Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Nền tảng Xác suất với R

Cơ bảnTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 03, 2022

Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về các khái niệm biến ngẫu nhiên, phân phối và điều kiện.

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

RProbability & Statistics

4 gio

13 video

54 Bài tập

4,350 XP

42,227

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Xác suất là môn nghiên cứu về cách đưa ra dự đoán cho các hiện tượng ngẫu nhiên. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về khái niệm biến ngẫu nhiên, phân phối và điều kiện hóa, với ví dụ tung đồng xu. Bạn cũng sẽ hình thành trực giác về cách giải các bài toán xác suất thông qua mô phỏng ngẫu nhiên. Những nguyên lý này sẽ giúp bạn hiểu suy luận thống kê và có thể áp dụng để rút ra kết luận từ dữ liệu.

Điều kiện tiên quyết

Introduction to R

1

Phân phối nhị thức

Một trong những ví dụ đơn giản và phổ biến nhất về hiện tượng ngẫu nhiên là tung đồng xu: một sự kiện cho kết quả "có" hoặc "không" với một xác suất nào đó. Ở đây bạn sẽ học về phân phối nhị thức, mô tả hành vi của tổ hợp các phép thử có/không và cách dự đoán cũng như mô phỏng hành vi của nó.

Tung đồng xu trong R

Mô phỏng tung đồng xu

Mô phỏng các lần rút từ phân phối nhị thức

Mật độ và mật độ tích lũy

Tính mật độ của phân phối nhị thức

Tính mật độ tích lũy của phân phối nhị thức

Thay đổi số lần thử

Kỳ vọng và phương sai

Tính giá trị kỳ vọng

Tính phương sai

Bắt Đầu Chương

2

Các quy luật xác suất

Trong chương này bạn sẽ học cách kết hợp nhiều xác suất, chẳng hạn xác suất hai sự kiện cùng xảy ra hoặc ít nhất một sự kiện xảy ra, và kiểm chứng từng trường hợp bằng mô phỏng ngẫu nhiên. Bạn cũng sẽ tìm hiểu một số tính chất khi cộng và nhân các biến ngẫu nhiên.

Xác suất xảy ra sự kiện A và sự kiện B

Tính xác suất A và B cùng xảy ra

Mô phỏng xác suất A và B cùng xảy ra

Mô phỏng xác suất của A, B và C

Xác suất của A hoặc B

Tính xác suất A hoặc B

Mô phỏng xác suất A hoặc B

Xác suất ít nhất một biến nhỏ hơn hoặc bằng 4

Nhân các biến ngẫu nhiên

Kỳ vọng khi nhân một biến ngẫu nhiên

Mô phỏng phép nhân một biến ngẫu nhiên

Phương sai của biến ngẫu nhiên sau khi nhân

Cộng hai biến ngẫu nhiên

Giải tổng của hai biến nhị thức

Mô phỏng cộng hai biến nhị thức

Mô phỏng phương sai của tổng hai biến nhị thức

Bắt Đầu Chương

3

Thống kê Bayes

Thống kê Bayes là một phương pháp chặt chẽ về mặt toán học để cập nhật niềm tin dựa trên bằng chứng. Trong chương này, bạn sẽ học cách áp dụng định lý Bayes để rút ra kết luận về việc một đồng xu có cân bằng hay bị lệch, và củng cố kết luận đó bằng mô phỏng.

Cập nhật bằng bằng chứng

Cập nhật

Cập nhật bằng mô phỏng

Cập nhật sau 16 lần ra ngửa

Cập nhật bằng mô phỏng sau 16 lần ngửa

Xác suất tiên nghiệm

Cập nhật với prior

Cập nhật với ba loại đồng xu

Định lý Bayes

Cập nhật bằng định lý Bayes

Cập nhật cho các kết quả khác

Cập nhật thêm với tiên nghiệm

Bắt Đầu Chương

4

Các phân phối liên quan

Đến giờ chúng ta mới bàn về phân phối nhị thức, nhưng đây chỉ là một trong nhiều phân phối xác suất mà một biến ngẫu nhiên có thể có. Trong chương này, chúng ta sẽ giới thiệu thêm ba phân phối có liên quan đến nhị thức: chuẩn, Poisson và hình học.

Phân phối chuẩn

Xấp xỉ phân phối nhị thức bằng phân phối chuẩn

Mô phỏng từ phân phối nhị thức và chuẩn

So sánh phân phối tích lũy của phân bố nhị thức

So sánh phân phối chuẩn và nhị thức khi n nhỏ

Phân phối Poisson

Xấp xỉ nhị thức bằng Poisson

Mô phỏng từ phân phối Poisson và nhị thức

Mật độ của phân phối Poisson

Tổng của hai biến Poisson

Phân phối hình học

Chờ lần tung đầu tiên ra mặt sấp/ngửa

Dùng replicate() để mô phỏng

Mô phỏng từ phân phối hình học (geometric)

Xác suất một máy móc hoạt động được X ngày

Vẽ đồ thị xác suất máy vẫn hoạt động

Bắt Đầu Chương

Nền tảng Xác suất với R

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Nền tảng Xác suất với R ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.