Em chào thầy, em có 1 câu hỏi cho phần lý thuyết phân phối lũy thừa. Ở một số trường hợp, em tính được xác suất lũy thừa tại một giá trị là lớn hơn 1. Em không hiểu vì sao xác xuất lại lớn hơn 1 ạ? Ví dụ, đề bài toán trong sách Thống kê ứng dụng trong Kinh tế, NSX Kinh tế TP HCM: Các KH đến máy ATM với cường độ 20 người/giờ. Nếu 1 KH vừa đến, cho biết XS để KH kế tiếp sẽ đến trong vòng 6 phút? Dùng hàm expondist trong excel để tìm P(X = 0.1) thì kết quả là 2.706 ==> Vậy kết quả này sẽ được hiểu như thế nào cho đúng ạ? Em xin cám ơn thầy nhiều và chúc thầy nhiều sức khỏe.
thưa thầy cho em hỏi, vì đề bài phần phân phối mũ , các ví dụ thầy cho có đơn vị đều lớn hơn ko, ví dụ như thời gian chờ, doanh thu . Vậy khi tính xác xuất, trong các ví dụ của thầy thì có thể trực tiếp ghi tích phân từ 0 đến x hay vẫn phải ghi từ âm vô cùng đến x ạ
Dạ thưa thầy, em hiểu là xác suất trên 50% là khả năng ổn rồi, nhưng mà em có học logistic regression trong machine learning thì ngưỡng quyết định là do mình tự định nghĩa, vậy thì yếu tố để mình quyết định thật sự là do cái sự việc thật đúng không ạ ? Vì em nghĩ xác suất nó chỉ nói ra 1 con số thôi, nếu mình xét ngưỡng trên 60% thì mới đưa ra quyết định là "CÓ" thì mới được thầy nhỉ ! Em cảm ơn !
Sách giải bài tập xác suất, chi tiết theo từng dạng: play.google.com/store/apps/details?id=io.kodular.hachicongtckt.sachbaitapxs
sinh viên QLCN HCMUT tạ ơn thầy, tưởng chừng sắp chết đuối thì em thấy vid này. 18/4 e thi GK, e sẽ cố gắng cày để được 8đ, ko thì trên 7 là được 🙉🙉
Cố lên nhé
Thầy dạy hay quá, giải thích cụ thể, dễ hiểu
Thầy dạy chi tiết và hay quá ạ
Nhờ em chia sẻ mạnh cho các bạn giúp thầy nhé
Em cám ơn thầy, thầy giảng rất dễ hiểu ạ. From UELer with luv
Nhờ em chia sẻ cho các bạn với nhé
uiter đâyyyy
Bài giảng chi tiết và dễ hiểu
hay quá thầy ạ, em cảm ơn thầy nhiều
em tìm ra đúng lúc mình đang cần ạ
Nhớ chia sẻ cho các bạn nhé
41:52 ít nhất 2 phút nữa thì phải là P(X>=2) chứ ạ?
mong thầy ra nhiều bài giảng về môn xstk ạ
e cảm ơn thầy nhiều ạ, em mà coi sớm hơn thì chắc kh lo kiếm bài để thi cuối kì như giờ :((
cảm ơn thầy ạ
Em chào thầy, em có 1 câu hỏi cho phần lý thuyết phân phối lũy thừa. Ở một số trường hợp, em tính được xác suất lũy thừa tại một giá trị là lớn hơn 1. Em không hiểu vì sao xác xuất lại lớn hơn 1 ạ?
Ví dụ, đề bài toán trong sách Thống kê ứng dụng trong Kinh tế, NSX Kinh tế TP HCM: Các KH đến máy ATM với cường độ 20 người/giờ. Nếu 1 KH vừa đến, cho biết XS để KH kế tiếp sẽ đến trong vòng 6 phút?
Dùng hàm expondist trong excel để tìm P(X = 0.1) thì kết quả là 2.706 ==> Vậy kết quả này sẽ được hiểu như thế nào cho đúng ạ?
Em xin cám ơn thầy nhiều và chúc thầy nhiều sức khỏe.
thưa thầy cho em hỏi, vì đề bài phần phân phối mũ , các ví dụ thầy cho có đơn vị đều lớn hơn ko, ví dụ như thời gian chờ, doanh thu . Vậy khi tính xác xuất, trong các ví dụ của thầy thì có thể trực tiếp ghi tích phân từ 0 đến x hay vẫn phải ghi từ âm vô cùng đến x ạ
Dạ thưa thầy, em hiểu là xác suất trên 50% là khả năng ổn rồi, nhưng mà em có học logistic regression trong machine learning thì ngưỡng quyết định là do mình tự định nghĩa, vậy thì yếu tố để mình quyết định thật sự là do cái sự việc thật đúng không ạ ? Vì em nghĩ xác suất nó chỉ nói ra 1 con số thôi, nếu mình xét ngưỡng trên 60% thì mới đưa ra quyết định là "CÓ" thì mới được thầy nhỉ !
Em cảm ơn !
Đúng vậy, xác suất chỉ phản ánh khả năng xảy ra của biến cố chứ nó không thể quyết định thay cho một cá nhân hay một tổ chức nào
thưa thầy ở phút 44:47 nguyên hàm e^-1/3x phải bằng -1/3 x e^-1/3x chứ á
vì nguyên hàm e^ax+b bằng 1/a x e^ax+b ạ
@@lykhanh5404 1/-1/3 thì k phải là -3 à bạn?
Hàm phân phối xác suất của phân phối đều là gì vậy ạ?
38:35 sao lạ vậy
cảm ơn thầy ạ
em cảm ơn thầy