Lý thuyết xác suất thống kê
Description
Mọi thứ xung quanh ta gắn với sự ngẫu nhiên: Dịch bệnh, thiên tai, bảo hiểm, thị trường tài chính,... Thế giới ngày nay chứa đựng nguồn dữ liệu khổng lồ chưa được khai phá: Số liệu lớn từ facebook, google, thương mại điện tử.
Để khai phá được nguồn dữ liệu khổng lồ này nhằm đưa ra dự báo, quyết định, việc hiểu biết về mô hình xác suất và suy diễn thống kê đóng vai trò vô cùng quan trọng.
Toán học và mô hình thống kê sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong kỷ nguyên 4.0, khi mà việc xây dựng các mô hình tự động hóa, trí tuệ nhân tạo đòi hỏi kỹ năng xây dựng mô hình dự báo từ số liệu có sẵn. Đây là tiền đề cơ bản để áp dụng vào các môn học như kinh tế lượng, học máy (Machine learning) và khoa học số liệu (Data science).
Khóa học này sẽ giới thiệu về môn học xác suất thống kê, trong đó chia làm 2 phần là Xác suất và thống kê. Trong đó, chúng ta sẽ học các lý thuyết cơ bản trong việc xây dựng một mô hình thống kê.
Các khái niệm chính bao gồm:
- Xác suất: Tính toán xác suất, xác suất có điều kiện và định lý Bayes, hàm phân phối xác suất rời rạc và liên tục, luật số lớn và định lý giới hạn trung tâm.
- Thống kê mô tả: Các phương pháp để mô tả số liệu cơ bản, từ đó đưa ra được đặc trưng của số liệu, phục vụ phân tích.
- Thống kê suy diễn: Phương pháp suy diễn thống kê để đưa ra kết luận và ước lượng của số liệu, gồm có ước lượng khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết thống kê.
Ảnh khóa học: Werner Kratz trên Flickr (CC BY 2.0)
Who is the target audience?
- Bất kỳ ai quan tâm đến môn học Xác suất thống kê và ứng dụng của Xác suất thống kê trong thực tiễn.
0 Comments