00:00 Основные определения и виды событий
• В видео обсуждаются основные определения и виды событий, включая достоверные, невозможные и случайные события.
• Упоминается, что событие может произойти или не произойти в результате испытания.
02:13 Критерии и исходы испытаний
• В видео объясняется, что исходом испытания является появление одного из возможных событий.
• Упоминаются возможные исходы, такие как "орел" и "решка" для монеты.
06:04 Равновозможные и совместные события
• В видео подчеркивается, что события должны быть равновозможными, то есть ни одно из них не должно быть более возможным, чем другое.
• Упоминаются примеры совместных и несовместных событий, таких как выпадение четного числа на игральном кубике и выпадение числа четыре.
10:45 Противоположные события
• В видео объясняются противоположные события, которые являются логическим отрицанием друг друга.
• Приводится пример противоположных событий, таких как "выпадение пяти очков" и "выпадение не пяти очков" на игральном кубике.
12:27 Введение в теорию вероятностей
• Обсуждение понятий "совместных" и "противоположных" событий, а также "полной группы событий".
• Упоминается, что "совместные" события не могут образовать полную группу, а "противоположные" события могут.
18:54 Элементарные и неэлементарные события
• Элементарные события - это события, которые не могут быть разложены на другие события.
• Неэлементарные события - это совместные события, которые включают в себя другие события.
22:16 Образуют ли неэлементарные события полную группу?
• Нет, неэлементарные события не образуют полную группу, так как они исключают некоторые элементы из множества событий.
• Полная группа событий - это множество событий, которые дают вероятность единичку.
24:27 Понятие совместных событий
• В видео объясняется понятие совместных событий, когда два события могут произойти одновременно.
• Приводится пример с извлечением трефы и семерки из колоды карт.
27:55 Сумма событий
• Сумма событий - это логическая операция, которая означает наступление одного или обоих событий одновременно.
• Если события не совместные, то они не могут произойти одновременно.
32:25 Примеры сложения событий
• В видео приводятся примеры сложения событий, таких как выпадение олешки или солнца одновременно.
• Также объясняется, что если события не совместные, то одно и только одно из них может произойти.
36:53 Совместные события
• Обсуждение понятия совместных событий, таких как выпадение трефы или семерки в колоде карт.
• Определение пересечения событий, когда происходит хотя бы одно из них.
41:49 Алгебра событий
• Введение понятия произведения двух событий, когда происходит их совместное появление.
• Обсуждение алгебры событий, включающей сложение и умножение событий.
45:45 Испытания и события
• Обсуждение испытаний и событий, таких как одновременное выпадение орла и решки на двух монетах.
• Определение событий, таких как А1 и А2, и их противоположностей.
47:30 Совместные и несовместные события
🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV
🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov
🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD
💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena...
💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d
Виды событий. Достоверные, невозможные, случайные. Теория вероятностей для Data Science и машинного обучения
Хотите разобраться в основах теории вероятностей, которые лежат в основе Data Science и машинного обучения?
В этом видео мы простым языком объясним:
Какие бывают события: определение, классификация по степени возможности.
Достоверные события: примеры, свойства.
Невозможные события: примеры, свойства.
Случайные события: определение, примеры, свойства.
Система событий: определение, операции над событиями.
Вероятность события: определение, классические и аксиоматические подходы к вычислению вероятности.
Формула полной вероятности: применение для сложных событий.
Условная вероятность: определение, формула Байеса, применение.
Независимые события: определение, формула произведения вероятностей.
#DataScience #МашинноеОбучение #Математика #ТеорияВероятностей #События #Вероятность #ФормулаБайеса #НезависимыеСобытия
#математика #datascience #machinelearning
математика с нуля,
математика для дата сайнс,
математика для машинного обучения,
математика для чайников,
математика для начинающих,
математика для программистов,
математика для data science,
репетитор по математике,
преподаватель по математике,
учитель по математике,
учитель математики,
ментор по математике,
тичер по математике,
репетитор по дата сайнс с нуля,
репетитор по высшей математике,
репетитор по математике для взрослых,
математика для заочников
математика для дата аналитика
Информация по комментариям в разработке