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Principes de base de la probabilité

Découvrez le processus de modélisation des données de comptage à l'aide de distributions de probabilité avec ce cours en ligne gratuit.

Publisher: NPTEL
Connaissez-vous le processus de détermination de la probabilité d'événements uniques et mutuellement exclusifs? Le cours couvre les principes de base de la théorie de la probabilité et de ses applications. Commencez à apprendre les notions de probabilité avec des exemples simples comme la perte d'une pièce et le roulement d'un dés. Soyez prêt à découvrir les outils nécessaires pour comprendre les facteurs associés à l'analyse des phénomènes aléatoires en vous inscrivant dans ce cours maintenant.
Principes de base de la probabilité
  • Durée

    4-5 Heures
  • Students

    35
  • Accreditation

    CPD

Description

Modules

Résultats

Certification

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Description

La théorie des probabilités est vitale pour l'étude de l'action et de la communication car elle quantifie l'incertitude concernant l'occurrence des événements. Ce cours commence par décrire les concepts de base et le rôle des axiomes dans la formation des fondements de la théorie des probabilités. Vous étudierez la procédure pour déterminer tous les résultats possibles d'une expérience aléatoire à l'aide de méthodes de probabilité. En plus de cela, vous découvrirez comment l'espace d'échantillonnage devient l'ensemble universel utilisé pour une expérience de probabilité particulière. Ensuite, on vous enseignera les règles primaires associées à la probabilité de base. Cela comprendra l'application de ces règles de probabilité pour déterminer la mesure de la probabilité qu'un événement se produise. Ensuite, vous explorez la formule qui donne la fonction de probabilité. Le processus de description de la distribution de probabilité d'une variable aléatoire discrète à l'aide de fonctions de probabilité est expliqué. Le cours décrit la procédure d'estimation de la certitude d'un événement à l'aide d'un exemple de méthode de probabilité de tirage de la pièce.

Les probabilités entrent en jeu chaque fois qu'il y a incertitude quant aux résultats d'un événement. Toutefois, lorsque vous avez une connaissance suffisante du résultat antérieur, comment pouvez-vous prévoir la probabilité d'un événement ou d'un résultat à venir? Cela conduit à l'un des concepts quintessentiels de la théorie des probabilités connue sous le nom de "probabilité conditionnelle ‘". Vous découvrirez la relation entre le théorème de Bayes ’ et la probabilité conditionnelle dans la mesure de la probabilité d'obtenir différentes preuves ou modèles basés sur l'occurrence de l'événement précédent. Par la suite, on vous enseignera le processus permettant de distinguer les différences entre les événements indépendants et les événements dépendants. Cela inclura la signification des diagrammes d'arbre dans la représentation des combinaisons de deux événements ou plus en étiquetant la branche à la fin avec son résultat et la probabilité à côté de la ligne. Vous comprrez le processus d'extension de presque tous les concepts de portabilité avec la probabilité conditionnelle et l'application de l'indépendance à n'importe quel nombre d'événements.

Enfin, vous étudierez le processus de description du résultat d'une expérience statistique en termes numériques. Cela comprendra la procédure de calcul des probabilités de variables aléatoires et continues. Par la suite, on vous enseignera la mesure statistique permettant de quantifier le degré de corrélation entre deux variables aléatoires ou plus. En plus de cela, vous étudierez la méthode de détermination de la force de la relation entre les variables indépendantes et dépendantes. Enfin, vous étudierez une fonction statistique qui décrit toutes les valeurs possibles et les vraisemblances qu'une variable aléatoire peut prendre dans une plage donnée. Enfin, la méthode de détermination de la moyenne de la distribution de probabilité et de la différence primaire entre la probabilité et la distribution de probabilité est également décrite. ‘ Fundamentals of Probabilité ’ est un cours d'information destiné à mettre en évidence les diverses analyses combinatoires utilisées dans le calcul des probabilités. Ce cours jette les bases permettant aux apprenants de développer leurs intérêts dans des sujets de probabilité plus avancées, tels que la perspective de la mesure, les convergences de distributions et les attentes conditionnelles. Dans ce cours, vous devez vous familiariser avec la science de la façon dont les événements sont susceptibles de se produire.

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