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このコースを修了すると、次のことができるようになります。

  • 次のような問題を解決する魔法のアルゴリズムはないことを理解しているでしょう。

下記のものより;

  •  推定される量をリンクするモデルを開発するために扱われる分野の専門家に質問することができます

観察された量に;

  • 推定する量を再構築できる推定アルゴリズムを開発できるようになります

観測された量。

製品説明

日常生活の中で、私たちは偶然の介入に直面しています。

  •  私たちはいつも家と職場の間で同じ時間を過ごすとは限りません。
  •  ヘビースモーカーは癌を発症するかしないでしょう。
  •  釣りは必ずしも良いとは限りません。

このような現象は、ランダムまたは確率論的であると言われています。 それらを定量化すると、当然、次の理論を使用することになります。 確率.

喫煙の例では、医師が患者のタバコの消費に関する発言を信頼していないと想像してください。 彼は、医学分析研究所によって血中ニコチンレベルを測定することにしました。 確率論は、XNUMX日あたりのタバコの数と速度の間の確率的リンクを定量化するためのツールを提供します…

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