Phân phối nhị thức
Trong bài trước, bạn đã mô hình hóa các phép thử Bernoulli. Phân phối nhị thức là tổng số lần thành công trong một tập các phép thử Bernoulli.
Ký hiệu của phân phối nhị thức là \(B(n, p)\), trong đó \(n\) là số phép thử và \(p\) là xác suất thành công.
Trong bài này, xét 10 lần tung đồng xu công bằng liên tiếp. Bạn đặt cược vào mặt sấp và coi kết quả mặt sấp của một lần tung là một lần thành công.
Nhắc lại rằng:
dbinom(x = k, size = n, prob = p)tính \(P(X = k)\) với \(X \sim B(n, p)\),pbinom(q = k, size = n, prob = p)tính \(P(X \le k)\) với \(X \sim B(n, p)\).
Hãy nhớ với các phân phối rời rạc nhận giá trị nguyên: \(P(X \ge k) = 1 - P(X \le k-1)\).
Ví dụ:
Vậy, \(P(X \ge 4) = 1 - P(X \le 3)\).
Bài tập này là một phần của khóa học
Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Thống kê với R
Hướng dẫn bài tập
- Gán xác suất xuất hiện đúng 6 mặt sấp cho
six_tailsvà in kết quả. - Gán xác suất xuất hiện 7 mặt sấp hoặc ít hơn cho
seven_or_lessvà in kết quả. - Gán xác suất xuất hiện 5 mặt sấp hoặc nhiều hơn cho
five_or_morevà in kết quả.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# The probability of getting 6 tails
six_tails <- ___(___ = ___, size = ___, prob = ___)
print(six_tails)
# The probability of getting 7 or less tails
seven_or_less <- ___(___ = ___, size = ___, prob = ___)
print(seven_or_less)
# The probability of getting 5 or more tails
five_or_more <- 1 - ___(___ = ___, size = ___, prob = ___)
print(five_or_more)