Случаен процес — събитие или експеримент, който има случаен резултат. Нещо, което не можете да предвидите точно. Може да знае диапазона от възможности.

напр. хвърляне на монета, хвърляне на зар или игра на ротативка.

Случайна променлива (X)

В статистиката случайната променлива приема произволни стойности като теглото на следващия човек, влизащ в класа, или какво число идва, когато хвърлим зар. За произволна променлива X бихме искали да знаем стойностите, които може да приеме или по-интересни, за да характеризираме колко вероятно е тази променлива да приеме определена стойност x. Например, ние не се интересуваме само от това да знаем числата, които се появяват, когато хвърлим зар, но повече се интересуваме от това колко вероятно е да получим 6, когато хвърлим зар.

Или по по-прост начин — променлива, чиито възможни стойности са числов резултат от случаен процес.

P(X=x) — Вероятност променлива X да приеме стойност x

1. P — е функцията на плътността на променливата и характеризира разпределението на променливата

2. P(X=x) ›=0 За всяка стойност на x, вероятността X да има x никога не може да бъде по-малка от нула

3. Сумата от P(X=x) за всички възможни стойности на x е равна на 1

Примери

1. Хвърляне на монетата

Тук X= H, T — тогава вероятността x = H (Head) никога не може да бъде повече от 1. x = H (Head) никога не може да бъде по-малко от нула. Също така, сумата от вероятностите за идване Head & Tails е равна на 1

Вероятност за идване Head — 0,5

Вероятност за идване на опашки — 0,5

Сума от вероятностите = P(H) +P(T) = 0,5 + 0,5 = 1

2. Хвърляне на зара

X = 1,2,3,4,5,6

Магистърската програма Xilytica Data Science ще ви предостави задълбочени познания по наука за данни, анализ в реално време, статистически изчисления, SQL, анализиране на неструктурирани данни с помощта на обработка на естествен език (NLP), изграждане на модели за задълбочено обучение, оптимизиране на модели и създаване на красива визуализация . Тази програма е проектирана и предоставена по такъв начин, че учениците да развият умения за аналитично мислене и да излязат с базирани на данни прозрения със силно въздействие, използвайки инструменти и техники, преподавани в програмата. Той е проектиран от експерти по Data Science с повече от десетилетие опит в областта на ИТ и анализи. В това учебно пътешествие за Data Science ще работите върху казуси и проекти от различни индустрии като финанси, банкиране, застраховане, здравеопазване, електронна търговия, маркетинг, уеб анализи, социални анализи, потребителски анализи и HR анализи.