[Seminar] Chuỗi bài giảng Lý thuyết Xác suất và Thống kê: Ứng dụng trong Kinh tế và Kinh doanh – Buổi 3: Conditional Probability and Independence

Vào 09h00 sáng thứ Sáu ngày 04 tháng 04 năm 2025, Khoa Khoa học cơ sở tổ chức sinh hoạt khoa học với chủ đề: “Chuỗi bài giảng Lý thuyết Xác suất và Thống kê: Ứng dụng trong Kinh tế và Kinh doanh – Buổi 3: Conditional Probability and Independence”.

Người trình bày: ThS Hoàng Văn Thắng, Khoa Khoa học cơ sở, ĐHKTQD.

Thành phần tham dự: Toàn thể GV Khoa Khoa học cơ sở và các giảng viên quan tâm.

Người trình bày đã trình bày các nội dung:

• Xác suất có điều kiện
• Công thức Bayes
• Các biến cố độc lập
• P(.| F) là xác xuất

Một số ý kiến trao đổi:

• Xác suất có điều kiện và các biến cố độc lập là hai khái niệm cơ bản, quan trọng trong lý thuyết xác suất, đóng vai trò thiết yếu trong việc hiểu và mô hình hóa các tình huống ngẫu nhiên trong nhiều lĩnh vực như thống kê, học máy, kinh tế học và khoa học dữ liệu.

• Trong nhiều bài toán thống kê và học máy, xác suất có điều kiện giúp xây dựng các mô hình dự báo. Tuy nhiên, một câu hỏi quan trọng là liệu các giả định về sự độc lập hoặc phân phối của dữ liệu có luôn hợp lý không. Ví dụ, trong các mô hình Naive Bayes, mặc dù giả định rằng các đặc trưng độc lập, nhưng điều này có thể không đúng trong một số trường hợp thực tế, dẫn đến các dự báo không chính xác.

• Các hệ thống phức tạp (như hệ thống tài chính, mạng xã hội, hay các hệ thống sinh học) thường có sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các sự kiện. Việc áp dụng giả định về sự độc lập trong những hệ thống này có thể làm đơn giản hóa quá mức và dẫn đến sai sót trong phân tích hoặc dự báo.

Một số hình ảnh