Isi ihe dị mkpa gbasara ihe gbasara ọnụọgụgụ mmadụ
Ihe gbasara ohere na ọnụọgụgụ bụ ngalaba sayensị abụọ dị mkpa maka ịghọta ihe ejighị n'aka na ime mkpebi dabere na data. N'ime ndụ kwa ụbọchị, anyị na-ezutekarị ajụjụ dịka "kedu ohere mmiri ozuzo taa?", "ọgwụ ọ̀ dị irè?", ma ọ bụ "atụmatụ ahịa ọ̀ ga-eme ka ahịa baa ụba?". Ihe gbasara ohere na-enye usoro mgbakọ na mwepụ maka ịtụ ohere nke ihe omume, ebe ọnụ ọgụgụ na-enyere anyị aka ịhazi data, ime nkwubi okwu, ma mee amụma. Isiokwu a na-atụle isi ihe gbasara ohere ọnụọgụgụ, nke bụ ntọala nke nyocha data nke oge a.
1. Ịghọta Ihe Nwere Ike Ime na Ọnụọgụgụ
Ihe gbasara ihe ...
Ọnụọgụgụ bụ sayensị nke na-amụ otu esi anakọta, hazie, nyochaa, na ịkọwa data. E kewara ọnụọgụgụ n'ime isi ihe abụọ:
1. Ọnụọgụgụ nkọwa, ya bụ ụzọ maka ịchịkọta na ịkọwa data (dịka ọmụmaatụ nkezi, etiti, eserese).
2. Ọnụọgụgụ ndị na-eme atụmatụ, ya bụ, ụzọ e si enweta nkwubi okwu gbasara ọnụọgụ mmadụ dabere na ihe atụ (dịka ọmụmaatụ atụmatụ, nnwale echiche).
Ha abụọ nwere njikọ chiri anya. Ihe gbasara puru omume na-abụkarị ntọala echiche maka ọnụọgụgụ inferential, n'ihi na mgbe anyị na-anwale ihe site na ọnụ ọgụgụ mmadụ, nsonaazụ ya na-adị iche iche ma enwere ike inyocha ya site na iji echiche puru omume.
2. Echiche Ndị Dị Mkpa: Nnwale, Oghere Ihe Nlereanya, na Ihe Omume
Dịka ihe nwere ike ime, nzọụkwụ mbụ bụ ịkọwa nnwale enweghị usoro, nke bụ usoro nke a na-apụghị ịkọ ihe ga-esi na ya pụta tupu oge eruo. Ihe atụ gụnyere ịtụgharị mkpụrụ ego, ịtụgharị daịs, ma ọ bụ ịhọrọ otu onye n'enweghị usoro site na otu.
A na-akpọ ihe nwere ike ịpụta site na nnwale enweghị usoro oghere, a na-akpọkarị ya \( S \) ma ọ bụ \( \Omega \). Dịka ọmụmaatụ:
– Tụfuo mkpụrụ ego: \( S = \{Foto, Nọmba\} \)
– Tụgharịa daịs ahụ: \( S = \{1,2,3,4,5,6\} \)
Ihe omume bụ obere ihe dị na oghere ihe atụ. Ihe atụ:
– Ihe omume nke inweta ọnụọgụgụ nha nhata: \( A = \{2,4,6\} \)
– Ihe omume nke inweta ọnụọgụgụ karịrị 4: \( B = \{5,6\} \)
3. Iwu Ndị Dị Mkpa Maka Ihe Nwere Ike Ime
Ọ bụrụ na ihe niile a ga-esi na ya pụta n'ime oghere ihe nlele ahụ nwere otu ohere (nke a ga-ahazi), enwere ike ịgbakọ ohere nke ihe omume \(A \) dị ka:
\[
P(A) = \frac{\text{ọnụọgụ nsonaazụ ndị na-akwado } A}{\text{ọnụọgụ nsonaazụ niile dị na } S}
\]
Ihe atụ: ohere nke inweta ọnụọgụgụ kwụ ọtọ na dais:
\[
P(A)=\frac{3}{6}=0,5
\]
Ụfọdụ iwu dị mkpa:
1. Oke ohere:
\[
0 \le P(A) \le 1
\]
2. Ohere nke imezu ihe (ihe omume anaghị eme):
\[
P(A^c)=1-P(A)
\]
3. Iwu mgbakwunye maka ihe omume abụọ:
– Ọ bụrụ na \( A \) na \( B \) bụ ndị na-ekewapụ onwe ha (enweghị ike ime n'otu oge):
\[
P(A \iko B)=P(A)+P(B)
\]
- Ọ bụrụ na ọ bụghị ihe na-emegiderịta onwe ha:
\[
P(A \iko B)=P(A)+P(B)-P(A \iko B)
\]
4. Ohere na Nnwere Onwe nke Ọnọdụ
Ihe gbasara ohere nke ihe omume bụ ohere nke ihe omume \(A \) ga-eme, ma ọ bụrụhaala na ihe omume ahụ \(B \) emeela. E dere ya:
\[
P(A|B)=\frac{P(A \okpu B)}{P(B)}
\]
na \( P(B) \ne 0 \).
Echiche a dị mkpa n'ọtụtụ ebe, dịka ịchọpụta ọrịa dabere na nsonaazụ ule. Ọ bụrụ na anyị maara na mmadụ nwere ụfọdụ mgbaàmà, ohere nke ịchọpụta ọrịa nwere ike ịgbanwe.
A na-ekwu na ihe omume abụọ \( A \) na \( B \) anaghị adabere onwe ha ma ọ bụrụ na ihe omume nke \( A \) anaghị emetụta ohere nke ihe omume nke \( B \). N'ime mgbakọ na mwepụ:
\[
P(A \okpu B)=P(A)\cdot P(B)
\]
ma ọ bụ ihe yiri ya:
\[
P(A|B)=P(A)
\]
5. Mgbanwe Ndị A Na-agbanweghị Agbanwe na Nkesa Ihe Omume
N'ọnụọgụgụ na ihe gbasara ohere, anyị na-ejikarị mgbanwe ndị a na-anaghị agbanwe agbanwe eme ihe, nke bụ ọrụ ndị na-egosi nsonaazụ nke nnwale ndị a na-anaghị agbanwe agbanwe ka ha bụrụ ọnụọgụgụ. A na-ekewa mgbanwe ndị a na-anaghị agbanwe agbanwe n'ime:
1. Nkewa: a pụrụ ịgụta uru ahụ (dịka ọmụmaatụ, ọnụọgụ ụmụaka nọ n'ezinụlọ).
2. Na-aga n'ihu: uru ahụ nwere ike ịdị n'ogo (dịka ọmụmaatụ, elu, oge ichere).
Maka mgbanwe ndị a na-anaghị agbanwe agbanwe, anyị maara ọrụ oke ihe omume (PMF), ebe maka mgbanwe ndị na-aga n'ihu, anyị maara ọrụ njupụta ihe omume (PDF).
Ihe atụ nke nkesa dị iche iche dị mkpa:
– Nkesa Bernoulli: naanị ihe abụọ ga-esi na ya pụta, ihe ịga nke ọma (1) na ọdịda (0).
– Nkesa Binomial: ọnụọgụ ihe ịga nke ọma sitere na nnwale Bernoulli.
– Nkesa Poisson: na-agbakọ ọnụọgụ ihe omume dị na oge/oghere ụfọdụ.
Ihe atụ nke nkesa na-aga n'ihu:
– Nkesa nkịtị: nkesa "mgbịrịgba" nke na-apụtakarị n'ihe ndị e kere eke na mmekọrịta mmadụ na ibe ya.
– Nkesa Exponential: a na-ejikarị ya atụ ihe nlereanya oge dị n'etiti ihe omume, dịka oge dị n'etiti ndị ahịa bịarutere.
6. Usoro nke Nhazi na Mgbasa
Ọnụọgụgụ nkọwa chọrọ ihe ndị ga-eme ka data chịkọta.
Usoro nhazi etiti:
– Nkezi (nkezi): mkpokọta nke data kewara site na ọnụọgụ data.
– Ọdịnaya etiti: uru etiti mgbe edochara data ahụ.
– Ụdị: uru nke na-apụtakarị.
Nha mgbasa:
– Oke: ihe dị iche n'etiti oke kachasị na nke kacha nta.
– Mgbanwe: nha nke nkezi nkewa sụkwịa sụkwịa site na nkezi.
– Ngbanwe ọkọlọtọ: mgbọrọgwụ square nke mgbanwe ahụ, dị mfe nghọta na otu nkeji dị ka data ahụ.
Usoro ndị a dị mkpa iji hụ ma data ahụ dị nso na uru ụfọdụ ma ọ bụ gbasaa ebe niile.
7. Echiche nke ihe nlele, ọnụọgụgụ mmadụ, na atụmatụ
N'ime nnyocha, anyị anaghị enwe ike ịtụle ọnụọgụgụ mmadụ niile n'ihi oke ọnụ ahịa na oge. Ya mere, anyị na-ewere ihe nlele. Site na ihe nlele a, anyị na-agbakọ ọnụọgụgụ (dịka ọmụmaatụ, nkezi ihe nlele) iji mee atụmatụ paramita ọnụọgụgụ mmadụ (dịka ọmụmaatụ, nkezi ọnụọgụgụ mmadụ).
A na-akpọ usoro atụmatụ paramita atụmatụ. Atụmatụ nwere ike ịbụ:
– Atụmatụ isi: otu uru atụmatụ (ihe atụ: ihe atụ nkezi).
– Oge ntụkwasị obi: ọtụtụ ụkpụrụ ndị a kwenyere na ha nwere oke ọnụọgụgụ mmadụ nwere ọkwa ntụkwasị obi ụfọdụ (dịka ọmụmaatụ 95%).
8. Nnwale Echiche (Nchịkọta)
Ọnụọgụgụ ndị na-eme atụmatụ gụnyere nnwale echiche, nke bụ usoro maka ịnwale nkwupụta gbasara ọnụ ọgụgụ mmadụ. Dịka ọmụmaatụ, ụlọ ọrụ nwere ike ịchọ ịma ma oge mmepụta nkezi ebelatala mgbe etinyere usoro ọhụrụ.
Nnwale echiche na-agụnyekarị:
– Echiche efu (\( H_0 \)): nkwupụta mbụ (dịka ọmụmaatụ "enweghị mgbanwe").
– Echiche ọzọ (\( H_1 \)): okwu a ga-egosi (dịka ọmụmaatụ "enwere mbelata na oge mmepụta").
– Uru p ma ọ bụ oke dị mkpa maka ikpebi ịnabata ma ọ bụ ịjụ \(H_0 \).
Ọ bụ ezie na echiche a nwere ike iyi ihe siri ike na mbụ, isi ihe dị na ya bụ ime mkpebi dabere na ihe akaebe data nwere ihe egwu nke mmejọ a na-apụghị ịtụle.
Penutup
Isi ihe dị mkpa gbasara ohere ọnụọgụgụ na-enye anyị nghọta nke ejighị n'aka na otu esi enweta mmechi site na data. Site na echiche nke oghere ihe atụ na ihe omume, iwu ohere, ohere ọnọdụ, ruo mgbanwe na nkesa na-enweghị usoro, ihe niile na-etolite ntọala dị mkpa maka nyocha data, nyocha, na ime mkpebi. N'ụwa nke taa nke data na-achịkwa, nghọta nke ohere na ọnụ ọgụgụ abụghị naanị ihe achọrọ n'agụmakwụkwọ kamakwa nkà bara uru bara uru n'ọhịa dịka azụmaahịa, ahụike, teknụzụ, na sayensị mmekọrịta mmadụ na ibe ya.
Ọ bụrụ na ịchọrọ, enwere m ike ịmepụta ụdị teknụzụ nke isiokwu a (na ajụjụ na mkparịta ụka) ma ọ bụ ụdị dị mfe maka ọkwa ụlọ akwụkwọ.
