เรากำลังดำเนินการเพื่อคืนค่าแอป Unionpedia บน Google Play Store
🌟เราได้ทำให้การออกแบบของเราง่ายขึ้นเพื่อการนำทางที่ดีขึ้น!
Instagram Facebook X LinkedIn

ทฤษฎีความน่าจะเป็นและอินเตอร์เซกชัน

ทางลัด: ความแตกต่างความคล้ายคลึงกันค่าสัมประสิทธิ์การเปรียบเทียบ Jaccardการอ้างอิง

ความแตกต่างระหว่าง ทฤษฎีความน่าจะเป็นและอินเตอร์เซกชัน

ทฤษฎีความน่าจะเป็น vs. อินเตอร์เซกชัน

ทฤษฎีความน่าจะเป็น คือการศึกษาความน่าจะเป็นแบบคณิตศาสตร์ นักคณิตศาสตร์จะมองความน่าจะเป็นว่าเป็นตัวเลขระหว่างศูนย์กับหนึ่ง ที่กำหนดให้กับ "เหตุการณ์" (ความน่าจะเป็นที่เท่ากับ 0 ก็คือไม่มีโอกาสที่เหตุการณ์นั้นจะเกิดขึ้น แต่ถ้าความน่าจะเป็นเท่ากับ 1 แสดงว่าเหตุการณ์เหล่านั้นเกิดขึ้นได้อย่างแน่นอน) ที่เกิดขึ้นแบบสุ่ม ความน่าจะเป็น P(E) ถูกกำหนดให้กับเหตุการณ์ E ตามสัจพจน์ของความน่าจะเป็น ความน่าจะเป็นที่เหตุการณ์ E จะเกิดขึ้น เมื่อ กำหนด ให้อีกเหตุการณ์ F เกิดขึ้น เรียกว่าความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข ของ E เมื่อให้ F โดยค่าความน่าจะเป็นคือ P(E \cap F)/P(F) (เมื่อ P(F) ไม่เป็นศูนย์) ถ้าความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขของ E เมื่อให้ F มีค่าเช่นเดียวกับความน่าจะเป็น (แบบไม่มีเงื่อนไข) ของ E เราจะกล่าวว่าเหตุการณ์ E และ F เป็นเหตุการณ์ที่เป็นอิสระต่อกันเชิงสถิติ เราจะสังเกตได้ว่าความสัมพันธ์นี้เป็นความสัมพันธ์สมมาตร ทั้งนี้เนื่องจากการเป็นอิสระต่อกันนี้เขียนแทนได้เป็น P(E \cap F). อินเตอร์เซกชัน (intersection) หรือ ส่วนร่วม คือการดำเนินการของเซต เป็นการสร้างเซตใหม่ซึ่งเป็นผลจากการหาสมาชิกทั้งหมดที่เหมือนกันในเซตต้นแบบ เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ (คล้ายอักษรตัวใหญ่ U กลับหัว).

ความคล้ายคลึงกันระหว่าง ทฤษฎีความน่าจะเป็นและอินเตอร์เซกชัน

ทฤษฎีความน่าจะเป็นและอินเตอร์เซกชัน มี 0 สิ่งที่เหมือนกัน (ใน ยูเนี่ยนพีเดีย)

รายการด้านบนตอบคำถามต่อไปนี้

การเปรียบเทียบระหว่าง ทฤษฎีความน่าจะเป็นและอินเตอร์เซกชัน

ทฤษฎีความน่าจะเป็น มี 13 ความสัมพันธ์ขณะที่ อินเตอร์เซกชัน มี 14 ขณะที่พวกเขามีเหมือนกัน 0, ดัชนี Jaccard คือ 0.00% = 0 / (13 + 14)

การอ้างอิง

บทความนี้แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง ทฤษฎีความน่าจะเป็นและอินเตอร์เซกชัน หากต้องการเข้าถึงบทความแต่ละบทความที่ได้รับการรวบรวมข้อมูลโปรดไปที่: