العاصفة السلبية

مقدمة في الإحصاءات الاحتمالية

الإحصاءات الاحتمالية هي فرع من فروع الرياضيات التي تدرس تحليل الأحداث العشوائية وحساب احتمالات حدوثها. تُستخدم هذه المفاهيم في مجالات متعددة مثل الاقتصاد، والطب، والهندسة، وعلوم الحاسوب. في هذا الملخص، سنستعرض المفاهيم الأساسية للإحصاءات الاحتمالية وتطبيقاتها العملية.

المفاهيم الأساسية

1. التجربة العشوائية

التجربة العشوائية هي أي عملية يمكن تكرارها وتؤدي إلى نتائج مختلفة في كل مرة، مثل رمي النرد أو سحب بطاقة من مجموعة أوراق اللعب.

2. فضاء العينة (Sample Space)

هو مجموعة جميع النتائج الممكنة للتجربة العشوائية. على سبيل المثال، عند رمي قطعة نقود، يكون فضاء العينة { صورة، كتابة}.

3. الحدث (Event)

الحدث هو مجموعة جزئية من فضاء العينة. مثلاً، عند رمي نرد، الحدث "الحصول على عدد زوجي" يشمل الأرقام { 2، 4، 6}.

4. الاحتمال (Probability)

الاحتمال هو مقياس لمدى احتمالية وقوع حدث معين، ويُحسب بقسمة عدد النتائج المفضلة على العدد الكلي للنتائج الممكنة. على سبيل المثال، احتمال الحصول على الرقم 3 عند رمي نرد عادل هو 1/6.

قوانين الاحتمالات

1. قانون الاحتمال الكلي

إذا كانت الأحداث A₁,ملخصاتإحصاءاتالاحتمالاتدليلشامللفهمالأساسيات A₂, ..., A₦ تشكل تقسيمًا لفضاء العينة، فإن احتمال أي حدث B يُحسب كالتالي:
[ P(B) = \sum_{ i=1}^{ n} P(B|A_i) \cdot P(A_i) ]

2. نظرية بايز (Bayes' Theorem)

تساعد هذه النظرية في تحديث الاحتمالات بناءً على معلومات جديدة:
[ P(A|B) = \frac{ P(B|A) \cdot P(A)}{ P(B)} ]

3. الاحتمال الشرطي (Conditional Probability)

هو احتمال وقوع حدث A بشرط وقوع حدث B، ويُحسب بالعلاقة:
[ P(A|B) = \frac{ P(A \cap B)}{ P(B)} ]

التوزيعات الاحتمالية

1. التوزيع الاحتمالي المنفصل

يصف احتمالات القيم المنفصلة، مثل توزيع ثنائي الحدين (Binomial Distribution) وتوزيع بواسون (Poisson Distribution).

2. التوزيع الاحتمالي المتصل

يستخدم للمتغيرات العشوائية المستمرة، مثل التوزيع الطبيعي (Normal Distribution) وتوزيع أسي (Exponential Distribution).

تطبيقات عملية

تُستخدم الإحصاءات الاحتمالية في:
- التمويل: تقييم مخاطر الاستثمار.
- الطب: تحليل فعالية الأدوية.
- التعلم الآلي: تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي.

الخاتمة

تعد الإحصاءات الاحتمالية أداة قوية لفهم العالم من حولنا واتخاذ قرارات مدروسة. من خلال فهم الأساسيات والقوانين الرئيسية، يمكن تطبيق هذه المفاهيم في مختلف المجالات لتحليل البيانات والتنبؤ بالنتائج المحتملة.