tính từ
thuộc thuyết cái nhiên
theo xác suất
Default
(thuộc) xác suất
xác suất
/ˌprɒbəbəˈlɪstɪk//ˌprɑːbəbəˈlɪstɪk/Từ "probabilistic" có nguồn gốc từ thế kỷ 17 từ các từ tiếng Latin "probare", có nghĩa là "kiểm tra" hoặc "thử", và "istic", một hậu tố tạo thành danh từ biểu thị một học thuyết hoặc hệ thống. Thuật ngữ này được nhà toán học người Pháp Pierre-Simon Laplace đặt ra trong tác phẩm "A Philosophical Essay on Probabilities" năm 1812 của ông để mô tả các phương pháp lập luận dựa trên việc phân tích sự không chắc chắn và cơ hội. Ban đầu, "probabilistic" đề cập cụ thể đến các kỹ thuật toán học để tính toán xác suất, nhưng theo thời gian, nó đã mở rộng để bao hàm nhiều ý nghĩa hơn, bao gồm việc sử dụng các phương pháp thống kê trong các lĩnh vực như y học, tài chính và khoa học xã hội. Ngày nay, "probabilistic" được sử dụng để mô tả các phương pháp cân bằng giữa sự không chắc chắn và rủi ro, thường liên quan đến việc ra quyết định và dự đoán phức tạp. Trong thời đại mà việc ra quyết định dựa trên dữ liệu ngày càng phổ biến, khái niệm tư duy xác suất đã trở nên thiết yếu trong nhiều lĩnh vực, đảm bảo rằng sự không chắc chắn được thừa nhận và quản lý hiệu quả.
tính từ
thuộc thuyết cái nhiên
theo xác suất
Default
(thuộc) xác suất
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.