確率論的：定義、モデル、理論の説明

統計学の定義>確率論的

確率論とは何ですか？

確率論的方法またはモデルは、確率の理論またはランダム性が将来の事象を予測する役割を果たすという事実に基づいています。 反対は決定論的であり、これはランダムの反対です—それはランダム性の追加された複雑さなしに、何かが正確に予測できることを私たちに伝えます。

確率モデルとは何ですか？

確率論的モデルは、確率変数と確率分布を事象または現象のモデルに組み込んでいます。 決定論的モデルは事象に対して単一の可能な結果を与えるが、確率論的モデルは解として確率分布を与える。 これらのモデルは、状況に関するすべてをほとんど知ることができないという事実を考慮に入れています。 ほとんどの場合、考慮すべきランダム性の要素があります。 たとえば、生命保険は、私たちが死ぬことを確実に知っているという事実に基づいていますが、いつわからないのですか。 これらのモデルは、部分決定論的であり、部分ランダムまたは完全ランダムであり得る。

正規分布、二項分布、ベルヌーイ分布からの確率変数は、このタイプのモデリングの基礎を形成します。

ベル曲線と呼ばれることもある正規分布曲線は、確率的モデルの構成要素の1つです。

確率的方法とは何ですか？

Paul Erdúsによって最初に導入された確率論的方法は、組み合わせ論において特定の性質を持つ構造の存在を証明する方法です。 アイデアは、確率空間を作成し、ランダムに要素を選択することで、空間からの任意のランダム要素が正の確率と求められる特性の両方を持つことを この方法は、統計物理学、量子力学、理論計算機科学など、さまざまな分野で広く使用されています。

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