V(Y) được vây ạ .Em cảm ơn ạ

[@EurekaUni]

Dùng tính chất của phương sai thôi e. Video Chương 2 P2 có nhắc tới cái này rồi.

[@hoc24contest17]

cho em hỏi ở ví dụ 3, câu c, mình có dùng định lý Bayes được k ạ?

[@EurekaUni]

Ý đấy thì liên quan gì đến định lý Bayes?

[@phamlieu3818]

dạ cho em hỏi sao đơn vị V(LN) lại là (trd)^2 ạ

[@EurekaUni]

X đơn vị là (triệu) X^2 đơn vị là (triệu)^2 => Var(X) đơn vị là (triệu)^2

[@BDCVT-TruongTienuc]

thầy cho em hỏi lí thuyết phần này ở video nào v ạ, em tìm mà không thấy ạ

[@EurekaUni]

Đây e nhé, có 2 video lý thuyết, đây là video 1: kzbin.info/www/bejne/eKO6l5irm7GmbLc

[@EurekaUni]

Đây là video lý thuyết số 2 về phần này: kzbin.info/www/bejne/rGilcoh9nZuZnKM

[@BDCVT-TruongTienuc]

@@EurekaUni dạ vâng em cảm ơn, ạ. lí thueyest chương 2 chỉ trong 2 video này thôi ạ thầy

[@user-dt5zb2pe9e]

cho em hỏi ở chỗ 5'23s tại sao lại ra kết quả là -1

[@EurekaUni]

|a|

[@thihuepham9403]

19:10 Chỗ V(lợi nhuận) = V(X-65)= V(X)=81 Tính chi tiết để ra 81 như thế nào ạ?

[@EurekaUni]

Tính từ bảng ppxs của X ngay trên đó e. Cách tính thì các ví dụ trước đã hướng dẫn chi tiết r mà 👀 Hay e tính ra số khác 🤔

[@EurekaUni]

E(X) = 0,1.50 + 0,3.60 + 0,4.70 + 0,2.80 = 67 V(X) = E(X^2) - [E(X)]^2 E(X^2) = 0,1.50^2 + 0,3.60^2 + 0,4.70^2 + 0,2.80^2 = 4570 V(X) = 4570 - 67^2 = 81

[@inhlinhh9583]

@@EurekaUni vậy còn 65 thì sao ạ?

[@EurekaUni]

@@inhlinhh9583 Var(C) bằng 0 Tóm lại là em xem lại cong thức tính phương sai và tính chất của phương sai đã r hãy làm bài tập.

[@user-mz2lp1gc7i]

Thầy ơi, cho em hỏi là hàm phân phối xác suất và hàm phân bố xác suất có khác nhau không ạ?

[@EurekaUni]

Là 1

[@haitrinh762]

Thầy ơi. Ở đoạn 24:06, thay vì đề hỏi tìm m để V(X) min, giờ đổi bằng tìm m để E(X) max thì tính sao ạ. V(X) là hàm b2 thì tìm đc điểm min, bây h E(X) nó là bậc nhất thì chia tỷ lệ kiểu j ạ

[@EurekaUni]

Lúc ấy sẽ chọn ở biên, tức là m sẽ bằng 0 hoặc 1

[@haitrinh762]

@@EurekaUni biến đổi ra thành bậc nhất rồi sau làm j nưã ạ. Hay k cần p tính ra như là V(X) mà KL là ở biên luôn ạ

[@minhucang527]

hàm pbxs em không lấy khoảng như thầy mà em lấy từ x

[@EurekaUni]

Không e. Nó là định nghĩa rồi

[@nhatlosinhhoa03]

19:06 cho mình hỏi tại sao V(x) = 81 ạ?

[@EurekaUni]

Bạn xem lại cách tính V(X) từ bảng phân phối xác suất là tính được

[@phuongvo3236]

Em vào link thì chuyển sang trang fanpage mà không thấy bài tập anh ạ

[@EurekaUni]

Đây e nhé facebook.com/media/set/?vanity=eureka.uni.vn&set=a.2856688041081920

[@vuthihongphuong7798]

thầy ơi,VD1/a phần trung vị điều kiện F(Xi) gắn với số 0.5,thì 0.5 lấy ở đâu ra ạ?

[@EurekaUni]

Trung vị là giá trị cưa đôi phân phối xác suất, cưa thành 2 phần thì mỗi phần 1 nửa: lượng xác suất ở 2 bên bằng nhau và bằng 0,5

[@vuthihongphuong7798]

@@EurekaUni dạ,em cảm ơn thầy

[@HongThamNguyen-my3dk]

Hàm phân bố xác suất thì mk có thể chia 5 khoảng khác thầy đc ko ạ ví dụ như khoảng 1 là x

[@EurekaUni]

Tuỳ theo định nghĩa được dùng là P(X

[@ngquangdan]

Anh ơi cho em hỏi xstk bên kinh tế có giống xstk bên kỹ thuật ko a? Ý là xstk bên kinh tế thêm phần gì hay bỏ phần gì so với bên kỹ thuật và xstk bên kỹ thuật có nhiều hơn hay tương đương với bên kinh tế vậy a hay là nó giống nhau hết luôn a?

[@EurekaUni]

Tương tự nhưng kinh tế thì học dễ hơn nhiều. Chuỗi video trên kênh này cả 2 khối học đc hết. Kinh tế học sẽ bị thừa 1 số mục.

[@ngquangdan]

@@EurekaUni dạ em cảm ơn anh mà anh cho em hỏi cái phần Gaussian nằm chỗ chương nào và video nào vậy a do thầy e trên trường dùng slide tiếng anh nên em không biết cái đó nằm ở đâu. Anh chỉ giúp em video đó với a, em cảm ơn.

[@EurekaUni]

Là phân phối chuẩn ở chương 3 đấy e

[@nhuquynhdinh1959]

ad cho e hỏi ở VD4 tại sao A vs B lại là m với 1-m ạ

[@EurekaUni]

m là tỉ lệ đầu tư E có 10 triệu, đầu từ vào cổ phiếu E 6 triệu và cổ phiếu F 4 triệu thì tỷ lệ đầu tư là 0,6 và (1-0,6)

[@tranghuyen9960]

cho em hỏi bất đẳng thức ở 2:08 lấy ở đâu ra vậy ạ

[@EurekaUni]

Giáo trình lý thuyết xác suất & thống kê toán, nxb ĐH KTQD.

[@TuanAnh-lg4qk]

Anh giúp em câu này với ạ. Kiện hàng có 19 sản phẩm tốt, 2 xấu. Lấy ngẫu nhiên lần lượt từng sản phẩm từ kiện ra cho đến khi nào trong các sản phẩm lấy ra có cả sản phẩm tốt và xấu thì dừng. Gọi X là số sản phẩm lấy ra. Tính Ex

[@EurekaUni]

Dài quá Tối thiểu 2 lần (1 tốt, 1 xấu), tối đa 20 lần (19 tốt, 1 xấu). E xét lần lượt đi, chứ a cũng chưa nghĩ ra cách nào gọn hơn.

[@nguyenhoaiquoc5]

chỗ 19:04 tính ra V(X) = 81. sao lại kh lấy 81 trừ cho 65 mà lại bằng luôn vậy ạ. mong thầy giải thích

[@EurekaUni]

Em xem lại tính chất của phương sai ở video XSTK 2.2 nhé.

[@LinhLe-nf7ol]

A ơi, ở VD2 phần b, tại sao tính P(X=2|X>0) mà ko tính là P(X=2) ạ, nếu bán được hàng ở 2 tuyến phố thì là bán được hàng rồi sao còn cần điều kiện "bán đc hàng" nữa ạ???😢😢😢

[@EurekaUni]

Vì nó là xác suất kèm điều kiện. Điều kiện được xét trước nhé. Khi áp đặt điều kiện thì không gian mẫu (phạm vi tính toán) sẽ bị thu hẹp.

[@NgocNguyen-xt7sn]

Ở ví dụ 2 tại sao không có trường hợp bán được nhiều hơn 3 lần vậy ạ ? Giả sử người ta đi chào hàng n lần thì sao ạ...

[@EurekaUni]

Thì giải quyết tương tự, e có thể tự phát triển lên

[@NgocNguyen-xt7sn]

Vậy người ta bán được 3 lần là do mình tự chọn ạ ?

[@trenlop931]

23:45

[@EurekaUni]

Có ai nghe thấy tiếng "chó sủa", "chim hót", "gà gáy" và tiếng "trẻ con nô đùa' không :v :v :v Không hiểu hàng xóm cho ăn uống kiểu gì mà mấy em chó sủa liên tục cả buổi sáng không biết mệt :(

[@NgocAnhNguyen-ip5do]

Em không nghe thấy ạ :v

[@EurekaUni]

Ô 👀 lúc edit a nghe rõ ý. Em thử đeo tai nghe xem

[@lieulieu2418]

🙈

[@huyphan7807]

coi như ko nghe thấy để học cho hiểu đi thầy

[@nguyentran-id5fi]

Anh ơi anh giải giúp em bài này đc không...bài này không có trong bài tập của anh..có 2 thùng thuốc A và B, trong đó: Thùng A có 20 lọ gồm 2 lọ hỏng 18 lọ tốt, thùng B có 20 lọ gồm 3 lọ hỏng 17 lọ tốt..Lấy ra từ mỗi thùng ra 1 lọ, gọi X là số lọ hỏng đc lâý ra.lập bảng phân phối cho x.....Mong anh giải giùm em 😭

[@EurekaUni]

X=0,1,2 P(X=0) = P(2 lọ không hỏng) = 18/20 * 17/20 P(X=1) = P(1 hỏng 1 không) = 2/20 * 17/20 + 18/20 * 3/20 = ... P(X=2) = P(2 lọ hỏng) = 2/20 * 3/20 Xếp vào bảng là xong

[@nguyentran-id5fi]

@@EurekaUni dạ em cảm ơn thầy ạ

[@duongtudung9089]

sau có thầy dạy Pn(k,p) có người Pk(n,p) vậy ạ

[@EurekaUni]

Sách tham khảo khác nhau nên kí hiệu cũng khác. Quan trọng là nội dung vẫn chỉ là 1.

[@khanhha2404]

5:21 tại sao phá trị tuyệt đối thì mình có khoảng từ -1 đến 1 vậy thầy ạ?

[@EurekaUni]

Kiến thức này có lẽ e hỏi bạn bè sẽ dễ giải thích bằng lời hơn là tôi gõ ở vài dòng comment như này. 0

[@vutranmanh3133]

3 tuyến phố :))

[@minhuynhxuan3160]

7.31 cho em hỏi đáng lẽ phần (0

[@EurekaUni]

E chú ý mình dùng định nghĩa F(x)=P(X

[@anhhong7431]

@@EurekaUni e cũng mắc giống bạn này ạ, vậy trình bày như thầy đúng k ạ?

[@EurekaUni]

@@anhhong7431 Tất nhiên là đúng. Nhưng e vẫn phải dùng định nghĩa được dạy trên trường của mình thì kiểm tra với thi mới có điểm :")) Cách làm y hệt, chỉ có điều dùng định nghĩa khác nhau nên lúc chia khoảng và tính xác suất sẽ khác.