ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขและตัวแปรสุ่ม
ทางลัด: ความแตกต่างความคล้ายคลึงกันค่าสัมประสิทธิ์การเปรียบเทียบ Jaccardการอ้างอิง
ความแตกต่างระหว่าง ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขและตัวแปรสุ่ม
ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข vs. ตัวแปรสุ่ม
ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข คือ ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์หนึ่งที่มีความเกี่ยวข้องกับอีกเหตุการณ์หนึ่ง โดย P(A|B) หมายถึงความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ A เมื่อรู้ว่าเกิดเหตุการณ์ B หมวดหมู่:ทฤษฎีความน่าจะเป็น หมวดหมู่:อัตราส่วนทางสถิติ. สำหรับทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติศาสตร์ ตัวแปรสุ่ม (random variable) หมายถึง ตัวแปรที่ค่าของมันวัดได้จากกระบวนการสุ่มหรือกระบวนการที่มีความไม่แน่นอนอยู่ ตัวแปรสุ่มจะเป็นฟังก์ชันที่แปลงเหตุการณ์หรือผล (เช่น ผลลัพธ์ของการทอยลูกเต๋า)ไปเป็นจำนวนจริง (เช่น 1, 2, 3,..., 6) ค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปรสุ่มจะแทนผลที่เป็นไปได้ของการทดลองที่ยังไม่ได้ทำหรือค่าของปริมาณที่ค่าจริงนั้นไม่แน่นอน (เช่น ผลของข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ หรือการวัดที่ไม่เที่ยงตรง) หรืออาจมองได้ว่า ตัวแปรสุ่มก็คือปริมาณที่ค่าของมันไม่ถูกเจาะจงไว้ หรือไม่ได้รู้แน่ๆ แต่อาจเป็นได้หลายๆค่า โดยที่การแจกแจงความน่าจะเป็นจะใช้ในการอธิบายถึงโอกาสที่ค่าต่างๆของตัวแปรสุ่มจะเป็นไปได้ หมวดหมู่:ทฤษฎีความน่าจะเป็น หมวดหมู่:การสุ่ม หมวดหมู่:ทฤษฎีทางสถิติ.
ความคล้ายคลึงกันระหว่าง ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขและตัวแปรสุ่ม
ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขและตัวแปรสุ่ม มี 0 สิ่งที่เหมือนกัน (ใน ยูเนี่ยนพีเดีย)
รายการด้านบนตอบคำถามต่อไปนี้
- สิ่งที่ ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขและตัวแปรสุ่ม มีเหมือนกัน
- อะไรคือความคล้ายคลึงกันระหว่าง ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขและตัวแปรสุ่ม
การเปรียบเทียบระหว่าง ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขและตัวแปรสุ่ม
ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข มี 0 ความสัมพันธ์ขณะที่ ตัวแปรสุ่ม มี 5 ขณะที่พวกเขามีเหมือนกัน 0, ดัชนี Jaccard คือ 0.00% = 0 / (0 + 5)
การอ้างอิง
บทความนี้แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขและตัวแปรสุ่ม หากต้องการเข้าถึงบทความแต่ละบทความที่ได้รับการรวบรวมข้อมูลโปรดไปที่:
