آمارکده
05.05.202510:48
پروژه داری؟
بده ما انجام میدیم🤩
با بهترین کیفیت و کمترین هزینه
@Amar_kadeh_admin
بده ما انجام میدیم🤩
با بهترین کیفیت و کمترین هزینه
@Amar_kadeh_admin
04.05.202517:10
نکته جذاب آماری-ریاضی: "معجزه درجات آزادی - چرا گاهی اعداد ما 'آزادانه' رفتار نمی‌کنند؟"
📏 مثال ساده برای درک مفهوم:
تصور کنید ۵ دوست دارید که مجموع قدشان ۸۵۰ سانتی‌متر است. اگر قد ۴ نفر را بدانید، قد نفر پنجم اجباراً مشخص می‌شود! این یعنی:
- ۴ درجه آزادی دارید (می‌توانید ۴ قد را آزادانه انتخاب کنید)
- قد پنجم مقید است (۸۵۰ - مجموع ۴ قد)
🔢 تعریف ریاضی:
درجات آزادی (df) = تعداد مشاهدات - تعداد پارامترهای تخمین زده شده
💡 چرا این مفهوم زیباست؟
۱) مانند پازل عمل میکند: هر محدودیتی یک درجه آزادی می‌گیرد
۲) پایه آزمون‌های کلاسیک:
- t-test: df = n-1
- کای-اسکوئر: df = (ردیف-۱)(ستون-۱)
۳) در مدل‌سازی: هر پارامتر برآورد شده، یک درجه آزادی هزینه دارد
✨ مثال‌های جذاب:
- در رگرسیون: اگر ۱۰ داده و ۳ پارامتر داشته باشید، df=7
- در آنالیز واریانس: df بین‌گروهی = k-1 (k تعداد گروه‌ها)
- در مکعب روبیک: هر تکه محدودیت ایجاد میکند!
اشتباه رایج:
"df همیشه n-1 است" ❌
(مثلاً در رگرسیون چندگانه: df = n-p-1 که p تعداد متغیرهای مستقل است)
سوال فکری:
آیا می‌دانستید در محاسبه واریانس نمونه، تقسیم بر n-1 به جای n دقیقاً به خاطر از دست دادن یک درجه آزادی است؟
چرا این مفهوم مهم است؟
- تعیین کننده شکل توزیع t است
- روی مقادیر بحرانی آزمون‌ها اثر می‌گذارد
- مانند "پول" در دنیای آمار است: هر تحلیل مقداری df مصرف میکند!
*پ.ن: درجات آزادی در واقع "تعداد مشاهدات مستقل پس از اعمال محدودیت‌ها" است!*
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
📏 مثال ساده برای درک مفهوم:
تصور کنید ۵ دوست دارید که مجموع قدشان ۸۵۰ سانتی‌متر است. اگر قد ۴ نفر را بدانید، قد نفر پنجم اجباراً مشخص می‌شود! این یعنی:
- ۴ درجه آزادی دارید (می‌توانید ۴ قد را آزادانه انتخاب کنید)
- قد پنجم مقید است (۸۵۰ - مجموع ۴ قد)
🔢 تعریف ریاضی:
درجات آزادی (df) = تعداد مشاهدات - تعداد پارامترهای تخمین زده شده
💡 چرا این مفهوم زیباست؟
۱) مانند پازل عمل میکند: هر محدودیتی یک درجه آزادی می‌گیرد
۲) پایه آزمون‌های کلاسیک:
- t-test: df = n-1
- کای-اسکوئر: df = (ردیف-۱)(ستون-۱)
۳) در مدل‌سازی: هر پارامتر برآورد شده، یک درجه آزادی هزینه دارد
✨ مثال‌های جذاب:
- در رگرسیون: اگر ۱۰ داده و ۳ پارامتر داشته باشید، df=7
- در آنالیز واریانس: df بین‌گروهی = k-1 (k تعداد گروه‌ها)
- در مکعب روبیک: هر تکه محدودیت ایجاد میکند!
اشتباه رایج:
"df همیشه n-1 است" ❌
(مثلاً در رگرسیون چندگانه: df = n-p-1 که p تعداد متغیرهای مستقل است)
سوال فکری:
آیا می‌دانستید در محاسبه واریانس نمونه، تقسیم بر n-1 به جای n دقیقاً به خاطر از دست دادن یک درجه آزادی است؟
چرا این مفهوم مهم است؟
- تعیین کننده شکل توزیع t است
- روی مقادیر بحرانی آزمون‌ها اثر می‌گذارد
- مانند "پول" در دنیای آمار است: هر تحلیل مقداری df مصرف میکند!
*پ.ن: درجات آزادی در واقع "تعداد مشاهدات مستقل پس از اعمال محدودیت‌ها" است!*
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
28.04.202507:54
مرکز رشد مطالعات بالینی با همکاری کمیته تحقیقات و فناوری دانشجویی دانشکده فناوری‌های نوین پزشکی دانشگاه علوم پزشکی شهیدبهشتی برگزار میکند:
🗣سخنرانان :
خانم دکتر پهلوی
دکتر سیفی پور
دکتر حافظ
دکتر منتظری
⌛️زمان برگزاری :چهارشنبه ۱۰ اردیبهشت ساعت ۱۰ الی ۱۲
📍مکان برگزاری
https://note.sbmu.ac.ir
🪩 لینک ثبت نام:
https://survey.porsline.ir/s/Csxq6WpV
🧠وبینار نقش هوش مصنوعی در سلامت (از داده تا درمان)
🗣سخنرانان :
خانم دکتر پهلوی
دکتر سیفی پور
دکتر حافظ
دکتر منتظری
⌛️زمان برگزاری :چهارشنبه ۱۰ اردیبهشت ساعت ۱۰ الی ۱۲
📍مکان برگزاری
https://note.sbmu.ac.ir
🪩 لینک ثبت نام:
https://survey.porsline.ir/s/Csxq6WpV
26.04.202512:54
دقیق ولی رفیق! | آزمون تعقیبی دانکن (Duncan)
🎯⚖️
فرض کن ۵ نوع بذر رو بررسی کردی و میانگین رشدشون این‌طوریه:
🌾 A → 12
🌾 B → 13
🌾 C → 14
🌾 D → 18
🌾 E → 20
آنالیز واریانس می‌گه:
✅ تفاوت بین گروه‌ها معناداره.
ولی تو می‌خوای بدونی:
دقیقاً کدوم بذرها با هم فرق دارن؟
اینجاست که دانکن وارد می‌شه!
🏃♂️ با دقت و سرعت، ولی یه‌کم رفیق‌باز!
دانکن چی می‌گه؟
گروه‌ها رو از بیشترین به کمترین مرتب می‌کنه
گروه‌هایی که تفاوت معناداری ندارن رو توی یه دسته می‌ذاره
مثلاً:
E و D با هم فرق ندارن
ولی D با C فرق داره
C، B و A هم یه گروه‌ن
نتیجه: سه گروه داریم:
(1) E و D
(2) C، B، A
(3) D و C جدا شدن چون اختلاف معناداره
ویژگی‌های Duncan:
✔️ قدرت آماری بالا
✔️ به‌درد مقایسه‌های زیاد می‌خوره
⚠️ خطای نوع اولش از Tukey بیشتره → یعنی احتمال نتیجه‌ی اشتباه کمی بیشتره
❗ نباید با دانکن تحلیل بدون آنالیز واریانس انجام داد
جمع‌بندی:
دانکن مثل دوستی پرانرژی و سریع‌فهمه که همه‌رو با هم مقایسه می‌کنه، دسته‌بندی می‌چینه و می‌گه:
«کی با کی فرق داره، کی نه!»
پرتوان، خوش‌برخورد، ولی یه‌کم ریسک‌پذیر!
🚦✅
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
🎯⚖️
فرض کن ۵ نوع بذر رو بررسی کردی و میانگین رشدشون این‌طوریه:
🌾 A → 12
🌾 B → 13
🌾 C → 14
🌾 D → 18
🌾 E → 20
آنالیز واریانس می‌گه:
✅ تفاوت بین گروه‌ها معناداره.
ولی تو می‌خوای بدونی:
دقیقاً کدوم بذرها با هم فرق دارن؟
اینجاست که دانکن وارد می‌شه!
🏃♂️ با دقت و سرعت، ولی یه‌کم رفیق‌باز!
دانکن چی می‌گه؟
گروه‌ها رو از بیشترین به کمترین مرتب می‌کنه
گروه‌هایی که تفاوت معناداری ندارن رو توی یه دسته می‌ذاره
مثلاً:
E و D با هم فرق ندارن
ولی D با C فرق داره
C، B و A هم یه گروه‌ن
نتیجه: سه گروه داریم:
(1) E و D
(2) C، B، A
(3) D و C جدا شدن چون اختلاف معناداره
ویژگی‌های Duncan:
✔️ قدرت آماری بالا
✔️ به‌درد مقایسه‌های زیاد می‌خوره
⚠️ خطای نوع اولش از Tukey بیشتره → یعنی احتمال نتیجه‌ی اشتباه کمی بیشتره
❗ نباید با دانکن تحلیل بدون آنالیز واریانس انجام داد
جمع‌بندی:
دانکن مثل دوستی پرانرژی و سریع‌فهمه که همه‌رو با هم مقایسه می‌کنه، دسته‌بندی می‌چینه و می‌گه:
«کی با کی فرق داره، کی نه!»
پرتوان، خوش‌برخورد، ولی یه‌کم ریسک‌پذیر!
🚦✅
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
25.04.202513:00
📯🗣 انجمن علمی آمار دانشگاه بین‌المللی امام خمینی (ره) برگزار میکند:
🤖📊 دوره آموزشی مقدماتی یادگیری عمیق (Deep Learning)
«به صورت آنلاین»
👨🏫 مدرس: جناب آیدین رحیمی
پژوهشگر حوزه یادگیری ماشین و علم داده
🔶 مخاطبین دوره:
🔸 دانشجویان آمار، علوم داده، کامپیوتر
🔸 علاقه‌مندان به یادگیری مفاهیم پایه یادگیری عمیق و ورود به دنیای هوش مصنوعی
🔷 تاریخ برگزاری:
🔹 چهارشنبه، پنج‌شنبه و جمعه
🔹 در دو هفته متوالی:
۱۰، ۱۱، ۱۲ و ۱۷، ۱۸، ۱۹ اردیبهشت‌ماه ۱۴۰۴
🧾 سرفصل‌های دوره:
🔸 مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
🔸 ریاضیات پایه مورد نیاز
🔸 شبکه عصبی مصنوعی (ANN)
🔸 شبکه‌های عمیق و چالش‌های آن‌ها
🔸 تکنیک‌هایی برای بهبود عملکرد و آموزش بهتر
🔸 مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
🔸 آشنایی با معماری شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
📌 همراه با گواهی معتبر شرکت در دوره
💳 هزینه دوره:
🔸 دانشجویان دانشگاه بین‌المللی امام خمینی (ره): ۳۰۰ هزار تومان
🔸 سایر دانشجویان: ۳۵۰ هزار تومان
✍️ برای ثبت‌نام و دریافت اطلاعات بیشتر، به آیدی زیر در تلگرام پیام دهید:
📩 @llazdll
#انجمن_علمی_آمار
#دوره_آموزشی
🤖📊 دوره آموزشی مقدماتی یادگیری عمیق (Deep Learning)
«به صورت آنلاین»
👨🏫 مدرس: جناب آیدین رحیمی
پژوهشگر حوزه یادگیری ماشین و علم داده
🔶 مخاطبین دوره:
🔸 دانشجویان آمار، علوم داده، کامپیوتر
🔸 علاقه‌مندان به یادگیری مفاهیم پایه یادگیری عمیق و ورود به دنیای هوش مصنوعی
🔷 تاریخ برگزاری:
🔹 چهارشنبه، پنج‌شنبه و جمعه
🔹 در دو هفته متوالی:
۱۰، ۱۱، ۱۲ و ۱۷، ۱۸، ۱۹ اردیبهشت‌ماه ۱۴۰۴
🧾 سرفصل‌های دوره:
🔸 مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
🔸 ریاضیات پایه مورد نیاز
🔸 شبکه عصبی مصنوعی (ANN)
🔸 شبکه‌های عمیق و چالش‌های آن‌ها
🔸 تکنیک‌هایی برای بهبود عملکرد و آموزش بهتر
🔸 مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
🔸 آشنایی با معماری شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
📌 همراه با گواهی معتبر شرکت در دوره
💳 هزینه دوره:
🔸 دانشجویان دانشگاه بین‌المللی امام خمینی (ره): ۳۰۰ هزار تومان
🔸 سایر دانشجویان: ۳۵۰ هزار تومان
✍️ برای ثبت‌نام و دریافت اطلاعات بیشتر، به آیدی زیر در تلگرام پیام دهید:
📩 @llazdll
#انجمن_علمی_آمار
#دوره_آموزشی
22.04.202518:47
انجمن علمی آمار دانشگاه محقق اردبیلی تقدیم میکند
📊 چند دقیقه با آمار 📊
فصل اول : آمار مقدماتی
بخش نهم: مقادیر دور افتاده
قسمت قبل
در چند دقیقه با آمار، هر روز نکته‌ای جدید از دنیای آمار یاد بگیریم! ✨📈
منتظر نظرات ارزشمند شما هستیم. 💬😊
تلگرام انجمن علمی آمار دانشگاه محقق اردبیلی|اینستاگرام انجمن علمی آمار دانشگاه محقق اردبیلی|تلگرام رادیو آمار|اینستاگرام رادیو آمار
📊 چند دقیقه با آمار 📊
فصل اول : آمار مقدماتی
بخش نهم: مقادیر دور افتاده
قسمت قبل
در چند دقیقه با آمار، هر روز نکته‌ای جدید از دنیای آمار یاد بگیریم! ✨📈
منتظر نظرات ارزشمند شما هستیم. 💬😊
تلگرام انجمن علمی آمار دانشگاه محقق اردبیلی|اینستاگرام انجمن علمی آمار دانشگاه محقق اردبیلی|تلگرام رادیو آمار|اینستاگرام رادیو آمار
05.05.202508:38
چهارمین سمینار آموزشی آمار با افتخار برگزار می نماید:
🗓زمان برگزاری: ۱۷ و ۱۸ اردیبهشت ۱۴۰۴
📍مکان: دانشگاه شهید باهنر کرمان- تالار وحدت (حضوری و مجازی)
💥ویژگی‌های برجسته سمینار:
🔻ارائه گواهی معتبر شرکت در سمینار
🔻برگزاری ۸ کارگاه تخصصی و کاربردی درحوزه آمار و علم داده
🔻امکان شرکت به صورت حضوری یا آنلاین
این رویداد فرصت بی‌نظیری برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به آمار است تا دانش خود را به‌روز نمایند، شبکه‌سازی علمی انجام دهند و از تجربیات اساتید و متخصصان این حوزه بهره‌مند شوند.
جهت ثبت‌نام و دریافت اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه نمایید:
https://statedu4th.uk.ac.ir/
-----------------
@StatisticalAssociation
🗓زمان برگزاری: ۱۷ و ۱۸ اردیبهشت ۱۴۰۴
📍مکان: دانشگاه شهید باهنر کرمان- تالار وحدت (حضوری و مجازی)
💥ویژگی‌های برجسته سمینار:
🔻ارائه گواهی معتبر شرکت در سمینار
🔻برگزاری ۸ کارگاه تخصصی و کاربردی درحوزه آمار و علم داده
🔻امکان شرکت به صورت حضوری یا آنلاین
این رویداد فرصت بی‌نظیری برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به آمار است تا دانش خود را به‌روز نمایند، شبکه‌سازی علمی انجام دهند و از تجربیات اساتید و متخصصان این حوزه بهره‌مند شوند.
جهت ثبت‌نام و دریافت اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه نمایید:
https://statedu4th.uk.ac.ir/
-----------------
@StatisticalAssociation
29.04.202511:10
نکته جذاب آماری: "معجزه توزیع بیزین - وقتی دانش قبلی، آینده را پیش‌بینی میکند!"
🔮 پدیده شگفت‌انگیز:
تصور کنید می‌خواهید احتمال پیروزی یک تیم فوتبال را پیش‌بینی کنید. آمار بیزین به شما می‌گوید:
"دانش جدید × دانش قدیمی = پیش‌بینی هوشمندانه"
📊 مثال ملموس:
اگر تیم A در 60% بازی‌های گذشته برنده شده (پیشین)
اما اخیراً 8 از 10 بازی را باخته (داده جدید)
بیزین محاسبه میکند که احتمال واقعی چقدر است!
💡 زیبایی ریاضی:
P(A|B) = [P(B|A) × P(A)] / P(B)
P(A): احتمال پیشین
P(B|A): درست‌نمایی
P(A|B): احتمال پسین
✨ چرا این فوق‌العاده است؟
یادگیری تدریجی: با هر داده جدید، پیش‌بینی‌ها دقیق‌تر می‌شوند
انعطاف‌پذیری: می‌توان از حدس‌های اولیه شروع کرد
کاربردهای شگفت‌انگیز:
تشخیص سرطان با تست‌های پزشکی
فیلتر هرزنامه‌های ایمیل
حتی در خودروهای خودران!
مثال واقعی:
اگر تست بیماری 95% دقیق باشد، ولی فقط 1% جمعیت بیمار باشند، احتمال واقعی بیماری پس از مثبت شدن تست چقدر است؟ (جواب: فقط ~16%!)
سؤال فکری:
به نظر شما چرا این‌قدر ضدشهود است؟ آیا در زندگی روزمره خود مثال‌هایی از این منطق دیده‌اید؟
پ.ن: این نظریه توسط کشیشی به نام توماس بیز در قرن 18 مطرح شد، ولی امروز پایه هوش مصنوعی مدرن است!
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
🔮 پدیده شگفت‌انگیز:
تصور کنید می‌خواهید احتمال پیروزی یک تیم فوتبال را پیش‌بینی کنید. آمار بیزین به شما می‌گوید:
"دانش جدید × دانش قدیمی = پیش‌بینی هوشمندانه"
📊 مثال ملموس:
اگر تیم A در 60% بازی‌های گذشته برنده شده (پیشین)
اما اخیراً 8 از 10 بازی را باخته (داده جدید)
بیزین محاسبه میکند که احتمال واقعی چقدر است!
💡 زیبایی ریاضی:
P(A|B) = [P(B|A) × P(A)] / P(B)
P(A): احتمال پیشین
P(B|A): درست‌نمایی
P(A|B): احتمال پسین
✨ چرا این فوق‌العاده است؟
یادگیری تدریجی: با هر داده جدید، پیش‌بینی‌ها دقیق‌تر می‌شوند
انعطاف‌پذیری: می‌توان از حدس‌های اولیه شروع کرد
کاربردهای شگفت‌انگیز:
تشخیص سرطان با تست‌های پزشکی
فیلتر هرزنامه‌های ایمیل
حتی در خودروهای خودران!
مثال واقعی:
اگر تست بیماری 95% دقیق باشد، ولی فقط 1% جمعیت بیمار باشند، احتمال واقعی بیماری پس از مثبت شدن تست چقدر است؟ (جواب: فقط ~16%!)
سؤال فکری:
به نظر شما چرا این‌قدر ضدشهود است؟ آیا در زندگی روزمره خود مثال‌هایی از این منطق دیده‌اید؟
پ.ن: این نظریه توسط کشیشی به نام توماس بیز در قرن 18 مطرح شد، ولی امروز پایه هوش مصنوعی مدرن است!
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
Reposted from:
VIP
27.04.202504:04
🔻[به دلیل درخواست مکرر شما برای اخرین بار لینک کانال ( VIP ) رو میذارم خواهشا دیگه کسی تو PV درخواست نکنه]
✅ اینم لینکش برای آخرین بار👇
https://t.me/addlist/caP4kyMsJw5mNDdk
🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟
✅ اینم لینکش برای آخرین بار👇
https://t.me/addlist/caP4kyMsJw5mNDdk
🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟
26.04.202511:35
اینجا می‌تونید بیش از ۴۳ میلیون کتاب و ۹۸ میلیون مقاله رو رایگان مطالعه یا دانلود کنید.
welib.org
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
welib.org
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
25.04.202510:16
استادِ مقایسه‌های پیچیده!
آزمون تعقیبی Scheffé
🧠⚖️
فرض کن تأثیر ۴ روش تدریس رو روی نمره‌های امتحانی بررسی کردی:
📚 A → میانگین 12
📚 B → میانگین 15
📚 C → میانگین 17
📚 D → میانگین 20
آنالیز واریانس می‌گه:
✅ تفاوتی بین گروه‌ها هست!
الان می‌خوای فقط ترکیب خاصی از گروه‌ها رو با هم مقایسه کنی؟
مثلاً:
(میانگین A و B) در مقابل (میانگین C و D)؟
اینجاست که Scheffé می‌درخشه!
✨✨
اجازه می‌ده مقایسه‌های دلخواه و ترکیبی انجام بدی
خطای نوع اول رو خیلی خوب کنترل می‌کنه
بسیار محافظه‌کارانه (یعنی سخت‌گیر)
ویژگی‌های Scheffé:
✔️ مناسب برای مقایسه‌های کلی و ترکیبی
✔️ اگه مقایسه‌ت خاصه و ساده‌ی دوتایی نیست، این بهترین انتخابه
⚠️ چون محافظه‌کارانه‌ست، ممکنه خیلی تفاوتی رو معنادار نشون نده مگر اینکه واقعاً قوی باشه
جمع‌بندی:
Scheffé یه دانشمند دقیق و منطقیه!
به درد جاهایی می‌خوره که تو بخوای کنترل کامل روی نوع مقایسه‌هات داشته باشی
نه فقط "کی با کی فرق داره"، بلکه "کدوم گروه‌ها با هم بهترن"!
برای تحلیل‌گرهای حرفه‌ای، Scheffé همیشه گزینه‌ای خاصه!
🧪✅
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
آزمون تعقیبی Scheffé
🧠⚖️
فرض کن تأثیر ۴ روش تدریس رو روی نمره‌های امتحانی بررسی کردی:
📚 A → میانگین 12
📚 B → میانگین 15
📚 C → میانگین 17
📚 D → میانگین 20
آنالیز واریانس می‌گه:
✅ تفاوتی بین گروه‌ها هست!
الان می‌خوای فقط ترکیب خاصی از گروه‌ها رو با هم مقایسه کنی؟
مثلاً:
(میانگین A و B) در مقابل (میانگین C و D)؟
اینجاست که Scheffé می‌درخشه!
✨✨
اجازه می‌ده مقایسه‌های دلخواه و ترکیبی انجام بدی
خطای نوع اول رو خیلی خوب کنترل می‌کنه
بسیار محافظه‌کارانه (یعنی سخت‌گیر)
ویژگی‌های Scheffé:
✔️ مناسب برای مقایسه‌های کلی و ترکیبی
✔️ اگه مقایسه‌ت خاصه و ساده‌ی دوتایی نیست، این بهترین انتخابه
⚠️ چون محافظه‌کارانه‌ست، ممکنه خیلی تفاوتی رو معنادار نشون نده مگر اینکه واقعاً قوی باشه
جمع‌بندی:
Scheffé یه دانشمند دقیق و منطقیه!
به درد جاهایی می‌خوره که تو بخوای کنترل کامل روی نوع مقایسه‌هات داشته باشی
نه فقط "کی با کی فرق داره"، بلکه "کدوم گروه‌ها با هم بهترن"!
برای تحلیل‌گرهای حرفه‌ای، Scheffé همیشه گزینه‌ای خاصه!
🧪✅
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
Reposted from:
کانال انجمن علمی دانشجویی آمار دانشگاه ملایر📊📈
21.04.202512:17
🔴انجمن علمی دانشجویی آمار دانشگاه ملایر برگزار میکند
🔴وبینار 《چشم اندازی به آینده علوم داده》
👨💻سخنران: دکتر امید چترآبگون (استاد دانشگاه کاونتری انگلستان و دانشگاه ملایر )
🗓 چهارشنبه 1404/02/03
⏰ 17الی 18:30
ثبت نام در این وبینار برای دانشجویان گرامی بدون هزینه می باشد
برای ثبت نام لطفا به آیدی زیر پیام دهید
@Bita_che
@Statistics_Malayer_University
🔴وبینار 《چشم اندازی به آینده علوم داده》
👨💻سخنران: دکتر امید چترآبگون (استاد دانشگاه کاونتری انگلستان و دانشگاه ملایر )
🗓 چهارشنبه 1404/02/03
⏰ 17الی 18:30
ثبت نام در این وبینار برای دانشجویان گرامی بدون هزینه می باشد
برای ثبت نام لطفا به آیدی زیر پیام دهید
@Bita_che
@Statistics_Malayer_University
04.05.202517:29
بشنوید
نکته جذاب آماری برای دانشجویان
پادکست آماری( ورودی : متن بالا)
ساخته شده با NotebookLM
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
نکته جذاب آماری برای دانشجویان
پادکست آماری( ورودی : متن بالا)
ساخته شده با NotebookLM
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
Reposted from:
آمارکده
29.04.202510:36
🔴انجام پروژه های مختلف با نرم افزار های📲
R،spss،python ،minitab ،matlab،java،sql،c++ ،stata ،amos،power bi،Qlik view،jmp، win bugs،ایویوز ، pls و ...
شبکه عصبی
هوش مصنوعی
انجام انواع کارهای پایان نامه فصل چهارم
مشاوره پایان نامه
و پروپوزال نویسی
فوتشاپ
icdl
انجام کلیه کارهای اینترنتی
تایپ،پاورپوینت، تحقیق، وورد، ویرایش متون، ترجمه مقالات ،تبدیل ویس به متن
🆔 @Amar_kadeh_admin
🟣🟣ایدی مالک:
@moradi_yeganeh
💰 قیمت پیشنهادی : توافقی
🔴همکاری با خدمات دانشجویی
کانال رضایت و دریافت نمونه کار های قبلی👇🏻👇🏻
https://t.me/Amarkadeh_working
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍
┗━━━━━━━━━━
R،spss،python ،minitab ،matlab،java،sql،c++ ،stata ،amos،power bi،Qlik view،jmp، win bugs،ایویوز ، pls و ...
شبکه عصبی
هوش مصنوعی
انجام انواع کارهای پایان نامه فصل چهارم
مشاوره پایان نامه
و پروپوزال نویسی
فوتشاپ
icdl
انجام کلیه کارهای اینترنتی
تایپ،پاورپوینت، تحقیق، وورد، ویرایش متون، ترجمه مقالات ،تبدیل ویس به متن
🆔 @Amar_kadeh_admin
🟣🟣ایدی مالک:
@moradi_yeganeh
💰 قیمت پیشنهادی : توافقی
🔴همکاری با خدمات دانشجویی
کانال رضایت و دریافت نمونه کار های قبلی👇🏻👇🏻
https://t.me/Amarkadeh_working
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍
┗━━━━━━━━━━
25.04.202513:34
جلسه پنجم
رگرسیون
✍دکتر سحرزنگنه و دکتر بیژن ظهوری زنگنه
#دانشگاه_شریف
#فارسی
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍
┗━━━━━━━━━━
رگرسیون
این درس در نیمسال دوم سال تحصیلی 99-1400 در دانشکده علوم ریاضی دانشگاه صنعتی شریف برگزار گردیده است.
✍دکتر سحرزنگنه و دکتر بیژن ظهوری زنگنه
#دانشگاه_شریف
#فارسی
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍
┗━━━━━━━━━━
25.04.202508:53
نکته جذاب آماری در هوش مصنوعی: "معجزه یادگیری تقویتی
🤖 پدیده شگفت‌انگیز:
وقتی AlphaGo در 2016 قهرمان جهان را شکست داد، راز موفقیتش ترکیب هوشمندانه آمار و یادگیری تقویتی بود!
🔍 نکته زیبای آماری:
Exploration vs Exploitation Trade-off:
الگوریتم‌ها باید بین استفاده از دانش فعلی (Exploitation) و کشف راه‌های جدید (Exploration) تعادل ایجاد کنند
این دقیقاً مشابه مسئله چندپایه‌بندی (Multi-armed Bandit) در آمار است!
💡 درس عمیق:
Thompson Sampling:
یک روش بیزی ساده که با نمونه‌گیری از توزیع پسین، این تعادل را ایجاد میکند
تبدیل عدم قطعیت به مزیت:
به جای ترس از نادانی، از آن برای کشف راه‌های بهتر استفاده میکند
زیبایی ریاضی:
ترکیب ظریف توزیع بتا و به‌روزرسانی بیزی
✨ "یادگیری تقویتی به ربات‌ها می‌آموزد که مانند انسان‌ها از طریق آزمون و خطا یاد بگیرند، اما با سرعت آماری!"
مثال‌های جذاب:
آموزش ربات‌ها برای راه رفتن
بهینه‌سازی توصیه‌های Netflix
خودروهای خودران که تصمیم‌گیری می‌کنند
چالش فکری:
آیا می‌دانستید ارزش اقدام (Q-Learning) در حقیقت یک فرایند مارکوف تصمیم‌گیری است که برآوردهای آماری را به‌روز میکند؟
سوال:
به نظر شما چرا این روش‌های آماری در هوش مصنوعی از شیوه‌های یادگیری انسانی الهام گرفته‌اند؟ آیا می‌توانید مثال دیگری از این ارتباط زیبا بزنید؟
پ.ن: این اصول آماری همان چیزی است که به ChatGPT کمک میکند پاسخ‌های بهتری انتخاب کند!
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
🤖 پدیده شگفت‌انگیز:
وقتی AlphaGo در 2016 قهرمان جهان را شکست داد، راز موفقیتش ترکیب هوشمندانه آمار و یادگیری تقویتی بود!
🔍 نکته زیبای آماری:
Exploration vs Exploitation Trade-off:
الگوریتم‌ها باید بین استفاده از دانش فعلی (Exploitation) و کشف راه‌های جدید (Exploration) تعادل ایجاد کنند
این دقیقاً مشابه مسئله چندپایه‌بندی (Multi-armed Bandit) در آمار است!
💡 درس عمیق:
Thompson Sampling:
یک روش بیزی ساده که با نمونه‌گیری از توزیع پسین، این تعادل را ایجاد میکند
تبدیل عدم قطعیت به مزیت:
به جای ترس از نادانی، از آن برای کشف راه‌های بهتر استفاده میکند
زیبایی ریاضی:
ترکیب ظریف توزیع بتا و به‌روزرسانی بیزی
✨ "یادگیری تقویتی به ربات‌ها می‌آموزد که مانند انسان‌ها از طریق آزمون و خطا یاد بگیرند، اما با سرعت آماری!"
مثال‌های جذاب:
آموزش ربات‌ها برای راه رفتن
بهینه‌سازی توصیه‌های Netflix
خودروهای خودران که تصمیم‌گیری می‌کنند
چالش فکری:
آیا می‌دانستید ارزش اقدام (Q-Learning) در حقیقت یک فرایند مارکوف تصمیم‌گیری است که برآوردهای آماری را به‌روز میکند؟
سوال:
به نظر شما چرا این روش‌های آماری در هوش مصنوعی از شیوه‌های یادگیری انسانی الهام گرفته‌اند؟ آیا می‌توانید مثال دیگری از این ارتباط زیبا بزنید؟
پ.ن: این اصول آماری همان چیزی است که به ChatGPT کمک میکند پاسخ‌های بهتری انتخاب کند!
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
21.04.202510:40
💡🧠|کارگاه ۸روزه برنامه نویسیC
⚜️|آکادمی تخصصی علوم پایه ایران برگزار می‌نماید:
🎙|مدرس:
جناب آقای محمدجواد یحیی پور
📘|سرفصل‌ها:
●سرفصل های تدریسی زبان برنامه نویسی C
● آشنایی با اجزای سازنده یک برنامه C
● ساختارهای کنترل برنامه در C
● پیاده سازی و استفاده از توابع در C
● پیاده سازی و فراخوانی تابع به صورت بازگشتی
● آرایه ها در C
● اشاره گرها در C
● ساختار (Structure) و یونیون (Union)
🗓|تاریخ:
27و28اردیبهشت و 3و4و10و11و17و18 خرداد
🕰|زمان: 16الی17:30
📃|سرمایه گذاری علمی همراه با گواهی معتبر:220 هزار تومان
➕ارتباط با آکادمی تخصصی علوم پایه ایران:@Ebrahime_2
⚜️|آکادمی تخصصی علوم پایه ایران برگزار می‌نماید:
🎙|مدرس:
جناب آقای محمدجواد یحیی پور
📘|سرفصل‌ها:
●سرفصل های تدریسی زبان برنامه نویسی C
● آشنایی با اجزای سازنده یک برنامه C
● ساختارهای کنترل برنامه در C
● پیاده سازی و استفاده از توابع در C
● پیاده سازی و فراخوانی تابع به صورت بازگشتی
● آرایه ها در C
● اشاره گرها در C
● ساختار (Structure) و یونیون (Union)
🗓|تاریخ:
27و28اردیبهشت و 3و4و10و11و17و18 خرداد
🕰|زمان: 16الی17:30
📃|سرمایه گذاری علمی همراه با گواهی معتبر:220 هزار تومان
➕ارتباط با آکادمی تخصصی علوم پایه ایران:@Ebrahime_2
04.05.202517:11
داستان تاریخی جذاب: "چگونه فیشر درجات آزادی را کشف کرد!"
🌾 صحنه اول: مزرعه تحقیقاتی روتهمستد (۱۹۲۰)
رونالد فیشر جوان، آماردان انگلیسی، در حال مطالعه روی تأثیر کودهای مختلف بر رشد گندم بود. او با معمایی روبرو شد:
- چرا وقتی میانگین ۱۰ مزرعه را محاسبه می‌کنیم، واریانس نمونه باید بر n-1 تقسیم شود؟
🔍 کشف انقلابی:
فیشر متوجه شد هر بار که میانگین را محاسبه می‌کنیم، یک رابطه خطی بین داده‌ها ایجاد می‌شود. این یعنی:
- از بین n داده، فقط n-1 تایشان واقعاً "آزاد" هستند
- آخرین داده به طور خودکار توسط میانگین و داده‌های دیگر تعیین می‌شود
📜 تشبیه زیبای فیشر:
او توضیح داد:
*"مثل این است که ۱۰ اسیر جنگی داشته باشیم و به ۹ تایشان آزادی مشروط بدهیم. نفر دهم عملاً آزاد نیست!"*
💡 نوآوری ریاضی:
فیشر این مفهوم را در مقاله ۱۹۲۲ با عنوان *"On the Mathematical Foundations of Theoretical Statistics"* معرفی کرد:
- نشان داد درجات آزادی اساس توزیع کای-اسکوئر است
- پایه‌ای شد برای توسعه آزمون t استودنت
✨ تأثیر شگفت‌انگیز:
۱) انقلاب در طراحی آزمایش‌ها: کشاورزان یاد گرفتند چرا باید گروه‌های کنترل داشته باشند
۲) تولد آمار مدرن: این ایده به تمام حوزه‌ها از اقتصاد تا ژنتیک گسترش یافت
۳) حل پارادوکس‌ها: توضیح داد چرا برخی فرمول‌ها با n کار نمی‌کنند
نکته طنزآمیز:
جالب است بدانید فیشر این مفهوم را اول در تحلیل داده‌های تولید شیر گاوها توسعه داد، نه در یک دانشگاه معتبر!
سوال فکری:
آیا می‌دانستید امروزه در یادگیری ماشین هم از درجات آزادی برای جلوگیری از بیش‌برازش (overfitting) استفاده می‌شود؟
*پ.ن: فیشر این ایده را در ۳۰ سالگی توسعه داد و نشان داد نبوغ آماری می‌تواند از محیط‌های غیرآکادمیک هم ظهور کند!*
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
🌾 صحنه اول: مزرعه تحقیقاتی روتهمستد (۱۹۲۰)
رونالد فیشر جوان، آماردان انگلیسی، در حال مطالعه روی تأثیر کودهای مختلف بر رشد گندم بود. او با معمایی روبرو شد:
- چرا وقتی میانگین ۱۰ مزرعه را محاسبه می‌کنیم، واریانس نمونه باید بر n-1 تقسیم شود؟
🔍 کشف انقلابی:
فیشر متوجه شد هر بار که میانگین را محاسبه می‌کنیم، یک رابطه خطی بین داده‌ها ایجاد می‌شود. این یعنی:
- از بین n داده، فقط n-1 تایشان واقعاً "آزاد" هستند
- آخرین داده به طور خودکار توسط میانگین و داده‌های دیگر تعیین می‌شود
📜 تشبیه زیبای فیشر:
او توضیح داد:
*"مثل این است که ۱۰ اسیر جنگی داشته باشیم و به ۹ تایشان آزادی مشروط بدهیم. نفر دهم عملاً آزاد نیست!"*
💡 نوآوری ریاضی:
فیشر این مفهوم را در مقاله ۱۹۲۲ با عنوان *"On the Mathematical Foundations of Theoretical Statistics"* معرفی کرد:
- نشان داد درجات آزادی اساس توزیع کای-اسکوئر است
- پایه‌ای شد برای توسعه آزمون t استودنت
✨ تأثیر شگفت‌انگیز:
۱) انقلاب در طراحی آزمایش‌ها: کشاورزان یاد گرفتند چرا باید گروه‌های کنترل داشته باشند
۲) تولد آمار مدرن: این ایده به تمام حوزه‌ها از اقتصاد تا ژنتیک گسترش یافت
۳) حل پارادوکس‌ها: توضیح داد چرا برخی فرمول‌ها با n کار نمی‌کنند
نکته طنزآمیز:
جالب است بدانید فیشر این مفهوم را اول در تحلیل داده‌های تولید شیر گاوها توسعه داد، نه در یک دانشگاه معتبر!
سوال فکری:
آیا می‌دانستید امروزه در یادگیری ماشین هم از درجات آزادی برای جلوگیری از بیش‌برازش (overfitting) استفاده می‌شود؟
*پ.ن: فیشر این ایده را در ۳۰ سالگی توسعه داد و نشان داد نبوغ آماری می‌تواند از محیط‌های غیرآکادمیک هم ظهور کند!*
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
28.04.202514:28
نکته جذاب آماری: "پارادوکس برتراند - وقتی احتمال به سلیقه شما بستگی دارد!"
🎲 مسئله کلاسیک:
در دایره‌ای به شعاع ۱، اگر تصادفی وتری رسم کنیم، احتمال اینکه طول وتر از ضلع مثلث متساوی‌الاضلاع محاطی بزرگ‌تر باشد چقدر است؟
✨ پاسخ شوکه‌کننده:
این احتمال بسته به روش انتخاب وتر می‌تواند ۱/۲، ۱/۳ یا ۱/۴ باشد!
🔍 سه روش معتبر اما متفاوت:
۱) روش زاویه‌ای: احتمال = ۱/۳
۲) روش فاصله‌ای: احتمال = ۱/۲
۳) روش نقطه‌ای: احتمال = ۱/۴
💡 درس عمیق:
"تصادفی بودن" می‌تواند تعاریف مختلفی داشته باشد
در مسائل احتمال، روش نمونه‌گیری به اندازه خود محاسبات مهم است
این پارادوکس پایه‌ای شد برای توسعه نظریه اندازه در ریاضیات
🌍 کاربردهای مدرن:
در طراحی الگوریتم‌های نمونه‌گیری تصادفی
در فیزیک کوانتوم برای مدل‌سازی سیستم‌ها
در یادگیری ماشین برای روش‌های مختلف نمونه‌برداری
آزمایش فکری:
اگر بخواهید احتمال برخورد شهاب‌سنگ به زمین را محاسبه کنید، روش تعریف "تصادفی بودن" چه تأثیری بر نتیجه خواهد داشت؟
✨ "آمار به ما می‌آموزد که گاهی صورت مسئله مهم‌تر از پاسخ آن است!"
سوال:
به نظر شما در زندگی واقعی چه موقعیت‌هایی شبیه به این پارادوکس وجود دارد؟ آیا می‌توانید مثال بزنید؟
پ.ن: این پارادوکس توسط ژوزف برتراند در سال ۱۸۸۹ مطرح شد
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
🎲 مسئله کلاسیک:
در دایره‌ای به شعاع ۱، اگر تصادفی وتری رسم کنیم، احتمال اینکه طول وتر از ضلع مثلث متساوی‌الاضلاع محاطی بزرگ‌تر باشد چقدر است؟
✨ پاسخ شوکه‌کننده:
این احتمال بسته به روش انتخاب وتر می‌تواند ۱/۲، ۱/۳ یا ۱/۴ باشد!
🔍 سه روش معتبر اما متفاوت:
۱) روش زاویه‌ای: احتمال = ۱/۳
۲) روش فاصله‌ای: احتمال = ۱/۲
۳) روش نقطه‌ای: احتمال = ۱/۴
💡 درس عمیق:
"تصادفی بودن" می‌تواند تعاریف مختلفی داشته باشد
در مسائل احتمال، روش نمونه‌گیری به اندازه خود محاسبات مهم است
این پارادوکس پایه‌ای شد برای توسعه نظریه اندازه در ریاضیات
🌍 کاربردهای مدرن:
در طراحی الگوریتم‌های نمونه‌گیری تصادفی
در فیزیک کوانتوم برای مدل‌سازی سیستم‌ها
در یادگیری ماشین برای روش‌های مختلف نمونه‌برداری
آزمایش فکری:
اگر بخواهید احتمال برخورد شهاب‌سنگ به زمین را محاسبه کنید، روش تعریف "تصادفی بودن" چه تأثیری بر نتیجه خواهد داشت؟
✨ "آمار به ما می‌آموزد که گاهی صورت مسئله مهم‌تر از پاسخ آن است!"
سوال:
به نظر شما در زندگی واقعی چه موقعیت‌هایی شبیه به این پارادوکس وجود دارد؟ آیا می‌توانید مثال بزنید؟
پ.ن: این پارادوکس توسط ژوزف برتراند در سال ۱۸۸۹ مطرح شد
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
Reposted from:VIP
26.04.202518:38
🔣 تـــــو 👈 🔠🔠🔠 ➡️ جـــه 🔣
❗️ به مناسبت تولد مهسا فقط 30 دقیقه ورود به کانال VIP مون رایگانه ⬇️
https://t.me/addlist/caP4kyMsJw5mNDdk
جوین شدی تـبریک یادت نره 🩷
🗄🗄🗄🗄 @TabeVip 🗄🗄🗄🗄
❗️ به مناسبت تولد مهسا فقط 30 دقیقه ورود به کانال VIP مون رایگانه ⬇️
https://t.me/addlist/caP4kyMsJw5mNDdk
جوین شدی تـبریک یادت نره 🩷
🗄🗄🗄🗄 @TabeVip 🗄🗄🗄🗄
25.04.202513:17
۶ تا از الگوریتم های یادگیری ماشین
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
24.04.202515:22
نکته جذاب آماری: "معجزه توزیع کوشی - وقتی میانگین بی‌معنا می‌شود!"
🌀 پدیده عجیب:
تصور کنید دارید دقت تیراندازی یک گروه را اندازه می‌گیرید. اگر یک تیرانداز حرفه‌ای با چند تیرانداز مبتدی مخلوط شوند، توزیع کوشی به جای نرمال ظاهر می‌شود!
🔍 ویژگی‌های شوکه‌کننده:
میانگین تعریف نشده: محاسبه میانگین بی‌معناست!
دم‌های فوق‌العاده سنگین: احتمال outliers بسیار بالاست
پایداری: جمع دو توزیع کوشی باز هم کوشی است
💡 درس عمیق:
شکست شهود: برخلاف توزیع نرمال که همه چیز حول میانگین می‌چرخد، اینجا هیچ مرکزی وجود ندارد!
کاربردهای جالب:
مدل‌سازی نوسانات بازارهای مالی بحرانی
توصیف پدیده‌های فیزیکی در لیزر و مکانیک کوانتومی
هشدار آماری: وقتی با داده‌های پرت شدید مواجهید، شاید کوشی بهتر از نرمال کار کند!
✨ "توزیع کوشی به ما یاد می‌دهد که برخی سیستم‌ها اساساً غیرقابل پیش‌بینی هستند!"
مثال ملموس:
نسبت قیمت به درآمد (P/E) در بورس‌های پرنوسان
خطای اندازه‌گیری در شرایط آزمایشگاهی
چالش فکری:
آیا می‌دانستید اگر دنباله‌ای از متغیرهای تصادفی با توزیع کوشی را میانگین بگیرید، هیچگاه به عدد ثابتی همگرا نمی‌شود؟ این دقیقاً برخلاف قضیه حد مرکزی است!
سوال:
به نظر شما چرا در تحلیل‌های مالی سنتی از این توزیع کمتر استفاده می‌شود، با وجودی که بهتر می‌تواند بحران‌ها را توصیف کند؟
پ.ن: این توزیع اولین بار برای توصیف خطای اندازه‌گیری در ستاره‌شناسی کشف شد!
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
🌀 پدیده عجیب:
تصور کنید دارید دقت تیراندازی یک گروه را اندازه می‌گیرید. اگر یک تیرانداز حرفه‌ای با چند تیرانداز مبتدی مخلوط شوند، توزیع کوشی به جای نرمال ظاهر می‌شود!
🔍 ویژگی‌های شوکه‌کننده:
میانگین تعریف نشده: محاسبه میانگین بی‌معناست!
دم‌های فوق‌العاده سنگین: احتمال outliers بسیار بالاست
پایداری: جمع دو توزیع کوشی باز هم کوشی است
💡 درس عمیق:
شکست شهود: برخلاف توزیع نرمال که همه چیز حول میانگین می‌چرخد، اینجا هیچ مرکزی وجود ندارد!
کاربردهای جالب:
مدل‌سازی نوسانات بازارهای مالی بحرانی
توصیف پدیده‌های فیزیکی در لیزر و مکانیک کوانتومی
هشدار آماری: وقتی با داده‌های پرت شدید مواجهید، شاید کوشی بهتر از نرمال کار کند!
✨ "توزیع کوشی به ما یاد می‌دهد که برخی سیستم‌ها اساساً غیرقابل پیش‌بینی هستند!"
مثال ملموس:
نسبت قیمت به درآمد (P/E) در بورس‌های پرنوسان
خطای اندازه‌گیری در شرایط آزمایشگاهی
چالش فکری:
آیا می‌دانستید اگر دنباله‌ای از متغیرهای تصادفی با توزیع کوشی را میانگین بگیرید، هیچگاه به عدد ثابتی همگرا نمی‌شود؟ این دقیقاً برخلاف قضیه حد مرکزی است!
سوال:
به نظر شما چرا در تحلیل‌های مالی سنتی از این توزیع کمتر استفاده می‌شود، با وجودی که بهتر می‌تواند بحران‌ها را توصیف کند؟
پ.ن: این توزیع اولین بار برای توصیف خطای اندازه‌گیری در ستاره‌شناسی کشف شد!
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
21.04.202510:06
نکته جذاب آماری: "پارادوکس تولد - چرا احتمالات ما را غافلگیر میکند؟"
🎉 سوال ساده:
در یک کلاس 23 نفره، چقدر احتمال دارد حداقل دو نفر همزاد باشند (همان روز تولد)؟
🔢 پاسخ باورنکردنی:
احتمال این اتفاق بیش از 50% است!
در 57 نفر، این احتمال به 99% می‌رسد!
🧠 چرا این اتفاق می‌افتد؟
این مثال بارز ترکیبات احتمالی است
برای 23 نفر، تعداد جفت‌های ممکن 253=(23×22)/2 است
محاسبه بر اساس مکمل احتمال (احتمال عدم تشابه) ساده‌تر است
💡 درس عمیق:
1️⃣ شهود ما در احتمالات ضعیف است
2️⃣ پدیده‌های غیرخطی می‌توانند غافلگیرکننده باشند
3️⃣ اهمیت محاسبات دقیق به جای حدس زدن
🌍 کاربردهای واقعی:
در رمزنگاری (برخورد هش)
طراحی سیستم‌های دیتابیس
حتی در برنامه‌ریزی رویدادها
✨ "آمار به ما یاد می‌دهد که جهان اغلب برخلاف شهود ما عمل میکند!"
آزمایش فکری:
اگر به یک مهمانی 70 نفره بروید، احتمال همزاد بودن با شما چقدر است؟ (جواب: ~11.6%)
چالش:
آیا می‌توانید این محاسبه را برای کلاس خودتان انجام دهید؟ دفعه بعد که در جمعی هستید، این تست جالب را امتحان کنید! 😊
پ.ن: این پارادوکس اولین بار توسط ریچارد فاینمن توضیح داده شد و در نظریه احتمال کلاسیک است.
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
🎉 سوال ساده:
در یک کلاس 23 نفره، چقدر احتمال دارد حداقل دو نفر همزاد باشند (همان روز تولد)؟
🔢 پاسخ باورنکردنی:
احتمال این اتفاق بیش از 50% است!
در 57 نفر، این احتمال به 99% می‌رسد!
🧠 چرا این اتفاق می‌افتد؟
این مثال بارز ترکیبات احتمالی است
برای 23 نفر، تعداد جفت‌های ممکن 253=(23×22)/2 است
محاسبه بر اساس مکمل احتمال (احتمال عدم تشابه) ساده‌تر است
💡 درس عمیق:
1️⃣ شهود ما در احتمالات ضعیف است
2️⃣ پدیده‌های غیرخطی می‌توانند غافلگیرکننده باشند
3️⃣ اهمیت محاسبات دقیق به جای حدس زدن
🌍 کاربردهای واقعی:
در رمزنگاری (برخورد هش)
طراحی سیستم‌های دیتابیس
حتی در برنامه‌ریزی رویدادها
✨ "آمار به ما یاد می‌دهد که جهان اغلب برخلاف شهود ما عمل میکند!"
آزمایش فکری:
اگر به یک مهمانی 70 نفره بروید، احتمال همزاد بودن با شما چقدر است؟ (جواب: ~11.6%)
چالش:
آیا می‌توانید این محاسبه را برای کلاس خودتان انجام دهید؟ دفعه بعد که در جمعی هستید، این تست جالب را امتحان کنید! 😊
پ.ن: این پارادوکس اولین بار توسط ریچارد فاینمن توضیح داده شد و در نظریه احتمال کلاسیک است.
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━
Shown 1 - 24 of 98
Log in to unlock more functionality.