[Seminar] Chuỗi bài giảng Lý thuyết Xác suất và Thống kê: Ứng dụng trong Kinh tế và Kinh doanh – Buổi 7: Jointly Distributed Random Variables

Vào 09h00 sáng thứ Sáu ngày 23 tháng 05 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 7: Jointly Distributed Random Variables”.

Người trình bày: TS Nguyễn Đức Nam, Khoa Khoa học cơ sở, ĐHKTQD.

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

Người trình bày đã trình bày các nội dung:

• Hàm phân phối đồng thời
• Các biến ngẫu nhiên (BNN) độc lập và tổng của các BNN độc lập
• Phân phối có điều kiện: trường hợp rời rạc và trường hợp liên tục 
• Thống kê thứ tự
• Phân phối xác suất đồng thời của các hàm của các biến ngẫu nhiên
• Các BNN hoán đổi được

Một số ý kiến trao đổi:

• Các biến ngẫu nhiên phân phối đồng thời là một khái niệm trung tâm của xác suất nhằm mô tả hành vi của nhiều biến ngẫu nhiên khi được xét cùng lúc. Phân phối đồng thời thể hiện đầy đủ cách các biến liên hệ với nhau thông qua phân phối xác suất liên hợp, từ đó cho phép xác định các tính chất như phụ thuộc, độc lập, và mối quan hệ có điều kiện.
• Phân phối đồng thời được dùng rộng rãi trong thống kê đa biến, học máy, kinh tế lượng, và suy luận Bayes. Các mô hình như hồi quy tuyến tính đa biến, mạng Bayes, mô hình Gaussian hỗn hợp (GMM), hay phân tích thành phần chính (PCA) đều dựa trên phân phối đồng thời để mô hình hóa sự phụ thuộc giữa các biến.
• Trong thực tiễn, việc phân tích dữ liệu với nhiều biến như thu nhập, chi tiêu, và mức độ hài lòng của khách hàng đòi hỏi hiểu rõ cấu trúc phân phối đồng thời nhằm đưa ra quyết định chính xác và tối ưu.

Một số hình ảnh