” Xác Suất Thống Kê Tiếng Anh Là Gì Minh Họa Xác Suất Thống Kê Là Gì

xác suất thống kê tiếng anh là gì đang được nhiều người tìm kiếm. huannghe.edu.vn là blog cá nhân sưu tầm và chia sẻ thông tin hữu ích mà mọi người đang quan tậm hiện nay. huannghe.edu.vn gửi tới các bạn bài viết Xác suất thống kê tiếng anh là gì – Tất tần tật thông tin về Xác suất thống kê tiếng anh. Hi vọng các bạn nhận được thông tin hữu ích trong bài viết này!

1.1 Khái niệm cơ bản: Lý thuyết xác suất cung cấp cho chúng ta một ngôn ngữ để mô tả tính ngẫu nhiên.Các đối tượng cơ bản nhất của LTXS là các biến ngẫu nhiên.Để xác định một biến ngẫu nhiên, cần có một hàm phân phối, thông qua đó có thể xác định các khái niệm như giá trị trung bình và phương sai.Độ lệch chuẩn được gọi là độ lệch chuẩn.Trung bình và phương sai là các hàm, được áp dụng cho một hàm phân phối hoặc một biến ngẫu nhiên.Hàm phân phối, nếu liên tục tuyệt đối với một số đo tiêu chuẩn (?) Chẳng hạn như Lebesgue, có thể được biểu diễn bằng một hàm mật độ, theo định lý Radon-Nikodym.

Đang xem: Xác suất thống kê tiếng anh là gì

Bạn đang xem: Xác suất thống kê tiếng anh là gì

Bạn đang xem: Xác suất thống kê tiếng anh là gì

Cơ sở toán học của lý thuyết xác suất là lý thuyết đo lường, nhưng công việc chính của người theo dõi xác suất là phát triển và phát triển càng nhiều loại thước đo xác suất càng tốt. Nói chuyện với một chuyên gia đo lường không thể không xác định đại số sigma. Nói chuyện với một chuyên gia xác suất là rất nhiều khi khái niệm này được giấu kỹ. Công cụ chính của XSG là khái niệm độc lập, và mạnh mẽ hơn là độc lập có điều kiện. Vì vậy toán học người ta thường trêu LTXS chỉ là lý thuyết về độ đo + tính độc lập. Vậy sự khác biệt giữa thước đo xác suất và các biến ngẫu nhiên là gì? Theo David Aldous, đó là sự khác biệt giữa công thức làm bánh ngọt và bánh bông lan. Hiểu được sự khác biệt này là cách duy nhất để thực hiện bước nhảy từ lý thuyết hệ mét khô khan sang lý thuyết xác suất mới mẻ hơn.

1.2 Độc lập và hội tụ: Khái niệm độc lập cho chúng ta một loạt các quy luật cơ bản của LTXS. Tất cả đều xoay quanh hiện tượng tập trung của thước đo. Bắt đầu với luật số lớn (có các phiên bản của luật mạnh và luật yếu). Định lý giới hạn trung tâm nhắc nhở chúng ta rằng giá trị trung bình mẫu có quy tắc chuẩn / Gauss khi số lượng mẫu tiến tới vô cùng. Các luật này đều sử dụng khái niệm hội tụ (hội tụ) trong phân tích. Sự hội tụ trong phân phối / trong quy luật gần như chắc chắn. Ngoài luật số lớn còn có luật số nhỏ (hay luật hiếm) cho ta biết khi nào mẫu trung bình có luật Poisson. Không phải ngẫu nhiên, Gaussian và Poisson là hai hàm phân phối cơ bản nhất – những viên gạch cho toàn bộ lâu đài XS.

Các khái niệm về độc lập và độc lập có điều kiện là chất keo gắn kết các biến xác suất với nhau, do đó cung cấp các hàm xác suất cho các đối tượng toán học có cấu trúc phức tạp hơn. Một dạng độc lập có điều kiện thường được sử dụng là đặc tính Markov. Ngoài loại keo độc lập, có một loại keo khác rất hữu ích, đó là khả năng trao đổi. Nếu tính độc lập là cơ sở cho các phương pháp suy luận theo tần số (thường xuyên), thì khả năng biến đổi là cơ sở cho các phương pháp suy luận Bayes. Khả năng chuyển đổi đang được mở rộng thành khả năng trao đổi từng phần, một khái niệm quan trọng để phát triển các biện pháp cho các đối tượng tổ hợp rời rạc và phức tạp.

1.3 Quá trình ngẫu nhiên: LTXS phát triển nhiều hàm phân phối không chỉ cho các biến xác suất (?) Vô hướng đơn giản, mà còn tạo ra các hàm phân phối cho các cấu trúc toán học phức tạp, nhiều chiều hơn. Chúng ta bắt đầu nói về các hàm phân phối cho các tập hợp các hàm có thể đo lường và các hàm phân phối cho các phép đo ngẫu nhiên. Các hàm phân phối cho các đối tượng vô hạn chiều này được gọi chung là các quá trình ngẫu nhiên. Cách để xác nhận sự tồn tại là thông qua định lý của Uncle Kolmogorov, cho phép chúng ta hiểu các hàm phân phối cho không gian vô hạn chiều từ các điều kiện nhất quán của số đo đối với các tập hình trụ. Đây là cách chúng tôi xây dựng các hàm phân phối cho quy trình Gauss (quy trình Gaussian), quy trình Dirichlet (quy trình Dirichlet), v.v.

Một cách hiệu quả để xây dựng quy trình ngẫu nhiên là quay trở lại khái niệm độc lập và đẩy khái niệm này đến giới hạn. Công cụ ở đây là xem xét phép biến đổi Fourier của các hàm phân phối. Trong ngôn ngữ XS, khái niệm này được gọi là một hàm nhân cách. Để đẩy khái niệm độc lập đến giới hạn, chúng ta cần khái niệm về hàm phân phối có thể chia hết vô hạn. Khái niệm tiếp theo là các chức năng phân phối ổn định. Gauss và Poisson chỉ là hai phân phối ổn định – không phải là “ngẫu nhiên” nếu chúng ta quay trở lại quy luật số lớn và số nhỏ đã đề cập ở trên. Max-ổn định là một nhóm các bản phân phối cực đại ổn định.

Xem thêm: Cách Lập Web Riêng Miễn Phí Trên Google Mới Nhất 2021, Tạo Trang Web

Các quy trình ngẫu nhiên với số gia tăng độc lập được gọi là quy trình Lévy.Tổng quát hơn một chút là những thước đo hoàn toàn ngẫu nhiên.Định lý biểu diễn Lévy-Khintchine cho chúng ta biết rõ chức năng tính cách của các quá trình ngẫu nhiên này là gì, thông qua thước đo Levy.Chọn thước đo Lévy thích hợp (beta, gamma, v.v.) thì chúng ta sẽ có một quy trình ngẫu nhiên tương ứng.Định lý này cho chúng ta thấy tại sao Gauss và Poisson lại trở thành khối xây dựng nên những lâu đài xác suất khổng lồ: Theo định lý Lévy-Itó, dựa trên biểu diễn LK, tất cả các quá trình Lévy có thể được phân rã thành tổng của ba quá trình ngẫu nhiên độc lập, một là Wiener quy trình (một dạng của quy trình Gaussian), hợp chất Poisson, và quy trình kia là quy trình martingale.

Mối quan tâm chính là sự thể hiện giá trị kỳ vọng (kỳ vọng) của một đối tượng xác suất. Liên quan là khái niệm về kỳ vọng có điều kiện, bản thân nó là một biến ngẫu nhiên. Một công cụ quan trọng là khái niệm martingale. Martingale có thể được mô tả dưới dạng một quá trình NN, được gọi là quá trình đánh bạc (?). Khái niệm về lọc là cần thiết. Ngoài ra, chúng tôi có submartingale, supermartingale và semimartale (?). Nhờ những công cụ này, chúng ta có thể học các khái niệm xác suất hữu ích như thời gian dừng, thời gian đánh và thời gian vượt qua ranh giới.

Một họ các quy trình NN rất phổ biến là các quy trình Markov. Định nghĩa dựa trên hạt nhân xác suất chuyển đổi và khái niệm về hệ thống bộ lọc. Cần có khái niệm người điều phối phụ (?), Một dạng quan trọng của quy trình Lévy. Giờ địa phương được dịch là giờ địa phương. Các quá trình Markov cho thời gian rời rạc còn được gọi là chuỗi Markov (hoặc chuỗi Markov). Liên quan đến chuỗi Markov là ergodic (?) Irreducibility được dịch là không thể thu được. Một vấn đề được quan tâm là thời gian trộn của dòng Markov. Điều kiện cần thiết để chuỗi Markov được hòa tan thành phân phối tĩnh là tính ổn định, thỏa mãn phương trình cân bằng chi tiết. Chuỗi Markov được xác định cho một không gian rời rạc (ví dụ, một mạng tinh thể) sẽ trở thành một bước đi ngẫu nhiên. Gọi là mạng tinh thể là một sự sắp xếp tự nhiên rất hay, vậy làm sao để phân biệt được nó với thể nho.Khái niệm khớp nối trong chuỗi Markov dịch là khớp nối. Cặp đôi từ quá khứ? Thật đơn giản, ghép đôi từ xưa đến nay! Quá trình Markov đồng biến theo thời gian được gọi là quá trình Markov đồng biến.

Khi chúng ta nói về các quy trình, chúng ta thường nghĩ đến thời gian – cụ thể, các quy trình NN thường được hiểu là một tập hợp các hàm phân phối nhất quán được liệt kê bởi một tham số thời gian. Không nhất thiết phải như vậy. Mở rộng khái niệm tham số thời gian cho bất kỳ không gian nào (ví dụ không gian Euclid, dàn hoặc không gian Euclid), chúng ta có một quy trình NN tổng quát hơn. Trường ngẫu nhiên Markov sẽ được gọi là trường ngẫu nhiên Markov. Trường ngẫu nhiên Gaussian là một trường ngẫu nhiên Gaussian. Quá trình điểm Poisson được gọi là quá trình điểm Poisson (quá trình này một lần nữa, nhưng thực ra nó nên được gọi là trường Poisson! Quá trình không gian là một quá trình không gian (?). Quá trình không gian được gọi là quá trình không-thời gian. Khái niệm về sự chuyển pha rất thú vị trong các trường ngẫu nhiên Markov của một mảng vô hạn, mà chúng tôi sẽ dịch là chuyển pha.

Một hình thức khá thú vị của quy trình NN được gọi là quy trình thực nghiệm.Thường được nghiên cứu để tìm hiểu về tính hiệu quả của các phương pháp suy luận thống kê, hơn là để mô tả một quá trình ngẫu nhiên trong tự nhiên.Sẽ nói ở phần tiếp theo.

Xem thêm:

Các khái niệm quan trọng khác: thấm, du ngoạn, dừng tùy chọn

Mô hình thống kê

2.1 Cơ bản. Mô hình thống kê cũng là một mô hình xác suất, sử dụng từ các tài liệu được phát triển cho các chức năng phân phối và các quy trình NN trong LTXS. Sự khác biệt ở đây là trong một mô hình thống kê có một số biến ngẫu nhiên được gắn nhãn là dữ liệu, biến ngẫu nhiên mà chúng ta có thể quan sát, hoặc lấy giá trị bằng thực nghiệm và các biến khác. thiết bị công nghệ. Vì vậy trọng tâm của việc xây dựng mô hình thống kê là làm thế nào để ước lượng / học hỏi mô hình này từ dữ liệu, cách đánh giá hiệu quả hay tính phổ quát. (khái quát hóa) của mô hình, làm thế nào để có thể lựa chọn mô hình hữu ích (lựa chọn mô hình / lựa chọn mô hình).

2.3 Đầy đủ và thông tin. Một công cụ quan trọng trong tham số hóa là khái niệm thống kê đủ. Để hiểu khái niệm này người ta phải hiểu khái niệm thống kê là gì. Thống kê là một hàm được áp dụng cho dữ liệu (cộng, trừ, nhân, chia, bất cứ điều gì). Liên quan đến khmt, thống kê là đầu ra của một thuật toán sử dụng dữ liệu làm đầu vào. Thống kê đầy đủ cho một mô hình là những thống kê chứa tất cả thông tin có thể thu được từ dữ liệu về các tham số của mô hình. Có nghĩa là, nếu bạn vứt bỏ tất cả dữ liệu, chỉ giữ lại số liệu thống kê đầy đủ, vẫn không có thông tin về mô hình bị mất. Đây có lẽ là một trong những khái niệm đẹp nhất trong tất cả các thống kê. Sau khi quyết định được thống kê đầy đủ, người ta có thể biết rằng dữ liệu phải là mẫu của một hàm phân phối với một tham số nhất định,thông qua một định lý phân tích Fisher-Neyman (Định lý thừa nhân tử Fisher-Neyman). Nhớ lại rằng khái niệm thống kê đầy đủ là một khái niệm lý thuyết-thông tin, có thể được phát biểu với các khái niệm độc lập có điều kiện và entropy.Thể loại: Blockchain

Yammer là gì?Ddd là gì?Autolisp là gì?Wav là gì?

Xác suất thống kê trong tiếng Anh là gì: Định nghĩa, Ví dụ Tiếng Anh Tiếng Việt

Học tiếng Anh không giới hạn các môn học.Không chỉ nhân viên văn phòng làm việc tại các công ty nước ngoài mới cần rèn luyện nhiều ngoại ngữ và chuyên môn tiếng Anh thông dụng.Các công ty hiện nay thường xuyên sử dụng những từ tiếng Anh cơ bản này để giao tiếp.Chuyên mục hôm nay sẽ giới thiệu từ khóa chuyên ngành kinh doanh.Tôi sẽ giới thiệu với các bạn bằng tiếng Anh cách hiểu “xác suất thống kê”.Đó là tên của lĩnh vực kinh doanh bằng tiếng Anh nào, vậy dùng như thế nào?Nó có những từ vựng chuyên ngành nào?Bài viết này sẽ giúp bạn làm rõ.Mời các bạn xem qua bài viết chi tiết dưới đây !!!

xác suất thống kê bằng tiếng anh

Hi vọng với bài viết này, StudyTiengAnh đã giúp các bạn hiểu rõ hơn về “xác suất thống kê” trong tiếng Anh !!!

Mã số 9.Từ điểnEV

Xác suất thống kê tiếng anh là gì?

VI Từ điển kỹ thuật xác suất thống kê (VN)

# dict9 # từ điển Việt-Anh # từ điển Anh-Việt

Video Xác suất thống kê tiếng anh là gì – Tất tần tật thông tin về Xác suất thống kê tiếng anh