งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปรสุ่ม มี 2 ชนิดคือ การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปร แบบไม่ต่อเนื่องและ การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปรแบบต่อเนื่อง การแจกแจงความน่าจะเป็น.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปรสุ่ม มี 2 ชนิดคือ การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปร แบบไม่ต่อเนื่องและ การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปรแบบต่อเนื่อง การแจกแจงความน่าจะเป็น."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปรสุ่ม มี 2 ชนิดคือ การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปร แบบไม่ต่อเนื่องและ การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปรแบบต่อเนื่อง การแจกแจงความน่าจะเป็น ของตัวแปร สุ่มไม่ต่อเนื่อง เป็นความน่าจะเป็นที่เกิดขึ้นแน่นอนในแต่ละค่า ของตัวแปรจึงสามารถแสดงในรูปของฟังก์ชันหรือ ตารางได้ มีการแจกแจงความน่าจะเป็นที่สำคัญมี 4 ชนิด การแจกแจงความน่าจะเป็นเอกรูป (uniform probability distribution) การแจกแจงความน่าจะเป็นแบร์นูลี (Bernoulli probability distribution) การแจกแจงความน่าจะเป็นทวินาม (binomial probability distribution) การแจกแจงความน่าจะเป็นปัวส์ซอง (poisson probability distribution)

2 1) การแจกแจงความน่าจะเป็นเอกรูป

3 2) การแจกแจงความน่าจะเป็นแบร์นูลี โดยทั่วไปแล้วในการทดลองต่างๆนั้นอาจมี ผลลัพธ์ได้หลายอย่างแต่ความสนใจนั้นอาจสนใจเพียง อย่างเดียว อย่างอื่นไม่สนใจเลยก็ได้ เรียกการทดลองที่มีผลลัพธ์ที่เป็นไปได้เพียงสองอย่าง นี้ว่า การทดลองแบร์นูลี 0 ; ในกรณีอื่นๆ

4

5 3) การแจกแจงทวินาม ถ้าทำการทดลองเอกรูปซ้ำ ๆ กันจำนวน n ครั้ง เราเรียกการทดลองนี้ว่าการทดลองทวินาม ถ้าให้ X แทนจำนวนครั้งที่เกิดเหตุการณ์ สำเร็จในการทดลอง n ครั้ง ดังนั้น x = 0,1,2,…,n ส่วนจำนวนเหตุการณ์ที่ไม่สำเร็จคือ n-x ดังนั้นความ น่าจะเป็นที่จะได้เหตุการณ์สำเร็จ x ครั้ง คือ

6

7

8

9 4. การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบ ทวินามลบ (Negative Binomial Probability Distribution) ถ้ามีการทดลองแบบเบอร์นูลี่ซ้ำๆ กัน จนกว่า จะได้สิ่งที่สนใจเป็นครั้งที่ r(r>1) จะเรียกการทดลอง นี้ว่า ” การทดลองแบบทวินามลบ ” เส้น X เป็น จำนวนครั้งของการโยนลูกเต๋า จนกว่าจะได้เลข 5 เป็นครั้งที่ 3 (r=3) หรือ X เป็นจำนวน สินค้าที่ตรวจสอบจนกว่าได้สินค้าชำรุดชิ้นที่ 7(r=7) ดังนั้นในการทดลองสุ่ม X ครั้ง จะได้สิ่งที่ไม่ สนใจครั้งที่ r-1 ครั้ง และได้สิ่งที่สนใจครั้งที่ r ในการ ทดลองครั้งที่ X ดังแสดงในแผนภาพข้างล่างนี้

10 E(X) = = r/p V(X) = =rq/p 2

11

12 5) การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบเรขาคณิต ( Geometrix Probability Distribution ถ้าทำการทดลองแบบเบอร์นูลี่ซ้ำกันหลายๆ ครั้ง และนับจำนวนครั้วของการทดลองจนกว่าจะได้ สิ่งที่สนใจ (success) เป็นครั้งแรก ฟังก์ชันการแจกแจงความน่าจะเป็นของ X คือ P(x;p) = P(x) =P(X = x) = q X - 1 p ค่าเฉลี่ยตัวแปรสุ่มแบบเลขาคณิต ถ้า X เป็นตัวแปรสุ่มแบบเรขาคณิตที่มีพารามิเตอร์ p

13

14 6) การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบพหุนาม (Multinomail Probability Distribution) การทดลองสุ่มแบบพหุนามเป็นการทดลองสุ่ม เสมือนการทดลองแบบทวินาม แต่ผลลัพธ์ของการ ทดลองแต่ละครั้งมีมากกว่า 2 อย่าง เช่น ผลการ ตรวจสอบคุณภาพสินค้าอาจจะเป็นชำรุดมาก ใช้ ไม่ได้ ชำรุดเล็กน้อย และสินค้ามีคุณภาพดี

15

16 7). การแจกแจงความน่าจะเป็น แบบไฮเพอร์จีออเมตริก (Hypergeometric Probability Distribution) จาการทดลองแบบทวินามซึ่งการทดลองแต่ละ ครั้งจะต้องเป็นอิสระต่อกัน การทดลองแบบทวินามเป็นการทดลองที่มีการนำของ ที่สุ่มได้ใส่คืน แต่ถ้าให้มีการสุ่มลูกบอลจากล่องใบนี้โดยไม่มี การใส่คืน จะทำให้การหยิบหรือการทดลองแต่ละครั้ง ไม่เป็นอิสระต่อกัน จะเรียกการทดลองนี้ว่า “ การทดลองแบบไฮ เพอร์จีออเมตริก ” ซึ่งมีลักษณะการทดลองดังนี้

17

18

19 8) การแจกแจงความน่าจะเป็นปัวส์ ซอง เป็นการแจกแจงที่อธิบายถึงจำนวนครั้งที่เกิด เหตุการณ์สำเร็จในช่วงเวลาที่กำหนด

20

21

22 การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปร สุ่มต่อเนื่อง 1) การแจกแจงที (t-distribution) มีลักษณะคล้ายการแจกแจงปกติมาตรฐาน คือเป็นโค้งรูประฆังคว่ำ แต่มีลักษณะแบนราบกว่า โค้งปกติมาตรฐาน การแจกแจงที ที่ระดับขั้นความ เสรี 20 การแจกแจง ปกติ การแจกแจงที ที่ระดับขั้นความ เสรี 15

23

24

25

26 2) การแจกแจงไคสแควร์ ( – distribution) มีลักษณะไม่สมมาตร มีเฉพาะค่าบวกเท่านั้น ถ้าระดับขั้นความเสรี เพิ่มขึ้นความเบ้จะลดลง

27

28

29

30 3) การแจกแจงเอฟ (F - distribution) (df 1 = 25, df 2 = 25) (df 1 = 5, df 2 = 5) (df 1 = 2, df 2 = 1)

31

32 4. การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบ ปกติ (Nornal Probability Distributionv) ซึ้งมีคุณสมบัติดังนี้

33

34

35

36

37

38

39

40


ดาวน์โหลด ppt การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปรสุ่ม มี 2 ชนิดคือ การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปร แบบไม่ต่อเนื่องและ การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปรแบบต่อเนื่อง การแจกแจงความน่าจะเป็น.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google