Содержание
17 отношения: Пространство элементарных событий, Парадокс закономерности, Омега (греческий алфавит), Атом (теория меры), Алгебра множеств, Расстояние Кульбака — Лейблера, Случайный процесс, Случайная величина, Случайное событие, Теорема Байеса, Цепь Маркова, Марковский источник информации, Исход (значения), Байесовская фильтрация спама, Выборочная функция распределения, Взаимное знание, Двенадцатикратный путь.
Пространство элементарных событий
Пространство элементарных событий — множество \Omega всех различных исходов случайного эксперимента.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Пространство элементарных событий
Парадокс закономерности
Парадо́кс закономе́рности — наблюдение, заключающееся в том, что большинство людей, увидев явную закономерность в результатах серии испытаний (например, выпадение 10 раз подряд одного и того же исхода из двух равновероятных), будут склонны считать, что испытания не являются случайными, потому что появление этой последовательности в случайных испытаниях является маловероятным событием.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Парадокс закономерности
Омега (греческий алфавит)
логотипе Википедии В древнегреческом омега обозначала долгий звук, в то время как омикрон (ο) обозначал краткий.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Омега (греческий алфавит)
Атом (теория меры)
В теории меры, атом — это измеримое множество положительной меры, которое не содержит в себе подмножества меньшей положительной меры.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Атом (теория меры)
Алгебра множеств
Алгебра множеств в теории множеств — это непустая система подмножеств, замкнутая относительно операций дополнения (разности) и объединения (суммы).
Посмотреть Пространство элементарных событий и Алгебра множеств
Расстояние Кульбака — Лейблера
Расстояние (расхождение) Ку́льбака — Ле́йблера (Kullback–Leibler divergence), РКЛ, информационное расхождение, различающая информация, информационный выигрыш, относительная энтропия (relative entropy) — неотрицательнозначный функционал, являющийся несимметричной мерой удалённости друг от друга двух вероятностных распределений, определённых на общем пространстве элементарных событий.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Расстояние Кульбака — Лейблера
Случайный процесс
Случа́йный проце́сс (вероятностный процесс, случайная функция, стохастический процесс) в теории вероятностей — семейство случайных величин, индексированных некоторым параметром, чаще всего играющим роль времени или координаты.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Случайный процесс
Случайная величина
Случайная величина — это переменная, значения которой представляют собой исходы какого-нибудь случайного феномена или эксперимента. Простыми словами: это численное выражение результата случайного события.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Случайная величина
Случайное событие
Случа́йное собы́тие — подмножество множества исходов случайного эксперимента; при многократном повторении случайного эксперимента частота наступления события служит оценкой его вероятности.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Случайное событие
Теорема Байеса
Голубой неоновый знак, обозначающий простое выражение формулы Байеса Теорема Байеса (или формула Байеса) — одна из основных теорем элементарной теории вероятностей, которая позволяет определить вероятность какого-либо события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Теорема Байеса
Цепь Маркова
Пример цепи с двумя состояниями Це́пь Ма́ркова — последовательность случайных событий с конечным или счётным числом исходов, характеризующаяся тем свойством, что, говоря нестрого, при фиксированном настоящем будущее независимо от прошлого.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Цепь Маркова
Марковский источник информации
Марковский источник информации, или марковский источник, — это источник информации, поведение которого определяется стационарной цепью Маркова с конечным числом исходов.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Марковский источник информации
Исход (значения)
Исход.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Исход (значения)
Байесовская фильтрация спама
Ба́йесовская фильтра́ция спа́ма — метод для фильтрации спама, основанный на применении наивного байесовского классификатора, опирающегося на прямое использование теоремы Байеса.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Байесовская фильтрация спама
Выборочная функция распределения
Выборочная (эмпири́ческая) фу́нкция распределе́ния в математической статистике — это приближение теоретической функции распределения, построенное с помощью выборки из него.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Выборочная функция распределения
Взаимное знание
Взаимное знание (mutual knowledge) — концепция эпистемической теории игр, эпистемической модальной логики и эпистемологии.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Взаимное знание
Двенадцатикратный путь
Двенадцатикратный путь или двенадцать сценариев — это систематическая классификация 12 связанных перечислительных задач, касающихся двух конечных множеств, которые включаю классические задачи подсчёта перестановок, сочетаний, мультимножеств и разбиений либо множества, либо числа.
Посмотреть Пространство элементарных событий и Двенадцатикратный путь
Также известен как Элементарное событие, Элементарный исход.