XSTK 3.2 Bài tập Quy luật Poisson - Biến ngẫu nhiên rời rạc

Bài tập có giải chi tiết: 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
DONATE cho Eureka! Uni
* Vietinbank: 107006662834 - Hoang Ba Manh
* Ví Momo: 0986960312
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
#Eureka_Uni #XácSuấtThốngKê_EU #BiếnNgẫuNhiênRờiRạc_EU
Video này tóm tắt những đặc điểm cơ bản nhất của biến ngẫu nhiên phân phối POISSON và các dạng bài tập vận dụng điển hình.
Bài tập có giải chi tiết, dành cho các bạn muốn tự luyện thêm, đính kèm link ở phía dưới video. Chúc các bạn học tốt!
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 có giải chi tiết: eurekauni-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/hbmanh9492_eurekauni_onmicrosoft_com/ESViJ_6m6o1OomyFGUTN904B_CxkpF0Jx_--4kqVIq8nEQ?e=eARPlw 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]

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

[@k54nguyenlenhat45]

ad vừa dạy hay lại còn vui tính =))

[@tramhuuuc8249]

Tuyệt vời anh ơi, Hết sức cảm ơn a ạ

[@ThangLe-db7gw]

Em cám ơn ạ. Video của anh vừa cuốn vừa dễ hiểu ạ

[@trongthanh17]

dạy vừa hay dễ hiểu lại còn vui tính nữa anh ơi

[@lantrinhhuong9685]

9:51 hơn 1 ng chờ chuyến sau thì tức là nếu có 7ng ở chuyến này thì vẫn ko tăng thêm xe nữa =>phải tính P(X>7) chứ ạ. Đề bài ghi là hơn 1 người nhưng thầy lại đọc thành “ít nhất 1 ng” rồi ấy ạ

[@conanhtv3333]

Video của a rất hay

[@TuanTranAnh-hl1mo]

bài này a giảng dễ hiểu quá

[@EurekaUni]

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

[@liennguyenthi9718]

em cảm ơn thầy nhiều về bài giảng hữu ích ạ. vẫn là cô sinh viên du học Hàn theo dõi youtb thầy

[@nimsayhi]

ad vui tính quá cơ, poi sờ !!

[@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/

[@bachtranngoc7587]

Em cảm ơn thầy ạ! Nhờ có thầy mà em đã củng cố được kiến thức và đạt đc A+ môn này ạ!

[@EurekaUni]

Tuyệt vời. Chúc mừng em nhé.

[@trancong6689]

quá hay

[@trilecao9014]

Thank.

[@nhaho1473]

Chúc anh nhiều sức khỏe

[@EurekaUni]

Cảm ơn e. Chúc e học tốt và đạt kết quả như mong đợi nhé

[@EurekaUni]

Chứng minh các công thức E(X), V(X) và Mod(X) của quy luật Poisson kzbin.info/www/bejne/mGjVhHyYjKt-gbs

[@beakchan4749]

Thầy dễ thương 😳

[@thuthaopham2404]

Dễ thương xỉu 😭💖💖💖

[@EurekaUni]

Xem toàn bộ Bài giảng Biến ngẫu nhiên RỜI RẠC tại: kzbin.info/www/bejne/eKO6l5irm7GmbLc

[@conanhtv3333]

Bài này ko có link bài tập ạ

[@EurekaUni]

@@conanhtv3333 bài tập phần này a chưa kịp tổng hợp. E có bài tập nào không làm được có thể hỏi trong nhóm xác suất của kênh nhé. facebook.com/groups/xacsuatneu/

[@TramNguyen-fn9dd]

Thầy ơi! giúp e bài này với ạ! Trọng lượng sản phẩm của A (kg) có phân phối N( u=25, o^2 =0,16). Lấy ngẫu nhiên 150 sp của A. Tìm xác suất ít nhất 100sp có trọng lượng >= 24.5kg.

[@huetranthi8699]

Lịch chạy xe buýt tại một bến chờ xe buýt như sau: chuyến xe đầu tiên trong ngày là vào 7 giờ sáng và cứ sau mỗi 15 phút sẽ có một chuyến xe đến bến. Giả sử một hành khách đến bến trong khoảng thời gian từ 7 giờ đến 7 giờ 30 phút. Tìm xác suất để hành khách này chờ ít hơn 5 phút. ad giúp e bài này với ạ

[@14.nguyenvanhiep53]

nghe con gg dịch nói poisson mà ám ảnh :)))

[@tragiangthihuong7278]

Thầy ơi, cho em xin link bài tập full chương với ạ

[@thornthomas6429]

Hay quá

[@thornthomas6429]

Ad có video về phân phối chuẩn ko ạ

[@EurekaUni]

Có em. Phân phối chuẩn là phần 3, 4 và 5 của chương 3, ở trong playlist này nhé: kzbin.info/www/bejne/m6jRnIawaa11frM

[@vuthuhang1509]

Ví dụ 3.7. Vận chuyển 5000 chai rượu. Dựa theo định nghĩa thống kê về xác suất, xác suất 1 chai bị vỡ trong quá trình vận chuyển là 1 1000 . a) Tính xác suất trong quá trình vận chuyển có đúng 2 chai bị vỡ. b) Giả sử bị vỡ 2 chai, vậy tổn thất của 2 chai rượu đó có khả năng cao nhất sẽ tính cho ai? (Chủ kinh doanh rượu, người vận chuyển hay người tiêu dùng cuối cùng). Nếu bạn là chủ kinh doanh, bạn sẽ quyết định như thế nào để loại bỏ tổn thất ngoài ý muốn trên. Thầy ơi , cho em hỏi câu b ạ

[@thithuynhingo5001]

cute quá :v

[@TuPham-dv7dd]

Câu a bài cuối làm theo nhị thức như nào vậy a

[@tranhue6087]

Poission liên quan gì đến phân phối mũ ạ?

[@tuanle9582]

anh ơi anh bị nhầm chỗ ví dụ 2 c ạ, hơn 1 người chờ chuyến xe sau thì số người chờ lớn hơn 1, vậy sẽ có từ 2 người chờ trở lên, thì phải là p(x>=8) chứ ạ

[@EurekaUni]

Ờ nhở =.= Cảm ơn e nhé, đúng là P(X>=8) nha. 😁

[@tuyetdinhvu4940]

@@EurekaUni cũng đang tính cmt kiến nghị thầy

[@anhthuantruong8208]

Hợp lý đó bạn, mình cũng làm như này

[@thuhangpham4231]

anh ơi, anh chứng minh kết quả của các tham số đặc trưng trong pp poisson được không ạ?

[@EurekaUni]

Đây e nhé kzbin.info/www/bejne/mGjVhHyYjKt-gbs

[@tanhoangbao434]

cho e hỏi bài này với:4. Tại nhà máy A, trung bình một tháng có hai tai nạn lao động. Coi số tai nạn xảy ra trong một tháng là biến ngẫu nhiên tuân theo luật phân phối Poisson với =2. Tính xác suất để a) trong khoảng thời gian ba tháng xảy ra nhiều nhất 3 tai nạn. b) trong ba tháng liên tiếp, mỗi tháng xảy ra nhiều nhất 1 tai nạn.

[@EurekaUni]

a) Y số tai nạn trong 3 tháng, Y~P(2x3=6) P(cần tính) = P(Y

[@phuongvo3236]

dạ anh ơi cho em hỏi: Trung bình cứ 3 phút có 1 khách đến quầy mua hàng. Tính xác suất để trong 30 giây có 2 khách đến quầy mua hàng. em dc tính cứ mỗi phút có 1/3 khách đến mua hàng kh vậy ạ, nếu tính thêm theo đề thì có phải 30s là 1/2phut thì lúc này X~P(1/3*1/2=1/6) đúng không vậy ạ

[@EurekaUni]

Đúng r e

[@nhungnhung3649]

Cho em hỏi bài này với: Ở một trường học, ngta nhận thấy rằng xác suất để 1 học sinh khi đi học bị bệnh và phải nằm điều trị tại phòng y tế của trường là 0,04%. Biết rằng trong một buổi học có 2000 học sinh. Vậy phòng y tế nên trang bị bao nhiêu giường?

[@EurekaUni]

Cái này mình chọn trung bình thôi e. E(X)=0,04%.2000 = 0,8 => chọn 1 giường cho 1 buổi học

[@tulethicam3768]

Anh ơi, cho em hỏi phân phối poisson có thể xx phân phối chuẩn ko ạ. Nếu có thì với điều kiện nào ạ

[@EurekaUni]

có e, điều kiện lamda > 20

[@ngocanhnguyen6341]

chương 2 p4

[@thanhsonnguyen1673]

anh ơi, bài ví dụ 3B sao không được dùng trung bình của phân phối poisson mà phải lập bảng ra v ạ?

[@EurekaUni]

Y=aX+b với mọi X thì mới áp dụng E(Y)=aE(X)+b được. Ở bài này k như vậy

[@caothanhtran4537]

Anh ơi sao em k thấy video lý thuyết về phần poisson ạ với mấy cái lamda đồ á, Video C3 P1/5 em k thấy nói gì về phần đó ạ

[@EurekaUni]

Phần này a chỉ tóm tắt công thức r giải thôi e. Lý thuyết cũng k nhiều.

[@hannahtalk1234]

Anh ơi cho em hỏi ở ví dụ 3b ạ. Như cách anh giải thì nếu khách tự hủy vé thì hãng sẽ không hoàn tiền vé phải không ạ?

[@EurekaUni]

E đọc kỹ đề bài và phân tích

[@ngquangdan]

Anh ơi cho em hỏi cái bảng XYP của đoạn 15:18 nếu tính P bằng công thức P của Bernoulli được ko a? E thử ấn rồi nhưng ra kq khác với công thức P của Poisson là sao v a. Mong a giải thích thêm.

[@EurekaUni]

Vì 2 quy luật chỉ xấp xỉ nhau thôi nên chắc chắn có chênh lệch e. Bài đó e làm theo quy luật Poisson thì chuẩn ý đồ của người ra đề hơn

[@haveatrip]

anh ơi, không có lý thuyết phần quy tắc poisson ạ?

[@EurekaUni]

A tóm tắt ở đầu video r đó e

[@lucas8205]

Anh ơi cho e hỏi xíu ạ, có cách nào nhận dạng bài toán tuân theo quy luật nào ko ạ ?

[@EurekaUni]

Bài sẽ nói rõ luôn mà

[@nguyeninhvy1639]

video lý thuyết poisson không có ạ thầy ? em thấy mỗi clip bài tập và dưới là chứng minh ạ

[@EurekaUni]

Thế là đủ r e. Poisson lý thuyết k có gì nhiều, thường gặp Poisson được xấp xỉ từ Nhị thức. Ngoài ra trong video cũng có đề cập đến bài toán "phục vụ công cộng" có chứa biến Poisson, e có thể tìm hiểu thêm.

[@HaiVo603TE_mach]

bài cuối em không hiểu chỗ 5-X là ntn ạ nhìn vào bảng phân phối nếu như X = 0 tức có 0 khách bị trễ thì Y tương ứng là số tiền phải trả cho khách phải là 0 chứ nhỉ

[@EurekaUni]

Bạn đọc kĩ để bài và trả lời 3 câu hỏi sau: - Máy bay có bao nhiêu chỗ ngồi? - Hiện đang có bao nhiêu khách đặt vé? - Nếu không có ai huỷ chuyến, sẽ có bao nhiêu người không được bay?

[@thuyinh6058]

Cho e hỏi mấy vd đều kiểu như P(X>=5) sao lại suy ra 1-P(X

[@EurekaUni]

Xuất phát từ xác suất của 2 biến cố đối lập P(A)+P(Angang)=1 => P(A)=1-P(Angang) A: X>=5 A ngang: X

[@hoathinhtuoitho66]

Anh có công thức chứng minh của phân phối chuẩn , phân phối poisson và phân phối nhị nhức không ạ , kiểu chứng minh về công thức và các tham số đặc trứng á anh, e sắp thi cuối kì , 4 chỉ nên hơi khoai mong anh reply sớm ạ

[@EurekaUni]

Thì chắc k ai bắt e chứng mình đâu. Nếu có thì trong giáo trình kiểu gì chẳng có

[@hoathinhtuoitho66]

@@EurekaUni hic .môn e ko có giáo trình .anh có ko cho e xin ạ

[@EurekaUni]

Phần chứng minh cho Nhị Thức e xem tại đây kzbin.info/www/bejne/fnfHm6eMZ5mrjJY

[@My.Daisy.]

Ở ví dụ cuối. Với xác suất hủy vé như vậy thì trung bình hãng sẽ phải trả lại một số tiền cho mỗi chuyến bay. Vậy tại sao người ta lại cho đặt vé vượt sức chứa của máy bay ạ? Câu hỏi của e hơi ngoài lề, nhưng do e thấy nó có vấn đề nên mới hỏi ạ.

[@EurekaUni]

Thắc mắc này chứng tỏ e có hiểu và suy nghĩ về bài toán. Tuy nhiên, e k để ý rằng tiêu chí ra quyết định là lợi nhuận trung bình từ mỗi khách, chứ k phải tiền bồi thường. Ví dụ bình quân 1 khách: tiền thu là 100, đền bù 10 => Lãi 90 thì vô tư.

[@auo-ux5un]

Ad cho e hỏi: e thấy có công thức lamda = n.p. Vậy ở ví dụ 2a e viết lamda = 8.1.1/4 = 2 thì có đúng không ạ?

[@EurekaUni]

lambda = np thì đó là xấp xỉ từ Nhị thức B(n,p) sang. Ở đây không có biến Nhị thức nào cả.

[@sangdu330]

9:23 ý b và ý c ví dụ 2 này mâu thuẫn nhau ?? tại sao phải chờ chuyến xe sau khi xe buýt có thể tải được không giới hạn khách ???

[@EurekaUni]

E đọc kĩ đề bài sẽ thấy: + Nhu cầu đi xe (số ng chờ) có thể k giới hạn + Số chỗ ngồi trên xe bị giới hạn là 6 chỗ

[@nguyenthanhnam4853]

PP Poisson dùng cho cả biến ngẫu nhiên rời rạc và liên tục có đúng khum anh ưi >>>

[@EurekaUni]

Không e, chỉ dùng cho rời rạc

[@haxuanat7890]

Dạ cho em hỏi tại 13'58 giây ghi là X0 nhưng lại không đúng không trường hợp chỉ có 95 chỗ ngồi và X >=5.

[@EurekaUni]

Em không hình dung được thì hãy liệt kê các trường hợp ra. Thay X=0,1,2,3,4,5,... và tính số tiền phải trả (Y) cho mỗi trường hợp đó.

[@TuanTranAnh-hl1mo]

k có phần lý thuyết dạng này ah a

[@EurekaUni]

Đây e kzbin.info/www/bejne/mGjVhHyYjKt-gbs

[@nguyenthutrang9551]

Anh ơi ở ví dụ 2 tại sao lại là số khách đi trong 15' ạ?

[@EurekaUni]

Cứ 15 phút lại có 1 lượt xe.

[@hoangdaophung4999]

Thầy cho em link bài lí thuyết về quy luật Poisson được không ạ?

[@EurekaUni]

Đây e kzbin.info/www/bejne/bYWXi36XmZisndk

[@DuongThuy-vq2gc]

Tìm xác suất để n người (n < or = 365) được chọn ngẫu nhiên sẽ sinh nhật? A ơi cho e hỏi n lớn như này thì tính thế nào ạ?

[@EurekaUni]

Trường hợp năm thường mỗi ng có 365 cách chọn sn n người có 365^n số cách chọn đc n ng trùng sinh nhật = 365 => P = 365/365^n Trường hợp năm nhuận P = 366/366^n Do tỷ lệ năm nhuận và k nhuận là 3:1 nên xs cần tính là P=3/4.1/365^(n-1) + 1/4. 1/366^(n-1)

[@oannguyenviet9634]

Admin ơi cho em hỏi câu này với ạ : cho 2 nhóm công nhân, nhóm A gồm 4 nam 2 nữ, nhóm B gồm 3 nam 4 nữ. Chọn ngẫu nhiên mỗi nhóm 2 công nhân. Gọi X là số công nhân nữ chọn ra a) Tìm phân phối xác suất của X b) Tính xác suất số công nhân nữ được chọn ra ở nhóm A nhiều hơn ở nhóm B

[@EurekaUni]

X=0,1,2,3,4 tiếp theo tính xs để lập bảng e liệt kê các trường hợp ra là tính đc, hơi dài vì nhiều trường hợp thôi chứ bài này k khó

[@sangdu330]

1:24 tại sao có thể từ np ~ np(1-p) ra B(n,p) thành P(L=np) ạ

[@EurekaUni]

E khai triển biểu thức xác suất của Binomial, sau đó biến đổi và lấy giới hạn khi n -> vô cực là sẽ thấy nó hội tụ về biểu thức xác suất của Poisson với lambda = n*p

[@phuonganhhoang4566]

Anh ơi có thể giải thích rõ hơn cho e cái đoạn đầu ví dụ 2 ko ạ. Cái số khách chờ trong 1 h ấy ạ.

[@EurekaUni]

1 giờ = 60 phút /15 phút = 4 số khách trung bình chờ trong 1 giờ = 4 lần số khách trung bình trong 15'

[@phuonganhhoang4566]

@@EurekaUni e cảm ơn ạ

[@anhtran4828]

anh ơi có thể giúp em giải đáp vì sao ở ví dụ con gà mình dùng dữ liệu số trứng trung bình của các con gà để tính lợi nhuận trung bình đươc nhưng ở ví dụ cuối không dùng số khách huỷ trung bình (n.p=5) từ đó ra số tiền phải trả trung bình là 0

[@anhtran4828]

ví dụ con gà ở vd 5 bài nhị thức ạ

[@EurekaUni]

Ví dụ con gà chỉ có 1 biểu thức của Y theo X Ví dụ cuối có 2 biểu thức khác nhau của Y. Hàm số nó k đồng nhất với mọi X nên k áp dụng các tính chất của kì vọng được.

[@anhtran4828]

@@EurekaUni em cảm ơn anh ạ

[@shuichiakai4976]

cho em hỏi ở câu 3b nếu tính tiền trung bình hãng phải trả theo kiểu: EY=E(700(5-X)) với EX=lamda thì vì sao k được ạ?

[@EurekaUni]

Vấn đề ở đây là em không hiểu bài toán. Đặt như e thì với X>5 thì Y < 0? Điều này rõ ràng phi lý vì X>5 thì hãng không phải trả lại tiền cho ai cả, tức là Y=0.

[@shuichiakai4976]

@@EurekaUni à dạ vậy chỉ làm được như em khi X ko bị ràng buộc bởi điều kiện nào đúng ko ạ?

[@hanhmy6578]

Anh ơi, giờ em muốn hỏi bài a thì bình luận trực tiếp luôn hay qua trang nào đk ạ?

[@EurekaUni]

Em có thể bình luận trực tiếp tại đây. Nếu đề bài dạng hình ảnh, phức tạp thì e gửi về nhóm trên facebook theo link trên phần mô tả video nhé

[@hanhmy6578]

@@EurekaUni dạ , e gửi liền đây , nếu a có rảnh hiện giờ thì làm giúp em luôn với ạ🥰

[@hanhmy6578]

@@EurekaUni Bài 3. Một Nhà hộ sinh trong điểu kiện hiện trung bình giải quyết 6 ca/ ngày và khả năng tối đa là 10 ca/ngày. Anh (chị) dự đoán xem trong một năm có bao nhiêu ngày Nhà hộ sinh đó chịu quá mức tối đa. Biết số ca sinh trong ngày X-Poisson(u)

[@EurekaUni]

​@@hanhmy6578 + X: số ca trong ngày => X~P(6) + Xác suất 1 ngày chịu quá mức tối đa là: P(X>10) = 1 - P(X

[@hanhmy6578]

A ơi, sao e nt trên fb k thấy a tl v ạ?

[@wouldyoulikesometea]

Ngay từ đầu đã tấu hài rồi=)))

[@datphan7517]

nhìn ảnh bạn mình see tình

[@duongthilua7382]

A giúp e câu này với ạ: Một tổng đài điện thoại của một công ty gồm 100 máy điện thoại sử dụng độc lập nhau và thường xuyên như nhau. Tìm xác suất sao cho khi 1 máy gọi thì tổng đài bận. Em đọc đề mà k hiểu T-T

[@EurekaUni]

K nhầm là trong sách của TMU. A cũng làm k ra đáp án e ạ. + 100 máy độc lập và làm việc thường xuyên như nhau => 1 cuộc gọi đến sẽ kết nối tới 1 trong số 100 máy bất kì với xác suất như nhau.

[@ThanhPham-ck7he]

ở vd 2b ấy a , tại sao ko phải là P(X=6) mà là phải P(X>=6) ạ

[@EurekaUni]

Xe có mỗi 6 chỗ Giờ có 7 khách chờ thì xe có chật khách k e? Tương tự cho 8,9,...

[@TuanNguyen-nq3ri]

em chưa hiểu khúc 7:07 ạ, có n giờ thì m người chờ, có 4n giờ thì có 4m người chờ. Cho em hỏi tại sao 4n giờ vẫn m người chờ ạ? e cảm ơn thầy

[@EurekaUni]

Bạn lưu ý về đơn vị của n và của 4n nhé. Đơn vị của n là (giờ) Còn đơn vị của 4n là (15 phút)

[@lethutrang2727]

giúp em câu này với ạaa Bài 25. Một trạm điện thoại tự động nhận được trung bình với cường độ landa=180 lần gọi trong 1 giờ. Cho biết e^-3 = 0,05, e^-6 = 0,0025. a) Tìm xác suất để trạm đó nhận được 2 cuộc gọi trong 1 phút. b) Tìm xác suất để trạm đó nhận được 5 cuộc gọi trong 3 phút. c) Tìm xác suất để trong 3 phút liên tiếp mỗi phút trạm nhận được nhiều nhất 1 cuộc gọi.

[@EurekaUni]

Số cuộc gọi trong 1 phút, X, tuân theo quy luật Poisson với lamda = 180/60 = 3

[@quangkhanguyen5865]

Anh ơi, câu máy bay trong phần bài tập tự luyện bài trc cũng có và đáp án câu B là 3500 nếu làm theo nhị thức còn làm theo poisson lại ra đáp án khác, v sao mới đúng a

[@EurekaUni]

Qua cũng có bạn hỏi, đợi tý a kiểm tra lại xem sao.

[@EurekaUni]

ừm, lời giải ở Poisson đúng e nhé. Lời giải ở bài tập Nhị thức bị sai.

[@quangkhanguyen5865]

@@EurekaUni ok a, cảm ơn a nhiều ạ.

[@bangbig9505]

Cho e hỏi VD 2b 6 người lên xe thì đủ chỗ sao vẫn tính là chật khách ạ

[@EurekaUni]

Ở đây a hiểu "Chật khách" là không thêm được nữa, vừa đủ thì cũng là không thêm được nữa nên vẫn tính.

[@motcham7380]

@@EurekaUni anh ơi vậy công thức tính của câu đấy là P(X>6) hay P (X>=6) ạ

[@EurekaUni]

@@motcham7380 P(X>=6) nhé

[@Linh_LeThi]

ad có dạy quy luật phân phối student ko ạ

[@EurekaUni]

Không e. Phần đấy k có bài tập nên các bạn tự đọc sách. Nội dung quan trọng gồm: + Điều kiện tụ chuẩn + Giá trị tới hạn, tính chất và cách tra bảng giá trị Student

[@Linh_LeThi]

@@EurekaUnidạ em cảm ơn ạ

[@huuynguyen8876]

ad cho e hỏi với ạ, ở phút 8:50 ạ tại sao P(X>=6 ) nó không phải bằng 1-P(x

[@EurekaUni]

Ví dụ 1. Là tính P(X>4) X >= 6 và X < 6 thì nó mới ngược nhau (đối nhau, k có phần chung) Còn viết như e thì nó chung hau X=6 rồi

[@huuynguyen8876]

@@EurekaUni em cảm ơn ad nhiều ạ, em đã hiểu rồi ạ !!

[@Fur5]

anh này có kinh nghiệm nào để phân biệt nó tuân theo quy luật nào ko ạ. Em đang rất mơ hồ và khó phân biệt tại sao bài này nó tuân theo quy luật này bài kia tuân theo quy luật khác .Mong a giúp đỡ em ạ

[@EurekaUni]

Thường đề bài sẽ chỉ rõ phân phối xác suất của nó luôn mà. Nếu không thì: + Biến là biến rời rạc hay biến liên tục? + E nắm được giả thiết của các quy luật là sẽ phân biệt được. Chẳng hạn như quy luật Siêu bội thì gắn với bài toán lấy không hoàn trả, quy luật Nhị thức gắn với các phép thử độc lập,...

[@Fur5]

@@EurekaUni anh có thể cho e chi tiết mấy cái này được ko ạ hihi E cảm ơn ạ e lú quâ

[@EurekaUni]

@@Fur5 Chủ yếu do e k đọc lý thuyết nên mới bị rối thôi. E tổng hợp lý thuyết các quy luật thành 1 cái bảng là rõ ràng ngay.

[@TuanAnh-lg4qk]

Anh ơi cho em hỏi câu cuối cùng sao k lấy E 2 vế là E(Y) đc vậy ạ

[@EurekaUni]

Y k phải hàm sơ cấp nên k làm vậy được.

[@nguyenthanhtuan7375]

@@EurekaUni vậy lúc nào nên lấy 2 vế vậy anh? em cũng hơi hoang mang

[@EurekaUni]

Nó chỉ có 1 biểu thức tổng quát thôi thì dùng được. Ở ví dụ trong video nó có 2 biểu thức khác biệt, k dùng được.

[@nguyenducmanh2801]

01:00, sao kì vọng lại = phương sai được ?

[@EurekaUni]

Poisson nó thế, đây là chứng minh chi tiết kzbin.info/www/bejne/mGjVhHyYjKt-gbs

[@hoangphutrinh2227]

ủa anh , ví dụ 3 câu b ở ô xác suất, đó là xác suất của số người hủy chuyến mà ,chứ đâu phải là xác suất của số người "BỊ" hủy chuyến đâu mà nhân nó với số tiền ở trên

[@EurekaUni]

2 xác suất đấy khác nhau như nào e?

[@EurekaUni]

Ví dụ thế này: Có 1 khách hủy thì sẽ tương đương với có 4 khách bị hủy Nghĩa là, 2 cách viết đó là 2 cách diễn đạt cùng 1 biến cố thôi.

[@ngalethi313]

tại sao câu 4 đề tự luyện tập có đấp án chương 3 phần 1 lại khác đáp án ví dụ 3 chương 3 phần 2 thế trong khi đề giống hệt nhau

[@EurekaUni]

Ừm xin lỗi e nay mình mới xem lại lời giải 2 bài. Kết luận là lời giải ở Poisson đúng e nhé. Lời giải ở bài tập Nhị thức bị sai.

[@ngalethi313]

Dạ e cảm ơn ạ

[@Kenhnayehoc]

Giúp em câu này với ạ. Trong một kì thi trắc nghiệm, mỗi câu hỏi có 5 đáp án trong đó chỉ có 1 đáp án đúng. Xác suất để sinh viên biết câu trả lời đúng là 0.8. Một sinh viên biết trả lời đúng câu hỏi thì anh ta chọn được đáp án đúng, nếu không biết trả lời thì anh ta chọ một đáp án nào đó. Tìm xác suất để: a. anh ta chọn được đáp án đúng. b. giả sử câu hỏi chọn ngẫu nhiên được anh ta chọn đáp án đúng. Tìm xác suất để anh ta thật sự biết câu trả lời cho hỏi đó

[@EurekaUni]

Xác suất đầy dủ-Bayes Nhóm đầy đủ: H1 là a ta biết câu trả lời đúng, H2 là a ta trả lời ngẫu nhiên. P(H1) = 0.8; P(H2) = 0.2 A là biến cố a ta chọn đáp án đúng. P(A|H1) = 1 và P(A|H2) = 1/5

[@EurekaUni]

video hướng dẫn về XS đầy đủ, Bayes: kzbin.info/www/bejne/oaHVeGiOj96GbNk

[@TuPham-dv7dd]

6:30 thắc mắc chỗ đổi chờ trong 1 giờ thành chờ trong 15 phút tại sao phải đổi

[@EurekaUni]

1 giờ có 4 khoảng 15 phút!

[@TuPham-dv7dd]

@@EurekaUnitại sao phải đổi vậy a

[@EurekaUni]

@@TuPham-dv7dd Vì hỏi là trong 15 phút, nên phải tìm biến ngẫu nhiên chỉ số khách chờ trong 15 phút, chứ k thể là trong 1 tiếng. Mặc dù số khách chờ trung bình trong 15 phút nhân 4 lần sẽ được số khách chờ trung bình trong 1 giờ, nhưng số khách chờ trong 15 phút nhân với 4 sẽ không ra số khách chờ trong 1 giờ.

[@khanhlinh4321]

Ở ví dụ 2 lamda tại sao dc 8/4 vậy ạ xem lại cũg k hiểu

[@EurekaUni]

m/n = 8 m/(4n) = (m/n)/4 = 8/4 = 2

[@khanhlinh4321]

@@EurekaUni thầy cho e hỏi 4n lấy đâu ra ạ

[@EurekaUni]

1 giờ có 4 lần 15 phút 2 giờ có 4*2 = 8 lần 15 phút .... n giờ có 4n lần 15 phút

[@user-pu4kn9om7v]

thầy ơi cho e hỏi là phần bài tập gọi X là số người huỷ vé rồi thì tại sao trường hợp X

[@EurekaUni]

Vì nó sai. E thử xét chi tiết trường hợp X=4 rồi tính phần đền bù lúc đó cho khách là rõ.

[@TuPham-dv7dd]

@@EurekaUnia nói rõ đc k ạ

[@EurekaUni]

@@TuPham-dv7dd X=4 thì phải bù cho khách bao tiền?

[@TuPham-dv7dd]

@@EurekaUni 4 khách huỷ là 2800

[@EurekaUni]

@TuPham-dv7dd 100 vé, có 4 khách huỷ => còn 96, trong đó 95 ng được bay, 1 người không và hãy sẽ phải trả 300$ tiền vé + 400$ tiền bồi thường = 700$ cho người này.

[@r0cketRacoon]

ủa a ơi, phần lý thuyết đâu ạ ? video này nhảy luôn vào BT, video sau thì chứng minh CT, k thấy lý thuyết đâu :((

[@EurekaUni]

Lý thuyết có gì khác ngoài mấy công thức đã tổng hợp và chứng minh nó đâu e?

[@r0cketRacoon]

@@EurekaUni bài quy luật bernoulli a đưa đề bài cuj thể r dần dần KQ chung lên thành 1 dạng, tại lúc đầu e xem video thấy hơi nhanh vì e k rõ poisson áp dụng cho dạng nào

[@EurekaUni]

Poisson thì gần giống Nhị thức. Nhưng áp dụng khi n lớn và p nhỏ, trong video này cũng ghi chú chỗ đó r. Ngoài ra, thường đề bài sẽ chỉ rõ luôn là biến đó tuân theo Poisson.

[@ChuHanhYEC-rk2wr]

Tại sao bài cuối ý b mình không tính E(Y) ạ?

[@EurekaUni]

Có tính E(Y) mà em

[@ChuHanhYEC-rk2wr]

@@EurekaUni dạ sao không giống công thức anh cung cấp np ạ?

[@EurekaUni]

@ChuHanhYEC-rk2wr Sao lại không giống. E(Y) tính từ bảng xác suất của Y đấy em. A còn đọc bằng lời cách tính E(Y) trong clip rồi.

[@user-mf6kt4ot9j]

dạy hay còn tấu hề nữa :))

[@tanhoangbao434]

cho e hỏi thêm 1 câu cuối nữa:1. Một trạm cho thuê xe taxi có 3 chiếc xe. Hàng ngày trạm phải nộp thuế 8 USD cho 1 chiếc xe (bất kể xe đó có được thuê hay không). Mỗi chiếc được cho thuê với giá 20 USD. Giả sử số xe được yêu cầu cho thuê của trạm trong một ngày là đại lượng ngẫu nhiên X có phân phối Poisson với tham số  = 2,8. a) Tính số tiền trung bình trạm thu được trong một ngày. b) Giải bài toán trên trong trường hợp trạm có 4 chiếc xe. c) Theo bạn, trạm nên có 3 hay 4 chiếc xe ?

[@EurekaUni]

Một cách chặt chẽ thì cần phân biệt doanh thu và lợi nhuận (lãi). Chắc hẳn rằng ở đây bài hỏi chúng ta về tiền lãi chứ không đơn thuần hỏi về doanh thu (số tiền thu về). a) Y: số tiền lãi thu được (usd) Rõ ràng Y phụ thuộc X, và ta có thể biểu được dưới dạng hàm như trong ví dụ cuối ở video trên, với: + 95 chỗ ngồi ~ tương ứng với số xe cho thuê + Số khách đặt chỗ ~ tương ứng với số yêu cầu thuê xe của trạm (số xe khách muốn thuê) X ~ P(2,8) *** Y=20X-3*8 = 23X-24 nếu nhu cầu thuê xe < số xe của trạm, X3 (do chỉ có tối đa 3 xe nên khách muốn thuê nhiều hơn cũng k được => lãi tối đa chỉ là 36) b) tương tự c) So sánh E(Y) ở ý a) và ý b), cái nào lớn hơn thì chọn.

[@linhdieu1776]

@@EurekaUni thầy ơi bài này e xem đáp án trong giải thì lại tính từng trường hợp X số ng thuê xe =0,1,2,3 rồi tính từng th Y theo X thì kết quả E(Y) lại =20,722 usd cơ ạ

[@linhdieu1776]

ở câu a ý ạ

[@EurekaUni]

@@linhdieu1776 ừm, hướng dẫn phía trên sai e nhé. Cách làm đúng phải xét theo số xe được cho thuê giống như ví dụ cuối cùng trong video hoặc trong đáp án e vừa nhắc tới.