Các định Lý Xác Suất BÀI 2 CÁC ĐỊNH LÝ XÁC SUẤT

Log InSign Up

• Log In
• Sign Up
• more
• • About
  • Press
  • Papers
  • Terms
  • Privacy
  • Copyright
  • We're Hiring!
  • Help Center
  • less

Outline

keyboard_arrow_downTitleAbstractdownload

Download Free PDF

Download Free PDFBài 2: Các định lý xác suất BÀI 2 CÁC ĐỊNH LÝ XÁC SUẤTHanh Vu Ducvisibility

…

description

17 pages

descriptionSee full PDFdownloadDownload PDF bookmarkSave to LibraryshareShareclose

Sign up for access to the world's latest research

Sign up for freearrow_forwardcheckGet notified about relevant paperscheckSave papers to use in your researchcheckJoin the discussion with peerscheckTrack your impact

Abstract

Bài 2: Các định lý xác suất TXTOKT02_Bai2_v1.0014109205 23 BÀI 2 CÁC ĐỊNH LÝ XÁC SUẤT Hướng dẫn học Với bài học trước sinh viên đã có các khái niệm và cách tính xác suất cơ bản, dựa trên những biến cố đơn giản. Sinh viên cũng đã được làm quen với mối quan hệ của các biến cố. Các biến cố đơn giản sẽ kết hợp để tạo thành những biến cố phức tạp hơn, và cách tính xác suất các biến cố đó sẽ được đề cập đến trong bài này. Do đó cần nắm chắc các mối quan hệ đã đề cập ở bài trước. Các ví dụ ở bài trước cũng được sử dụng ở bài này. Để tính toán chính xác, cần theo dõi các bài tập cẩn thận và lần lượt theo từng bước, mở rộng và suy luận với những tình huống khác nhau. Để học tốt bài này, sinh viên cần tham khảo các phương pháp học sau:  Học đúng lịch trình của môn học theo tuần, làm các bài luyện tập đầy đủ và tham gia thảo luận trên diễn đàn.  Đọc tài liệu: Giáo trình Lý thuyết xác suất và thống kê toán của NXB Đại học KTQD.  Sinh viên làm việc theo nhóm và trao đổi với giảng viên trực tiếp tại lớp học hoặc qua email.

... Read moreSee full PDFdownloadDownload PDF

Loading Preview

Sorry, preview is currently unavailable. You can download the paper by clicking the button above.

Related papers

Trách Nhiệm Pháp Lý Đối Với Hành VI Định Giá Tài Sản Bảo Đảm Trong Hoạt Động Cấp Tín Dụng Của Ngân Hàng Thương MạiLe Thi Thao

Hue University Journal of Science: Social Sciences and Humanities, 2020

Tóm tắt: Định giá tài sản bảo đảm trong quan hệ tín dụng để cấp tín dụng cho khách hàng là hoạt động thường xuyên của các tổ chức tín dụng. Với việc quy định của Bộ luật Dân sự cho phép tài sản bảo đảm để bảo đảm cho nhiều khoản vay, cũng như khuyến khích việc đầu tư kinh doanh của các doanh nghiệp trong quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh, việc quy định tài sản bảo đảm, tiêu chuẩn để định giá tài sản bảo đảm và hệ thống cơ sở dự liệu để quản lý tài sản bảo đảm sẽ là khung an toàn cho việc cấp tín dụng của ngân hàng và là cơ sở để truy cứu trách nhiệm hình sự đối với hành vi nâng khống giá trị tài sản bảo đảm khi thẩm định giá tài sản bảo đảm theo quy định của Bộ luật hình sự. Trong phạm vi bài viết này, tác giả phân tích thực trạng về hoạt động định giá tài sản bảo đảm tại các ngân hàng thương mại, những vướng mắc trong việc xác định cơ sở truy cứu trách nhiệm pháp lý đối với hành vi này và đề xuất giải pháp nhằm xác định cơ sở để truy cứu tránh nhiệm pháp lý đối với hành vi đị...

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightNGHIÊN CỨU BẢN CHẤT LIÊN KẾT HÓA HỌC CỦA CLUSTER Si2M VỚI M LÀ MỘT SỐ KIM LOẠI HÓA TRỊ IPhạm Nhung

Hue University Journal of Science: Natural Science

Công trình này công bố kết quả nghiên cứu cấu trúc, độ bền và bản chất liên kết hóa học của các cluster silic pha tạp Si2M với M là một số kim loại hóa trị I bằng phương pháp phiếm hàm mật độ tại mức lý thuyết B3P86/6-311+G(d). Theo kết quả thu được, đồng phân bền của các cluster pha tạp Si2M có cấu trúc tam giác cân, đối xứng C2v và tồn tại hai trạng thái giả suy biến có cùng độ bội spin (A1 và B1). Kết quả thu được cho thấy liên kết Si-M được hình thành chủ yếu từ sự chuyển electron từ AO-s của các nguyên tử Li, Na, K, Cu, Cr sang khung Si2 và sự xen phủ của các AO-d của nguyên tử Cu, Cr với AO của khung Si2. Kết quả nghiên cứu các cluster Si2M (M là Li, Na, K, Cu, Cr) cho ra kết luận rằng cluster Si2Cr là bền nhất.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightRút Gọn Thuộc Tính Trong Bảng Quyết Định Theo Tiếp CậnNguyen Giang

2021

TÓM TẮT: Rút gọn thuộc tính là bài toán quan trọng trong bước tiền xử lý dữ liệu của quá trình khai phá dữ liệu và khám phá tri thức. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đề xuất các phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ (Fuzzy Rough Set FRS) nhằm nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp. Tuy nhiên, số lượng thuộc tính thu được theo tiếp cận FRS chưa tối ưu do ràng buộc giữa các đối tượng trong bảng quyết định chưa được xem xét đầy đủ. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ trực cảm (Intuitionistic Fuzzy Rough Set IFRS) dựa trên các đề xuất mới về hàm thành viên và không thành viên. Kết quả thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho thấy, số lượng thuộc tính của tập rút gọn theo phương pháp đề xuất giảm đáng kể so với các phương pháp FRS và một số phương pháp IFRS khác.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_right

• Explore
• Papers
• Topics

• Features
• Mentions
• Analytics
• PDF Packages
• Advanced Search
• Search Alerts

• Journals
• Academia.edu Journals
• My submissions
• Reviewer Hub
• Why publish with us
• Testimonials

• Company
• About
• Careers
• Press
• Help Center
• Terms
• Privacy
• Copyright
• Content Policy

580 California St., Suite 400San Francisco, CA, 94104© 2026 Academia. All rights reserved