In this chapter, we will consider p

In this chapter, we will consider probability theory, which provides the simple statistical
models needed to describe the drawing of samples from a population, i.e.
simple probability models are useful in describing the presumed population underlying
a random sample of data. Among the most important concepts of probability
theory is the notion of random variable. As realization of each random event can be
numerically characterized, the various values, which take those numbers as definite
probabilities, are called random variables. A random variable is often defined as a
function that to each elementary event assigns a number. Thus, influenced by random
circumstances a random variable can take various numerical values. One cannot
tell in advance which of those values the random variable will take, for its values
differ with different experiments, but one can in advance know all the values it can
take. To characterize a random variable completely one should know not only what
values it can take but also how frequently, i.e. what the probability is of taking those
values. The number of different values a random variable takes in a given experiment
can be final. If random variable takes a finite number of values with corresponding
probabilities it is called a discrete random variable. The number of defective
products that are produced during a working day, the number of heads one gets
when tossing two coins, etc., are the discrete random variables. The random variable
is continuous if, with corresponding probability, it can take any numerical value in a
definite range. Examples of continuous random variables: waiting time for a bus,
time between emission of particles in radioactive decay, etc.

Kết quả (Việt) 1:

Trong chương này, chúng tôi sẽ xem xét lý thuyết xác suất, thống kê đơn giản cung cấpMô hình cần thiết để mô tả các bản vẽ mẫu từ một số người, tức làxác suất đơn giản mô hình rất hữu ích trong việc miêu tả tiềm ẩn của coi dânmột mẫu dữ liệu ngẫu nhiên. Trong số các khái niệm quan trọng nhất của xác suấtlý thuyết là khái niệm biến ngẫu nhiên. Như thực hiện của từng sự kiện ngẫu nhiên có thểsố đặc trưng, các giá trị khác nhau, có những con số như xác địnhxác suất, ở đây được gọi là biến ngẫu nhiên. Một biến ngẫu nhiên thường được định nghĩa như là mộtchức năng mà mỗi sự kiện tiểu học gán một số. Do đó, chịu ảnh hưởng của ngẫu nhiêntrường hợp một biến ngẫu nhiên có thể đưa các giá trị số. Một không thểcho biết trước đó của các giá trị biến ngẫu nhiên sẽ có, cho các giá trị của nókhác nhau với các thí nghiệm khác nhau, nhưng có thể biết trước tất cả các giá trị mà nó có thểmất. Để mô tả một biến ngẫu nhiên hoàn toàn một trong những nên biết không chỉ những gìgiá trị có thể mất nhưng cũng thường xuyên như thế nào, tức là xác suất là gì về việc những ngườigiá trị. Số lượng các giá trị khác nhau một biến ngẫu nhiên mất trong một thử nghiệm nhất địnhcó thể là cuối cùng. Nếu biến ngẫu nhiên có một số hữu hạn các giá trị với tương ứngxác suất nó được gọi là một biến ngẫu nhiên rời rạc. Số lượng các khiếm khuyếtsản phẩm được sản xuất trong một ngày làm việc, người đứng đầu một số đượckhi tung hai đồng xu, vv, là các biến ngẫu nhiên rời rạc. Biến ngẫu nhiênlà liên tục nếu, với xác suất tương ứng, có thể mất bất kỳ giá trị số mộtphạm vi nhất định. Ví dụ của các biến ngẫu nhiên liên tục: thời gian chờ đợi xe buýt,thời gian giữa phát xạ của các hạt trong phân rã phóng xạ, vv.

Kết quả (Việt) 3:

Trong chương này, chúng ta sẽ nghĩ về lý thuyết xác suất, nó cung cấp số liệu thống kê đơn giản.Mẫu cần mô tả mẫu vẽ từ một dân số, tức làĐơn giản là xác suất của mô hình được cho là hữu ích, mô tả về dân số cơ sởDữ liệu mẫu ngẫu nhiên.Trong xác suất của khái niệm quan trọng nhất trongKhái niệm về lý thuyết là các biến ngẫu nhiên.Bởi vì mỗi một sự kiện ngẫu nhiên đạt được có thểGiá trị đặc trưng, các giá trị, những con số đó là chắc chắn.Xác suất, được gọi là các biến ngẫu nhiên.Một biến ngẫu nhiên thường được định nghĩa là mộtĐối với mỗi sự kiện cơ bản phân phối một số chức năng.Vì vậy, sự ngẫu nhiên.Trường hợp một biến ngẫu nhiên có thể có giá trị khác nhau.Một người không thểTrước cho những giá trị biến ngẫu nhiên sẽ hành, giá trị của nóMột thí nghiệm khác nhau là khác nhau, nhưng một người có thể biết trước tất cả các giá trị của nó là tất cả những gì có thểĐưa.Để mô tả một biến ngẫu nhiên, hoàn toàn không chỉ là một người nên biết.Nó có thể có giá trị, nhưng cũng có nhiều khả năng là gì thường xuyên, i.e.Giá trị của mình.Một biến ngẫu nhiên khác nhau của một số giá trị trong một thí nghiệm chỉ ra trongCó thể cuối cùng.Nếu một biến ngẫu nhiên có giá trị tương ứng với số lượng hạn chếNó được gọi là một biến ngẫu nhiên rời rạc.Số lượng những khiếm khuyếtLàm việc trong một ngày. Sản phẩm được sản xuất, một số đầuVới hai đồng tiền chờ, đều là biến ngẫu nhiên rời rạc.Biến ngẫu nhiênLà liên tục, nếu có xác suất tương ứng, nó có thể ở mộtTrong phạm vi nhất định.Biến ngẫu nhiên liên tục. Ví dụ: bus đợi thời gian,Phân rã phóng xạ của các hạt phóng trong thời gian chờ.