vietkhoa219
New member
[Số Lượng Có Hạn - Đặt Mua Ngay Để Đảm Bảo Ưu Đãi!]: (https://shorten.asia/t14W6szn)
** Giới thiệu về xác suất và số liệu thống kê **
** hashtags: ** #Probability #statistic #datascience
Xác suất và thống kê là hai công cụ toán học thiết yếu để hiểu thế giới xung quanh chúng ta.Chúng được sử dụng trong một loạt các lĩnh vực, từ kỹ thuật đến tài chính đến y học.Bài viết này cung cấp một giới thiệu ngắn gọn về xác suất và thống kê, với sự nhấn mạnh vào các khái niệm và kỹ thuật được sử dụng phổ biến nhất trong khoa học dữ liệu.
## Xác suất
Xác suất là nghiên cứu về khả năng một sự kiện xảy ra như thế nào.Đó là một cách toán học để định lượng sự không chắc chắn.Xác suất của một sự kiện được thể hiện dưới dạng một số từ 0 đến 1, trong đó 0 có nghĩa là sự kiện là không thể và 1 có nghĩa là sự kiện là chắc chắn.
Có hai loại xác suất chính:
*** Xác suất cổ điển ** dựa trên giả định rằng tất cả các kết quả có thể xảy ra của một thí nghiệm đều có khả năng như nhau.Ví dụ: nếu bạn lật một đồng xu, xác suất của đầu là 1/2 và xác suất của đuôi là 1/2.
*** Xác suất Bayes ** dựa trên giả định rằng xác suất của một sự kiện không nhất thiết phải bằng số lượng kết quả có thể xảy ra.Ví dụ, nếu bạn biết rằng một đồng xu bị sai lệch, xác suất của đầu có thể lớn hơn 1/2.
## Số liệu thống kê
Thống kê là nghiên cứu về dữ liệu.Nó được sử dụng để thu thập, tổ chức, phân tích và giải thích dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt.Có rất nhiều kỹ thuật thống kê có sẵn, mỗi kỹ thuật được thiết kế cho một mục đích cụ thể.
Một số kỹ thuật thống kê phổ biến nhất bao gồm:
*** Thống kê mô tả ** được sử dụng để tóm tắt dữ liệu và mô tả các tính năng chính của nó.Ví dụ: bạn có thể sử dụng số liệu thống kê mô tả để tính toán giá trị trung bình, trung bình và chế độ của một tập hợp dữ liệu.
*** Thống kê suy luận ** được sử dụng để suy luận về dân số dựa trên một mẫu.Ví dụ, bạn có thể sử dụng các số liệu thống kê suy luận để ước tính tỷ lệ cử tri hỗ trợ một ứng cử viên cụ thể.
Xác suất và thống kê là những công cụ thiết yếu cho khoa học dữ liệu.Chúng cho phép chúng tôi hiểu được sự không chắc chắn trong dữ liệu của chúng tôi và đưa ra các quyết định sáng suốt dựa trên nó.
## Tài nguyên hơn nữa
* [Xác suất và thống kê về khoa học dữ liệu] (https://www.coursera.org/specializations/probability-statistic-data-science)
* [Giới thiệu về xác suất và thống kê] (https://www.khanacademy.org/math/probability-statistic-and-calculus)
* [Thống kê khoa học dữ liệu] (https://www.udacity.com/cofer
=======================================
[Số Lượng Có Hạn - Đặt Mua Ngay Để Đảm Bảo Ưu Đãi!]: (https://shorten.asia/t14W6szn)
=======================================
**Introduction to Probability and Statistics**
**Hashtags:** #Probability #statistics #datascience
Probability and statistics are two essential mathematical tools for understanding the world around us. They are used in a wide variety of fields, from engineering to finance to medicine. This article provides a brief introduction to probability and statistics, with an emphasis on the concepts and techniques that are most commonly used in data science.
## Probability
Probability is the study of how likely an event is to occur. It is a mathematical way of quantifying uncertainty. The probability of an event is expressed as a number between 0 and 1, where 0 means that the event is impossible and 1 means that the event is certain.
There are two main types of probability:
* **Classical probability** is based on the assumption that all possible outcomes of an experiment are equally likely. For example, if you flip a coin, the probability of heads is 1/2 and the probability of tails is 1/2.
* **Bayesian probability** is based on the assumption that the probability of an event is not necessarily equal to the number of possible outcomes. For example, if you know that a coin is biased, the probability of heads may be greater than 1/2.
## Statistics
Statistics is the study of data. It is used to collect, organize, analyze, and interpret data in order to make informed decisions. There are a wide variety of statistical techniques available, each of which is designed for a specific purpose.
Some of the most common statistical techniques include:
* **Descriptive statistics** are used to summarize data and describe its main features. For example, you could use descriptive statistics to calculate the mean, median, and mode of a set of data.
* **Inferential statistics** are used to make inferences about a population based on a sample. For example, you could use inferential statistics to estimate the proportion of voters who support a particular candidate.
Probability and statistics are essential tools for data science. They allow us to understand the uncertainty in our data and make informed decisions based on it.
## Further Resources
* [Probability and Statistics for Data Science](https://www.coursera.org/specializations/probability-statistics-data-science)
* [Introduction to Probability and Statistics](https://www.khanacademy.org/math/probability-statistics-and-calculus)
* [Statistics for Data Science](https://www.udacity.com/course/statistics-for-data-science--ud810)
=======================================
[Sản Phẩm Hot Nhất - Mua Ngay Để Là Người Đầu Tiên Sở Hữu!]: (https://shorten.asia/t14W6szn)
