โลโก้
ยูเนี่ยนพีเดีย
การสื่อสาร
ดาวน์โหลดได้จาก Google Play
ใหม่! ดาวน์โหลด ยูเนี่ยนพีเดีย บน Android ™ของคุณ!
ติดตั้ง
เร็วกว่าเบราว์เซอร์!
 

ทฤษฎีความน่าจะเป็น

ดัชนี ทฤษฎีความน่าจะเป็น

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).

42 ความสัมพันธ์: ฟังก์ชันบ่งชี้พอล แอร์ดิชพีชคณิตซิกมาการแจกแจงปรกติการแจกแจงไคกำลังสองการแจกแจงเอกรูป (วิยุต)การแทนความรู้การแปลงลาปลาสการเข้ารหัสทางประสาทการเปลี่ยนความถี่ยีนอย่างไม่เจาะจงมัธยฐานมีดโกนอ็อกคัมวิยุตคณิตวิทยาการคอมพิวเตอร์สัจพจน์ของความน่าจะเป็นสาขาของคณิตศาสตร์สถิติศาสตร์อสมการของมาร์คอฟอสมการของเชบิเชฟอสมการโคชี-ชวาร์ซอันเดรย์ คอลโมโกรอฟอุณหพลศาสตร์อเล็กซานเดอร์ เลียปูนอฟทฤษฎีสารสนเทศทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบเบย์ทฤษฎีเมเชอร์ขอบเขตเชอร์นอฟความน่าจะเป็นความน่าจะเป็นเท่ากันความเป็นอิสระ (ทฤษฎีความน่าจะเป็น)ความเป็นไปได้เท่ากันค่าคาดหมายตรรกศาสตร์คลุมเครือตรีโกณมิติตัวแปรสุ่มตารางของสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์ปัญหาวันเกิดแบลซ ปัสกาลแฟกทอเรียลเส้นเวลาของคณิตศาสตร์เหตุการณ์ (ความน่าจะเป็น)เหตุการณ์ไม่เกิดร่วม

ฟังก์ชันบ่งชี้

ฟังก์ชันบ่งชี้ของเซต ''A'' ซึ่งเป็นเซตย่อยของเซต ''X'' แสดงค่าด้วยสีแดง ฟังก์ชันบ่งชี้ (indicator function) หรือบางครั้งเรียกว่า ฟังก์ชันลักษณะเฉพาะ คือฟังก์ชันที่นิยามบนเซต X ซึ่งบ่งชี้ว่าสมาชิกตัวใดตัวหนึ่งจะเป็นสมาชิกของเซตย่อย A ใน X หรือไม่ โดยให้ค่าเป็น 1 ถ้าสมาชิกตัวนั้นอยู่ในเซต A หรือให้ค่าเป็น 0 ถ้าสมาชิกตัวนั้นไม่อยู่ในเซต A แต่ยังคงอยู่ในเซต X.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและฟังก์ชันบ่งชี้ · ดูเพิ่มเติม »

พอล แอร์ดิช

อล แอร์ดิช (Paul Erdős บางครั้งสะกด Erdos หรือ Erdös; Erdős Pál; 26 มี.ค. พ.ศ. 2456 - 20 ก.ย. พ.ศ. 2539) เป็นนักคณิตศาสตร์ผู้โดดเด่น ทั้งในด้านผลงาน และพฤติกรรมอันแปลกประหลาด ผลงานตีพิมพ์ของเขามีจำนวนมหาศาล มีผู้ร่วมตีพิมพ์รวมแล้วนับร้อยคน และเกี่ยวพันกับหลาย ๆ สาขาในคณิตศาสตร์ อาทิ คณิตศาสตร์เชิงการจัด ทฤษฎีกราฟ ทฤษฎีจำนวน การวิเคราะห์แบบคลาสสิก ทฤษฎีการประมาณ ทฤษฎีเซต และ ทฤษฎีความน่าจะเป็น.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและพอล แอร์ดิช · ดูเพิ่มเติม »

พีชคณิตซิกมา

ในทางคณิตศาสตร์ พีชคณิตซิกมา หรือ ซิกมาแอลจีบรา หรือ ซิกมาฟิลด์ (สัญกรณ์ที่นิยมใช้: σ-algebra) ที่นิยามบนเซต X คือ สับเซตของพาวเวอร์เซตของ X ที่มีเซตว่างเป็นสมาชิก และมีคุณสมบัติปิดภายใต้ คอมพลีเมนต์ และการยูเนียนแบบนับได้.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและพีชคณิตซิกมา · ดูเพิ่มเติม »

การแจกแจงปรกติ

ำหรับทฤษฎีความน่าจะเป็น การแจกแจงปรกติ (normal distribution) เป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นของค่าของตัวแปรสุ่มที่เป็นค่าแบบต่อเนื่อง โดยที่ค่าของตัวแปรสุ่มมีแนวโน้มที่จะมีค่าอยู่ใกล้ ๆ กับค่า ๆ หนึ่ง (เรียกว่าค่ามัชฌิม) กราฟแสดงค่าฟังก์ชันความหนาแน่น (probability density function) จะเป็นรูปคล้ายระฆังคว่ำ หรือเรียกว่า Gaussian function โดยค่าฟังก์ชันความหนาแน่นของการแจกแจงปรกติ ได้แก่ โดย "x" แทนตัวแปรสุ่ม พารามิเตอร์ μ แสดงค่ามัชฌิม และ σ 2 คือค่าความแปรปรวน (variance) ซึ่งเป็นค่าที่ใช้บอกปริมาณการกระจายของการแจกแจง การแจกแจงปรกติที่มีค่า และ จะถูกเรียกว่า การแจกแจงปรกติมาตรฐาน การแจกแจงปรกติเป็นการแจกแจงที่เด่นที่สุดในทางวิชาความน่าจะเป็นและสถิติศาสตร์ ซึ่งก็มาจากหลาย ๆ เหตุผล ซึ่งก็รวมถึงผลจากทฤษฎีบทขีดจํากัดกลาง (central limit theorem) ที่กล่าวว่า ภายใต้สภาพทั่ว ๆ ไปแล้ว ค่าเฉลี่ยจากการสุ่มค่าของตัวแปรสุ่มอิสระจากการแจกแจงใด ๆ (ที่มีค่าเฉลี่ยและค่าความแปรปรวนจำกัด) ถ้าจำนวนการสุ่มนั้นใหญ่พอ แล้วค่าเฉลี่ยนั้นจะมีการแจกแจงประมาณได้เป็นการแจกแจงปรกต.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและการแจกแจงปรกติ · ดูเพิ่มเติม »

การแจกแจงไคกำลังสอง

ไม่มีคำอธิบาย.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและการแจกแจงไคกำลังสอง · ดูเพิ่มเติม »

การแจกแจงเอกรูป (วิยุต)

ในทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติศาสตร์ การแจกแจงเอกรูปวิยุต เป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นอย่างเป็นระบบโดยที่น่าจะสังเกตค่าจำนวนจำกัดได้เท่า ๆ กัน ทุกค่าจำนวน n มีความน่าจะเป็นเท่ากัน 1/n หมวดหมู่:การแจกแจงความน่าจะเป็น.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและการแจกแจงเอกรูป (วิยุต) · ดูเพิ่มเติม »

การแทนความรู้

การแทนความรู้ (Knowledge representation) เป็นสาขาหลักที่สำคัญที่สุด สาขาหนึ่งของปัญญาประดิษ.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและการแทนความรู้ · ดูเพิ่มเติม »

การแปลงลาปลาส

ในทางคณิตศาสตร์ การแปลงลาปลาส (Laplace transform) คือการแปลงเชิงปริพันธ์ที่ใช้กันอย่างกว้างขวาง แสดงอยู่ในรูป \displaystyle\mathcal \left\ การแปลงลาปลาสจะทำให้เกิดความเป็นเชิงเส้นของ f(t) ซึ่งค่า t เป็นอาร์กิวเมนต์จริง(t ≥ 0) จะแปลงไปอยู่ในรูปฟังก์ชัน F(s) โดย s เป็นอาร์กิวเมนต์เชิงซ้อน การแปลงนี้เป็นการทำฟังก์ชันหนึ่งต่อหนึ่งที่สำคัญมากในการใช้งานในทางปฏิบัติ คู่ฟังก์ชัน f(t) กับ F(s) นั้นจับคู่กันในตาราง การแปลงลาปลาสถูกใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติที่มันมีความสัมพันธ์และการดำเนินการของฟังกันดังเดิม f(t) น้นสอดคล้องกับความสัมพันธ์กับการดำเนินการในรูปของ F(s) การแปลงลาปลาสถูกประยุกต์ใช้ในงานสำคัญมากมายที่เป็นแนวคิดทางวิทยาศาสตร์ สำหรับชื่อลาปลาสนี้มาจากชื่อของปีแยร์-ซีมง ลาปลาส ผู้ที่นำการแปลงนี้ไปใช้ในทฤษฎีความน่าจะเป็น การแปลงลาปลาสเกี่ยวข้องกับการแปลงฟูรีเย แต่ขณะที่การแปลงฟูรีเยนั้นใช้ในการแก้ฟังก์ชันหรือสัญญาณในโหมดของการสั่นสะเทือน.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและการแปลงลาปลาส · ดูเพิ่มเติม »

การเข้ารหัสทางประสาท

การยิงศักยะงานเป็นขบวนหรือเป็นลำดับ ๆ ของเซลล์ประสาท การเข้ารหัสทางประสาท (Neural coding) เป็นการศึกษาทางประสาทวิทยาศาสตร์ เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งเร้ากับการตอบสนองของเซลล์ประสาทเดี่ยว ๆ หรือของกลุ่มเซลล์ประสาท และความสัมพันธ์ระหว่างการทำงานทางไฟฟ้าของเซลล์ประสาทในกลุ่ม โดยอาศัยทฤษฎีว่า การทำงานของเครือข่ายเซลล์ประสาทในสมองจะเป็นตัวแทนข้อมูลทางประสาทสัมผัสและข้อมูลอื่น ๆ นักวิชาการจึงเชื่อว่า เซลล์ประสาทสามารถเข้ารหัสข้อมูลเป็นทั้งแบบดิจิตัลและแบบแอนะล็อก.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและการเข้ารหัสทางประสาท · ดูเพิ่มเติม »

การเปลี่ยนความถี่ยีนอย่างไม่เจาะจง

ร์วินให้เป็น '''ทฤษฎีวิวัฒนาการสังเคราะห์แบบปัจจุบัน''' (Modern evolutionary synthesis) การเปลี่ยนความถี่ยีนอย่างไม่เจาะจง (Genetic drift, allelic drift, Sewall Wright effect) เป็นการเปลี่ยนความถี่รูปแบบยีน (คือ อัลลีล) ในกลุ่มประชากรเพราะการชักตัวอย่างอัลลีลแบบสุ่มของสิ่งมีชีวิต คือ อัลลีลที่พบในสิ่งมีชีวิตรุ่นลูก จะเป็นตัวอย่างของอัลลีลที่ชักมาจากพ่อแม่ โดยความสุ่มจะมีบทบาทกำหนดว่า สิ่งมีชีวิตรุ่นลูกนั้น ๆ จะรอดชีวิตแล้วสืบพันธุ์ต่อไปหรือไม่ ส่วน ความถี่อัลลีล (allele frequency) ก็คืออัตราที่ยีนหนึ่ง ๆ จะมีรูปแบบเดียวกันในกลุ่มประชากร การเปลี่ยนความถี่ยีนอาจทำให้อัลลีลหายไปโดยสิ้นเชิงและลดความแตกต่างของยีน (genetic variation) เมื่ออัลลีลมีก๊อปปี้น้อย ผลของการเปลี่ยนความถี่จะมีกำลังกว่า และเมื่อมีก๊อปปี้มาก ผลก็จะน้อยกว่า ในคริสต์ทศวรรษที่ 20 มีการอภิปรายอย่างจริงจังว่า การคัดเลือกโดยธรรมชาติสำคัญเทียบกับกระบวนการที่เป็นกลาง ๆ รวมทั้งการเปลี่ยนความถี่ยีนอย่างไม่เจาะจงแค่ไหน.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและการเปลี่ยนความถี่ยีนอย่างไม่เจาะจง · ดูเพิ่มเติม »

มัธยฐาน

ในทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติศาสตร์ มัธยฐาน (median) คือการวัดแนวโน้มสู่ส่วนกลางชนิดหนึ่ง ที่ใช้อธิบายจำนวนหนึ่งจำนวนที่แบ่งข้อมูลตัวอย่าง หรือประชากร หรือการแจกแจงความน่าจะเป็น ออกเป็นครึ่งส่วนบนกับครึ่งส่วนล่าง มัธยฐานของรายการข้อมูลขนาดจำกัด สามารถหาได้โดยการเรียงลำดับข้อมูลจากน้อยไปมาก (หรือมากไปน้อยก็ได้) แล้วถือเอาตัวเลขที่อยู่ตรงกลางเป็นค่ามัธยฐาน ถ้าหากจำนวนสิ่งที่สังเกตการณ์เป็นจำนวนคู่ ทำให้ค่าที่อยู่ตรงกลางมีสองค่า ดังนั้นเรามักจะหามัชฌิม (mean) ของสองจำนวนนั้นเพื่อให้ได้มัธยฐานเพียงหนึ่งเดียว.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและมัธยฐาน · ดูเพิ่มเติม »

มีดโกนอ็อกคัม

หลักการของออคแคม (Ockham's Razor หรือ Occam's Razor) ถูกเสนอโดยวิลเลียมแห่งออคแคม เป็นหลักการหนึ่งในปรัชญาวิทยาศาสตร์ในการเลือกทฤษฎีที่เหมาะสมและตรงกับข้อมูลที่ได้จากการสังเกตหรือการทดลอง หลักการของออคแคมนี้ถูกนำไปตีความในหลายรูปแบบ โดยนักปรัชญาและนักวิทยาศาสตร์หลายท่าน อย่างไรก็ตาม อาจกล่าวถึงหลักการของออคแคมในรูปแบบที่ง่ายที่สุดได้ว่า: "เราไม่ควรสร้างข้อสมมุติฐานเพิ่มเติมโดยไม่จำเป็น" หรือ "ทฤษฎีไม่ควรซับซ้อนเกินความจำเป็น" นั่นคือในกรณีที่ทฤษฎี หรือคำอธิบายปรากฏการณ์ต่างๆ มากกว่าหนึ่งรูปแบบ สามารถอธิบาย และทำนาย สิ่งที่ได้จากการสังเกตทดลอง ได้เท่าเทียมกัน หรือไม่ต่างกันมาก เราควรจะเลือกทฤษฎีที่ง่ายที่สุด หรือซับซ้อนน้อยที่สุดนั่นเอง หลักการนี้ได้รับการสนับสนุนอย่างหนักแน่น จากนักวิทยาศาสตร์ชื่อดังหลายท่าน ไม่ว่าจะเป็นอัลเบิร์ต ไอน์สไตน์ หรือกาลิเลโอ กาลิเลอี ที่มองธรรมชาติเป็นสิ่งที่สวยงามดั่งศิลป.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและมีดโกนอ็อกคัม · ดูเพิ่มเติม »

วิยุตคณิต

วิยุตคณิต ภินทนคณิตศาสตร์ หรือ คณิตศาสตร์ไม่ต่อเนื่อง (discrete mathematics) หรือบางครั้งเรียกว่า คณิตศาสตร์จำกัด (finite mathematics) เป็นการศึกษาโครงสร้างทางคณิตศาสตร์ซึ่งมีลักษณะเป็นค่าเฉพาะเจาะจง และไม่ต่อเนื่อง ซึ่งไม่ต้องใช้แนวคิดเกี่ยวกับความต่อเนื่อง วัตถุที่ศึกษาส่วนมากในสาขานี้มักเป็นเซตนับได้ เช่น เซตของจำนวนเต็ม วิยุตคณิตได้รับความสนใจมากขึ้นในปัจจุบันเนื่องจากการประยุกต์ใช้ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ แนวคิดและสัญกรณ์จากวิยุตคณิตนั้นมีประโยชน์ในการศึกษา หรืออธิบายวัตถุหรือปัญหาในขั้นตอนวิธี และภาษาโปรแกรม ในหลาย ๆ หลักสูตรทางคณิตศาสตร์วิชาด้านคณิตศาสตร์จำกัด จะเน้นเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับด้านธุรกิจ ส่วนวิยุตคณิตเน้นแนวคิดสำหรับวิทยาการคอมพิวเตอร์ เพื่อการเปรียบเทียบ ดู ภาวะต่อเนื่อง ทอพอลอยี และ คณิตวิเคราะห.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและวิยุตคณิต · ดูเพิ่มเติม »

วิทยาการคอมพิวเตอร์

วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือ วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (Computer science) เป็นศาสตร์เกี่ยวกับการศึกษาค้นคว้าทฤษฎีการคำนวณสำหรับคอมพิวเตอร์ และทฤษฎีการประมวลผลสารสนเทศ ทั้งด้านซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ และ เครือข่าย ซึ่งวิทยาการคอมพิวเตอร์นั้นประกอบด้วยหลายหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ ตั้งแต่ระดับนามธรรม หรือความคิดเชิงทฤษฎี เช่น การวิเคราะห์และสังเคราะห์ขั้นตอนวิธี ไปจนถึงระดับรูปธรรม เช่น ทฤษฎีภาษาโปรแกรม ทฤษฎีการพัฒนาซอฟต์แวร์ ทฤษฎีฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ และ ทฤษฎีเครือข่าย ในแง่ของศาสตร์เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์นั้น วิทยาการคอมพิวเตอร์เป็นหนึ่งในห้าสาขาวิชาคอมพิวเตอร์ ซึ่งประกอบด้วย สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือวิทยาศาสตรคอมพิวเตอร์ สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ สาขาวิศวกรรมซอฟต์แวร์ สาขาเทคโนโลยีสารสนเทศ หรือเทคโนโลยีสารสนเทศและการสือสาร และ สาขาคอมพิวเตอร์ธุรกิจ หรือ ระบบสารสนเทศทางธุรก.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและวิทยาการคอมพิวเตอร์ · ดูเพิ่มเติม »

สัจพจน์ของความน่าจะเป็น

ัจพจน์ของความน่าจะเป็น (the axioms of probability) ถูกเสนอเป็นครั้งแรกในปี ค.ศ. 1936 โดยคอลโมโกรอฟ นักคณิตศาสตร์ชาวรัสเซีย1 ในทฤษฎีความน่าจะเป็นทางคณิตศาสตร์ ความน่าจะเป็นถูกนิยามด้วยฟังก์ชัน แต่ไม่ได้หมายความว่าทุกๆ ฟังก์ชันจะสามารถแปลความหมายเป็นฟังก์ชันของความน่าจะเป็นได้ทั้งหมด สัจพจน์ของความน่าจะเป็นจึงถูกนิยามมาเพื่อกำหนดว่าฟังก์ชันใดสามารถที่จะแปลความหมายในเชิงความน่าจะเป็นได้ กล่าวโดยสรุป ฟังก์ชันความน่าจะเป็น ก็คือ ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่มีคุณสมบัติตรงกับที่สัจพจน์คอลโมโกรอฟกำหนดไว้ทุกข้อ ในทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบเบย์ สัจพจน์ของความน่าจะเป็นถูกเสนอ โดยบรูโน เด ฟิเนตติ นักคณิตศาสตร์ชาวอิตาเลียนและริชาร์ด คอกซ์ นักฟิสิกส์ชาวอเมริกัน เด ฟิเนตติเสนอสัจพจน์โดยมีแนวคิดมาจากเกมส์การพนัน ส่วนคอกซ์เสนอสัจพจน์ของเขาโดยมีแนวคิดมาจากการขยายความสามารถของตรรกศาสตร์แบบอริสโตเติล สิ่งที่น่าทึ่งก็คือ ในทางปฏิบัติโดยทั่วไปแล้ว2 สัจพจน์ของคอลโมโกรอฟ, เด ฟิเนตติ และคอกซ์ จะให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกัน (ทั้งๆ ที่ทั้งสามท่านมีแนวคิดเริ่มต้นต่างกันโดยสิ้นเชิง).

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและสัจพจน์ของความน่าจะเป็น · ดูเพิ่มเติม »

สาขาของคณิตศาสตร์

องคณิตศาสตร์ แบ่งตาม.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและสาขาของคณิตศาสตร์ · ดูเพิ่มเติม »

สถิติศาสตร์

ติศาสตร์ (Statistic Science) เป็นการศึกษาการเก็บ การวิเคราะห์ การตีความ การนำเสนอและการจัดระเบียบข้อมูล ในการประยุกต์สถิติศาสตร์กับปัญหาทางวิทยาศาสตร์ อุตสาหกรรมหรือสังคม ฯลฯ จำเป็นต้องเริ่มด้วยประชากรหรือกระบวนการที่จะศึกษา ประชากรเป็นได้หลากหลาย เช่น "ทุกคนที่อาศัยอยู่ในประเทศหนึ่ง" หรือ "ทุกอะตอมซึ่งประกอบเป็นผลึก" สถิติศาสตร์ว่าด้วยทุกแง่มุมของข้อมูลซึ่งรวมการวางแผนการเก็บข้อมูลในแง่การออกแบบการสำรวจและการทดลอง ในกรณีไม่สามารถเก็บข้อมูลสำมะโนได้ นักสถิติศาสตร์เก็บข้อมูลโดยการพัฒนาการออกแบบการทดลองจำเพาะและตัวอย่างสำรวจ การชักตัวอย่างเพื่อเป็นตัวแทนประกันว่าการอนุมานและการสรุปสามารถขยายจากตัวอย่างไปยังประชากรโดยรวมได้โดยปลอดภัย การศึกษาทดลองเกี่ยวข้องกับการวัดระบบที่กำลังศึกษา จัดดำเนินการระบบ แล้ววัดเพิ่มโดยใช้วิธีดำเนินการเดียวกันเพื่อตัดสินว่าการจัดดำเนินการดัดแปรค่าของการวัดหรือไม่ ในทางกลับกัน การศึกษาสังเกตไม่เกี่ยวข้องกับการจัดดำเนินการทดลอง มีการใช้ระเบียบวิธีสถิติศาสตร์สองอย่างหลักในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ สถิติศาสตร์พรรณนา ซึ่งสรุปข้อมูลจากตัวอย่างโดยใช้ดัชนีอย่างค่าเฉลี่ยหรือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และสถิติศาสตร์อนุมาน ซึ่งดึงข้อสรุปจากข้อมูลซึ่งมีการกระจายสุ่ม (เช่น ข้อผิดพลาดสังเกต การกระจายการชักตัวอย่าง) สถิติศาสตร์พรรณนาส่วนใหญ่ว่าด้วยชุดคุณสมบัติของการกระจายสองชุด ได้แก่ แนวโน้มสู่ส่วนกลางซึ่งมุ่งให้ลักษระค่ากลางหรือตรงแบบของการกระจาย ขณะที่การกระจายให้ลักษณะขอบเขตซึ่งสมาชิกของการกระจายอยู่ห่างจากส่วนกลางและสมาชิกอื่น การอนุมานสถิติศาสตร์คณิตศาสตร์กระทำภายใต้กรอบทฤษฎีความน่าจะเป็น ซึ่งว่าด้วยการวิเคราะห์ปรากฏการณ์สุ่ม ในการอนุมานปริมาณไม่ทราบค่า มีการประเมินค่าตัวประมาณค่าตั้งแต่หนึ่งตัวโดยใช้ตัวอย่าง 1.สถิติ (Statistics) 2.เซตและการให้เหตุผล (Set and reasoning) 3.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติศาสตร์ · ดูเพิ่มเติม »

อสมการของมาร์คอฟ

ในทฤษฎีความน่าจะเป็น อสมการของมาร์คอฟ เป็นข้อความทางคณิตศาสตร์ที่ให้ขอบเขตบนของความน่าจะเป็นที่ตัวแปรสุ่มที่มีค่าบวกจะมีมากกว่าหรือเท่ากับจำนวนจริงบวกคงที่หนึ่งๆ ชื่อของอสมการตั้งตามนักคณิตศาสตร์ชาวรัสเซียชื่อ อังเดร มาร์คอฟ อสมการของมาร์คอฟมีใจความดังต่อไปนี้: ให้ X \, เป็นตัวแปรสุ่มที่มีค่าไม่เป็นลบและ t \, เป็นจำนวนจริงใด ๆ ที่มากกว่าศูนย์ แล้ว เห็นได้ว่า อสมการของมาร์คอฟแสดงความสัมพันธ์ระหว่างความน่าจะเป็นกับค่าคาดหมาย เนื่องจากตัวอสมการเองไม่ได้กำหนดว่าตัวแปรสุ่มต้องมีสมบัติพิเศษประการใดเลย ขอบเขตบนที่ได้จากอสมการของมาร์คอฟมักจะมีค่าสูงกว่าความเป็นจริงมาก อย่างไรก็ดีเราสามารถใช้อสมการของมาร์คอฟพิสูจน์ข้อความทางคณิตศาสตร์อื่นๆ ที่ให้ขอบเขตบนที่แน่นขึ้นได้ เช่น อสมการของเชบิเชฟ และขอบเขตเชอร์นอฟ.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและอสมการของมาร์คอฟ · ดูเพิ่มเติม »

อสมการของเชบิเชฟ

ในทฤษฎีความน่าจะเป็น อสมการของเชบิเชฟ เป็นข้อความทางคณิตศาสตร์ที่ให้ขอบเขตบนของความน่าจะเป็นที่ค่าของตัวแปรสุ่มตัวหนึ่งจะเบี่ยงเบนไปจากค่าคาดหมายของตัวแปรสุ่มนั้น อสมการของเชบิเชฟแสดงความสัมพันธ์ระหว่างความน่าจะเป็นนี้กับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวแปรสุ่มนั้น โดยมีใจความดังนี้ โดยทั่วไปแล้วอสมการของเชบิเชฟจะให้ขอบเขตบนที่แน่นกว่าอสมการของมาร์คอฟ เนื่องจากอสมการของเชบิเชฟใช้ความรู้เกี่ยวกับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวแปรสุ่ม อสมการของเชบิเชฟถูกใช้ในการวิเคราะห์ขั้นตอนวิธีแบบสุ่มหลาย ๆ ขั้นตอนวิธี เนื่องจากตัวแปรสุ่มในขั้นตอนวิธีนั้นมักเป็นตัวแปรสุ่มที่พบได้บ่อยและสามารถคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานได้ไม่ยาก.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและอสมการของเชบิเชฟ · ดูเพิ่มเติม »

อสมการโคชี-ชวาร์ซ

อสมการโคชี-ชวาร์ซ (Cauchy–Schwarz inequality บางครั้งเรียก Bunyakovsky inequality หรือ Schwarz inequality, หรือ Cauchy–Bunyakovsky–Schwarz inequality) เป็นอสมการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในคณิตศาสตร์หลายสาขา อาทิเช่น วิชาพีชคณิตเชิงเส้น การวิเคราะห์เชิงจำนวนจริง ทฤษฎีความน่าจะเป็น และถือเป็นอสมการที่สำคัญที่สุดอสมการหนึ่งในสาขาคณิตศาสตร์ อสมการโคชี-ชวาร์ซมีรูปแบบทั่วไปอีกเรียกว่า อสมการของโฮลเดอร์ (Hölder's inequality).

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและอสมการโคชี-ชวาร์ซ · ดูเพิ่มเติม »

อันเดรย์ คอลโมโกรอฟ

อันเดรย์ นิโคลาเยวิช คอลโมโกรอฟ อันเดรย์ นิโคลาเยวิช คอลโมโกรอฟ (รัสเซีย: Андре́й Никола́евич Колмого́ров; อังกฤษ: Andrey Nikolaevich Kolmogorov), เกิดเมื่อวันที่ 25 เมษายน ค.ศ. 1903 เสียชีวิต 20 ตุลาคม ค.ศ. 1987, เป็นนักคณิตศาสตร์ชาวรัสเซีย ยักษ์ใหญ่ในวงการคณิตศาสตร์ในคริสต์ศตวรรษที่ 20 โดยมีผลงานโดดเด่นมากในงาน ทฤษฎีความน่าจะเป็นและทอพอโลยี.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและอันเดรย์ คอลโมโกรอฟ · ดูเพิ่มเติม »

อุณหพลศาสตร์

แผนภาพระบบอุณหพลศาสตร์ทั่วไป แสดงพลังงานขาเข้าจากแหล่งความร้อน (หม้อน้ำ) ทางด้านซ้าย และพลังงานขาออกไปยังฮีทซิงค์ (คอนเดนเซอร์) ทางด้านขวา ในกรณีนี้มีงานเกิดขึ้นจากการทำงานของกระบอกสูบ อุณหพลศาสตร์ (/อุน-หะ-พะ-ละ-สาด/ หรือ /อุน-หะ-พน-ละ-สาด/) หรือ เทอร์โมไดนามิกส์ (Thermodynamics; มาจากภาษากรีก thermos.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและอุณหพลศาสตร์ · ดูเพิ่มเติม »

อเล็กซานเดอร์ เลียปูนอฟ

อเล็กซานเดอร์ มิคาอิลโลวิช เลียปูนอฟ (Алекса́ндр Миха́йлович Ляпуно́в, Aleksandr Mikhailovich Lyapunov; 6 มิถุนายน ค.ศ. 1857 – 3 พฤศจิกายน ค.ศ. 1918) เป็นนักคณิตศาสตร์ ช่างเครื่องกล และนักฟิสิกส์ชาวรัสเซีย นามสกุลของเขาอาจเขียนเป็นอักษรโรมันได้หลายแบบคือ Ljapunov, Liapunov หรือ Ljapunow เลียปูนอฟเป็นที่รู้จักการงานพัฒนาทฤษฎีเสถียรภาพของระบบพลศาสตร์ และการมีส่วนร่วมมากมายในสาขาฟิสิกส์เชิงคณิตศาสตร์และทฤษฎีความน่าจะเป็น.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและอเล็กซานเดอร์ เลียปูนอฟ · ดูเพิ่มเติม »

ทฤษฎีสารสนเทศ

ทฤษฎีสารสนเทศ (information theory) เป็นสาขาหนึ่งใน ทฤษฎีความน่าจะเป็น และคณิตศาสตร์เชิงสถิติ ขอบข่ายเนื้อหาของทฤษฎีนี้จะเกี่ยวข้องกับสารสนเทศ, เอนโทรปีของสารสนเทศ, ระบบการสื่อสาร, การส่งข้อมูล, ทฤษฎีอัตราการบิดเบือน, วิทยาการเข้ารหัสลับ, สัดส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน, การบีบอัดข้อมูล, การแก้ความผิดพลาด และหัวข้ออื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง คำแปลที่ตามราชบัณฑิต คือ "ทฤษฎีสารสนเทศ" นี้ มาจากคำว่า "information theory" ซึ่งคำว่า information เป็นคำเดียวกันกับที่หมายถึง สารสนเทศ แต่เนื่องจากความหมายของ information theory นั้นจะเกี่ยวเนื่องกับ เนื้อความในแง่ของสัญญาณ จึงอาจจะใช้คำว่า ทฤษฎีข้อมูล แทนความหมายของสารสนเทศ ที่เป็นในแง่ของเนื้อหาข่าวสาร และ สื่อตัวกลาง หรือสื่อบันทึกในบางกรณี ตัวอย่างของการนำทฤษฎีสารสนเทศมาประยุกต์ใช้ ได้แก่ ZIP Files, เครื่องเล่นเอ็มพีสาม, อินเทอร์เน็ตความเร็วสูงดีเอสแอล, อุปกรณ์สื่อสารไร้สาย อาทิ โทรศัพท์มือถือ วิทยุสื่อสาร, เครื่องเล่นซีดี และการศึกษาเกี่ยวกับหลุมดำ เป็นต้น.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและทฤษฎีสารสนเทศ · ดูเพิ่มเติม »

ทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบเบย์

ในทฤษฎีความน่าจะเป็น สถิติ การอนุมาน และ ปัญญาประดิษฐ์ บางครั้งจะพบคำว่า แบบเบย์ (Bayesian) มาขยายชื่อทฤษฎีหรือโมเดลต่างๆ โดยทุกครั้งที่พบคำขยายนี้หมายความว่าได้มีการนำปรัชญาหรือหลักการของ ทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบเบย์ (บางท่านเรียก การอนุมานแบบเบย์ หรือ สถิติแบบเบย์) มาใช้กับสาขาความรู้นั้นๆ ถ้าจะกล่าวอย่างไม่เป็นทางการ, ทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบเบย์แปลความหมายของคำว่า ความน่าจะเป็น เป็น ความเชื่อมั่นส่วนบุคคลในเหตุการณ์หนึ่ง ๆ ซึ่งต่างจากทฤษฎีความน่าจะเป็นของคอลโมโกรอฟ (ที่มักถูกเรียกว่าทฤษฎีความน่าจะเป็นเชิงความถี่) ที่มักแปลความหมายของความน่าจะเป็น (โดยต้องแปลควบคู่ไปกับการทดลองเสมอ) ดังนี้ ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ A คือ อัตราส่วนของจำนวนครั้งของเหตุการณ์ A ที่ทดลองสำเร็จเทียบกับจำนวนครั้งที่ทดลองทั้งหมด จุดแตกต่างสำคัญระหว่างทฤษฎีทั้งสองประเภทมีดังนี้.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบเบย์ · ดูเพิ่มเติม »

ทฤษฎีเมเชอร์

ทฤษฎีเมเชอร์ (measure theory) เป็นสาขาทางคณิตศาสตร์ของคณิตวิเคราะห์เชิงจริง เพื่อใช้อธิบายนิยามทางคณิตศาสตร์ของ "ความยาว" "พื้นที่" "ปริมาตร" หรืออะไรก็ตามที่วัดได้ ตัวอย่างการนำทฤษฎีเมเชอร์ไปใช้ในสาขาอื่น คือ การที่นักคณิตศาสตร์หลายท่านมองว่าความน่าจะเป็นเหมาะสมเป็นปริมาณเมเชอร์ประเภทหนึ่ง จึงได้ใช้ทฤษฎีเมเชอร์ในการพัฒนาทฤษฎีความน่าจะเป็นเชิงคณิตศาสตร์ (mathematical probability) (หรือทฤษฎีความน่าจะเป็นยุคใหม่) ขึ้น ก่อให้เกิดความก้าวหน้ากับทฤษฎีความน่าจะเป็นเป็นอย่างมาก อย่างไรก็ตาม จุดประสงค์เริ่มต้นของการสร้างสาขาทฤษฎีเมเชอร์คือ การนำไปใช้กับทฤษฎีของปริพันธ์ เพื่อขยายทฤษฎีปริพันธ์ของรีมันน์ไปยังขอบเขตที่กว้างขึ้น โดยนักคณิตศาสตร์ที่มีส่วนสำคัญในการคิดค้นทฤษฎีเมเชอร์ในยุคแรก ๆ คือ จูเซ็ปเป้ เพียโน มารี คามิลเลอร์ จอร์แดน เอมีล โบเรล และอองรี เลอเบ็ก.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและทฤษฎีเมเชอร์ · ดูเพิ่มเติม »

ขอบเขตเชอร์นอฟ

อบเขตเชอร์นอฟ (Chernoff bound) ตั้งตามชื่อของ เฮอร์มาน เชอร์นอฟ (Herman Chernoff) ในทฤษฎีความน่าจะเป็น จะเป็นกลุ่มของข้อความทางคณิตศาสตร์ที่ให้ขอบเขตบนของส่วนปลายของการกระจายความน่าจะเป็น ชื่อของอสมการนั้นตั้งเพื่อเป็นเกียรติแก่ เฮอร์แมน เชอร์นอฟ นักคณิตศาสตร์ สถิติ และฟิสิกส์ ชาวอเมริกัน ขอบเขตเชอร์นอฟใช้ข้อมูลจากโมเมนต์ทั้งหมดของตัวแปรสุ่ม ดังนั้นโดยทั่วไปแล้วจึงให้ขอบเขตที่กระชับกว่าอสมการของมาร์คอฟ (ในรูปพื้นฐาน) และอสมการของเชบิเชฟมาก.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและขอบเขตเชอร์นอฟ · ดูเพิ่มเติม »

ความน่าจะเป็น

วามน่าจะเป็น คือการวัดหรือการประมาณความเป็นไปได้ว่า บางสิ่งบางอย่างจะเกิดขึ้นหรือถ้อยแถลงหนึ่ง ๆ จะเป็นจริงมากเท่าใด ความน่าจะเป็นมีค่าตั้งแต่ 0 (โอกาส 0% หรือ จะไม่เกิดขึ้น) ไปจนถึง 1 (โอกาส 100% หรือ จะเกิดขึ้น) ระดับของความน่าจะเป็นที่สูงขึ้น คือความเป็นไปได้มากขึ้นที่เหตุการณ์นั้นจะเกิด หรือถ้ามองจากเงื่อนเวลาของการสุ่มตัวอย่าง คือจำนวนครั้งมากขึ้นที่เหตุการณ์เช่นนั้นคาดหวังว่าจะเกิด มโนทัศน์เหล่านี้มาจากการแปลงคณิตศาสตร์เชิงสัจพจน์ในทฤษฎีความน่าจะเป็น ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในขอบเขตการศึกษาต่าง ๆ เช่น คณิตศาสตร์ สถิติศาสตร์ การเงิน การพนัน วิทยาศาสตร์ ปัญญาประดิษฐ์/การเรียนรู้ของเครื่อง และปรัชญา เพื่อร่างข้อสรุปเกี่ยวกับความถี่ที่คาดหวังของเหตุการณ์ต่าง ๆ เป็นอาทิ ทฤษฎีความน่าจะเป็นก็ยังนำมาใช้เพื่ออธิบายกลไกรากฐานและความสม่ำเสมอของระบบซับซ้อน.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและความน่าจะเป็น · ดูเพิ่มเติม »

ความน่าจะเป็นเท่ากัน

วามน่าจะเป็นเท่ากัน (equiprobability) คือมโนทัศน์ทางปรัชญาในทฤษฎีความน่าจะเป็น ที่ยอมให้กำหนดความน่าจะเป็นปริมาณเท่า ๆ กันแก่ผลที่จะออกมา เมื่อผลเหล่านั้นได้ถูกพิจารณาแล้วว่ามีความเป็นไปได้เท่ากัน (equipossibility) ในการรับรู้บางสิ่ง บทบัญญัติอันเป็นที่รู้จักดีที่สุดของกฎดังกล่าวคือ หลักแห่งความไม่แตกต่าง (principle of indifference) ของลาปลัส ซึ่งกล่าวไว้ว่า "เราไม่มีสารสนเทศอื่นใดนอกเหนือไปจาก" เหตุการณ์ไม่เกิดร่วมจำนวน N เหตุการณ์ที่สามารถเกิดขึ้นได้ เราจึงจัดการกำหนดความน่าจะเป็นของแต่ละเหตุการณ์เป็น การกำหนดความน่าจะเป็นแบบอัตวิสัยนี้ใช้เฉพาะในบางสถานการณ์อย่างเช่นการกลิ้งลูกเต๋าหรือการออกสลากกินแบ่ง เนื่องจากการทดลองเหล่านี้สนับสนุนโครงสร้างสมมาตร และสถานะความรู้ของผู้กำหนดจะต้องไม่เปลี่ยนแปลงโดยชัดแจ้งภายใต้สมมาตรนี้.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและความน่าจะเป็นเท่ากัน · ดูเพิ่มเติม »

ความเป็นอิสระ (ทฤษฎีความน่าจะเป็น)

ในทฤษฎีความน่าจะเป็น เหตุการณ์ A และ B เรียกว่าเป็นอิสระต่อกันก็ต่อเมื่อการเกิดเหตุการณ์หนึ่งไม่ได้ทำให้ความน่าจะเป็นที่อีกเหตุการณ์หนึ่งจะเกิดขึ้นเปลี่ยนแปลงไป ตัวอย่างเช่น.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและความเป็นอิสระ (ทฤษฎีความน่าจะเป็น) · ดูเพิ่มเติม »

ความเป็นไปได้เท่ากัน

วามเป็นไปได้เท่ากัน (equipossibility) คือมโนทัศน์ทางปรัชญาในทฤษฎีความเป็นไปได้ ซึ่งเป็นสิ่งตั้งต้นของสัญกรณ์ความน่าจะเป็นเท่ากัน (equiprobability) ในทฤษฎีความน่าจะเป็น ความเป็นไปได้เท่ากันใช้แยกแยะสิ่งที่ สามารถ เกิดขึ้นได้ในการทดลองความน่าจะเป็น ตัวอย่างเช่น เมื่อพิจารณาการกลิ้งลูกเต๋าหกหน้า ทำไมเราจึงมีทรรศนะโดยทั่วไปว่า ผลที่เป็นไปได้ที่จะออกมาจึงควรเป็น แทนที่จะเป็น ก็เพราะว่าเซตแรกนั้นมีทางเลือกที่เป็นไปได้เท่า ๆ กัน ขณะที่เซตหลังไม่ใช่ เพราะทางเลือกที่ไม่ออก 6 โดยธรรมชาติจะมากเป็นห้าเท่าของกรณีออก 6 สิ่งนี้ยังคงเป็นจริงถึงแม้ว่าลูกเต๋าจะถูกถ่วงน้ำหนัก อันจะทำให้กรณีออก 6 และไม่ใช่ 6 มีความเป็นไปได้เท่ากันก็ตาม.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและความเป็นไปได้เท่ากัน · ดูเพิ่มเติม »

ค่าคาดหมาย

ำหรับทฤษฎีความน่าจะเป็นแล้ว ค่าคาดหมาย (expected value, expectation) ของ ตัวแปรสุ่ม คือ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (weighted average) ของทุกๆค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปรสุ่ม โดยในการคำนวณการถ่วงน้ำหนักจะใช้ค่าฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น (probability density function)สำหรับตัวแปรสุ่มต่อเนื่อง หรือใช้ค่าฟังก์ชันมวลของความน่าจะเป็น (probability mass function) สำหรับตัวแปรวิยุต ค่าความคาดหมายนี้เมื่อพิจารณาจากกฎว่าด้วยจำนวนมาก ก็คือค่าลิมิตแบบ almost surely ของค่าเฉลี่ยที่ได้จากการสุ่มตัวอย่าง โดยที่จำนวนการสุ่มโตเข้าสู่ค่าอนันต์ หรือกล่าวอย่างไม่เป็นทางการว่า ค่าความคาดหมายคือค่าเฉลี่ยจากการสุ่มวัดที่ทำหลายๆครั้งมาก.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและค่าคาดหมาย · ดูเพิ่มเติม »

ตรรกศาสตร์คลุมเครือ

ตรรกศาสตร์คลุมเครือ หรือ ฟัซซี่ลอจิก (fuzzy logic) พัฒนาจาก ทฤษฎีเซตวิภัชนัย โดยเป็นการใช้เหตุผลแบบประมาณ ซึ่งแตกต่างจากการใช้เหตุผลแบบเด็ดขาดในลักษณะ ถูก/ผิด ใช่/ไม่ใช่ ของ ตรรกศาสตร์แบบฉบับ (classical logic) ตรรกศาสตร์คลุมเครือนั้นสามารถถือเป็นการประยุกต์ใช้งานเซตวิภัชนัย เพื่อจำลองการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญ ต่อปัญหาที่ซับซ้อน ค่าระดับความจริง ในตรรกศาสตร์คลุมเครือนั้นมักจะสับสนกับ ค่าความน่าจะเป็น ซึ่งมีแนวความคิดที่แตกต่างกัน ค่าระดับความจริงคลุมเครือนั้นใช้ในการระบุ ค่าความเป็นสมาชิก ของเซต แต่ค่าความน่าจะเป็นนั้นระบุความเป็นไปได้ของสภาพการณ์แต่ละรูปแบบที่อาจจะเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น สมมติว่า นาย ก กำลังเดินเข้าบ้าน สถานะของนาย ก ตามตรรกศาสตร์แบบฉบับ คือ "อยู่ในบ้าน" หรือ "อยู่นอกบ้าน" แต่หากเขากำลังยืนอยู่ระหว่างช่องประตู เราอาจพิจารณาได้ว่าเขา "อยู่ในบ้านบางส่วน" ระดับของสถานะกึ่งนี้ จะระบุด้วยค่าความเป็นสมาชิกของเซตวิภัชนัย สมมุติเขาเพิ่งจะก้าวปลายนิ้วเท้าผ่านข้ามธรณีประตูเข้าบ้าน เราอาจกล่าวว่า นาย ก นั้น 0.99 "อยู่นอกบ้าน" ซึ่งต่างจากความน่าจะเป็นของเหตุการณ์สุ่ม (เช่น ความน่าจะเป็นระบุผลลัพธ์ของการโยนเหรียญ แต่ผลลัพธ์จะออก หัว หรือ ก้อย) หากพิจารณาความน่าจะเป็นที่นาย ก "อยู่นอกบ้าน" และ "อยู่ในบ้าน" จะออกผลลัพธ์เป็น นาย ก อยู่นอกบ้าน หรือ ในบ้าน ไม่ได้จำลองสถานะกึ่ง คือ กำลังยืนอยู่ที่ประตู เซตวิภัชนัยนั้นมีหลักการพื้นฐานจากเซตที่มีขอบเขตคลุมเครือไม่ชัดเจน ไม่ได้มีพื้นฐานจากการสุ่ม ตรรกศาสตร์คลุมเครือนั้น สามารถระบุค่าความเป็นสมาชิกของเซต (set membership values) ด้วยค่าระหว่าง 0 และ 1 ทำให้เกิดระดับกึ่งในลักษณะของ สีเทา นอกจาก ขาว และ ดำ ซึ่งมีประโยชน์ในการจำลองระดับซึ่งสามารถระบุด้วยคำพูด "เล็กน้อย" "ค่อนข้าง" "มาก" โดยใช้ค่าความเป็นสมาชิกของเซตบางส่วน ตรรกศาสตร์คลุมเครือนี้มีความสัมพันธ์กับ เซตวิภัชนัย (en:fuzzy set) และ ทฤษฎีความเป็นไปได้ (en:possibility theory) ซึ่งคิดค้นขึ้นในปี ค.ศ. 1965 โดยศาสตราจารย์ ลอตฟี ซาเดห์ แห่งมหาวิทยาลัยแห่งรัฐแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ ตรรกศาสตร์คลุมเครือ ถึงแม้ว่าจะได้รับการยอมรับค่อนข้างกว้างขวาง แต่ก็ยังถูกโต้แย้งจากบางกลุ่ม เช่น จากวิศวกรระบบควบคุม ในเรื่องของการอธิบายพฤติกรรมต่างๆ และ จากนักสถิติบางกลุ่ม ซึ่งถือมั่นว่าทฤษฎีความน่าจะเป็น เป็นวิธีทางคณิตศาสตร์ที่เคร่งครัดเพียงวิธีเดียว ในการจำลองความไม่แน่นอน (en:uncertainty) นอกจากนั้นแล้ว ก็ยังมีการวิเคราะห์วิจารณ์ว่า เซตวิภัชนัย นั้นไม่ได้เป็นซุปเปอร์เซตของ ทฤษฎีเซตสามัญ เนื่องจาก ฟังก์ชันภาวะสมาชิก นั้นกำหนดในรูปของ เซตแบบดั้งเดิม.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและตรรกศาสตร์คลุมเครือ · ดูเพิ่มเติม »

ตรีโกณมิติ

ฟังก์ชันตรีโกณมิติทั้งหมดของมุม ''θ'' สามารถนำมาสร้างทางเรขาคณิตในวงกลมหนึ่งหน่วยที่มีศูนย์กลางที่จุด ''O'' ตรีโกณมิติ (จากภาษากรีก trigonon มุม 3 มุม และ metro การวัด) เป็นสาขาหนึ่งของคณิตศาสตร์ที่ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างความยาวและมุมของรูปสามเหลี่ยม ตรีโกณมิติเกิดขึ้นในสมัยเฮลเลนิสต์ ในศตวรรษที่ 3 ก่อนคริสต์ศักราช ปัจจุบันได้มีการนำไปใช้ตั้งแต่ในวิชาเรขาคณิตไปจนถึงวิชาดาราศาสตร์ นักดาราศาสตร์ในศตวรรษที่ 3 ได้สังเกตว่าความยาวด้านของรูปสามเหลี่ยมมุมฉากและมุมระหว่างด้านมีความสัมพันธ์ที่คงที่ ถ้าทราบความยาวอย่างน้อยหนึ่งด้านและค่าของมุมหนึ่งมุม แล้วมุมและความยาวอื่น ๆ ที่เหลือก็สามารถคำนวณหาค่าได้ การคำนวณเหล่านี้ได้ถูกนิยามเป็นฟังก์ชันตรีโกณมิติ และในปัจจุบันได้แพร่หลายไปทั้งคณิตศาสตร์บริสุทธิ์และคณิตศาสตร์ประยุกต์ เช่น การแปลงฟูรีเย หรือสมการคลื่น หรือการใช้ฟังก์ชันตรีโกณมิติเพื่ออธิบายปรากฏการณ์ที่เป็นคาบในสาขาวิชาฟิสิกส์ วิศวกรรมเครื่องกล วิศวกรรมไฟฟ้า ดนตรีและสวนศาสตร์ ดาราศาสตร์ นิเวศวิทยา และชีววิทยา นอกจากนี้ ตรีโกณมิติยังเป็นพื้นฐานของการสำรวจ ตรีโกณมิติมีความเกี่ยวข้องมากที่สุดกับรูปสามเหลี่ยมมุมฉากบนระนาบ (กล่าวคือ รูปสามเหลี่ยมสองมิติที่มีมุมหนึ่งมีขนาด 90 องศา) มีการประยุกต์ใช้กับรูปสามเหลี่ยมที่ไม่มีมุมฉากด้วย โดยการแบ่งรูปสามเหลี่ยมดังกล่าวเป็นรูปสามเหลี่ยมมุมฉากสองรูป ปัญหาส่วนมากสามารถแก้ได้โดยใช้การคำนวณบนรูปสามเหลี่ยมมุมฉาก ดังนั้น การประยุกต์ส่วนใหญ่ก็จะเกี่ยวข้องกับรูปสามเหลี่ยมมุมฉาก ยกเว้นในตรีโกณมิติเชิงทรงกลม วิชาที่ศึกษารูปสามเหลี่ยมบนพื้นผิวทรงกลม ซึ่งมีความโค้งเป็นค่าคงที่บวก ในเรขาคณิตอิลลิปติก (elliptic geometry) อันเป็นพื้นฐานของวิชาดาราศาสตร์และการเดินเรือ) ส่วนตรีโกณมิติบนพื้นผิวที่มีความโค้งเป็นค่าลบเป็นส่วนหนึ่งของเรขาคณิตไฮเพอร์โบลิก วิชาตรีโกณมิติเบื้องต้นมักมีการสอนในโรงเรียน อาจเป็นหลักสูตรแยกหรือเป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตรความรู้พื้นฐานสำหรับแคลคูลั.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและตรีโกณมิติ · ดูเพิ่มเติม »

ตัวแปรสุ่ม

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.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและตัวแปรสุ่ม · ดูเพิ่มเติม »

ตารางของสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์

รายการนี้จะถูกจัดระเบียบตาม "ความสัมพันธ์" มี Wikibooks สำหรับการใช้สัญลักษณ์ในแบบ LaTex และยังครอบคลุมถึงการอธิบายเรื่องสัญลักษณ์ LaTex สัญลักษณ์อาจจะถูกเพิ่มเข้าผ่านทางทางเลือกอื่นอย่างเช่นการตั้งค่าเอกสารขึ้นมาเพื่อสนับสนุนยูนิโค้ด (ป.ล. การคัดลอกและการวางใช้แป้นพิมพ์คำสั่ง \unicode ) .

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและตารางของสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์ · ดูเพิ่มเติม »

ปัญหาวันเกิด

ปัญหาวันเกิด หรือ ปฏิทรรศน์วันเกิด ในเรื่องทฤษฎีความน่าจะเป็น เกี่ยวข้องกับความน่าจะเป็นที่กลุ่มคนซึ่งถูกเลือกโดยการสุ่ม n คน จะมีบางคู่ในกลุ่มที่มีวันเกิดตรงกัน หากพิจารณาตามหลักรังนกพิราบ ความน่าจะเป็นดังกล่าวจะเป็น 100% ถ้าจำนวนคนในกลุ่มมี 367 คน (เนื่องจากวันที่เป็นไปได้ทั้งหมดมี 366 วัน รวม 29 กุมภาพันธ์ด้วย) อย่างไรก็ตาม ความน่าจะเป็น 99% จะเกิดกับกลุ่มคนเพียง 57 คน และความน่าจะเป็น 50% จะเกิดกับกลุ่มคนเพียง 23 คน การสรุปเหล่านี้ใช้พื้นฐานบนสมมติฐานว่า แต่ละวันของปีมีความเป็นไปได้ที่จะเป็นวันเกิดอย่างเท่าเทียมกัน (ยกเว้น 29 กุมภาพันธ์) คณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังปัญหานี้นำไปสู่ปัญหาการโจมตีทางวิทยาการเข้ารหัสลับอันเป็นที่รู้จักเรียกว่า การโจมตีวันเกิด ซึ่งใช้ตัวแบบความน่าจะเป็นนี้ลดความซับซ้อนในการเจาะฟังก์ชันแฮช กราฟแสดงความน่าจะเป็นโดยการคำนวณ ที่คนอย่างน้อยสองคนจะมีวันเกิดตรงกัน ในระหว่างกลุ่มคนตามจำนวนที่แน่นอน.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและปัญหาวันเกิด · ดูเพิ่มเติม »

แบลซ ปัสกาล

แบลซ ปัสกาล แบลซ ปาสกาล (Blaise Pascal) เกิดเมื่อ 19 มิถุนายน พ.ศ. 2166 (ค.ศ. 1623) ที่เมืองแกลร์มง (ปัจจุบันคือเมืองแกลร์มง-แฟร็อง) ประเทศฝรั่งเศส เสียชีวิตเมื่อ 19 สิงหาคม พ.ศ. 2205 (ค.ศ. 1662) ที่กรุงปารีส ประเทศฝรั่งเศส แบลซ ปาสกาล คือนักคณิตศาสตร์ นักฟิสิกส์ และนักปรัชญาผู้เคร่งครัดในศาสนา ปัสกาลเป็นเด็กที่มหัศจรรย์มีความรู้เหนือเด็กทั่วๆ ไปโดยได้ศึกษาเล่าเรียนจากพ่อของเขาเอง ปัสกาลจะตื่นทำงานแต่เช้าตรู่ท่ามกลางธรรมชาติโดยมักเกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ที่ซึ่งมีส่วนสำคัญในการสร้างเครื่องคิดเลขและการศึกษาเกี่ยวกับของเหลว ทำให้เขาเข้าใจความหมายของความดันและสุญญากาศด้วยการอธิบายของเอวันเจลิสตา ตอร์รีเชลลี ซึ่งเป็นลูกศิษย์ของกาลิเลโอ ปัสกาลเป็นหนึ่งในนักคณิตศาสตร์ที่โด่งดังที่สุดในวงการคณิตศาสตร์ เขาสร้างสองสาขาวิชาใหม่ในการทำรายงาน เขาเขียนหนังสือที่สำคัญบนหัวข้อผู้ออกแบบเรขาคณิตเมื่ออายุเพียง 16 ปีและยังติดต่อกับปีแยร์ เดอ แฟร์มา ในปี พ.ศ. 2197 (ค.ศ. 1654) เกี่ยวกับทฤษฎีความน่าจะเป็น ความมั่นคง อิทธิพลของการพัฒนาของเศรษฐกิจสมัยใหม่และวิทยาศาสตร์สังคม ประสบการณ์อันน่ามหัศจรรย์ในปี พ.ศ. 2197 (ค.ศ. 1654) ปัสกาลออกจากวงการคณิตศาสตร์และฟิสิกส์โดยอุทิศตัวเพื่องานเขียนเกี่ยวกับปรัชญาและศาสนา งานของเขามีชื่อเสียงมากในช่วงเวลานั้นคือ แล็ทร์พรอแว็งซียาล (Lettres provinciales) และป็องเซ (Pensées) อย่างไรก็ตามเขาได้รับโรคร้ายเข้าสู่ร่างกาย และได้เสียชีวิตหลังจากงานวันเกิดครบรอบอายุ 39 ปีเพียงสองเดือน ผลงานการค้นด้านฟิสิกส์ที่สำคัญ คือ การตั้งกฎของพาสคัล การประดิษฐ์บารอมิเตอร์ และเครื่องอัดไฮดรอลิก.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและแบลซ ปัสกาล · ดูเพิ่มเติม »

แฟกทอเรียล

ในทางคณิตศาสตร์ แฟกทอเรียล (factorial) ของจำนวนเต็มไม่เป็นลบ n คือผลคูณของจำนวนเต็มบวกทั้งหมดที่น้อยกว่าหรือเท่ากับ n เขียนแทนด้วย n! (อ่านว่า n แฟกทอเรียล) ตัวอย่างเช่น สำหรับค่าของ 0! ถูกกำหนดให้เท่ากับ 1 ตามหลักการของผลคูณว่าง การดำเนินการแฟกทอเรียลพบได้ในคณิตศาสตร์สาขา ต่าง ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งคณิตศาสตร์เชิงการจัด พีชคณิต และคณิตวิเคราะห์ การพบเห็นโดยพื้นฐานที่สุดคือข้อเท็จจริงที่ว่า การจัดลำดับวัตถุที่แตกต่างกัน n สิ่งสามารถทำได้ n! วิธี (การเรียงสับเปลี่ยนของเซตของวัตถุ) ข้อเท็จจริงนี้เป็นที่ทราบโดยนักวิชาการชาวอินเดียตั้งแต่ต้นคริสต์ศตวรรษที่ 12 เป็นอย่างน้อย นอกจากนี้ คริสเตียน แครมป์ (Christian Kramp) เป็นผู้แนะนำให้ใช้สัญกรณ์ n! เมื่อ ค.ศ. 1808 (พ.ศ. 2351) นิยามของแฟกทอเรียลสามารถขยายแนวคิดไปบนอาร์กิวเมนต์ที่ไม่เป็นจำนวนเต็มได้โดยยังคงมีสมบัติที่สำคัญ ซึ่งเกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์ชั้นสูงยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคนิคต่าง ๆ ที่ใช้ในคณิตวิเคราะห.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและแฟกทอเรียล · ดูเพิ่มเติม »

เส้นเวลาของคณิตศาสตร์

้นเวลาของคณิตศาสตร์บริสุทธิ์และคณิตศาสตร์ประยุกต์ (timeline of mathematics).

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและเส้นเวลาของคณิตศาสตร์ · ดูเพิ่มเติม »

เหตุการณ์ (ความน่าจะเป็น)

ในทฤษฎีความน่าจะเป็น เหตุการณ์ คือเซตของผลลัพธ์ (สับเซตของแซมเปิลสเปส) ที่ถูกกำหนดสำหรับความน่าจะเป็นนั้น ๆ โดยทั่วไปแล้ว ถ้าแซมเปิลสเปสเป็นเซตจำกัด สับเซตใด ๆ ของแซมเปิลสเปสจะถือว่าเป็นเหตุการณ์ทั้งหมด (นั่นคือ สมาชิกทุกตัวของพาวเวอร์เซตเป็นเหตุการณ์) แต่อย่างไรก็ตามข้อความดังที่กล่าวมาก็ไม่ได้เป็นจริงเสมอไป.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและเหตุการณ์ (ความน่าจะเป็น) · ดูเพิ่มเติม »

เหตุการณ์ไม่เกิดร่วม

หตุการณ์ไม่เกิดร่วม (mutually exclusive events) หมายถึงเหตุการณ์สองเหตุการณ์ขึ้นไปที่ไม่สามารถเกิดขึ้นในเวลาเดียวกันได้ ตัวอย่างเช่นการโยนเหรียญหนึ่งเหรียญ ผลลัพธ์จะต้องออกหัวหรือออกก้อยอย่างใดอย่างหนึ่ง ไม่สามารถออกทั้งคู่พร้อมกัน ในตัวอย่างการโยนเหรียญนั้น ผลลัพธ์ทั้งสองเป็นเหตุการณ์ถ้วนทั่วโดยรวม (collectively exhaustive events) กล่าวคือ ผลลัพธ์อย่างน้อยหนึ่งอย่างจะต้องเกิดขึ้น ดังนั้นความเป็นไปได้ทั้งสองอย่างนี้คือความเป็นไปได้ทั้งหมด อย่างไรก็ดี เหตุการณ์ไม่เกิดร่วมไม่ใช่ว่าจะเป็นเหตุการณ์ถ้วนทั่วโดยรวมได้ทุกชนิด ยกตัวอย่างการกลิ้งลูกเต๋าหกหน้า ผลลัพธ์ที่ออก 1 และออก 4 ไม่เกิดร่วมกัน แต่ก็ยังไม่ถ้วนทั่วโดยรวม เพราะยังมีความเป็นไปได้ที่จะออก 2, 3, 5, 6 เหลืออยู่อีก.

ใหม่!!: ทฤษฎีความน่าจะเป็นและเหตุการณ์ไม่เกิดร่วม · ดูเพิ่มเติม »

เปลี่ยนเส้นทางที่นี่:

Probability theory

ขาออกขาเข้า
Hey! เราอยู่ใน Facebook ตอนนี้! »