[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_%C4%91%E1%BB%99%20kh%C3%B4ng%20ch%E1%BA%AFc%20ch%E1%BA%AFn{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_độ không chắc chắn":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":17,"publishUser":21,"keywords":25,"keywordCount":10,"enrichTopicLink":26,"status":27,"createTime":28,"updateTime":29,"publishTime":30,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":31,"relateTopics":32},"độ không chắc chắn","Độ không chắc chắn là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Độ không chắc chắn là một đại lượng biểu thị mức độ nghi ngờ hợp lý về giá trị thực của kết quả đo, không đồng nghĩa với sai số hay lỗi đo. Theo GUM, nó phản ánh độ tin cậy của phép đo thông qua tham số định lượng, thường được biểu diễn kèm theo hệ số phủ định và mức độ tin cậy. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Định nghĩa độ không chắc chắn\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Độ không chắc chắn (uncertainty) trong đo lường được định nghĩa là một tham số liên kết với kết quả đo, mô tả sự phân tán của các giá trị hợp lý mà đại lượng đo có thể nhận. Nó phản ánh mức độ không biết chính xác về giá trị thực của đại lượng. Theo Hướng dẫn GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) do BIPM công bố, độ không chắc chắn không phải là lỗi (error), mà là một công cụ để định lượng độ tin cậy của phép đo.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Một kết quả đo không bao giờ có thể hoàn toàn chính xác tuyệt đối. Ngay cả khi thiết bị được hiệu chuẩn và người thực hiện có tay nghề cao, vẫn tồn tại nhiều yếu tố làm biến động kết quả như nhiễu nhiệt, dao động điện áp, nhiễm từ, điều kiện môi trường, v.v. Việc báo cáo kết quả cùng độ không chắc chắn là thực hành bắt buộc trong các phòng thí nghiệm chuẩn mực, đặc biệt theo tiêu chuẩn ISO\u002FIEC 17025.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ, phép đo chiều dài có thể được biểu diễn là: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">L = 20.15 \\pm 0.03\\,\\text{cm}\u003C\u002Fscript>. Điều này có nghĩa là giá trị thực của chiều dài có khả năng nằm trong khoảng 20.12 cm đến 20.18 cm, với độ tin cậy nhất định.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân biệt giữa độ không chắc chắn và sai số\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong thực hành đo lường, sai số (error) và độ không chắc chắn (uncertainty) là hai khái niệm khác biệt. Sai số là sự khác biệt giữa giá trị đo được và giá trị thực (nếu biết), còn độ không chắc chắn mô tả sự thiếu chắc chắn về giá trị thực đó. Khác với sai số, độ không chắc chắn không bao giờ bằng 0 và không thể được hiệu chỉnh hoàn toàn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Sai số được chia thành hai loại: sai số ngẫu nhiên (random error) và sai số hệ thống (systematic error). Trong khi sai số hệ thống có thể xác định và loại bỏ bằng hiệu chuẩn hoặc hiệu chỉnh thiết bị, sai số ngẫu nhiên thường được kiểm soát bằng thống kê nhiều phép đo. Độ không chắc chắn bao gồm cả hai loại này và phản ánh chúng bằng độ phân tán hoặc độ lệch chuẩn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bảng dưới đây minh họa so sánh cơ bản giữa hai khái niệm:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Tiêu chí\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Sai số\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Độ không chắc chắn\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Bản chất\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Chênh lệch giữa giá trị đo và giá trị đúng\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Mức độ nghi ngờ về kết quả đo\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Giá trị\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Có thể dương hoặc âm\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Luôn dương (độ rộng)\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Hiệu chỉnh\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Có thể loại bỏ được\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Không loại bỏ hoàn toàn được\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Phân loại độ không chắc chắn\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>GUM phân chia độ không chắc chắn thành hai loại chính là độ không chắc chắn loại A và loại B. Sự phân loại này dựa trên cách xác định và nguồn gốc thông tin về độ không chắc chắn:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cb>Loại A:\u003C\u002Fb> xác định bằng phân tích thống kê các phép đo lặp lại. Sử dụng độ lệch chuẩn của mẫu làm độ không chắc chắn chuẩn.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cb>Loại B:\u003C\u002Fb> xác định bằng các phương pháp khác không dựa trên thống kê trực tiếp, ví dụ từ bảng tra, tài liệu kỹ thuật, hiệu chuẩn, kinh nghiệm cá nhân, nhà sản xuất thiết bị, v.v.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Giá trị độ không chắc chắn chuẩn tổng hợp được tính bằng công thức:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u_c = \\sqrt{u_A^2 + u_B^2}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u_A\u003C\u002Fscript> và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u_B\u003C\u002Fscript> lần lượt là độ không chắc chắn chuẩn loại A và B. Việc phân tích từng nguồn không chắc chắn theo loại A hoặc B giúp kiểm soát tốt hơn độ tin cậy của kết quả.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Độ không chắc chắn mở rộng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Độ không chắc chắn mở rộng (expanded uncertainty) là cách thể hiện kết quả đo cùng khoảng sai số kỳ vọng có độ tin cậy cao. Nó được tính bằng cách nhân độ không chắc chắn chuẩn tổng hợp với một hệ số phủ định \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">k\u003C\u002Fscript>:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">U = k \\cdot u_c\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Giá trị của \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">k\u003C\u002Fscript> được lựa chọn dựa trên mức độ tin cậy mong muốn. Thông thường:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">k = 2\u003C\u002Fscript>: khoảng tin cậy 95%\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">k = 3\u003C\u002Fscript>: khoảng tin cậy 99.7%\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Ví dụ, nếu \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u_c = 0.05\u003C\u002Fscript> và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">k = 2\u003C\u002Fscript>, thì \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">U = 0.10\u003C\u002Fscript>. Kết quả đo sẽ được báo cáo là: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">X = x \\pm 0.10\u003C\u002Fscript> (k=2).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Cách thể hiện này giúp người sử dụng kết quả đo hiểu rõ giới hạn sai số chấp nhận được, từ đó đưa ra quyết định kỹ thuật hoặc pháp lý chính xác hơn. Độ không chắc chắn mở rộng là chỉ số được yêu cầu trong mọi báo cáo đo lường chuẩn theo GUM và ISO\u002FIEC 17025.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Biểu diễn độ không chắc chắn trong báo cáo đo lường\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Việc trình bày độ không chắc chắn trong báo cáo đo lường cần tuân thủ các chuẩn quốc tế nhằm đảm bảo tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng truy xuất. GUM khuyến cáo rằng mọi kết quả đo cần được biểu diễn đầy đủ với: giá trị đo, độ không chắc chắn mở rộng và hệ số phủ định (k), kèm theo độ tin cậy tương ứng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Cách biểu diễn tiêu chuẩn như sau:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">X = x \\pm U \\quad (\\text{k}=2, \\, 95\\%\\,\\text{confidence})\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">X = 5.25 \\pm 0.10 \\,\\text{cm}\\, (k=2)\u003C\u002Fscript> có nghĩa là giá trị thực của đại lượng X nằm trong khoảng 5.15 đến 5.35 cm với độ tin cậy 95%. Đây là thực hành phổ biến trong các ngành có yêu cầu đo chính xác cao như hiệu chuẩn, đo lường pháp lý, thử nghiệm sản phẩm hoặc thí nghiệm vật lý.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Một số lưu ý khi biểu diễn:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Sử dụng số chữ số có nghĩa phù hợp với độ không chắc chắn\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Không làm tròn riêng biệt giá trị đo và độ không chắc chắn\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ghi rõ đơn vị đo kèm kết quả\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nêu rõ nguồn gốc và phương pháp tính độ không chắc chắn\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Truyền độ không chắc chắn\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Khi một đại lượng được tính từ nhiều phép đo đầu vào, độ không chắc chắn của nó cần được suy diễn từ độ không chắc chắn của các thành phần đầu vào. Đây là nguyên lý truyền độ không chắc chắn (uncertainty propagation), được thể hiện bằng công thức:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u_c^2(y) = \\sum_{i=1}^{n} \\left( \\frac{\\partial f}{\\partial x_i} \\cdot u(x_i) \\right)^2\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">y = f(x_1, x_2, ..., x_n)\u003C\u002Fscript> là hàm toán học biểu diễn đại lượng cần tính, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u(x_i)\u003C\u002Fscript> là độ không chắc chắn của biến \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x_i\u003C\u002Fscript>, và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\frac{\\partial f}{\\partial x_i}\u003C\u002Fscript> là đạo hàm riêng của hàm theo biến đó, hay còn gọi là hệ số nhạy.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ thực tế: đo thể tích hình trụ \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">V = \\pi r^2 h\u003C\u002Fscript> từ đo bán kính và chiều cao. Độ không chắc chắn tổng hợp:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u_c^2(V) = \\left(2\\pi r h \\cdot u(r)\\right)^2 + \\left(\\pi r^2 \\cdot u(h)\\right)^2\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Việc truyền độ không chắc chắn giúp tính chính xác sai số lan truyền trong các phép tính toán kỹ thuật và kiểm soát chất lượng sản phẩm đầu ra.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Vai trò của độ không chắc chắn trong khoa học và công nghệ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Độ không chắc chắn là yếu tố cốt lõi trong mọi ngành khoa học thực nghiệm và kỹ thuật ứng dụng. Nó quyết định mức độ tin cậy của phát hiện khoa học, tính hợp lệ của thử nghiệm và hiệu lực pháp lý của các báo cáo kỹ thuật. Trong vật lý, hóa học, y sinh và công nghệ lượng tử, việc định lượng độ không chắc chắn đóng vai trò thiết yếu.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ, trong vật lý lượng tử, nguyên lý bất định Heisenberg mô tả giới hạn tối thiểu trong phép đo đồng thời vị trí và động lượng của hạt:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\Delta x \\cdot \\Delta p \\geq \\frac{\\hbar}{2}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong thống kê, độ không chắc chắn gắn với độ lệch chuẩn, khoảng tin cậy và các phép kiểm định giả thuyết. Trong kỹ thuật, nó giúp phân tích dung sai, thiết kế biên độ an toàn và xác định vùng chấp nhận trong kiểm tra sản phẩm. Độ không chắc chắn cũng là trung tâm trong tiêu chuẩn quốc tế như ISO 9001 và ISO\u002FIEC 17025.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Độ không chắc chắn trong mô hình dự báo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Các mô hình toán học mô phỏng hệ thống phức tạp như khí hậu, thị trường tài chính hay hành vi dịch bệnh đều đối mặt với các nguồn không chắc chắn đến từ:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Dữ liệu đầu vào (biến đo, mẫu thiếu, sai số ghi nhận)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Cấu trúc mô hình (mô hình hóa chưa đầy đủ, giả định chưa chính xác)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tham số mô hình (ước lượng chưa chính xác)\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Để đánh giá không chắc chắn trong mô hình, các phương pháp như phân tích độ nhạy, mô phỏng Monte Carlo và kiểm định xác suất thường được áp dụng. Ví dụ, các báo cáo đánh giá khí hậu của IPCC sử dụng cấp độ tin cậy như “likely”, “very likely”, “virtually certain” để mô tả mức độ không chắc chắn của dự báo.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Thông tin chi tiết về đánh giá không chắc chắn trong mô hình khí hậu có thể tham khảo tại \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ipcc.ch\u002Freport\u002Far6\u002Fwg1\u002F\" target=\"_blank\">IPCC AR6 – Working Group I\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Quản lý và giảm thiểu độ không chắc chắn\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Dù không thể loại bỏ hoàn toàn, việc kiểm soát và giảm thiểu độ không chắc chắn là mục tiêu thực tế trong mọi lĩnh vực kỹ thuật và nghiên cứu. Một số chiến lược gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Hiệu chuẩn định kỳ thiết bị với chuẩn được công nhận quốc tế\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tăng số phép đo và dùng phân tích thống kê để giảm sai số ngẫu nhiên\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Chuẩn hóa điều kiện môi trường và quy trình thao tác\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Đào tạo chuyên sâu cho người vận hành và sử dụng thiết bị\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Quản lý độ không chắc chắn giúp cải thiện chất lượng dữ liệu, tăng độ tin cậy của sản phẩm và đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn toàn cầu về đo lường.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Col>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bipm.org\u002Fen\u002Fpublications\u002Fguides\u002Fgum.html\" target=\"_blank\">BIPM – Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM)\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.iso.org\u002Fstandard\u002F50461.html\" target=\"_blank\">ISO\u002FIEC Guide 98-3:2008 – Uncertainty of measurement\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nist.gov\u002Fpml\u002Fnist-technical-note-1297\" target=\"_blank\">NIST Technical Note 1297 – Guidelines for Evaluating and Expressing Uncertainty\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ipcc.ch\u002Freport\u002Far6\u002Fwg1\u002F\" target=\"_blank\">IPCC AR6 – Climate Change 2021: The Physical Science Basis\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fiopscience.iop.org\u002Farticle\u002F10.1088\u002F0034-4885\u002F66\u002F10\u002FR03\" target=\"_blank\">Oberkampf & Roy (2003) – Verification, Validation, and Uncertainty Quantification\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":22,"researcherId":10,"name":23,"imageUrl":24},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-04-18T15:42:57.042+00:00","2025-09-17T07:33:03.084+00:00","2025-08-29T07:19:39.787+00:00",270,[33,36,39,49,60,65,71,76,80,85],{"id":34,"title":35,"term":34,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"mô hình hồi quy tuyến tính","Mô hình hồi quy tuyến tính là gì? Các nghiên cứu khoa học",{"id":37,"title":38,"term":37,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"mô hình khí hậu khu vực","Mô hình khí hậu khu vực là gì? Các bài nghiên cứu khoa học",{"id":40,"title":41,"term":40,"englishTitle":42,"definition":43,"discipline":44,"disciplineCode":45,"disciplineLabel":46,"disciplineColor":47,"disciplineIcon":48},"đánh giá rủi ro","Đánh giá rủi ro: Khái niệm, nguyên lý và ứng dụng","Risk assessment","Đánh giá rủi ro là một thuật ngữ và phạm trù học thuật then chốt trong lĩnh vực interdisciplinary, phản ánh các nguyên lý, cơ chế và phương pháp luận chuyên sâu đã được chuẩn hóa trong nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.","INTERDISCIPLINARY","interdisciplinary","Liên ngành","#0284C7","shapes",{"id":50,"title":51,"term":52,"englishTitle":53,"definition":54,"discipline":55,"disciplineCode":56,"disciplineLabel":57,"disciplineColor":58,"disciplineIcon":59},"phương pháp monte carlo","Phương pháp monte carlo là gì? Các bài nghiên cứu khoa học","Phương pháp Monte Carlo","Monte Carlo method","Phương pháp Monte Carlo là lớp thuật toán tính toán số học dựa trên việc lấy mẫu ngẫu nhiên lặp đi lặp lại để thu được các kết quả xấp xỉ cho các bài toán xác định hoặc ngẫu nhiên phức tạp mà việc giải giải tích trực tiếp là bất khả thi hoặc quá tốn kém.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":61,"title":62,"term":61,"englishTitle":63,"definition":64,"discipline":55,"disciplineCode":56,"disciplineLabel":57,"disciplineColor":58,"disciplineIcon":59},"dự đoán kết quả","Dự đoán kết quả là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Outcome prediction \u002F Prognostic prediction","Dự đoán kết quả là quá trình ứng dụng các mô hình xác suất thống kê, học máy và dữ liệu lịch sử nhằm ước tính xác suất xảy ra của các biến cố đầu ra cụ thể trong một hệ thống hoặc quần thể nghiên cứu.",{"id":66,"title":67,"term":68,"englishTitle":69,"definition":70,"discipline":55,"disciplineCode":56,"disciplineLabel":57,"disciplineColor":58,"disciplineIcon":59},"mô hình xác suất","Mô hình xác suất là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Mô hình xác suất","probabilistic model \u002F stochastic model","Mô hình xác suất (probabilistic model \u002F stochastic model) là mô hình toán học tích hợp các biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất để biểu diễn hiện tượng ngẫu nhiên, không chắc chắn trong các hệ thống tự nhiên, kinh tế hoặc kỹ thuật.",{"id":72,"title":73,"term":72,"englishTitle":74,"definition":75,"discipline":55,"disciplineCode":56,"disciplineLabel":57,"disciplineColor":58,"disciplineIcon":59},"độ entropy","Độ entropy là gì? Các nghiên cứu khoa học về Độ entropy","Entropy","Entropy (ký hiệu S) là một hàm trạng thái nhiệt động lực học đo lường mức độ hỗn loạn vi mô hoặc sự phân tán năng lượng không thể sinh công trong một hệ thống, đồng thời là thước đo lượng thông tin bị thiếu trong lý thuyết thông tin.",{"id":77,"title":78,"term":77,"englishTitle":78,"definition":79,"discipline":55,"disciplineCode":56,"disciplineLabel":57,"disciplineColor":58,"disciplineIcon":59},"bayes","Bayes","Định lý Bayes là định lý nền tảng trong lý thuyết xác suất và thống kê toán học, mô tả cách thức cập nhật xác suất có điều kiện của một giả thuyết khi thu nhận thêm bằng chứng thực nghiệm mới.",{"id":81,"title":82,"term":81,"englishTitle":83,"definition":84,"discipline":55,"disciplineCode":56,"disciplineLabel":57,"disciplineColor":58,"disciplineIcon":59},"ước lượng sai số","Ước lượng sai số là gì? Định nghĩa, Cấu trúc & Cơ chế chi tiết","Error estimation \u002F Measurement uncertainty estimation","Ước lượng sai số là quy trình toán học và thực nghiệm nhằm xác định khoảng tin cậy và mức độ không chắc chắn gắn liền với một phép đo lường vật lý hoặc kết quả mô phỏng tính toán số.",{"id":86,"title":86,"term":87,"englishTitle":88,"definition":89,"discipline":55,"disciplineCode":56,"disciplineLabel":57,"disciplineColor":58,"disciplineIcon":59},"biến động khí hậu","Biến động khí hậu","Climate variability","Biến động khí hậu là các dao động và sai lệch của các trạng thái khí quyển và đại dương (như nhiệt độ, lượng mưa, hoàn lưu gió) quanh giá trị trung bình thống kê dài hạn trên mọi quy mô không gian và thời gian vượt ra ngoài các hiện tượng thời tiết riêng lẻ."]