اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدالمتغيرات العشوائية والتوزيعات الاحتمالية
3555
12 23
0.0
(
0
)
نشر من قبل
جامعة الأمير سلطان بن عبد العزيز كتاب
تاريخ النشر
2019
مجال البحث
الاحصاء الرياضي
والبحث باللغة
العربية
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
المتغير العشوائي المتغير العشوائي المتقطع (المنفصل) دالة الكتلة الاحتمالية للمتغير العشوائي المتقطع التوقع (المتوسط) للمتغير العشوائي المتقطع التباين للمتغير العشوائي محاولة بيرونللي وتوزيع بيرنوللي التوزيع ذي الحدين المتغير العشوائي المستمر (المتصل) دالة الكثافة الاحتمالية للمتغير العشوائي المستمر التوزيع الطبيعي التوزيع الطبيعي المعياري
No English abstract
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
تتناول هذه الورقة البحثية موضوع المتغيرات العشوائية والتوزيعات الاحتمالية. تبدأ بمقدمة حول أهمية التعامل مع القيم العددية المرتبطة بنقاط العينة للتجارب العشوائية بدلاً من التعامل مع نقاط العينة نفسها. يتم تعريف المتغير العشوائي على أنه دالة حقيقية معرفة على فضاء العينة، ويعطي قيمة حقيقية وحيدة لكل عنصر من عناصر فضاء العينة. يتم التطرق إلى نوعين من المتغيرات العشوائية: المتغيرات العشوائية المتقطعة والمتغيرات العشوائية المستمرة. يتم شرح كيفية حساب الاحتمالات المرتبطة بالمتغيرات العشوائية المتقطعة باستخدام دالة الكتلة الاحتمالية، وكذلك كيفية حساب التوقع (المتوسط) والتباين والانحراف المعياري. يتم تقديم أمثلة تطبيقية لتوضيح كيفية استخدام هذه المفاهيم في حل مسائل حقيقية. كما يتم التطرق إلى التوزيعات الاحتمالية المتقطعة مثل توزيع بيرنوللي والتوزيع ذي الحدين، وكيفية حساب الاحتمالات المرتبطة بها. يتم أيضًا شرح التوزيع الطبيعي والتوزيع الطبيعي المعياري وكيفية استخدامهما في حساب الاحتمالات. يتم تقديم أمثلة تطبيقية لتوضيح كيفية استخدام هذه التوزيعات في حل مسائل حقيقية.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: تقدم الورقة البحثية شرحًا وافيًا لمفاهيم المتغيرات العشوائية والتوزيعات الاحتمالية، وتوفر أمثلة تطبيقية تساعد في فهم هذه المفاهيم بشكل أفضل. ومع ذلك، يمكن تحسين الورقة من خلال تضمين المزيد من الرسوم البيانية والجداول التوضيحية التي تسهل فهم المفاهيم المعقدة. كما يمكن توسيع النقاش حول التطبيقات العملية لهذه المفاهيم في مجالات مختلفة مثل الاقتصاد والهندسة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين الورقة من خلال تقديم المزيد من الأمثلة التطبيقية التي تعكس تنوع استخدامات المتغيرات العشوائية والتوزيعات الاحتمالية في الحياة اليومية.
أسئلة حول البحث
-
ما هو المتغير العشوائي؟
المتغير العشوائي هو دالة حقيقية معرفة على فضاء العينة للتجربة العشوائية، ويعطي قيمة حقيقية وحيدة لكل عنصر من عناصر فضاء العينة.
-
ما الفرق بين المتغيرات العشوائية المتقطعة والمتغيرات العشوائية المستمرة؟
المتغيرات العشوائية المتقطعة تأخذ قيمًا محددة وقابلة للعد، بينما المتغيرات العشوائية المستمرة تأخذ قيمًا في فترة مستمرة من الأعداد الحقيقية.
-
ما هي دالة الكتلة الاحتمالية؟
دالة الكتلة الاحتمالية هي دالة تعطي احتمال كل قيمة من القيم الممكنة للمتغير العشوائي المتقطع.
-
كيف يتم حساب التوقع (المتوسط) للمتغير العشوائي المتقطع؟
يتم حساب التوقع (المتوسط) للمتغير العشوائي المتقطع باستخدام صيغة الوسط المرجح، حيث يتم ضرب كل قيمة من القيم الممكنة في احتمالها ثم جمع النتائج.
المراجع المستخدمة
ﻻ يوجد مراجع
قيم البحث
اقرأ أيضاً
نقدم في هذا البحث المتغيرات العشوائية النيتروسوفيكية و التي هي عبارة عن تعميم
للمتغيرات العشوائية الكلاسيكية و التي حصلنا عليها من تطبيق منطق النيتروسوفيك ( و هو
منطق جديد غير كلاسيكي تم تأسيسه من قبل الفيلسوف و الرياضي الأميركي فلورنتن
سمارانداكه
Florentin Smarandache الذي قدمه كتعميم للمنطق الضبابي و خاصة
المنطق الضبابي الحدسي ) على المتغيرات العشوائية الكلاسيكية .
الغاية من هذا البحث هو دراسة وإنشاء أنموذج رياضي عشوائي بالاعتماد على أحد مصادر الطاقة المتجددة (الرياح).
إن مسألة إيجاد القيم المثلى لمتغيرات الانموذج الرياضي الخاضع لشروط عشوائية, هي واحدة من المسائل الرياضية العشوائية و التي يتطلب حلها بالحالة العامة طرق عشوائية خاصة.
التصنيف العاطفي هو مهمة ربط النص تلقائيا بمشاعر بشرية.عادة ما يتم تعلم النماذج من أحدث النماذج باستخدام كورسا المشروح أو الاعتماد على المعجم العاطفي المصنوعة يدويا.نقدم نموذج تصنيف العاطفة لا يتطلب أن تكون كوربوس مشروحة كبيرة تنافسية.نقوم بتجربة نماذ
ج اللغة المسبقة مسبقا في كل من طلقة صفرية وعدد قليل من التكوين.نبني العديد من هذه النماذج ونظرا لهم بأنها متحيزة، صاخبة صاخبة، أدائها الفردي ضعيف.نحن نكمل تنبؤات هذه النماذج باستخدام طريقة بايزي تطورت أصلا لشرائيات النمذجة الجماعية.بعد ذلك، نظهر أن النظام الناتج يؤدي أفضل من أقوى النموذج الفردي.أخيرا، نظهر أنه عند التدريب على عدد قليل من البيانات المسمى، تتفوق أنظمتنا النماذج الخاضعة للإشراف بالكامل.
في حين أن حل مشاكل كلمة الرياضيات تلقائيا تلقى اهتماما كبيرا في مجتمع NLP، فقد عالجت القليل من الأعمال مشاكل كلمة الاحتمالية على وجه التحديد.في هذه الورقة، نحن نوظف وتحليل النماذج العصبية المختلفة للإجابة على مشاكل هذه الكلمة.في نهج من خطوتين، يتم تع
يين نص المشكلة أولا إلى تمثيل رسمي في لغة إعلانية باستخدام نموذج تسلسل إلى تسلسل، ثم يتم تنفيذ التمثيل الناتج باستخدام نظام برمجة احتمالية لتوفير الإجابة.يشتمل طرازنا الأفضل الأداء على تمثيلات الكلمات العامة في مجال العمل العام الذي تم تصويره باستخدام التعلم عبر مجموعة بيانات داخل المجال الأخرى.ونحن نطبق أيضا النماذج الطرفية إلى هذه المهمة، والتي تبرز أهمية النهج من خطوتين في الحصول على حلول صحيحة لمشاكل الاحتمال.
نقوم في هذا البحث بإيجاد قانون الأعداد الكبيرة للدوال العشوائية المحدبة – المقعرة المغلقة و نعمِّم بعض النتائج المتعلقة بالدوال نصف المستمرة من الأدنى ذات المتحول الواحد إلى نتائج مشابهة تخص دوال محدبة – مقعرة بمتحولين و ذلك باستخدام الدوال القرينة ا
لمحدبة لدالة محدبة – مقعرة و تقارب موسكو فوق /تحت البياني.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
