Какие существуют математические модели для расчета вероятности случайных событий в цифровых интерфейсах?

Для расчёта вероятности случайных событий в цифровых интерфейсах используют различные математические модели, которые относятся к теории вероятностей. blog.skillfactory.ru telegra.ph Некоторые из них:

• Пуассоновское распределение. blog.skillfactory.ru telegra.ph Применяется для определения вероятности того, сколько раз произойдёт определённое событие за фиксированный период времени или в определённом пространстве. blog.skillfactory.ru telegra.ph Используется, когда события случаются независимо друг от друга и с постоянной средней частотой. blog.skillfactory.ru telegra.ph
• Геометрическое распределение. blog.skillfactory.ru telegra.ph Описывает, сколько требуется попыток для достижения первого успеха. blog.skillfactory.ru telegra.ph При этом вероятность успеха должна быть одинаковой. blog.skillfactory.ru telegra.ph
• Гипергеометрическое распределение. telegra.ph Показывает вероятность нахождения точного числа конкретных объектов в случайной выборке фиксированного размера из конечной совокупности. telegra.ph
• Непрерывные распределения. blog.skillfactory.ru telegra.ph Используются для описания событий, у которых может быть бесконечно много исходов. blog.skillfactory.ru telegra.ph В таком распределении нельзя точно перечислить все возможные результаты, потому что они не ограничены конкретными значениями, а могут быть любым числом в заданном промежутке. blog.skillfactory.ru telegra.ph
• Марковские модели. proglib.io Вероятностные модели, которые используют для анализа последовательностей разных данных — текстов, звуковых записей и временных рядов. proglib.io Они помогают прогнозировать будущие значения и классифицировать последовательности. proglib.io
• Скрытые марковские модели. proglib.io habr.com Вероятностные модели, которые используют для анализа последовательностей данных, где каждое состояние не наблюдается напрямую, но может быть выведено из наблюдаемых данных. proglib.io
• Гауссовский процесс. proglib.io Вероятностная модель для аппроксимации сложных функций. proglib.io Её можно использовать для прогнозирования временных рядов, моделирования неопределённости в данных и других задач. proglib.io
• Метод максимального правдоподобия. proglib.io Метод оценки параметров вероятностной модели на основе имеющихся данных. proglib.io Его можно использовать для обучения моделей машинного обучения, например линейной и логистической регрессии. proglib.io