[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_ph%C3%A2n%20ph%E1%BB%91i%20x%C3%A1c%20su%E1%BA%A5t{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_phân phối xác suất":41},{"code":4,"data":5,"meta":21},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":39,"vietnamLatest":40},[],[8,25],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":16,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":20,"totalCitation":21,"url":22,"doi":23,"summary":24},"633892c9-b1cd-49bc-a8bb-d0690a6b9c70","Kế hoạch lấy mẫu chấp nhận mờ cho phân phối Weibull biến đổi","Fuzzy acceptance sampling plan for transmuted Weibull distribution",[13,14,15],"Muhammad Zahir Khan","Muhammad Farid Khan","Muhammad Aslam",4,"Complex & Intelligent Systems",false,"2022-04-22",2022,null,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.1007\u002Fs40747-022-00725-6","10.1007\u002Fs40747-022-00725-6","\u003Cp>Nghiên cứu lý thuyết kiểm soát chất lượng xây dựng kế hoạch lấy mẫu chấp nhận mờ dựa trên hàm \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">phân phối xác suất\u003C\u002Fb> \u003Ci>Weibull\u003C\u002Fi> chuyển vị nhằm đánh giá tỷ lệ sản phẩm lỗi trong điều kiện thông tin không chắc chắn. Tác giả tính toán xác suất chấp nhận lô hàng theo các góc độ rủi ro khác nhau của nhà sản xuất và người tiêu dùng. Mô hình cung cấp giải pháp linh hoạt nâng cao hiệu quả kiểm tra nghiệm thu trong công nghiệp sản xuất hàng loạt.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":26,"title":27,"originalTitle":28,"authorNames":29,"authorCount":32,"journalName":33,"vietnamJournal":18,"publishDate":34,"publishYear":35,"totalCitation":21,"url":36,"doi":37,"summary":38},"432ed966-a4d7-4344-a7b6-b2ab70fe03f7","Mô hình phối hợp trực tiếp theo chuỗi với phân phối xác suất chung","Direct Sequential Co-simulation with Joint Probability Distributions",[30,31],"Ana Horta","Amílcar Soares",2,"Mathematical Geosciences","2010-02-05",2010,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.1007\u002Fs11004-010-9265-x","10.1007\u002Fs11004-010-9265-x","\u003Cp>Nghiên cứu địa thống kê toán học phát triển thuật toán đồng mô phỏng theo chuỗi trực tiếp \u003Ci>Co-DSS\u003C\u002Fi> tích hợp các \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">phân phối xác suất\u003C\u002Fb> chung để giải quyết sai lệch với dữ liệu thực địa. Phương pháp tái tạo chính xác hàm phân phối lũy tích hai biến thực nghiệm ngay cả trong điều kiện hệ số tương quan giữa các biến số ở mức thấp. Công cụ mang lại độ tin cậy vượt trội trong mô phỏng không gian tài nguyên mỏ và môi trường đất đá.\u003C\u002Fp>",[],[],{"code":4,"data":42,"meta":21},{"id":43,"title":44,"description":45,"content":46,"term":43,"englishTitle":47,"synonyms":48,"definition":51,"discipline":52,"references":53,"faqs":69,"createUser":79,"publishUser":83,"keywords":87,"keywordCount":21,"enrichTopicLink":18,"status":88,"createTime":89,"updateTime":90,"publishTime":91,"linkEnrichedTime":21,"publicationScanTime":92,"contentErrorMessage":21,"viewCount":93,"relateTopics":94},"phân phối xác suất","Phân phối xác suất là gì? Các bài nghiên cứu khoa học","Phân phối xác suất là mô hình toán học mô tả cách xác suất được gán cho các giá trị có thể của một biến ngẫu nhiên, rời rạc hoặc liên tục. Nó là nền tảng trong thống kê và học máy, giúp biểu diễn sự bất định, phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán theo xác suất. ","\u003Cp>\u003Cstrong>phân phối xác suất\u003C\u002Fstrong> (probability distribution) là Phân phối xác suất (Probability Distribution) là một quy tắc toán học mô tả khả năng xuất hiện của các giá trị khả dĩ khác nhau của một biến ngẫu nhiên rời rạc hoặc liên tục.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Khái niệm phân phối xác suất\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Phân phối xác suất (probability distribution) là một mô hình toán học mô tả cách xác suất được gán cho các giá trị hoặc tập giá trị có thể xảy ra của một biến ngẫu nhiên. Biến ngẫu nhiên có thể là rời rạc hoặc liên tục, tùy theo bản chất của không gian mẫu. Phân phối xác suất đóng vai trò then chốt trong thống kê, xác suất, khoa học dữ liệu, tài chính định lượng, vật lý thống kê, và học máy.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Với biến ngẫu nhiên rời rạc \u003Ccode>X\u003C\u002Fcode>, xác suất được định nghĩa qua hàm khối xác suất (PMF - probability mass function), thỏa mãn:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ccode>P(X = x_i) = p_i, \\quad \\sum_i p_i = 1\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Với biến ngẫu nhiên liên tục, phân phối được biểu diễn qua hàm mật độ xác suất (PDF - probability density function), với điều kiện:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ccode>f(x) \\geq 0, \\quad \\int_{-\\infty}^{\\infty} f(x) dx = 1\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Phân phối xác suất cho phép mô hình hóa sự bất định, tính toán xác suất các sự kiện và là nền tảng của mọi quá trình suy luận thống kê.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân loại phân phối xác suất\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Các phân phối xác suất thường được chia thành hai nhóm lớn: phân phối rời rạc và phân phối liên tục. Phân phối rời rạc gán xác suất cho từng giá trị riêng lẻ, trong khi phân phối liên tục mô tả xác suất thông qua tích phân mật độ trên một khoảng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ, phép tung đồng xu là một biến ngẫu nhiên rời rạc, trong khi chiều cao người trưởng thành là biến ngẫu nhiên liên tục. Việc phân loại đúng loại biến là bước đầu tiên để lựa chọn mô hình thống kê thích hợp.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bảng dưới đây trình bày một số phân phối xác suất tiêu biểu:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"4\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Loại\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Tên phân phối\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Đặc điểm chính\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Ứng dụng\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Rời rạc\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Bernoulli\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Hai giá trị: 0 hoặc 1\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Mô hình hóa thử nghiệm nhị phân\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Rời rạc\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Binomial\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Tổng n thử Bernoulli\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phân tích số lần thành công\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Rời rạc\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Poisson\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Tần suất sự kiện trên đơn vị thời gian\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phân tích lỗi, cuộc gọi đến\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Liên tục\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Normal\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phân phối chuẩn hình chuông\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Đo lường tự nhiên, phân tích tài chính\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Liên tục\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Exponential\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Khoảng thời gian giữa các sự kiện\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phân tích thời gian sống\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Liên tục\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Uniform\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Xác suất đồng đều trên đoạn [a, b]\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Mô phỏng, kiểm thử ngẫu nhiên\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Phân phối rời rạc\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Phân phối rời rạc gán xác suất cho từng giá trị rời rạc cụ thể của biến. Các phân phối thường gặp gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bernoulli:\u003C\u002Fstrong> Một biến nhận giá trị 1 (thành công) với xác suất \u003Ccode>p\u003C\u002Fcode>, và 0 (thất bại) với xác suất \u003Ccode>1-p\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Binomial:\u003C\u002Fstrong> Tổng của \u003Ccode>n\u003C\u002Fcode> phép thử Bernoulli độc lập, xác suất thành công không đổi\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Poisson:\u003C\u002Fstrong> Mô tả số sự kiện xảy ra trong khoảng thời gian cố định khi các sự kiện xảy ra ngẫu nhiên và độc lập\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Công thức xác suất phân phối nhị thức như sau:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ccode>P(X = k) = \\binom{n}{k} p^k (1 - p)^{n-k}\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong đó \u003Ccode>k\u003C\u002Fcode> là số lần thành công, \u003Ccode>n\u003C\u002Fcode> là số phép thử, và \u003Ccode>p\u003C\u002Fcode> là xác suất thành công mỗi lần. Với Poisson, hàm xác suất là:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ccode>P(X = k) = \\frac{\\lambda^k e^{-\\lambda}}{k!}\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong đó \u003Ccode>\\lambda\u003C\u002Fcode> là số sự kiện trung bình xảy ra trong đơn vị thời gian.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân phối liên tục\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Phân phối liên tục không gán xác suất cho một điểm cụ thể mà cho một khoảng giá trị. Điều này phản ánh thực tế rằng xác suất để biến liên tục nhận một giá trị chính xác là bằng 0, và chỉ các khoảng mới có xác suất dương.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các phân phối liên tục phổ biến:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Normal:\u003C\u002Fstrong> Có dạng hình chuông, trung tâm là giá trị trung bình \u003Ccode> \\mu \u003C\u002Fcode>, lan rộng theo độ lệch chuẩn \u003Ccode> \\sigma \u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Exponential:\u003C\u002Fstrong> Mô hình hóa khoảng thời gian giữa hai sự kiện xảy ra độc lập\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Uniform:\u003C\u002Fstrong> Xác suất phân bố đều trên đoạn từ \u003Ccode>a\u003C\u002Fcode> đến \u003Ccode>b\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Hàm mật độ xác suất của phân phối chuẩn là:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ccode>f(x) = \\frac{1}{\\sqrt{2\\pi\\sigma^2}} \\exp\\left( -\\frac{(x - \\mu)^2}{2\\sigma^2} \\right)\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Phân phối chuẩn đóng vai trò then chốt trong thống kê do định lý giới hạn trung tâm, cho biết tổng của nhiều biến ngẫu nhiên độc lập có khuynh hướng tiến về phân phối chuẩn khi số lượng tăng.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Các tham số đặc trưng của phân phối\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Phân phối xác suất được mô tả thông qua các tham số thống kê cơ bản giúp hiểu rõ đặc tính của biến ngẫu nhiên. Những tham số này bao gồm trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn và các đại lượng mô tả hình dạng phân phối như độ lệch (skewness) và độ nhọn (kurtosis).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Giá trị kỳ vọng hay trung bình của một biến ngẫu nhiên \u003Ccode> X \u003C\u002Fcode> được định nghĩa như sau:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ccode>\\mathbb{E}[X] = \\sum_i x_i p_i \\quad \\text{(rời rạc)}, \\quad \\mathbb{E}[X] = \\int_{-\\infty}^\\infty x f(x) dx \\quad \\text{(liên tục)}\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Phương sai đo lường mức độ phân tán của giá trị xung quanh trung bình:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ccode>\\mathrm{Var}(X) = \\mathbb{E}[(X - \\mu)^2]\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai, biểu diễn đơn vị đo cùng với biến gốc. Ngoài ra, skewness và kurtosis giúp mô tả độ nghiêng và độ nhọn của đồ thị phân phối so với phân phối chuẩn.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hàm phân phối tích lũy (CDF)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Hàm phân phối tích lũy (cumulative distribution function - CDF) biểu diễn xác suất để biến ngẫu nhiên nhận giá trị nhỏ hơn hoặc bằng một giá trị cụ thể \u003Ccode> x \u003C\u002Fcode>:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ccode>F(x) = P(X \\leq x)\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Với biến rời rạc, CDF là tổng của các xác suất:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ccode>F(x) = \\sum_{x_i \\leq x} P(X = x_i)\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Với biến liên tục, CDF là tích phân của hàm mật độ:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ccode>F(x) = \\int_{-\\infty}^x f(t) \\, dt\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>CDF luôn tăng đơn điệu từ 0 đến 1, liên tục từ bên phải, và đóng vai trò quan trọng trong việc tạo mẫu ngẫu nhiên và mô phỏng Monte Carlo.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong thống kê và học máy\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Phân phối xác suất là công cụ nền tảng cho mọi phương pháp thống kê và mô hình học máy xác suất. Trong thống kê, phân phối mô tả dữ liệu, thiết lập giả thuyết, tính khoảng tin cậy và thực hiện kiểm định thống kê.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong học máy, các mô hình như Naive Bayes, Gaussian Mixture Models (GMMs), Hidden Markov Models (HMMs) và Bayesian Networks đều dựa vào phân phối xác suất để mô tả dữ liệu và sự không chắc chắn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Naive Bayes giả định thuộc tính độc lập có phân phối chuẩn\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>GMM giả định dữ liệu được tạo từ tổ hợp nhiều phân phối chuẩn\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>HMM mô hình hóa chuỗi thời gian với phân phối xác suất chuyển trạng thái và phát xạ\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Xem chi tiết ứng dụng trong The Gaussian Process Cookbook.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Chuẩn hóa dữ liệu và phân phối chuẩn hóa\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong thực hành thống kê và học máy, dữ liệu thường được chuẩn hóa để dễ so sánh hoặc để phù hợp với giả định mô hình. Một biến ngẫu nhiên chuẩn hóa có kỳ vọng 0 và độ lệch chuẩn 1:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ccode>Z = \\frac{X - \\mu}{\\sigma}\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Chuẩn hóa đặc biệt hữu ích khi sử dụng phân phối chuẩn chuẩn hoá \u003Ccode> \\mathcal{N}(0,1) \u003C\u002Fcode>, giúp tra bảng xác suất dễ dàng hoặc đơn giản hóa việc ước lượng xác suất tích lũy. Phân phối chuẩn hóa cũng là công cụ thiết yếu trong phân tích PCA, hồi quy tuyến tính và mô hình mạng nơ-ron.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ước lượng và kiểm định phân phối\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Khi làm việc với dữ liệu thực tế, phân phối của biến ngẫu nhiên thường không biết trước và cần được ước lượng từ dữ liệu quan sát. Các phương pháp bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Histogram:\u003C\u002Fstrong> Phân chia dữ liệu thành các lớp và tính tần suất tương đối\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>KDE (Kernel Density Estimation):\u003C\u002Fstrong> Phương pháp phi tham số sử dụng hàm nhân để xấp xỉ mật độ\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Maximum Likelihood Estimation (MLE):\u003C\u002Fstrong> Ước lượng tham số của phân phối giả định sao cho xác suất tạo ra dữ liệu là lớn nhất\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Sau khi ước lượng, ta có thể kiểm định xem dữ liệu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không bằng các phép kiểm định giả thuyết:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Kolmogorov–Smirnov test:\u003C\u002Fstrong> So sánh CDF thực nghiệm và CDF lý thuyết\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Chi-square goodness-of-fit:\u003C\u002Fstrong> So sánh tần suất quan sát và kỳ vọng trong từng lớp\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Anderson–Darling test:\u003C\u002Fstrong> Nhấn mạnh sự khác biệt ở đuôi phân phối\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Tham khảo thêm tại NIST Engineering Statistics Handbook.\u003C\u002Fp>","probability distribution",[49,50],"phân bố xác suất","hàm phân phối","Phân phối xác suất (Probability Distribution) là một quy tắc toán học mô tả khả năng xuất hiện của các giá trị khả dĩ khác nhau của một biến ngẫu nhiên rời rạc hoặc liên tục.","NATURAL_SCIENCES",[54,61],{"citationText":55,"title":56,"authors":57,"source":58,"year":59,"doi":21,"url":60},"Feller, W. (1968). An Introduction to Probability Theory and Its Applications (Vol. 1, 3rd ed.). John Wiley & Sons.","An Introduction to Probability Theory and Its Applications","Feller","John Wiley & Sons",1968,"https:\u002F\u002Farchive.org",{"citationText":62,"title":63,"authors":64,"source":65,"year":66,"doi":67,"url":68},"Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical Inference (2nd ed.). Duxbury.","Statistical Inference","Casella, Berger","Duxbury",2002,"10.1017\u002FCBO9781107415324.004","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1017\u002FCBO9781107415324.004",[70,73,76],{"question":71,"answer":72},"Phân biệt phân phối xác suất rời rạc và liên tục?","Phân phối rời rạc gán xác suất cho từng giá trị đơn lẻ qua hàm khối lượng xác suất PMF (như Poisson, Nhị thức); phân phối liên tục mô tả xác suất trên một khoảng qua hàm mật độ xác suất PDF (như Chuẩn, Chuẩn tắc).",{"question":74,"answer":75},"Định lý giới hạn trung tâm (Central Limit Theorem) phát biểu gì?","Tổng (hoặc trung bình) của một số lượng lớn các biến ngẫu nhiên độc lập có cùng phân phối sẽ xấp xỉ phân phối chuẩn (Gaussian distribution) khi kích thước mẫu đủ lớn.",{"question":77,"answer":78},"Các tham số đặc trưng quan trọng của một phân phối xác suất là gì?","Kỳ vọng toán học (Mean - giá trị trung bình), Phương sai (Variance - độ phân tán), Độ lệch (Skewness - tính bất đối xứng) và Độ nhọn (Kurtosis).",{"id":80,"researcherId":21,"name":81,"imageUrl":82},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":84,"researcherId":21,"name":85,"imageUrl":86},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",[43],"PUBLISHED","2025-04-26T01:47:38.774+00:00","2026-09-05T07:22:00.841+00:00","2025-09-03T09:31:44.993+00:00","2026-09-05T07:22:00.837+00:00",402,[95,98,106,111,121,126,129,134,140,145],{"id":96,"title":97,"term":96,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"bộ lọc kalman","Bộ lọc kalman là gì? Các nghiên cứu khoa học về Bộ lọc kalman",{"id":99,"title":100,"term":99,"englishTitle":99,"definition":101,"discipline":52,"disciplineCode":102,"disciplineLabel":103,"disciplineColor":104,"disciplineIcon":105},"entropy","Entropy là gì? Từ nhiệt động lực học đến học máy","Entropy là đại lượng vật lý và toán học trung tâm biểu thị mức độ hỗn loạn, độ bất định hoặc lượng thông tin cần thiết để mô tả trạng thái của một hệ thống vật lý, thống kê hoặc mô hình tính toán.","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":107,"title":108,"term":107,"englishTitle":109,"definition":110,"discipline":52,"disciplineCode":102,"disciplineLabel":103,"disciplineColor":104,"disciplineIcon":105},"phương sai","Phương sai là gì? Công thức tính, ý nghĩa thống kê và ứng dụng thực tế","variance","Phương sai là đại lượng thống kê đo lường mức độ phân tán hoặc biến thiên của một biến ngẫu nhiên xung quanh giá trị kỳ vọng (trung bình) của nó, được tính bằng kỳ vọng của bình phương độ lệch giữa biến ngẫu nhiên và trung bình.",{"id":112,"title":113,"term":112,"englishTitle":114,"definition":115,"discipline":116,"disciplineCode":117,"disciplineLabel":118,"disciplineColor":119,"disciplineIcon":120},"mạng nơ ron nhân tạo","Mạng nơ-ron nhân tạo: Kiến trúc, hàm kích hoạt và lan truyền ngược","Artificial neural network","Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc mạng lưới tế bào thần kinh sinh học, bao gồm các đơn vị tính toán (nơ-ron) liên kết với nhau bằng các trọng số để tiếp nhận, biến đổi và truyền tải tín hiệu qua các hàm kích hoạt phi tuyến tính.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":122,"title":123,"term":122,"englishTitle":124,"definition":125,"discipline":52,"disciplineCode":102,"disciplineLabel":103,"disciplineColor":104,"disciplineIcon":105},"biến ngẫu nhiên","Biến ngẫu nhiên là gì? Các nghiên cứu về Biến ngẫu nhiên","Random variable","Biến ngẫu nhiên là một hàm toán học ánh xạ từ không gian mẫu của một phép thử ngẫu nhiên sang tập số thực, định lượng hóa các biến cố ngẫu nhiên thành các giá trị số có thể phân tích bằng lý thuyết xác suất.",{"id":127,"title":128,"term":127,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"mô hình toán học","Mô hình toán học là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":130,"title":131,"term":130,"englishTitle":132,"definition":133,"discipline":52,"disciplineCode":102,"disciplineLabel":103,"disciplineColor":104,"disciplineIcon":105},"mối tương quan","Mối tương quan là gì? Phân loại, hệ số và ý nghĩa thống kê","correlation","Mối tương quan là quan hệ thống kê định lượng mức độ và chiều hướng đồng biến thiên giữa các biến số, đo lường bằng hệ số Pearson, Spearman hoặc Kendall mà không nhất thiết chỉ ra quan hệ nhân quả.",{"id":135,"title":136,"term":137,"englishTitle":138,"definition":139,"discipline":52,"disciplineCode":102,"disciplineLabel":103,"disciplineColor":104,"disciplineIcon":105},"monte carlo","Monte Carlo là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Monte Carlo","Monte Carlo method","Phương pháp Monte Carlo là một lớp rộng các thuật toán tính toán số học dựa trên việc lấy mẫu ngẫu nhiên lặp lại nhiều lần để thu được kết quả xấp xỉ cho các bài toán xác suất hoặc các mô hình toán học giải tích phức tạp khó giải quyết bằng giải tích thuần túy.",{"id":141,"title":142,"term":143,"englishTitle":47,"definition":144,"discipline":52,"disciplineCode":102,"disciplineLabel":103,"disciplineColor":104,"disciplineIcon":105},"phân phối","Phân phối là gì? Các nghiên cứu khoa học về Phân phối","Phân phối","Phân phối xác suất là hàm toán học hoặc quy luật gán giá trị xác suất cho mỗi biến cố hoặc khoảng giá trị khả dĩ của một biến ngẫu nhiên trong không gian mẫu.",{"id":146,"title":147,"term":146,"englishTitle":148,"definition":149,"discipline":150,"disciplineCode":151,"disciplineLabel":152,"disciplineColor":153,"disciplineIcon":154},"đánh giá kinh tế","Đánh giá kinh tế là gì? Định nghĩa và cơ chế","Economic evaluation \u002F Health economic evaluation","Đánh giá kinh tế là quá trình phân tích so sánh định lượng giữa hai hay nhiều phương án can thiệp dựa trên cả chi phí phát sinh và kết quả mang lại, hỗ trợ nhà hoạch định phân bổ nguồn lực khan hiếm nhằm tối đa hóa lợi ích xã hội.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users"]