Теория вероятностей и статистика
-
Биномиальное распределение: теория и применение
Биномиальное распределение: определение, свойства и применение в статистике. Вероятность успеха/неудачи, тест значимости, аппроксимация гипергеометрического распределения.
-
Функция распределения вероятностей: определение и применение
Функция распределения вероятностей (CDF): определение, свойства и применение в теории вероятностей и статистике. Расчет вероятности P(X ≤ x).
-
Распределение Коши: свойства и применение.
Распределение Коши: непрерывное распределение вероятностей, известное как распределение Лоренца или Брейта-Вигнера. Характеристики и применение в статистике.
-
Интерпретации вероятности: классический и частотный подходы.
Вероятность: классическая и частотная интерпретации. Объяснение концепций, история развития и критика частотного подхода в науке. Логика случая.
-
Энтропия случайной величины: мера неопределенности и объема информации
Энтропия в теории информации: определение, расчет и единицы измерения (биты, наты, диты). Узнайте, как измерить неопределенность случайной величины.
-
Заблуждения о вероятности и "закон больших чисел"
Заблуждение о вероятности и "закон средних": как не стать жертвой ошибки игрока. Разбираем, почему редкие события неизбежны и как статистика работает на самом деле.
-
Теория вероятностей и случайность
Вероятность в математике: определение, числовое описание случайных событий, шкала от 0 до 1. Изучение шансов и неопределенности.
-
Пространство элементарных событий
Пространство элементарных событий: определение, примеры и обозначения в теории вероятностей. Все возможные исходы эксперимента или случайного испытания.
-
Элементарное событие в теории вероятностей
Элементарное событие в теории вероятностей: определение, примеры (атомное событие, элементарный исход). Описание одиночного исхода в пространстве событий.
-
Событие в теории вероятностей
Событие в теории вероятностей: определение, элементарные и составные события, вероятность. Объяснение основных понятий и терминов для изучения вероятности.
-
Философская интерпретация аксиом вероятности
Философия вероятности: объективные и субъективные подходы к интерпретации вероятностей в математике и физике. Изучение вероятностных аксиом.
-
Теория вероятностей и ее основы
Теория вероятностей: математическая дисциплина, изучающая случайные события и их вероятность. Аксиомы, случайные величины, распределения, процессы.
-
Распределение вероятностей: математическое описание случайных явлений.
Распределение вероятностей: математическое описание случайных событий. Узнайте, как рассчитать вероятность исходов эксперимента и сравнить случайные величины.
-
Принцип Парето: Закон 80/20 и распределение ресурсов
Принцип Парето (80/20): как 20% усилий дают 80% результата. Эффективное распределение ресурсов, закон зависимости следствий от причин.
-
Случайная величина: математическое определение и типы
Случайная величина: определение, свойства и применение в математике и теории вероятностей. Формализация случайных событий и неопределенности.
-
Закон Бенфорда: Анализ первых цифр в числовых данных
Закон Бенфорда: удивительное правило о распределении первых цифр в наборах данных. Цифра 1 встречается чаще, чем другие. Применение в анализе данных и статистике.
-
Пространство вероятностей: математическое описание случайных процессов.
Пространство вероятностей: определение, элементы (выборочное пространство, пространство событий, функция вероятности) и аксиомы теории вероятностей.
-
Мера вероятности: Обобщение и применение
Вероятностная мера в математике: определение, свойства (аддитивность), применение в финансах, физике и других областях. Расчет вероятностей и оценка рисков.
-
Геометрическое распределение вероятностей: два подхода и области применения.
Геометрическое распределение вероятностей: два типа дискретных распределений для моделирования числа испытаний до первого успеха или числа неудач. Теория вероятностей.
-
Вывод законов теории вероятностей: Теорема Кокса и критика неопределенности.
Теорема Кокса: вывод законов теории вероятностей из базовых постулатов. Обоснование логической (объективной байесовской) интерпретации вероятности.
-
Многомерная случайная величина
Многомерная случайная величина: определение, свойства и применение в теории вероятностей и статистике. Случайные векторы, матрицы и процессы.
-
Вероятностные сходимости в оценке и асимптотическом анализе
Сходимость случайных величин: типы (по вероятности, в распределении, почти наверное). Применение в статистике и анализе случайных процессов.
-
Теория экстремальных значений и анализ больших отклонений
Теория экстремальных значений (EVA): анализ редких событий и отклонений в статистике. Применение в финансах, инженерии, геологии и других областях.
-
Вырожденное распределение случайной величины
Вырожденное распределение в математике: определение, свойства и примеры. Распределение, принимающее единственное значение, с вероятностью 1 в точке k0.
-
Случайный процесс Бернулли: определение и свойства
Бернуллиев процесс: последовательность независимых случайных величин (0 или 1). Определение, свойства, примеры (подбрасывание монеты). Теория вероятностей.
-
Опыт Бернулли: случай с двумя исходами
Бернулли́ (биномина́льный) опыт: эксперимент с двумя исходами (успех/неудача) с постоянной вероятностью. Основы теории вероятностей и статистики.
-
Дискретное распределение вероятностей и функция массы вероятности
Распределение вероятностей дискретной случайной величины: определение, функция массы вероятности (PMF), отличие от функции плотности вероятности (PDF).
-
Неравенство Чебышёва: границы отклонения случайной величины от среднего
Неравенство Чебышёва: оценка вероятности отклонения случайной величины от среднего. Применимо к любым распределениям с конечной дисперсией. Теория вероятностей.
-
Ковариация случайных величин: мера совместной изменчивости.
Ковариация: мера совместной изменчивости двух случайных величин. Положительная – переменные ведут себя схоже, отрицательная – противоположно. Статистика.
-
k-я порядковая статистика в статистическом анализе
k-я порядковая статистика: определение, свойства и применение в непараметрической статистике. Анализ с использованием функции распределения.
-
Некоррелированные случайные величины: определение и свойства
Некоррелированные случайные величины: определение, нулевая ковариация, отсутствие линейной связи. Различия между некоррелированностью и ортогональностью.
-
Функция ошибок и связанные функции
Функция ошибок (erf) в математике: определение, свойства, применение в статистике, теории вероятностей и диффуравнениях. erfc и erfi.
-
Теорема де Финетти об условной независимости обменных наблюдений
Теорема де Финетти: условная независимость обменных наблюдений в теории вероятностей. Обменные последовательности – смесь независимых случайных величин.
-
Закон нуля и единицы Колмогорова и хвостовые события
Закон нуля и единицы Колмогорова: определение, свойства хвостовых событий в теории вероятностей. Вероятность таких событий равна 0 или 1.
-
Принцип максимальной энтропии в байесовской статистике
Принцип максимальной энтропии в байесовской статистике: выбор вероятностного распределения с наибольшей энтропией при известных данных. Основы и применение.
-
Генераторные функции вероятностей для дискретных случайных величин
Генераторная функция вероятности: определение, свойства и применение рядов вероятностей для дискретных случайных величин. Математическая теория вероятностей.
-
Типичное множество в теории информации
Типичное множество в теории информации: определение, свойства и применение в сжатии данных. Асимптотическое свойство равнораспределения и энтропия.
-
Принцип безразличия в теории вероятностей
Принцип безразличия в теории вероятностей: как распределять вероятности при отсутствии данных. Байесовский подход, априорные вероятности, примеры с монетами и картами.
-
Неравенство Йенсена и выпуклые функции
Неравенство Йенсена: определение, доказательство и применение для выпуклых и вогнутых функций в математике и теории вероятностей. Обзор и примеры.
-
Закон полной дисперсии и разложение дисперсии
Закон полной дисперсии: формула разложения дисперсии в теории вероятностей. Объясняет компоненты дисперсии, EVPVE и VHM, и их связь с условными вероятностями.
-
Взаимоисключающие события и предложения
Взаимоисключающие события в логике и теории вероятностей: что это значит? Примеры, коллективное исчерпание, и различия между понятиями. Объяснение простым языком.
-
Неравенство Буля для вероятностных пространств
Неравенство Буля в теории вероятностей: верхняя граница вероятности хотя бы одного события из множества. Применение и математическое обоснование.
-
Моменты функций и распределений: математическое описание формы
Моменты функции в математике: количественная мера формы графика, масса, центр масс, инерция, ожидаемое значение, дисперсия, асимметрия, эксцесс.
-
Закон Ципфа — Мандельброта: дискретное распределение вероятностей
Закон Ципфа-Мандельброта: дискретное вероятностное распределение, обобщение закона Ципфа и функции Hurwitz zeta. Параметры и формула распределения.
-
Центральная предельная теорема: иллюстрации с использованием свертки и преобразования Фурье.
Центральная предельная теорема: объяснение и примеры. Сумма независимых случайных величин стремится к нормальному распределению. Теория вероятностей.
-
Условные задачи с урнами в теории вероятностей и статистике
Условные задачи с урнами в теории вероятностей и статистике: расчет вероятностей вытягивания шаров разных цветов. Модели и распределения вероятностей.
-
Условное математическое ожидание случайной величины
Условное математическое ожидание: определение, свойства и применение в теории вероятностей. Расчет ожидаемого значения при известных условиях.
-
Неравенство Вязочанского-Петунина: уточнение оценки вероятности отклонения случайной величины.
Неравенство Высочанского–Петунина: оценка вероятности отклонения случайной величины от среднего. Применимо к унимодальным распределениям с конечной дисперсией.
-
Условное распределение вероятностей и статистика
Условная вероятность в теории вероятностей и статистике: определение, таблица условных вероятностей, различие с маргинальным распределением.
-
Маргинальное распределение случайных величин
Маржинальное распределение в теории вероятностей и статистике: определение, отличие от условного распределения, расчет и применение. Объяснение простыми словами.
-
Парадокс Бертрана: неоднозначность в теории вероятностей
Парадокс Бертрана в теории вероятностей: пример неоднозначности принципа безразличия при бесконечном числе возможностей. Решение по Джейнсу – принцип максимального незнания.
-
Выпуклая комбинация точек
Выпуклая комбинация: определение, свойства и применение в геометрии и векторной алгебре. Взвешенное среднее с неотрицательными коэффициентами, сумма которых равна 1.
-
Теория вероятностей: Правило последовательности Лапласа
Теория вероятностей: правило последовательности Лапласа для оценки вероятностей при малом количестве данных. Расчет вероятности событий, пример с восходом Солнца.
-
Условная независимость в теории вероятностей
Условная независимость в теории вероятностей: определение, формула, примеры. Важный концепт для статистического вывода и графовых моделей. Независимость событий.
-
Сочетание в теории вероятностей
Сочетание в теории вероятностей: метод доказательства, сравнивающий случайные величины X и Y через совместную случайную величину W. Примеры и применение.
-
Классическое определение вероятности: история и развитие
Классическое определение вероятности: суть, формула Лапласа, принцип безразличия. Критика Дж.Венна и Дж.Буля. Теория вероятностей простыми словами.
-
Распределение Вигнера: свойства и применение.
Распределение Вигнера: определение, свойства и применение в теории случайных матриц. Полукруг Вигнера, радиус, моменты и связь с числами Каталана.
-
Моментные задачи: от теории вероятностей к комплексному анализу
Моментная задача в математике: обращение отображения меры в последовательность моментов. Классические случаи: Гамбургера, Стильтьеса, Гаусса. Уникальность решений.
-
Уравнение Вальда в теории вероятностей
Уравнение Вальда в теории вероятностей: упрощает расчет математического ожидания суммы случайных величин. Независимые, одинаково распределенные переменные, ключевые моменты.
-
Совместно исчерпывающие события в теории вероятностей и логике
Исчерпывающие события в теории вероятностей: определение, примеры (кубик), и связь с понятием полного пространства элементарных событий. Объяснение простыми словами.
-
Унимодальность: определение, свойства и применение
Унимодальность в математике и статистике: определение, свойство единственной моды (максимального значения) и пика распределения вероятностей.
-
Закон полной кумуляции: обобщение и применение.
Закон полной кумуляции в теории вероятностей: обобщение закона полного математического ожидания. Применение в анализе временных рядов, введено Бриллинджером.
-
Правило Кромвеля и вероятность: от луны из сыра до подбрасывания монеты.
Правило Кромвеля в теории вероятностей: избегайте присвоения вероятности 0 или 1, чтобы не исключать возможность даже маловероятных событий. Байесовский подход.
-
Равномерное распределение на равновероятных исходах
Равномерное дискретное распределение вероятностей: определение, свойства и примеры (например, бросок кубика). Вероятность каждого исхода одинакова!
-
Проблема выбора референсного класса в статистике.
Проблема референсного класса в статистике: как правильно оценить вероятность события, выбирая подходящий класс для расчётов. Анализ и примеры.
-
Неинтуитивные свойства нормального распределения и некоррелированность случайных величин.
Нормальное распределение: распространенные заблуждения в теории вероятностей. Линейная некорреляция ≠ независимость, линейные комбинации ≠ нормальность.
-
Распределение максимальной энтропии
Распределение максимальной энтропии: определение, принцип выбора, минимизация априорной информации и связь с физическими системами. Статистика и теория информации.
-
Противоположность события в теории вероятностей
Дополнение к событию в теории вероятностей: что это такое, обозначение (A', Ac, A). Взаимоисключающие и исчерпывающие события. Пример с монетой.
-
Ковариация и корреляция: основные понятия и связь.
Ковариация и корреляция в теории вероятностей: определения, формулы, связь с дисперсией и стандартным отклонением. Математическая статистика и анализ данных.
-
Устойчивые распределения и их свойства
Стабильные распределения в теории вероятностей: определение, свойства и важность как "притягивателей" для сумм независимых случайных величин.
-
Мера Гиббса: математическое описание и применение в статистической механике.
Мера Гиббса в математике: обобщение канонического ансамбля для бесконечных систем. Вероятностное распределение, энергия, температура, функция разделения.
-
Таблица вероятностей нормального распределения
Таблица нормального распределения (Z-таблица): вероятности, Z-оценки, кумулятивная функция. Применение в статистике для анализа данных и расчёта вероятностей.
-
Фурье-преобразование функции плотности вероятности и характеристическая функция случайной величины.
Характеристическая функция: определение, свойства и применение в теории вероятностей. Преобразование Фурье плотности вероятности для анализа распределений.
-
Нечеткая вероятность: Обобщение теории вероятностей при неопределенности и неполной информации.
Неточные вероятности: обобщение теории вероятностей при неполной информации. Моделирование экспертных оценок, интервальные вероятности, принятие решений.
-
Обобщенное гиперболическое распределение: свойства и применение.
Обобщенное гиперболическое распределение (GH): свойства, применение в физике, связь с процессом Леви и обобщенным распределением Гаусса. Математика и статистика.
-
Теорема Байеса в доказывании: вероятность, свидетельства и правовая практика.
Байесовская теорема в криминалистике: оценка вероятности улик причастности обвиняемого. Сравнение вероятностей при виновности и невиновности. ДНК, волосы.
-
Функция скорости в теории больших отклонений
Функция скорости в теории больших отклонений: определение, применение для оценки вероятности редких событий и связь с принципом Крамера. Математика.
-
Теория больших отклонений в теории вероятностей
Теория больших отклонений в теории вероятностей: асимптотическое поведение редких событий, экспоненциальный спад вероятностей, формализация Варадханом.
-
Шуровские выпуклые функции: свойства и примеры
Шур-выпуклая функция в математике: определение, свойства и связь с понятием мажоризации. Симметрия, выпуклость и монотонность функций.
-
Распределения с «тяжёлыми хвостами» и их свойства
Жирные хвосты распределений: что это такое? Узнайте о высокой асимметрии и эксцессе, встречающихся в физике, экономике и других науках.
-
Frequency (statistics)
-
Statistical distance
-
Binary entropy function
-
Indecomposable distribution