UNIFORM. Равномерное распределение.НСВ.Случайные величины.Теория вероятностей для машинного обучения

00:00:00 Нормальное распределение

• Обсуждение нормального распределения и его интеграла.

• Проверка плотности и подстановка значений.

• Проблемы с решением и необходимость подтянуть математику.

00:00:52 Введение в матан

• Обсуждение необходимости знаний матана для машинного обучения.

• Объяснение первообразной и ее применение к интегралу.

• Подробное объяснение процесса вычисления интеграла.

00:03:34 Равномерное распределение

• Определение равномерного распределения и его примеры.

• Объяснение, как случайная величина принимает значения в определенном интервале.

• Графическое представление равномерного распределения.

00:06:09 Задача на равномерное распределение

• Постановка задачи на нахождение константы, математического ожидания и дисперсии.

• Объяснение процесса решения задачи.

• Обсуждение важности знаний математики для собеседований.

00:09:28 Свойства равномерного распределения

• Объяснение формулы для нахождения константы ц.

• Применение формулы для нахождения константы и площади под кривой.

• Обсуждение свойств равномерного распределения.

00:11:56 График функции распределения

• Построение графика функции распределения.

• Проверка правильности порядка действий при решении задачи.

• Завершение решения задачи и построение графика.

00:13:47 Введение в математику

• Обсуждение математических задач и их решений.

• Упоминание о графике функции и его значениях.

00:17:10 Дисперсия и ожидание

• Объяснение дисперсии как расстояния от случайной величины до математического ожидания.

• Пример с ростом людей, выходящих из метро.

00:19:13 Практическое применение

• Обсуждение применения математических знаний в социальной сфере.

• Упоминание о необходимости практики для применения знаний.

00:20:38 Интегралы и вычисления

• Обсуждение интегралов и их применения в вычислениях.

• Пример с нахождением интеграла и его значения.

00:23:40 Функции распределения

• Введение в функции распределения и их применение.

• Обсуждение различий между функциями плотности и распределения.

00:28:04 Порядок решения задач

• Порядок решения задач: сначала функция плотности, затем график, затем функция распределения и график.

• Повторение порядка для лучшего понимания.

00:30:29 Функция распределения

• Таня объясняет, что функция распределения равна интегралу от функции плотности.

• Рассматриваются различные промежутки значений для функции распределения.

• Таня помогает Тане понять, как правильно составлять функцию распределения.

00:31:29 Пример решения

• Таня объясняет, как решать интегралы для различных промежутков значений.

• Таня помогает Тане понять, как правильно разбивать интегралы и вычислять значения.

• Таня объясняет, как правильно записывать интегралы и функции распределения.

00:35:55 График функции распределения

• Таня помогает Тане построить график функции распределения.

• Таня объясняет, как правильно подписывать точки на графике.

• Таня подчеркивает важность правильного построения графика для понимания функции распределения.

00:38:24 Домашнее задание

• Таня дает Тане три задачи для домашнего задания.

• Таня объясняет, как использовать функции плотности и ожидания для решения задач.

• Таня подчеркивает важность построения графиков для проверки правильности решения.

00:40:07 Следующий урок

• Таня анонсирует следующий урок, посвященный распределению вероятности и нормальному распределению.

• Таня обещает затронуть тему нормального распределения в следующем уроке

🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV
🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov
🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://partner.bybit.com/b/SENATOROV

💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena...
💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d

#математика #datascience #machinelearning
математика с нуля,
математика для анализа данных,
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