1. Trang chủ
  2. » Thể loại khác

Bài giảng Thống kê y học - Bài 2: Một số khái niệm căn bản về xác suất

11 62 1

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 11
Dung lượng 628,46 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

Bài giảng Thống kê y học - Bài 2: Một số khái niệm căn bản về xác suất cung cấp các kiến thức giúp người học có thể trình bày 2 định nghĩa về xác suất và đưa ra các ví dụ, xây dựng được tập giao và hợp của 2 tập hợp xác định,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Trang 1

MỘT SỐ KHÁI NIỆM CĂN BẢN VỀ XÁC SUẤT Mục tiêu

Sau khi nghiên c u ch  đ , h c viên có kh  năng:ứ ủ ề ọ ả

­ Trình bày 2 đ nh nghĩa v  xác su t và đ a ra các ví dị ề ấ ư ụ

­ Xây d ng đự ượ ậc t p giao và h p c a 2 t p h p xác đ nhợ ủ ậ ợ ị

­ Trình bày và phân bi t đệ ược hai công th c chuy n v  và t  h pứ ể ị ổ ợ

­ Trình bày đ nh nghĩa c a xác su t có đi u ki nị ủ ấ ề ệ

­ Trình bày công th c c ng xác su t và công th c nhân xác su tứ ộ ấ ứ ấ

1 Ðịnh nghĩa về xác suất

1.1 Ð nh nghĩa xác su t theo t n su t tị ấ ầ ấ ương đ i

Theo ngôn ng  thông thữ ường, xác su t chính là t n su t tấ ầ ấ ương đ i. Thí d  m nh đố ụ ệ ề 

kh ng đ nh xác su t sinh con trai là 0,515 có nghĩa là khi th ng kê  nhi u l n sinh, t nẳ ị ấ ố ề ầ ầ  

su t tấ ương đ i sinh con trai s  x p x  b ng 0,515 (t n su t tố ẽ ấ ỉ ằ ầ ấ ương đ i là t n su t x yố ầ ấ ả  

ra bi n c  quan tâm chia cho t ng s  l n th ). Nói cách khác, n u m t quá trình đế ố ổ ố ầ ử ế ộ ượ  c

l p l i n nhi u l n, và n u có f l n x y ra bi n c  E, t n su t tậ ạ ề ầ ế ầ ả ế ố ầ ấ ương đ i c a bi n cố ủ ế ố 

E s  x p x  b ng xác su t c a E.ẽ ấ ỉ ằ ấ ủ

n

f E

P )(

(1) Thí d : Buffon th c hi n 4040 l n tung đ ng ti n và quan sát đụ ự ệ ầ ồ ề ược 2048 l n xu t hi nầ ấ ệ  

m t s p. T n su t tặ ấ ầ ấ ương đ i x y ra m t s p là . Xác su t x y ra m t s p cũng x p xố ả ặ ấ ấ ả ặ ấ ấ ỉ 

b ng 0,507.ằ

1.1 Phép th , k t c c, bi n c , bi n c  đ i l pử ế ụ ế ố ế ố ố ậ

Khi chúng ta gieo m t đ ng ti n lên m t m t ph ng có th  x y ra m t trong hai k tộ ồ ề ộ ặ ẳ ể ả ộ ế  

c c: xu t hi n m t s p ho c xu t hi n m t ng a v i k t qu  không th  tiên đoánụ ấ ệ ặ ấ ặ ấ ệ ặ ử ớ ế ả ể  

được. Người ta g i vi c gieo đ ng ti n là phép th  (experiment) và s  xu t hi n m tọ ệ ồ ề ử ự ấ ệ ặ  

x p hay m t ng a c a đ ng ti n là các k t c c (outcome).ấ ặ ử ủ ồ ề ế ụ

Tương t , khi chúng ta tung con xúc x c, có th  xu t hi n các m t 1, 2, 3, 4, 5, 6 thìự ắ ể ấ ệ ặ  

vi c tung con xúc x c đệ ắ ược g i là phép th  ng u nghiên và vi c xu t hi n m t 1, xu tọ ử ẫ ệ ấ ệ ặ ấ  

hi n m t 2, 3, 4, 5 và  6 đệ ặ ược g i các k t c c ng u nhiên. N u chúng ta quan tâm đ nọ ế ụ ẫ ế ế  

bi n c  ra m t xúc x c ch n thì bi n c  (event) này bao g m 3 k t c c: ra m t 2, raế ố ặ ắ ẵ ế ố ồ ế ụ ặ  

m t 4 và ra m t 6. Nói khác đi bi n c  là t p h p mà các ph n t  là các k t c c. B iặ ặ ế ố ậ ợ ầ ử ế ụ ở  

vì t p h p có th  có bao g m toàn b  các ph n t , 0 ph n t  hay 1 ph n t  nên vi c raậ ợ ể ồ ộ ầ ử ầ ử ầ ử ệ  

m t m t xúc x c nào đó (thí d  ra m t 2) v a có th  xem là k t cu c v a có th  xemộ ặ ắ ụ ặ ừ ể ế ộ ừ ể  

là bi n c : bi n c  đó đôi khi đế ố ế ố ược g i là bi n c  s  c p.ọ ế ố ơ ấ

N u chúng ta tung 3 con xúc x c phân bi t , có k t c c sau có th  x y ra {1,1,1} (baế ắ ệ ế ụ ể ả   con xúc x c ra m t 1); {1,1,2}; {1,1,3}; ; {6,6,5}; {6,6,6}. Bi n c  có t ng s  đi mắ ặ ế ố ổ ố ể  

c a 3 con xúc x c =18 bao g m m t k t c c {6,6,6}. Tủ ắ ồ ộ ế ụ ương t  chúng ta có th  đ nhự ể ị   nghĩa bi n c  t ng s  đi m c a ba con xúc x c <=10, bi n c  t ng s  đi m là 11;ế ố ổ ố ể ủ ắ ế ố ổ ố ể  

bi n c  t ng s  đi m >=12.ế ố ổ ố ể

Trang 2

Đ i v i m i bi n c  A có m t bi n c  đ i l p (complementary event ) ố ớ ỗ ế ố ộ ế ố ố ậ A c (được đ c làọ   không A) bao g m các k t c c không có tính ch t Aồ ế ụ ấ  Tr  v  thí d  c a phép th  tungở ề ụ ủ ử   con súc s c 6 m t, bi n c  đ i l p v i bi n c  ra m t ch n là bi n c  ra m t l  Bi nắ ặ ế ố ố ậ ớ ế ố ặ ẵ ế ố ặ ẻ ế  

c  đ i l p cho bi n c  ra m t >=2 là bi n c  ra m t 1. ố ố ậ ế ố ặ ế ố ặ

1.2 K t c c đ ng kh  năngế ụ ồ ả

Khi chúng ta gieo con xúc x c đ ng nh t, c m nh n thông thắ ồ ấ ả ậ ường cho phép chúng ta 

gi  đ nh vi c xu t hi n k t c c ra m t 1, ra m t 2, ra m t 3, ra m t 4, ra m t 5, ra m tả ị ệ ấ ệ ế ụ ặ ặ ặ ặ ặ ặ  

6 có xác xu t nh  nhau. Khi đó ta g i các k t c c này là k t c c đ ng kh  năng.ấ ư ọ ế ụ ế ụ ồ ả

1.4 Ð nh nghĩa xác su t c  đi n ị ấ ổ ể

N u phép th  ng u nhiên có th  x y ra theo N k t c c lo i tr  l n nhau và có xác su tế ử ẫ ể ả ế ụ ạ ừ ẫ ấ  

nh  nhau và g i m là s  các k t c c thu n l i cho bi n c  E, xác su t x y ra bi n cư ọ ố ế ụ ậ ợ ế ố ấ ả ế ố 

E, được kí hi u là P(E), s  b ng m chia cho Nệ ẽ ằ

N

( )

(2)

N còn được g i là s  các k t c c có th  và m s  các k t c c thu n l i.ọ ố ế ụ ể ố ế ụ ậ ợ

Thí d : N u chúng ta tung con xúc x c (xí ng u) có 6 m t: m t 1, m t 2, m t 3, m t 4,ụ ế ắ ầ ặ ặ ặ ặ ặ  

m t 5, m t 6 thì có th  x y ra v i 6 k t c c khác nhau. Nh ng k t c c này lo i trặ ặ ể ả ớ ế ụ ữ ế ụ ạ ừ 

l n nhau (n u ra m t 1 thì không ra m t 2 và ngẫ ế ặ ặ ượ ạc l i) và đ ng xác su t. Gi  s  taồ ấ ả ử   quan tâm đ n bi n c  con xúc x c ra m t ch n. Bi n c  này có th  x y ra theo 3 cách,ế ế ố ắ ặ ẵ ế ố ể ả   nói khác đi bi n c  này bao g m 3 k t c c. Khi đó xác su t x y ra bi n c  ra m tế ố ồ ế ụ ấ ả ế ố ặ  

ch n là 3/6=0.5ẵ

Thí d : Khoa ph i và khoa Th n c a b nh vi n Ch  R y có 50 b nh nhân trong sụ ổ ậ ủ ệ ệ ợ ẫ ệ ố  này có 35 b nh nhân n  Có 12 b nh nhân c a khoa Th n trong đó có là 8 ngệ ữ ệ ủ ậ ười là n ữ  

Có bao nhiêu b nh nhân n    khoa ph i?  Có bao nhiêu trong s  nh ng b nh nhân c aệ ữ ở ổ ố ữ ệ ủ  

2 khoa này là n  hay n m   khoa Ph i.ữ ằ ở ổ

Trước tiên chúng ta l p m t b ng chéo đ  phân lo i các b nh nhân theo gi i tính vàậ ộ ả ể ạ ệ ớ   theo khoa đi u tr  (Ph i hay Th n) và đi n các thông tin đã cho t  đ  bài vào b ng nàyề ị ổ ậ ề ừ ề ả   (các s  in đ m c a b ng). T  các thông tin này chúng ta tính các s    các ô còn l i (cácố ậ ủ ả ừ ố ở ạ  

s  in thố ường) c a b ng chéoủ ả

Bảng 1 Giới tính của bệnh nhân của khoa Phổi và khoa Thận bệnh viện Chợ rẫy

Khoa 

Ph iổ Khoa 

Th nậ T ng sổ ố

T ng sổ ố 38 12 50

T  b ng chéo chúng ta bi t đừ ả ế ượ ố ệc s  b nh n  c a khoa ph i là 27 và s  b nh nhân nữ ủ ổ ố ệ ữ  hay n m   khoa ph i là 46 ngằ ở ổ ười

Thí d : S  d ng s  li u c a b ng trên hãy tính các xác su t:ụ ử ụ ố ệ ủ ả ấ

1. Ch n m t ngọ ộ ườ ấi b t kì tính xác su t ngấ ườ ằ ởi n m   khoa Ph i  ­ P(Khoa Ph i):ổ ổ

Trang 3

N: S  k t cu c có th  là 50; m: s  các k t cu c thu n l i cho 38; ố ế ộ ể ố ế ộ ậ ợ

P (Khoa Ph i) = ổ

2. Ch n m t ngọ ộ ườ ấi b t kì tính xác su t ngấ ười đó là nam  ­ P(Nam)

N: S  k t cu c có th  là 50; m: s  các k t cu c thu n l i cho 15; ố ế ộ ể ố ế ộ ậ ợ

P (Nam) = 

Khái ni m v  nguy c  và s  chênh (odds)ệ ề ơ ố

M t khái ni m quan tr ng trong d ch t  h c là nguy c  Nguy c  độ ệ ọ ị ễ ọ ơ ơ ược đ nh nghĩa là tị ỉ 

l  m c b nh trong kho ng th i gian nghiên c u   m t nhóm ngệ ắ ệ ả ờ ứ ở ộ ười người lúc đ uầ   không b  b nh. Nh  v y còn có th  đị ệ ư ậ ể ược xem là xác su t c a m t ngấ ủ ộ ườ ị ắi b  m c b nhệ   trong kho ng th i gian nghiên c u v i đi u ki n lúc đ u không b  m c b nh. Đó là líả ờ ứ ớ ề ệ ầ ị ắ ệ  

do t i sao xác su t và th ng kê  có m t vai trò then ch t trong các nghiên c u d ch t ạ ấ ố ộ ố ứ ị ễ

Nh ng chúng ta s  th y xác su t là m t hàm s  có đ c tính thu n l i  v  m t toánữ ẽ ấ ấ ộ ố ặ ậ ợ ề ặ  

h c, thí d  nh  nguyên lí c ng tính. Tuy nhiên xác su t có mi n xác đ nh là đo n [0;1]ọ ụ ư ộ ấ ề ị ạ   nên đ  mô t  xác su t theo m t bi u th c tuy n tính c n s  d ng các phép bi n đ iể ả ấ ộ ể ứ ế ầ ử ụ ế ổ  

đ  m  r ng mi n xác đ nh. M t trong các phép bi n đ i đó là s  chênh (odds)ể ở ộ ề ị ộ ế ổ ố

S  chênh c a m t bi n c  A đố ủ ộ ế ố ược kí hi u là Odds(A) b ng xác su t c a bi n c  Aệ ằ ấ ủ ế ố   chia cho xác su t c a bi n c  không A.ấ ủ ế ố

Odds(A)= = 

Mi n xác đ nh c a s  chênh là đo n [0;∞) đề ị ủ ố ạ ược m  r ng so v i mi n xác đ nh c a xácở ộ ớ ề ị ủ  

su t.  S  chênh cũng có m t đ c tính khác quan tr ng là s  chênh c a bi n c  không Aấ ố ộ ặ ọ ố ủ ế ố  

b ng ngh ch đ o c a s  chênh bi n c  A.ằ ị ả ủ ố ế ố

Odds(Ac) = = 1: = 1:Odds

M c dù lí do chính đ  s  d ng s  chênh là đ c tính toán h c c a nó, s  chênh cũng làặ ể ử ụ ố ặ ọ ủ ố  

m t khái ni m quen thu c trong cu c s ng hàng ngày.ộ ệ ộ ộ ố

Thí d : Khi ta gieo đ ng ti n chúng ta chúng ta có 2 k t c c s p và ng a đ ng khụ ồ ề ế ụ ấ ử ồ ả  năng. Khi  đó xác su t đấ ược m t s p, P(s p) =   = 0,5. S  chênh đặ ấ ấ ố ược m t s p,ặ ấ   Odds(s p) =  = . Th c ra trong dân gian cách nói xác su t ra m t s p là 0,5 không quenấ ự ấ ặ ấ   thu c b ng cách nói là vi c độ ằ ệ ược m t ng a là 1 ăn 1 thua (hay 5 năm 5 thua).ặ ử

Khi bi n c  A hi m (P(A)<0,1) thì 1­P(A) ế ố ế ≈ 1 nên s  chênh và xác su t là x p x  Tố ấ ấ ỉ ừ 

s  chênh chúng ta cũng có th  tính đố ể ược xác su t theo công th c sau:ấ ứ

P(A) = 

1.3 Ð nh nghĩa xác su t ch  quanị ấ ủ

Khái ni m v  xác su t ch  quan l n đ u tiên đệ ề ấ ủ ầ ầ ược đ  xề ướng b i Von Newman,ở   Morgenstern, Ramsey và Savage. Theo khái ni m này, xác su t không ch  áp d ng choệ ấ ỉ ụ   các hi n tệ ượng ng u nhiên mà còn đẫ ược s  d ng cho các m nh đ  (proposition). Cóử ụ ệ ề  

nh ng m nh đ  có th  ki m ch ng b ng th  nghi m l p l i đữ ệ ề ể ể ứ ằ ử ệ ậ ạ ược (thí d  m nh đụ ệ ề 

“chi c nh n vàng này là th t” có th  đế ẫ ậ ể ược ki m ch ng sau khi th  nghi m ki m traể ứ ử ệ ể   vàng b ng l a). M c dù trằ ử ặ ước th  nghi m, tính chân th c c a m nh đ  là không ch cử ệ ự ủ ệ ề ắ  

ch n nh ng sau th  nghi m chúng ta luôn luôn bi t đắ ư ử ệ ế ược m nh đ  này là đúng hay sai.ệ ề   Tuy nhiên có nh ng m nh đ  không th  ki m ch ng b ng th  nghi m l p l i đữ ệ ề ể ể ứ ằ ử ệ ậ ạ ượ  c

Trang 4

(thí d  nh  m nh đ  “s  d ng vitamine A b  sung s  làm gi m nguy c  ung th ”ụ ư ệ ề ử ụ ổ ẽ ả ơ ư   không th  ể ch ng minh  ứ được dù chúng ta có th c hi n đ n 10 th  nghi m lâm sàng b iự ệ ế ử ệ ở  

vì k t qu  c a 10 th  nghi m này không cho k t qu  gi ng h t nh  nhau). V i nh ngế ả ủ ử ệ ế ả ố ệ ư ớ ữ  

m nh đ  này thì trệ ề ước hay sau th  nghi m chúng ta đ u ph i s  d ng m t s  đoử ệ ề ả ử ụ ộ ố  

lường v  m c đ  không ch c ch n c a m nh đ  và s  đo lề ứ ộ ắ ắ ủ ệ ề ố ường này được g i là xácọ  

su t ch  quan. Khuy t đi m c a các ti p c n này   ch  xác su t c a m nh đ  là m tấ ủ ế ể ủ ế ậ ở ỗ ấ ủ ệ ề ộ   con s  ch  quan và thay đ i theo nh n đ nh c a t ng ngố ủ ổ ậ ị ủ ừ ười. Tuy v y nh ng ngậ ữ ườ  i

ng h  nó l p lu n r ng dù có ch p nh n tính ch  quan hay không, trong cu c s ng và

khoa h c nhi u qu  đ nh c a chúng ta là ch  quan và  u đi m c a phọ ề ả ị ủ ủ ư ể ủ ương pháp này là 

nó minh b ch hoá tính ch  quan c a các gi  đ nh. Đ nh nghĩa ch  quan là c  s  c aạ ủ ủ ả ị ị ủ ơ ở ủ  

phương pháp Bayes (Bayes method) trong th ng kê h c hi n đ i.ố ọ ệ ạ

2 Nhắc lại về lí thuyết tập hợp

M t t p h p là g m nhi u nh ng đ i tộ ậ ợ ồ ề ữ ố ượng xác đ nh và khác nhau. Nh ng đ i tị ữ ố ượ  ng này được g i là ph n t  c a t p h p. T p h p thọ ầ ử ủ ậ ợ ậ ợ ường được kí hi u b ng ch  in và cóệ ằ ữ  

th  bi u th  b ng gi n đ  Venn. ể ể ị ằ ả ồ

Hình 1 Giản đồ Venn (Venn diagrams)

Thí d  khi ta tung con xúc x c có th  x y ra 6 k t cu c (1, 2, 3, 4, 5, 6). Do bi n cụ ắ ể ả ế ộ ế ố  (event) là m t t p h p v i các ph n t  k t cu c nh  v y chúng ta có xây d ng cácộ ậ ợ ớ ầ ử ế ộ ư ậ ự  

bi n c  sau:ế ố

E1={1}; E2={2}; E3={3}; E4={4}; E5={5}; E6={6} (nh  đã quy ư ước, các bi n c  ch  cóế ố ỉ  

m t ph n t  là m t k t c c độ ầ ử ộ ế ụ ược g i là bi n c  s  c p)ọ ế ố ơ ấ

S={1, 2, 3, 4, 5, 6} (bi n c  này đế ố ược g i là bi n c  toàn th  khi t t c  các k t c cọ ế ố ể ấ ả ế ụ  

đ u là các ph n t  c a bi n c  này)ề ầ ử ủ ế ố

A= {2,4,6}: A là bi n c  ra m t ch n.ế ố ặ ẵ

Trang 5

Kí hi u ệ x  X đ  ch  đ nh x là m t ph n t  c a ể ỉ ị ộ ầ ử ủ X  và kí hi u x ệ   X đ  ch  r ng x khôngể ỉ ằ   thu c t p h p X. Áp d ng thí d  trên và s  d ng kí hi u ch  đ nh ph n t , ta có thộ ậ ợ ụ ụ ử ụ ệ ỉ ị ầ ử ể 

vi tế

1   E1; 1  S; 1  E2 ; 1   A 

Ph n giao c a hai t p h p A và B là m t t p h p (kí hi u b ng Aầ ủ ậ ợ ộ ậ ợ ệ ằ ∩B )g m nh ngồ ữ  

ph n t  chung c a hai t p h p.ầ ử ủ ậ ợ

Ph n h p c a hai t p h p A và B là t p h p (kí hiêu b ng Aầ ợ ủ ậ ợ ậ ợ ằ ∪B) g m nh ng ph n tồ ữ ầ ử 

có m t trong t p h p A ho c có m t trong t p h p B.ặ ậ ợ ặ ặ ậ ợ

Thí d : N u A là t p h p c a các m t ch n c a con xúc x c.ụ ế ậ ợ ủ ặ ẵ ủ ắ

A= {2,4,6}

N u B là t p h p các m t l n h n ho c b ng 3ế ậ ợ ặ ớ ơ ặ ằ

B = {3,4,5,6}

A∪B = {2,3,4,5,6}

A∩B = {4,6}

4 Nhắc lại về đại số mệnh đề

M t m nh đ  (proposition) là m t phát bi u ho c đúng ho c sai nh ng không th  cùngộ ệ ề ộ ể ặ ặ ư ể   đúng và cùng sai

Thí d : Trong 3 phát bi u sau, phát bi u nào là m nh đụ ể ể ệ ề

a. 42 chia h t cho 7ế

b. Trái đ t là hành tinh duy nh t trong vũ tr  có s  s ngấ ấ ụ ự ố

c. Mua hai vé xem đá banh tr n đ u gi a Manchester United và Leed Unitedậ ấ ữ

Tr  l i: Hai phát bi u đ u (a và b) là m nh đ  và phát bi u th  ba (c) khôngả ờ ể ầ ệ ề ể ứ  

ph i là m nh đ  mà ch  là m t m nh l nh.ả ệ ề ỉ ộ ệ ệ

Khi chúng ta k t h p hai m nh đ  con b ng t   và thì chúng ta có m t m nh đ  thìế ợ ệ ề ằ ừ ộ ệ ề  

m nh đ  này ch  đúng n u hai m nh đ  con đ u đúng:ệ ề ỉ ế ệ ề ề

Thí d : Trong hai m nh đ  sau, m nh đ  nào là m nh đ  đúng.ụ ệ ề ệ ề ệ ề

42 chia h t cho 7 và 100 chia h t cho 10ế ế

2 + 2 = 4 và 91 là s  nguyên tố ố

Tr  l i: M nh đ  (a) là đúng còn m nh đ  (b) sai vì ch  có m t m nh đ  conả ờ ệ ề ệ ề ỉ ộ ệ ề  

c a nó là đúng. M nh đ  con còn l i (91 là s  nguyên t ) sai.ủ ệ ề ạ ố ố

Khi chúng ta k t h p hai m nh đ  con b ng t   hay thì chúng ta có m t m nh đ  thìế ợ ệ ề ằ ừ ộ ệ ề  

m nh đ  này ch  sai n u hai m nh đ  con đ u sai:ệ ề ỉ ế ệ ề ề

Thí d : Trong hai m nh đ  sau, m nh đ  nào là m nh đ  đúng.ụ ệ ề ệ ề ệ ề

42 chia h  t cho 7 và 100 chia h t cho 10ế ế

2 + 2 = 4 và 91 là s  nguyên tố ố

Tr  l i: M nh đ  (a) là đúng vì c  hai m nh đ  con đ u đúng. M nh đ  (b) đúng vì cóả ờ ệ ề ả ệ ề ề ệ ề  

m t m nh đ  con c a nó  là đúng (2+2 = 4).ộ ệ ề ủ

Trang 6

5 Nến tảng tiên đề của lí thuyết xác suất

Vào đ u th  k  20, lí thuy t xác su t đã đầ ế ỉ ế ấ ược xây d ng n n t ng tiên đ  tự ề ả ề ương t  nhự ư  các ngành khác c a toán h c. Nh  đó s  phát tri n c a lí thuy t xác su t d a trên cácủ ọ ờ ự ể ủ ế ấ ự   tiên đ  này  ch  ph  thu c vào tính ch t ch  logic (logic correctness) dù r ng nh ngề ỉ ụ ộ ặ ẽ ằ ữ  

đ nh lí c a nó có ph n ánh th  gi i th c hay không. Nhà toán  h c Nga ị ủ ả ế ớ ự ọ Kolmogorov là 

người đã có công xây d ng trình bày các bài toán xác su t theo các khái ni m c a líự ấ ệ ủ   thuy t đo lế ường và các tiên đ  đ  xây d ng lí thuy t xác su t do ông đ a ra đề ể ự ế ấ ư ược trình  bày sau đây:

N u chúng ta kí hi u S là t p h p các k t c c c a phép th  (còn g i là bi n c  toànế ệ ậ ợ ế ụ ủ ử ọ ế ố  

th ), M là m t l p các bi n c  và M tho  3 tính ch t sau: ể ộ ớ ế ố ả ấ (i) S  M; (ii) n u ế A  M, thì A c   M; 

(iii) n u  ế A1, A2, . . .  M, thì A1  A2   M.

Hàm s  P đố ược g i là xác su t gán cho m i bi n c  A thu c l p M m t con s  khôngọ ấ ỗ ế ố ộ ớ ộ ố  

âm và có 2 tính ch t sau: ấ

1. P(S) = 1  (Xác su t c a bi n c  toàn th  b ng đ n v )ấ ủ ế ố ể ằ ơ ị

2. N u  ế A1, A2, . . .  M và A i   A j = Ø cho t t c  ấ ả i  j, thì P(A1  A2  …) = P(A1) + P(A2) + 

… (N u các bi n c  Aế ế ố 1, A2,… là  lo i tr  tạ ừ ương h  l n nhau  thì xác su t c a s  xu tỗ ẫ ấ ủ ự ấ  

hi n Aệ 1 hay A2 hay   b ng t ng c a các xác su t đ n l ).ằ ổ ủ ấ ơ ẻ

Tiên đ  th  hai là c  b n cho các ch ng minh trong th ng kê và đề ứ ơ ả ứ ố ược g i là nguyên líọ  

c ng tính (principle of additivity)ộ

6 Giải tích tổ hợp

Gi i tích t  h p (Combinatorics) là lãnh v c toán nghiên c u v  các bài toán ch n l a,ả ổ ợ ự ứ ề ọ ự   hoán v  và các toán t  trong h  th ng h u h n. Trong ph m vi c a tài li u này chúng taị ử ệ ố ữ ạ ạ ủ ệ  

ch  trình bày các khái ni m v  hoán v  (arrangment), ch nh h p (permutation) và t  h pỉ ệ ề ị ỉ ợ ổ ợ   (combination)

6.1 Nh c l i v  giai th a (factorial)ắ ạ ề ừ

Giai th a c a n (v i n là s  nguyên) đừ ủ ớ ố ược đ c là n giai th a và đọ ừ ược kí hi u là n! ệ

n!=n.(n­1).(n­2) 1

Theo quy ước, 0! =1

Nh  kí hi u giai th a ngờ ệ ừ ười ta có th  vi t m t cách v n t t tích m t chu i các ch  sể ế ộ ắ ắ ộ ỗ ữ ố  liên ti p. Thí d : Th  hi n bi u th c 1 ế ụ ể ệ ể ứ  2   3   4   5   6   7 b ng kí hi u 7!ằ ệ

Thí d : Th  hi n bi u th c 3 ụ ể ệ ể ứ  4   5   6   7 b ng  ằ

6.2 Hoán v  ị

Tr m y t  có 3 v  trí đ  treo 3 b c tranh A, B, C. S  cách s p x p 3  b c tranh vào 3 vạ ế ị ể ứ ố ắ ế ứ ị  trí có th  để ược tính theo cách l p lu n sau:ậ ậ

­ V  trí s  1 có th  ch n 1 trong 3 b c tranh đ  treo, nh  v y có t t c  3 cách ch nị ố ể ọ ứ ể ư ậ ấ ả ọ

­ V  trí s  2 có th  ch n 1 trong 2 b c tranh còn l i, v y   v  trí này có 2 cách ch nị ố ể ọ ứ ạ ậ ở ị ọ

­ V  trí s  3 ch  còn duy nh t m t tranh đ  treo, v y   v  trí này ch  có 1 cách ch nị ố ỉ ấ ộ ể ậ ở ị ỉ ọ

S  cách s p x p 3 b c tranh vào 3 v  trí = 1 ố ắ ế ứ ị × 2 × 3 = 3!

Trang 7

M t cách t ng quát s  cách s p x p n đ i tộ ổ ố ắ ế ố ượng vào n v  trí khác nhau còn đị ược g i làọ  

s  cách hoán v  (arrangments) c a n đ i tố ị ủ ố ượng b ng n!.ằ

6.3. Ch nh h p và t  h p ỉ ợ ổ ợ

Ch nh h p và t  h p đ u là cách ch n k đ i tỉ ợ ổ ợ ề ọ ố ượng t  n đ i từ ố ượng cho trước. Vi cệ  

ch n các đ i tọ ố ượng được g i là ch nh h p (Permutation) n u chúng ta đ  ý đ n th  tọ ỉ ợ ế ể ế ứ ự 

l a ch n  và đự ọ ược g i là t  h p (Combination) n u chúng ta không quan tâm đ n thọ ổ ợ ế ế ứ 

t  l a ch n. ự ự ọ

Khái ni m v  ch nh h p và t  h p s  đệ ề ỉ ợ ổ ợ ẽ ược minh ho  trong thí d  sau. Gi  s  chúng taạ ụ ả ử  

có 5 đ i tố ượng phân bi t (distinguishable objects) là các lo i thu c A (antibiotic), Bệ ạ ố   (beta agonist), C (corticosteroid), D (bronchoDilator) và   E (expectorant). Gi  s  đả ử ể 

đi u tr  cho b nh nhân b  hen ph  qu n chúng ta c n ph i ch n 2 lo i thu c và hai lo iề ị ệ ị ế ả ầ ả ọ ạ ố ạ   thu c này không dùng đ ng th i (m t thu c dùng trố ồ ờ ộ ố ước, m t thu c dùng sau). Khi đóộ ố   các cách đ  ch n 2 lo i thu c để ọ ạ ố ược li t kê   nh  sau:ệ ở ư

M i cách ch n l a li t kê   trên đỗ ọ ự ệ ở ược g i là m t ch nh h p. S  các ch nh h p nàyọ ộ ỉ ợ ố ỉ ợ  

được g i là s  ch nh  h p 5 đ i tọ ố ỉ ợ ố ượng ch n 2 (permuations of 5 objects taken 2) vàọ  

được kí hi u là ệ 5P2.  L p lu n đ  tính s  ch nh h p 5 đ i tậ ậ ể ố ỉ ợ ố ượng ch n 2 nh  sau:ọ ư

Đ  ch n đ i tể ọ ố ượng th  nh t chúng ta có 5 cách ch nứ ấ ọ

Đ  ch n đ i tể ọ ố ượng th  hai sau khi ch n đ i tứ ọ ố ượng đ u tiên chúng ta có 4 cáchầ  

ch nọ

Do đó 5P2 =  5 × 4 =  =   

M t cách t ng quát, công th c tính ộ ổ ứ nPr (s  ch nh h p n đ i tố ỉ ợ ố ượng ch n r) là s  cáchọ ố   trong n đ i tố ượng ch n ra r đ i tọ ố ượng có phân bi t th  t  đệ ứ ự ược ch n (đ  giao cácọ ể   nhi m v  hay nh n lãnh các v  trí khác nhau) là:ệ ụ ậ ị

1 ) 1 (

) (

1 ) 1 ( )!

(

!

r n r n

n n r

n

n

P r

n

Chúng ta hãy xét m t thí d  khác. Gi  s  đ  đi u tr  cho b nh nhân b  hen ph  qu nộ ụ ả ử ể ề ị ệ ị ế ả   chúng ta c n ph i ch n 2 lo i thu c và cho dùng đ ng th i. Trong trầ ả ọ ạ ố ồ ờ ường h p này tợ ổ 

h p AB đ ng nh t nh  t  h p BA, t  h p AC cũng đ ng nh t nh  t  h p CA và s  tợ ồ ấ ư ổ ợ ổ ợ ồ ấ ư ổ ợ ố ổ 

h p b ng s  ch nh h p chia s  s  hoán v  c a 2 đ i tợ ằ ố ỉ ợ ố ố ị ủ ố ượng được ch n.ọ

Do đó 5C2 = 5C2 /2! =  =   

M t cách t ng quát, công th c tính ộ ổ ứ nCr (s  t  h p n đ i tố ổ ợ ố ượng ch n r) là s  cách trongọ ố  

n đ i tố ượng ch n ra r đ i tọ ố ượng có không phân bi t th  t  đệ ứ ự ược ch n (và s  nh n lãnhọ ẽ ậ   cùng m t nhi m v  hay cùng m t v  trí ) là:ộ ệ ụ ộ ị

1 ) 1 ( 1 ) 1 (

) (

1 ) 1 (

! )!

(

!

r r r

n r n

n n r

r n

n

C r

n

(4)

Trang 8

L u ý: T  h p và ch nh h p có th  đư ổ ợ ỉ ợ ể ược kí hi u khác. Thí d  t  h p n l y r còn đệ ụ ổ ợ ấ ượ  c

kí hi u là Cệ nr  hay  r

n

 . M t s  tài li u nêu rõ t  h p là t  h p không l p và dùng tộ ố ệ ổ ợ ổ ợ ặ ừ 

ch p hay cho t  l y do đó nCr đậ ừ ấ ược g i là t  h p không l p ch p r c a n đ i tọ ổ ợ ặ ậ ủ ố ương.  Tuy nhiên ph n l n tài li u hi n đ i đ u quy ầ ớ ệ ệ ạ ề ướ ổ ợc t  h p có nghĩa là t  h p không l pổ ợ ặ  

đ  tránh rể ườm rà

6.4 Bài toán ngày sinh nh t

B  môn Y t  công c ng có n=23 gi ng viên và nhân viên, hãy tính xác su t P trong bộ ế ộ ả ấ ộ  môn  ít nh t có 2 ngấ ười trùng ngày sinh

Đ  đ n gi n, chúng ta hãy gi  đ nh là m t năm ch  có 365 ngày và m i ngày đ u cóể ơ ả ả ị ộ ỉ ỗ ề   xác su t là ngày sinh c a m t ngấ ủ ộ ười ng u nhiên là nh  nhau. Khi đó m t nhóm nẫ ư ộ  

ngườ ẽi s  có 365n cách x y ra ngày sinh c a n ngả ủ ười đó. Cách ch n trong 365 ngày sinhọ  

đ  gán cho n ngể ười khác nhau chính là ch nh h p 365 ch n n. do đó Xác su t trong bỉ ợ ọ ấ ộ  môn ít nh t 2 ngấ ười trùng ngày sinh = 1 – xác su t n ngấ ười có ngày sinh hoàn toàn khác  nhau. 

Thay n=23, chúng ta có xác su t trong b  môn Y t  công c ng có ít nh t 2 ngấ ộ ế ộ ấ ười trùng  ngày sinh là 0,5

Khi s  lố ượng người gia tăng thì xác su t có ít nh t 2 ngấ ấ ười cùng ngày sinh nh t cũngậ   gia tăng. Đáp s  c  th  cho các trố ụ ể ường h p đợ ược trình bày nh  sau:ư

XS   có   ít   nh t   có   2ấ  

người trùng ngày sinh 0,0946 0,5073 0,9140 0,9704

Bài tập

Bài t p đ nh nghĩa xác su tậ ị ấ

1. M t b nh vi n có c  c u nhân viên theo tu i và công tác độ ệ ệ ơ ấ ổ ược trình bày trong b ngả  

1. Gi  s  n u ta ch n m t nhân viên trong b nh vi n., tính xác su t:ả ử ế ọ ộ ệ ệ ấ

a­ nhân viên đó là bác sĩ

b­ nhân viên đó là bác sĩ  l n h n 35 tu iớ ơ ổ

c­ nhân viên đó là  đi u dề ưỡng

d­ nhân viên đó là m t đi u dộ ề ưỡng tu i t  26 đ n 35ổ ừ ế

1a.  Theo công th cứ

Trang 9

P E m

N

( )

V i N là s  các bi n c  có th  và m s  các bi n c  thu n l i.ớ ố ế ố ể ố ế ố ậ ợ

Khi ch n ng u nhiên vi c ch n l c có th  k t cu c theo 1766 cách khác nhau (S  bi nọ ẫ ệ ọ ự ể ế ộ ố ế  

c  có th  N=1766). Trong vi c tính xác su t nhân viên đó là bác sĩ, bi n c  thu n l i làố ể ệ ấ ế ố ậ ợ  

bi n c  ch n đế ố ọ ược m t trong 105 bác sĩ. Nh  v y s  bi n c  thu n l i m = 105.ộ ư ậ ố ế ố ậ ợ

Ta có xác su t ch n đấ ọ ược m t bác sĩ là 105/1766=0,059 = 5,9%ộ

1b. Tương t  ta có xác su t ch n đự ấ ọ ược m t bác sĩ l n h n 35 tu i là 75/1766 = 0,042 =ộ ớ ơ ổ   4,2%

1c. Xác su t ch n đấ ọ ược m t nhân viên đi u dộ ề ưỡng là 1220 /1766 = 0,691 = 69,1% 1d   Xác   su t   chon   đấ ược   m t   nhân   viên   đi u   dộ ề ưỡng   tu i   t   26   đ n   35   =ổ ừ ế   (375+442)/1766 = 817/1766 = 0,463 = 46,3% 

Bài t p v  t p h p và m nh đậ ề ậ ợ ệ ề

B ng 1. Nhân viên c a b nh vi n phân theo tu i và công tácả ủ ệ ệ ổ

≤ 25

A2 26­

30

A3   31­

35

A4

>35 T ng sổ ố

B2. Ph c v  phòng thí nghi mụ ụ ệ 20 30 35 35 120

B3. Ph c v  dinh dụ ụ ưỡng 3 6 6 10 25

B4. Ph c v  h  s  b nh ánụ ụ ồ ơ ệ 7 15 8 12 42

B5. Ph c v  đi u dụ ụ ề ưỡng 200 375 442 203 1220

B8. Ph c v  đi u trụ ụ ề ị 5 25 15 10 55

B9. Nh ng ngành khácữ 20 35 50 25 130

1. D a vào s  li u c a b ng 1. Gi i thích b ng l i nh ng t p h p sau đây. Nh ng t pự ố ệ ủ ả ả ằ ờ ữ ậ ợ ữ ậ  

h p đó có bao nhiêu ph n t :ợ ầ ử

A4∩B3 ; B5∩A2 ;  B3∪A4 ; (A4∪A3)∩B3

2. Trong các m nh đ  sau, m nh đ  nào là đúngệ ề ệ ề

2+2 là 4 hay Darwin là con khỉ

B nh AIDS do m t lo i virus gây ra và b nh AIDS có th  lây lan qua mu i  ệ ộ ạ ệ ể ỗ Aedes 

aegypti 

Trang 10

Bài gi i

1. Gi i thích các t p h pả ậ ợ

A4∩B3  là t p h p nh ng nhân viên c p dậ ợ ữ ấ ưỡng >35 tu i. n(A4ổ ∩B3) = 10

B5∩A2  là t p h p nh ng đi u dậ ợ ữ ề ưỡng tu i t  26 đ n 30. n(B5ổ ừ ế ∩A2) = 375 B3∪A4     là   t p   h p   nh ng   ngậ ợ ữ ười   nhân   viên   c p   dấ ưỡng   hay   trên   35   tu i.ổ   n(B3∪A4)=385 +25 ­10 = 400

(A4∪A3)∩B3   là   t p   h p   nh ng   nhân   viên   c p   dậ ợ ữ ấ ưỡng   tu i   t   31   tr   lên.ổ ừ ở   N{(A4∪A3)∩B3}=16

2. M nh đ  (a)  là m nh đ  hay.  M nh đ  này đúng do m t m nh đ  con c aệ ề ệ ề ệ ề ộ ệ ề ủ  

nó là đúng (2+2 =4),

M nh đ  (b) là m nh đ  và.  M nh đ  này sai do m t m nh đ  con c a nóệ ề ệ ề ệ ề ộ ệ ề ủ   (b nh AIDS có th  lây lan qua mu i Aedes aegypti ) là sai.ệ ể ỗ

Bài t p v  ch nh h p, t  h pậ ề ỉ ợ ổ ợ

1. M t nhân viên v t lí tr  li u s p k  ho ch làm vi c trong ngày. Anh ta bi t r ng cóộ ậ ị ệ ắ ế ạ ệ ế ằ  

7 công vi c ph i làm trong ngày đó.ệ ả

a. N u anh ta có th  ti n hành công vi c theo ý mu n, thì anh ta có th  có baoế ể ế ệ ố ể   nhiêu cách s p x p?ắ ế

b. N u anh ta quy t đ nh ngh  bu i chi u và ch  làm 3 công vi c vào bu i sángế ế ị ỉ ổ ề ỉ ệ ổ   thì anh ta có bao nhiêu cách s p x p?ắ ế

2. M t nhân viên mu n làm xét nghi m 4 m u máu nh ng bà ta ch  có đ  hóa ch t độ ố ệ ẫ ư ỉ ủ ấ ể  xét nghi m cho 3 m u mà thôi. H i có bao nhiêu cách ch n 3 m u máu trong 4 m u đệ ẫ ỏ ọ ẫ ẫ ể  làm xét nghi m?ệ

3. Gi  s  trong phòng thí nghi m có 3 công vi c khác nhau ph i làm và có 5 ngả ử ệ ệ ả ười làm 

vi c đó. H i có bao nhiêu cách đ  giao 3 công vi c này cho 5 ngệ ỏ ể ệ ười?

Bài gi i

1a. Do người nhân viên v t lí tr  li u này mu n liên k t 7 công vi c khác nhauậ ị ệ ố ế ệ   vào 7 th i đi m khác nhau trong k  ho ch công tác, anh ta có th  có s p x pờ ể ế ạ ể ắ ế   công vi c theo  7!=7 ệ ×  6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1= 5040 cách

1b. N u anh ta ch   còn có đ  th i gian đ  làm 3 công vi c, anh ta ph i t  7ế ỉ ủ ờ ể ệ ả ừ   công vi c ch n ra 3, 3 công vi c này sau khi đệ ọ ệ ược ch n s  đọ ẽ ượ ắc s p x p khácế   nhau. Nh  v y, s  k  ho ch anh ta có th  s p x p là:ư ậ ố ế ạ ể ắ ế

7P3 = 7!/(7­3)! = 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1 / 4 × 3 × 2 × 1 = 7 × 6 × 5 = 210  cách

2. Người nhân viên này mu n ch n t  4 m u máu l y 3 m u, 3 m u máu nàyố ọ ừ ẫ ấ ẫ ẫ   sau khi ch n là không phân bi t (đ u đọ ệ ề ược làm xét nghi m). V y s  cách ch nệ ậ ố ọ  

3 m u máu đ  xét nghi m là  ẫ ể ệ 4C3 = 4!/(4­3)!3! = 4 × 3 × 2 × 1 / (1 × 3 × 2 ×

1) = 4

Ngày đăng: 21/01/2020, 16:17

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm