Do konca tega tečaja boste lahko:
- razumeli boste, da ni čarobnega algoritma, ki bi rešil probleme, kot je npr
od spodaj navedenih;
- boste lahko vprašali strokovnjaka na obravnavanem področju, da razvije model, ki povezuje količine, ki jih je treba oceniti
na opažene količine;
- lahko boste razvili algoritem za ocenjevanje, ki vam bo omogočil rekonstrukcijo količin, ki jih je treba oceniti iz
opazovane količine.
Opis
V vsakdanjem življenju se soočamo s posredovanjem naključja:
- med domom in delovnim mestom ne preživimo vedno enakega časa;
- močan kadilec bo ali ne bo zbolel za rakom;
- ribolov ni vedno dober.
Takšni pojavi naj bi bili naključni ali stohastični. Njihovo kvantificiranje seveda vodi v uporabo teorije verjetnosti.
Na primeru kajenja si predstavljajte, da zdravnik ne zaupa izjavam svojega pacienta o njegovem uživanju cigaret. Odloči se, da bo v laboratoriju za medicinske analize izmeril raven nikotina v krvi. Teorija verjetnosti nam ponuja orodja za kvantificiranje stohastične povezave med številom cigaret na dan in hitrostjo...