Teori kebarangkalian

Teori kebarangkalian adalah cabang matematik yang memfokuskan kebarangkalian. Walaupun terdapat beberapa tafsiran kebarangkalian yang berbeza, teori kebarangkalian menggunakan konsep tersebut dengan cara matematik yang ketat dengan menyatakannya melalui satu set aksiom. Biasanya aksiom ini memformalkan kebarangkalian dari segi ruang kebarangkalian, yang memberikan ukuran mengambil nilai antara 0 dan 1, yang dinamakan ukuran kebarangkalian, kepada satu set hasil dipanggil ruang sampel. Mana-mana subset tertentu bagi ruang sampel dipanggil peristiwa. Subjek utama dalam teori kebarangkalian termasuk pemboleh ubah rawak diskret dan selanjar, taburan kebarangkalian, dan proses stokastik, yang menyediakan abstraksi matematik bagi proses bukan deterministik atau tidak pasti atau kuantiti diukur yang sama ada kejadian tunggal atau berkembang mengikut masa secara rawak. Walaupun tidak mungkin untuk meramalkan peristiwa rawak dengan sempurna, banyak yang boleh dikatakan tentang tingkah laku mereka. Dua keputusan utama dalam teori kebarangkalian yang menerangkan tingkah laku sedemikian ialah hukum nombor besar dan teorem had pusat.

Sebagai asas matematik untuk statistik, teori kebarangkalian adalah penting untuk banyak aktiviti manusia yang melibatkan analisis kuantitatif data.[1] Kaedah teori kebarangkalian juga terpakai pada perihalan sistem kompleks yang hanya diberi pengetahuan separa tentang keadaannya, seperti dalam mekanik statistik atau anggaran berjujukan. Penemuan hebat fizik abad kedua puluh ialah sifat kemungkinan fenomena fizik pada skala atom, diterangkan dalam mekanik kuantum.[2]

Rujukan

Petikan

Sumber

  • Pierre Simon de Laplace (1812). Analytical Theory of Probability.
The first major treatise blending calculus with probability theory, originally in French: Théorie Analytique des Probabilités.
An English translation by Nathan Morrison appeared under the title Foundations of the Theory of Probability (Chelsea, New York) in 1950, with a second edition in 1956.
  • Patrick Billingsley (1979). Probability and Measure. New York, Toronto, London: John Wiley and Sons.
  • Olav Kallenberg; Foundations of Modern Probability, 2nd ed. Springer Series in Statistics. (2002). 650 pp. ISBN 0-387-95313-2
  • Henk Tijms (2004). Understanding Probability. Cambridge Univ. Press.
A lively introduction to probability theory for the beginner.
  • Olav Kallenberg; Probabilistic Symmetries and Invariance Principles. Springer -Verlag, New York (2005). 510 pp. ISBN 0-387-25115-4
  • Gut, Allan (2005). Probability: A Graduate Course. Springer-Verlag. ISBN 0-387-22833-0.
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.