Да канца гэтага курса вы зможаце:

  • вы зразумелі, што не існуе чароўнага алгарытму, які б вырашаў такія задачы, як

чым згаданыя ніжэй;

  •  вы зможаце апытаць спецыяліста ў вобласці, якая апрацоўваецца, каб распрацаваць мадэль, якая звязвае велічыні, якія падлягаюць ацэнцы

да назіраных колькасцяў;

  • вы зможаце распрацаваць алгарытм ацэнкі, які дазволіць вам аднавіць велічыні, якія будуць ацэньвацца з

назіраных велічынь.

апісанне

У паўсядзённым жыцці мы сутыкаемся з умяшаннем выпадку:

  •  мы не заўсёды праводзім адзін і той жа час паміж нашым домам і месцам працы;
  •  у заўзятага курца захварэць або не захварэе рак;
  •  рыбалка не заўсёды добрая.

Такія з'явы называюцца выпадковымі, або стахастычнымі. Колькасная іх ацэнка, натуральна, прыводзіць да выкарыстання тэорыі верагоднасці.

На прыкладзе курэння ўявіце, што лекар не давярае выказванням свайго пацыента аб спажыванні цыгарэт. Ён вырашае вымераць узровень нікаціну ў крыві ў лабараторыі медыцынскіх аналізаў. Тэорыя верагоднасцяў прапануе нам інструменты для колькаснага вызначэння стахастычнай сувязі паміж колькасцю цыгарэт у дзень і хуткасцю...

Працягвайце чытаць артыкул на арыгінальным сайце →

Працягвайце чытаць артыкул на арыгінальным сайце →

ЧЫТАННЕ  Прафесіі вялікага Парыжа выражаюць