Mục lục bài họcĐang ở d06-b3
← A-Level Mathematics
0/21 bài đã học xong
Chương 6 · Probability & Statistics 1 · Bài 3/3 của chương · bài 18/21 của A-Level Mathematics

Discrete random variables and the normal distribution

Biến ngẫu nhiên rời rạc và phân phối chuẩn
← Mục lục bài học
Lý thuyết · English

Discrete random variables

$$\text{E}(X)=\sum xP(X=x),\qquad \text{Var}(X)=\sum x^{2}P(X=x)-\big[\text{E}(X)\big]^{2}$$

The probabilities in the table must sum to $1$ — checking that first catches most arithmetic slips.

The binomial distribution

$X\sim\text{B}(n,p)$ requires four conditions: a fixed number $n$ of trials, two outcomes each time, a constant $p$, and independent trials.

$$P(X=r)=\binom{n}{r}p^{r}(1-p)^{n-r},\qquad \text{E}(X)=np,\qquad \text{Var}(X)=np(1-p)$$

Sampling without replacement breaks independence, so such a variable is not binomial.

The normal distribution

$X\sim\text{N}\left(\mu,\sigma^{2}\right)$ — the second parameter is the variance, not the standard deviation.

$$Z=\frac{X-\mu}{\sigma}\sim\text{N}(0,1)$$

Working backwards from a probability to a value uses the inverse: find $z$ first, then $x=\mu+z\sigma$.

Giải thích tiếng Việt

Biến ngẫu nhiên rời rạc.

$$\text{E}(X)=\sum xP(X=x),\qquad \text{Var}(X)=\sum x^{2}P(X=x)-\big[\text{E}(X)\big]^{2}$$

Việc đầu tiên với mọi bảng phân phối là kiểm tổng xác suất bằng $1$. Bước ấy mất năm giây và bắt được phần lớn lỗi số học trước khi chúng lan sang $\text{E}(X)$ và $\text{Var}(X)$.

Phân phối nhị thức. $X\sim\text{B}(n,p)$ đòi bốn điều kiện: số phép thử $n$ cố định, mỗi lần chỉ hai kết quả, $p$ không đổi, và các phép thử độc lập.

$$P(X=r)=\binom{n}{r}p^{r}(1-p)^{n-r},\qquad \text{E}(X)=np,\qquad \text{Var}(X)=np(1-p)$$

Lấy mẫu không hoàn lại phá vỡ điều kiện độc lập — mỗi lần rút làm đổi thành phần còn lại — nên biến đếm khi ấy không phải nhị thức. Đây là điểm Cambridge hỏi thẳng bằng câu “state an assumption needed”.

Phân phối chuẩn. Ký hiệu $X\sim\text{N}\left(\mu,\sigma^{2}\right)$: tham số thứ hai là phương sai, không phải độ lệch chuẩn. Với $\text{N}(50,16)$ thì $\sigma=4$ chứ không phải $16$.

$$Z=\frac{X-\mu}{\sigma}\sim\text{N}(0,1)$$

Bài ngược — từ xác suất tìm giá trị — làm theo đúng thứ tự: tra $z$ trước, rồi mới $x=\mu+z\sigma$. Và luôn vẽ phác đường cong kèm phần được tô: nó quyết định lấy $z$ dương hay âm, chuyện mà bảng số không nói cho biết.

μ x P(X > x) z = (x − μ) / σ Bảng cho P(Z < z) ⇒ đuôi phải = 1 − P(Z < z) Vẽ hình trước, tra bảng sau — hình quyết định lấy z dương hay âm
Vẽ hình không phải để trang trí, mà để chọn dấu. Bảng phân phối chuẩn chỉ cho $P(Zđuôi trái. Mọi câu hỏi khác phải quy về đó: đuôi phải là $1-P(Z0$; tô đuôi trái nhỏ hơn $0.5$ thì $z<0$. Bấm máy mà không vẽ là để dấu cho may rủi quyết định, và một nửa số bài ngược có $z$ âm.
Ví dụ — biến ngẫu nhiên rời rạc từ phép rút không hoàn lại

Một túi có $3$ bi đỏ và $5$ bi xanh. Rút ngẫu nhiên $2$ bi không hoàn lại. Gọi $X$ là số bi đỏ rút được. Lập bảng phân phối của $X$, tính $\text{E}(X)$, và giải thích vì sao $X$ không có phân phối nhị thức.

Giải.

Bước 1 — ba xác suất.

$$P(X=0)=\frac{5}{8}\times\frac{4}{7}=\frac{20}{56}$$$$P(X=1)=\frac{3}{8}\times\frac{5}{7}+\frac{5}{8}\times\frac{3}{7}=\frac{30}{56}$$$$P(X=2)=\frac{3}{8}\times\frac{2}{7}=\frac{6}{56}$$

Bước 2 — kiểm tổng. $\dfrac{20+30+6}{56}=\dfrac{56}{56}=1$. Đúng, nên có thể đi tiếp.

Bước 3 — kỳ vọng.

$$\text{E}(X)=0\left(\frac{20}{56}\right)+1\left(\frac{30}{56}\right)+2\left(\frac{6}{56}\right)=\frac{42}{56}=\frac{3}{4}$$

Bước 4 — vì sao không nhị thức. Vì rút không hoàn lại, xác suất rút được bi đỏ ở lần thứ hai phụ thuộc vào kết quả lần thứ nhất ($\dfrac{2}{7}$ nếu lần đầu ra đỏ, $\dfrac{3}{7}$ nếu không). Hai phép thử không độc lập và $p$ không cố định — vi phạm hai trong bốn điều kiện của phân phối nhị thức.

Kiểm hợp lý: nếu có hoàn lại thì $X\sim\text{B}\left(2,\dfrac{3}{8}\right)$ và $\text{E}(X)=2\left(\dfrac{3}{8}\right)=\dfrac{3}{4}$ — trùng với kết quả trên. Kỳ vọng thì trùng, nhưng phương sai thì không: đó là lý do phải nêu rõ mô hình chứ không dựa vào một con số khớp.

Ví dụ — bài toán chuẩn ngược

Điểm thi $X$ có phân phối $\text{N}\left(72,\,8^{2}\right)$. Top $15\%$ thí sinh được xếp loại $A$. Tìm điểm tối thiểu để đạt loại $A$, làm tròn tới số nguyên.

Giải.

Bước 1 — vẽ và xác định dấu. Phần được tô là đuôi phải chiếm $15\%$, tức nhỏ hơn nửa đường cong, nên mốc cần tìm nằm bên phải trung bình và $z$ phải dương.

Bước 2 — đổi sang dạng bảng cho. Bảng cho $P(Z$$P(ZBước 3 — trả về thang gốc.

$$x=\mu+z\sigma=72+1.036(8)=72+8.29=80.3$$

Điểm là số nguyên, nên muốn vượt mốc $80.3$ thì phải đạt tối thiểu $81$ điểm.

Hai chỗ dễ mất điểm ở dạng này. Thứ nhất, tra thẳng $z$ ứng với $0.15$ sẽ ra $z=-1.036$ và cho đáp số $63.7$ — một mốc nằm dưới trung bình, vô lý cho “top $15\%$”; vẽ hình là bắt được ngay. Thứ hai, làm tròn $80.3$ thành $80$ là sai chiều: $80$ điểm chưa vượt mốc.

Bẫy hay mất điểm — Đọc tham số thứ hai của $\text{N}\left(\mu,\sigma^{2}\right)$ thành độ lệch chuẩn. Ký hiệu chuẩn quốc tế ghi phương sai ở vị trí đó, nên $\text{N}(50,16)$ có $\sigma=4$ chứ không phải $16$. Dùng nhầm $16$ làm $\sigma$ khi tính $P(X<56)$ cho $z=0.375$ và xác suất $0.646$, trong khi đáp số đúng là $z=1.5$ và $0.933$ — sai một phần ba, mà con số vẫn nằm trong khoảng $[0,1]$ nên không có gì báo lỗi. Cách tự bảo vệ: mỗi lần thấy ký hiệu $\text{N}$, viết ngay ra lề hai dòng — “$\mu=\ldots$” và “$\sigma=\sqrt{\ldots}=\ldots$” — trước khi bấm phím đầu tiên. Chú ý đề đôi khi cố tình cho một số chính phương như $16$, $25$, $64$ để phân biệt người có làm bước ấy với người không.
Phải nhớ — Ba phân phối của Paper 5 khác nhau ở câu hỏi mô hình, không ở công thức: bảng rời rạc dùng khi các giá trị được liệt kê; nhị thức dùng khi có $n$ phép thử độc lập với cùng $p$; chuẩn dùng khi đại lượng liên tục và đối xứng quanh trung bình. Chọn nhầm mô hình là hỏng cả câu, còn chọn đúng thì phần còn lại chỉ là bấm máy.

Đọc xong rồi — làm thử ngay

Bài tập của chương Probability &amp; Statistics 1 gồm 14 câu trắc nghiệm và 5 đề tự luận, ra khó hơn đề thật 30–50%. Đáp án hiện ngay khi chọn, miễn phí.

Làm bài tập chương →