Chào mừng bạn đến với chuyên đề 1 của môn Toán 12 chương trình Cánh Diều: Biến ngẫu nhiên rời rạc. Đây là một trong những chuyên đề quan trọng, đặt nền móng cho việc hiểu và ứng dụng lý thuyết xác suất trong thực tế.
Tại giaitoan.edu.vn, chúng tôi cung cấp đầy đủ kiến thức, bài tập và giải pháp chi tiết để giúp bạn nắm vững chuyên đề này một cách dễ dàng và hiệu quả.
Chuyên đề 1 của chương trình Toán 12 Cánh Diều tập trung vào việc giới thiệu khái niệm biến ngẫu nhiên rời rạc và các số đặc trưng quan trọng của nó. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc học tập môn Xác suất và Thống kê, giúp học sinh có thể mô hình hóa và phân tích các hiện tượng ngẫu nhiên trong đời sống.
Biến ngẫu nhiên rời rạc là một biến mà tập hợp các giá trị có thể nhận được là hữu hạn hoặc vô hạn đếm được. Ví dụ, số lần tung đồng xu cho đến khi xuất hiện mặt ngửa, số lượng sản phẩm lỗi trong một lô hàng, hoặc số con trong một gia đình là những ví dụ về biến ngẫu nhiên rời rạc.
Mỗi giá trị của biến ngẫu nhiên rời rạc được gán một xác suất, và tổng các xác suất này phải bằng 1. Hàm số gán xác suất cho mỗi giá trị được gọi là hàm phân phối xác suất. Hàm phân phối xác suất cho phép chúng ta tính toán xác suất của các sự kiện liên quan đến biến ngẫu nhiên rời rạc.
Có ba số đặc trưng quan trọng nhất của biến ngẫu nhiên rời rạc:
Biến ngẫu nhiên rời rạc được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:
Bài tập 1: Một hộp chứa 5 quả bóng đỏ và 3 quả bóng xanh. Lấy ngẫu nhiên 2 quả bóng từ hộp. Gọi X là số quả bóng đỏ được lấy ra. Hãy tìm phân phối xác suất của X.
Bài tập 2: Một người chơi xổ số mua 10 vé số. Xác suất trúng thưởng của mỗi vé là 0.01. Gọi Y là số vé trúng thưởng. Hãy tính kỳ vọng toán học và phương sai của Y.
Hy vọng rằng chuyên đề này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về biến ngẫu nhiên rời rạc và các ứng dụng của nó. Chúc bạn học tập tốt!
Số đặc trưng | Công thức |
---|---|
Kỳ vọng toán học (E(X)) | E(X) = Σ [xi * P(xi)] |
Phương sai (Var(X)) | Var(X) = E[(X - E(X))2] = Σ [(xi - E(X))2 * P(xi)] |
Độ lệch chuẩn (SD(X)) | SD(X) = √Var(X) |