Logo
Unionpedia
Giao tiếp
Tải nội dung trên Google Play
Mới! Tải Unionpedia trên thiết bị Android™ của bạn!
Miễn phí
truy cập nhanh hơn trình duyệt!
 

Biến cố (lý thuyết xác suất) và Phân phối xác suất

Phím tắt: Sự khác biệt, Điểm tương đồng, Jaccard Similarity Hệ số, Tài liệu tham khảo.

Sự khác biệt giữa Biến cố (lý thuyết xác suất) và Phân phối xác suất

Biến cố (lý thuyết xác suất) vs. Phân phối xác suất

Trong lý thuyết xác suất, một biến cố (event) là một tập các kết quả đầu ra (outcomes) (hay còn gọi là một tập con của không gian mẫu) mà tương ứng với nó người ta sẽ gán kèm với một số thực (hay còn gọi là một xác suất). Trong Toán học và Thống kê, một phân phối xác suất hay thường gọi hơn là một hàm phân phối xác suất là quy luật cho biết cách gán mỗi xác suất cho mỗi khoảng giá trị của tập số thực, sao cho các tiên đề xác suất được thỏa mãn.

Những điểm tương đồng giữa Biến cố (lý thuyết xác suất) và Phân phối xác suất

Biến cố (lý thuyết xác suất) và Phân phối xác suất có 3 điểm chung (trong Unionpedia): Biến ngẫu nhiên, Phân phối chuẩn, Xác suất.

Biến ngẫu nhiên

Biến ngẫu nhiên là một thuật ngữ được dùng trong toán học và thống kê.

Biến cố (lý thuyết xác suất) và Biến ngẫu nhiên · Biến ngẫu nhiên và Phân phối xác suất · Xem thêm »

Phân phối chuẩn

Phân phối chuẩn, còn gọi là phân phối Gauss, là một phân phối xác suất cực kì quan trọng trong nhiều lĩnh vực.

Biến cố (lý thuyết xác suất) và Phân phối chuẩn · Phân phối chuẩn và Phân phối xác suất · Xem thêm »

Xác suất

Từ xác suất (probability) bắt nguồn từ chữ probare trong tiếng Latin và có nghĩa là "để chứng minh, để kiểm chứng".

Biến cố (lý thuyết xác suất) và Xác suất · Phân phối xác suất và Xác suất · Xem thêm »

Danh sách trên trả lời các câu hỏi sau

So sánh giữa Biến cố (lý thuyết xác suất) và Phân phối xác suất

Biến cố (lý thuyết xác suất) có 11 mối quan hệ, trong khi Phân phối xác suất có 23. Khi họ có chung 3, chỉ số Jaccard là 8.82% = 3 / (11 + 23).

Tài liệu tham khảo

Bài viết này cho thấy mối quan hệ giữa Biến cố (lý thuyết xác suất) và Phân phối xác suất. Để truy cập mỗi bài viết mà từ đó các thông tin được trích xuất, vui lòng truy cập:

Chào! Chúng tôi đang ở trên Facebook bây giờ! »