Lý thuyết xác suất thống kê

🎓 Giới Thiệu Về Các Mô Hình Ngẫu Nhiên và Phương Pháp Suy Diễn, Phân Tích Thống Kê

🚀 Tại Sao Bạn Cần Học Xác Suất Thống Kê?

• Mỗi ngày, chúng ta đều tương tác với sự ngẫu nhiên: từ bệnh viêm xương đến các tai nạn thiên tai, qua bảo hiểm, thị trường tài chính,... và không phải lúc nào cũng có thể khai phá được hàng nghìn dữ liệu.
• Hiểu biết về mô hình xác suất và thống kê giúp chúng ta khai phata nguồn dữ liệu lớn, từ Facebook, Google, đến các công cụ thương mại điện tử.
• Trong kỷ nguyên 4.0, toán học và mô hình thống kê trở thành kỹ năng cần thiết cho các ứng dụng tự động hóa, Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học số liệu (Data Science).

🎬 Khóa Học XSTK: Dễ Dàng Và Thú Vị

• Chúng ta sẽ không chỉ tập trung vào lý thuyết mà còn tìm cách làm cho một môn học khóa nghiệm, hướng dẫn và dễ hiểu.
• Mỗi bạn sẽ có những khoảnh khắc bất ngờ: "A-ha", "Thì ra vậy" khi các nội lực giảng của bài giảng trở nên rõ ràng và dễ hiểu.
• Khóa học sẽ không quá chú trọng vào phần toán học, mà tập trung vào việc diễn giải ý nghĩa của các công thức và định lý.

📊 Nội Dung Khóa Học:

1. Xác Suất Cơ Bản
   • Tính toán xác suất, xác suất có điều kiện và định lý Bayes.
   • Sự Độc Lập Xác Suất: Hiểu rõ cách mà xác suất các sự kiện là hoàn toàn hoặc tuyệt vời liên quan nhau.
   • Hàm phân phối xác suất rời rạc và liên tục: Từ cơ bản đến phức tạp, giúp bạn hiểu rõ cách mà xác suất được phân phối trong các bằng thử.
   • Luật Số Lớn: Khi số lượng sAMPLE lớn, luật này giúp mô tả cách xác suất của các sự kiện có liên hệ nhau. Định Lý Giới Hạn Trung Tâm: Đề xuất các quy tắc và giới hạn trong việc mô tả phân phối xác suất.
2. Thống Kê Mô Tả
   • Các phương pháp để mô tả số liệu cơ bản, từ đó đưa ra đặc trưng của dữ liệu.
3. Thống Kê Suy Diễn
   • Phương pháp suy diễn thống kê để đưa ra kết luận và ước lượng của số liệu.
   • Ước Lượng Khoảng Tín Cậy: Hiểu cách tạo ra và áp dụng ước lượng khoảng tin cậy cho giả thuyết thống kê.
   • Kiểm Định Giả Thuyết Thống Kê: Phương pháp để kiểm tra tần suất của một hồ sơ hoặc một mẫu dữ liệu.

🖼️ Hình Ảnh Khóa Học: Cảm ơn người sáng tạo Werner Kratz trên Flickr (CC BY 2.0) đã cung cấp hình ảnh cho khóa học của chúng tôi.

Đừng bỏ lỡ cơ hội này để mở rộng kiến thức và kỹ năng của bạn trong ngành học dữ liệu!