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. 13 Некоторые из них:

• Пуассоновское распределение. 13 Применяется для определения вероятности того, сколько раз произойдёт определённое событие за фиксированный период времени или в определённом пространстве. 13 Используется, когда события случаются независимо друг от друга и с постоянной средней частотой. 13
• Геометрическое распределение. 13 Описывает, сколько требуется попыток для достижения первого успеха. 13 При этом вероятность успеха должна быть одинаковой. 13
• Гипергеометрическое распределение. 3 Показывает вероятность нахождения точного числа конкретных объектов в случайной выборке фиксированного размера из конечной совокупности. 3
• Непрерывные распределения. 13 Используются для описания событий, у которых может быть бесконечно много исходов. 13 В таком распределении нельзя точно перечислить все возможные результаты, потому что они не ограничены конкретными значениями, а могут быть любым числом в заданном промежутке. 13
• Марковские модели. 2 Вероятностные модели, которые используют для анализа последовательностей разных данных — текстов, звуковых записей и временных рядов. 2 Они помогают прогнозировать будущие значения и классифицировать последовательности. 2
• Скрытые марковские модели. 24 Вероятностные модели, которые используют для анализа последовательностей данных, где каждое состояние не наблюдается напрямую, но может быть выведено из наблюдаемых данных. 2
• Гауссовский процесс. 2 Вероятностная модель для аппроксимации сложных функций. 2 Её можно использовать для прогнозирования временных рядов, моделирования неопределённости в данных и других задач. 2
• Метод максимального правдоподобия. 2 Метод оценки параметров вероятностной модели на основе имеющихся данных. 2 Его можно использовать для обучения моделей машинного обучения, например линейной и логистической регрессии. 2