xác suất
/ˌprɒbəbəˈlɪstɪk//ˌprɑːbəbəˈlɪstɪk/The word "probabilistic" originated in the 17th century from the Latin words "probare," meaning "to test" or "to try," and "istic," a suffix forming nouns denoting a doctrine or system. The term was coined by French mathematician Pierre-Simon Laplace in his 1812 work "A Philosophical Essay on Probabilities" to describe methods of reasoning that rely on the analysis of uncertainty and chance. Initially, "probabilistic" referred specifically to mathematical techniques for calculating probability, but over time it has expanded to encompass a broader range of meanings, including the use of statistical methods in fields like medicine, finance, and social sciences. Today, "probabilistic" is used to describe approaches that balance uncertainty and risk, often involving complex decision-making and prediction. In an era where data-driven decision-making is increasingly prevalent, the concept of probabilistic thinking has become essential in many areas, ensuring that uncertainty is acknowledged and managed effectively.
Dự báo thời tiết hôm nay mang tính xác suất, nghĩa là có 60% khả năng mưa và có khả năng xảy ra giông bão.
Để xác định chiến lược đầu tư tốt nhất, chúng ta cần sử dụng các mô hình xác suất để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán kết quả trong tương lai.
Nhà vật lý này đã sử dụng phương pháp xác suất để giải thích hành vi của các hạt hạ nguyên tử, vì chuyển động của chúng không thể được dự đoán một cách chắc chắn tuyệt đối.
Các nhà phân tích thị trường đã sử dụng các mô hình xác suất để mô phỏng các kịch bản khác nhau và đánh giá rủi ro và phần thưởng tiềm năng cho nhiều cơ hội đầu tư khác nhau.
Giá cổ phiếu mang tính xác suất vì chúng dao động khó lường dựa trên nhiều yếu tố như điều kiện kinh tế, hiệu quả hoạt động của công ty và sự biến động của thị trường.
Trong nghiên cứu y khoa, các nhà khoa học sử dụng phương pháp xác suất để phân tích khối lượng lớn dữ liệu phức tạp và rút ra kết luận về kết quả sức khỏe cho các nhóm dân số cụ thể.
Các thuật toán học máy đang được phát triển dựa rất nhiều vào các kỹ thuật xác suất để xử lý lượng lớn dữ liệu đa dạng và đưa ra dự đoán chính xác.
Các phương pháp xác suất có hiệu quả trong việc phân biệt các mô hình và đưa ra dự đoán trong những tình huống không thể hoặc không thực tế để đạt được độ chính xác hoàn toàn.
Các công ty bảo hiểm sử dụng mô hình xác suất để ước tính khả năng xảy ra tổn thất tiềm ẩn và xác định mức phí bảo hiểm dựa trên xác suất đó.
Trong nghiên cứu di truyền, phương pháp xác suất cho phép các nhà khoa học dự đoán khả năng xuất hiện các đặc điểm di truyền cụ thể trong quần thể dựa trên phân tích thống kê tần số gen.