Công thức nào sau đây không dùng để tính phương sai của biến ngẫu nhiên X có kỳ vọng E ( X ) = μ ?

9/15

Công thức nào sau đây không dùng để tính phương sai của biến ngẫu nhiên X có kỳ vọng \[{\rm{E}}\left( {\rm{X}} \right) = \mu \]?

\[{\rm{V}}\left( {\rm{X}} \right) = \mathop \sum \limits_{{\rm{i}} = 1}^{\rm{n}} {\left( {{{\rm{x}}_{\rm{i}}} - \mu } \right)^2}{{\rm{p}}_{\rm{i}}}\]

\[{\rm{V}}\left( {\rm{X}} \right) = {\left( {{{\rm{x}}_1} - \mu } \right)^2}{{\rm{p}}_1} + {\left( {{{\rm{x}}_2} - \mu } \right)^2}{{\rm{p}}_2} + ... + {\left( {{{\rm{x}}_{\rm{n}}} - \mu } \right)^2}{{\rm{p}}_{\rm{n}}}\]

\[{\rm{V}}\left( {\rm{X}} \right){\rm{ = x}}_{\rm{1}}^{\rm{2}}{{\rm{p}}_{\rm{1}}}{\rm{ + x}}_{\rm{2}}^{\rm{2}}{{\rm{p}}_{\rm{2}}}{\rm{ + }}...{\rm{ + x}}_{\rm{n}}^{\rm{2}}{{\rm{p}}_{\rm{n}}} - \mu \]

\[{\rm{V}}\left( {\rm{X}} \right) = \mathop \sum \limits_{{\rm{i}} = 1}^{\rm{n}} {\rm{x}}_{\rm{i}}^{\rm{2}}{{\rm{p}}_{\rm{i}}} - {\mu ^2}\]

Giải thích

Ta có:

\[{\rm{V}}\left( {\rm{X}} \right) = {\left( {{{\rm{x}}_1} - \mu } \right)^2}{{\rm{p}}_1} + {\left( {{{\rm{x}}_2} - \mu } \right)^2}{{\rm{p}}_2} + ... + {\left( {{{\rm{x}}_{\rm{n}}} - \mu } \right)^2}{{\rm{p}}_{\rm{n}}} = \mathop \sum \limits_{{\rm{i}} = 1}^{\rm{n}} {\left( {{{\rm{x}}_{\rm{i}}} - \mu } \right)^2}{{\rm{p}}_{\rm{i}}}\]

Hoặc cũng có thể tính theo công thức:

\[{\rm{V}}\left( {\rm{X}} \right) = {\rm{x}}_{\rm{1}}^{\rm{2}}{{\rm{p}}_{\rm{1}}}{\rm{ + x}}_{\rm{2}}^{\rm{2}}{{\rm{p}}_{\rm{2}}}{\rm{ + }}...{\rm{ + x}}_{\rm{n}}^{\rm{2}}{{\rm{p}}_{\rm{n}}} - {\mu ^2} = \mathop \sum \limits_{{\rm{i}} = 1}^{\rm{n}} {\rm{x}}_{\rm{i}}^{\rm{2}}{{\rm{p}}_{\rm{i}}} - {\mu ^2}\]

Từ đó ta thấy các đáp án A, B, D đều đúng.

Đáp án cần chọn là: C