В чем заключаются математические основы теории вероятностей при работе с цифровыми данными?

Математические основы теории вероятностей при работе с цифровыми данными включают следующие понятия и законы:

• Вероятность. sky.pro blog.skillfactory.ru Это мера уверенности в том, что определённое событие произойдёт. sky.pro Выражается числом от 0 до 1, где 0 означает невозможность события, а 1 — его неизбежность. sky.pro blog.skillfactory.ru
• Случайные величины. www.geeksforgeeks.org Это функции, которые присваивают числовое значение каждому результату в пространстве выборки. www.geeksforgeeks.org Случайные величины бывают дискретными (принимают конечное или счётное множество значений) и непрерывными (могут принимать любое значение из некоторого интервала). sky.pro
• Распределение вероятностей. sky.pro Описывает, как вероятности распределены по возможным значениям случайной величины. sky.pro Для непрерывных случайных величин распределение вероятностей представляют в виде функции плотности вероятности, для дискретных — в виде функции вероятности. sky.pro
• Закон больших чисел. sky.pro Утверждает, что по мере увеличения числа испытаний среднее значение результатов будет стремиться к математическому ожиданию случайной величины. sky.pro
• Центральная предельная теорема. sky.pro Утверждает, что сумма большого числа независимых случайных величин с одинаковым распределением стремится к нормальному распределению, независимо от формы исходного распределения. sky.pro
• Закон распределения Пуассона. sky.pro Описывает вероятность того, что определённое число событий произойдёт в фиксированный интервал времени или пространства. sky.pro

Теория вероятностей помогает анализировать и предсказывать разные исходы в условиях неопределённости. blog.skillfactory.ru Она используется в сферах, где важно работать с цифровыми данными, например в криптографии, машинном обучении, Data Science. blog.skillfactory.ru