គំរូ Stochastic មួយនៃសេដ្ឋកិច្ច។ ម៉ូដែលកតា្តាកំណត់និង Stochastic

គំរូ Stochastic រៀបរាប់ពីស្ថានភាពដែលជាកន្លែងដែលបានមានវត្តមានជាការមិនច្បាស់លាស់។ នៅក្នុងពាក្យផ្សេងទៀតដែលដំណើរការនេះត្រូវបានកំណត់ដោយកម្រិតពិតប្រាកដនៃការចៃដន្យ។ "ការ Stochastic" គុណនាមខ្លាំងណាស់បានមកពីពាក្យក្រិក«ស្មាន»។ ដោយសារតែភាពមិនច្បាស់លាស់នេះគឺជាលក្ខណៈសំខាន់មួយនៃជីវិតរស់នៅប្រចាំថ្ងៃដូចជាគំរូមួយដែលអាចរៀបរាប់អំពីអ្វីនោះទេ។

ទោះជាយ៉ាងណា, ជារៀងរាល់ពេលយើងប្រើវានឹងទទួលបានលទ្ធផលខុសគ្នា។ ដូច្នេះជាញឹកញាប់ត្រូវបានគេប្រើ ម៉ូដែលកតា្តាកំណត់។ ទោះបីជាពួកគេមិនមានជាការជិតស្និទ្ធទៅនឹងរដ្ឋពិតប្រាកដនៃកិច្ចការនោះទេប៉ុន្តែតែងតែផ្តល់នូវលទ្ធផលដូចគ្នានិងអាចជួយសម្រួលដល់ការយល់ដឹងនៃស្ថានភាពនេះ, ភាពងាយស្រួលវាដោយបង្ហាញសមីការគណិតវិទ្យាស្មុគស្មាញ។

លក្ខណៈពិសេស

តែងតែមានរួមបញ្ចូលទាំងម៉ូដែល Stochastic អថេរចៃដន្យមួយឬច្រើន។ វាស្វែងរកដើម្បីឆ្លុះបញ្ចាំងពីជីវិតពិតនៅក្នុងការសម្ដែងរបស់ខ្លួនទាំងអស់។ មិនដូចម៉ូដែលកតា្តាកំណត់, Stochastic មិនមានបំណងដើម្បីភាពងាយស្រួលនិងការកាត់បន្ថយទៅតម្លៃដែលស្គាល់។ ដូច្នេះភាពមិនប្រាកដប្រជាគឺជាលក្ខណៈពិសេសសំខាន់របស់ខ្លួន។ ម៉ូដែល Stochastic មានលក្ខណៈសមរម្យក្នុងការរៀបរាប់អំពីអ្វីនោះទេប៉ុន្តែពួកគេទាំងអស់គ្នាបានចែករំលែកលក្ខណៈដូចខាងក្រោម:

• ម៉ូដែលណាមួយដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីទិដ្ឋភាព Stochastic ទាំងអស់នៃបញ្ហានេះដើម្បីសិក្សាដែលបានបង្កើតឡើង។
• លទ្ធផលនៃការគ្នានៃព្រឹត្តិការណ៍នេះគឺមិនប្រាកដប្រជា។ ដូច្នេះម៉ូដែលនេះមានរួមបញ្ចូលទាំងប្រូ។ នៅលើភាពត្រឹមត្រូវនៃការគណនានេះអាស្រ័យលើភាពត្រឹមត្រូវនៃលទ្ធផលសរុបនេះ។
• ប្រហែលជាទាំងនេះអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយឬការរៀបរាប់អំពីដំណើរការដោយខ្លួនឯង។

ម៉ូដែលកតា្តាកំណត់និង Stochastic

សម្រាប់ការមួយចំនួន, ជីវិតគឺជាស៊េរីនៃ ព្រឹត្តិការណ៍ចៃដន្យ, សម្រាប់អ្នកផ្សេង - ដំណើរការនៅក្នុងការដែលមានប្រសិទ្ធិភាពបណ្តាលបណ្តាលឱ្យមួយ។ នៅក្នុងការពិតវាត្រូវបានកំណត់លក្ខណៈដោយភាពមិនប្រាកដប្រជាប៉ុន្តែវាមិនតែងតែនិងមិនគ្រប់ទីកន្លែង។ ដូច្នេះវាគឺជាពេលខ្លះមានការលំបាកក្នុងការរកឃើញភាពខុសគ្នាយ៉ាងច្បាស់រវាង Stochastic និងម៉ូដែលកតា្តាកំណត់។ ប្រហែលជានេះគឺជាការចង្អុលបង្ហាញប្រធានបទណាស់។

ឧទាហរណ៍ពិចារណាបោះកាក់មួយ។ នៅ glance ដំបូងវាហាក់ដូចជាថាលទ្ធភាពដែលថាបានធ្លាក់ "កន្ទុយ" នេះគឺ 50% ។ ដូច្នេះវាគឺជាការចាំបាច់ដើម្បីប្រើម៉ូដែលកតា្តាកំណត់។ ទោះជាយ៉ាងណា, ការពិតនោះគឺថាច្រើនអាស្រ័យលើ dexterity របស់ពួកអ្នកលេងកាក់តុល្យភាពល្អឥតខ្ចោះនោះទេ។ នេះមានន័យថាអ្នកត្រូវប្រើម៉ូដែល Stochastic មួយ។ តែងតែមានជម្រើសដែលយើងមិនដឹង។ នៅក្នុងជីវិតពិតប្រាកដ, ហេតុផលនេះគឺតែងតែជាផលវិបាកនៃមូលហេតុមួយប៉ុន្តែមិនមានកម្រិតនៃភាពមិនប្រាកដប្រជាផងដែរ។ ជម្រើសរវាងការប្រើម៉ូដែលកតា្តាកំណត់និង Stochastic គឺអាស្រ័យលើអ្វីដែលយើងមានបំណងបូជា - វិភាគសាមញ្ញឬប្រាកដនិយម។

នៅក្នុងទ្រឹស្តីមានភាពចលាចល

ថ្មី, គំនិតនៃអ្វីដែលត្រូវបានគេហៅថាម៉ូដែល Stochastic បានក្លាយជាសូម្បីតែព្រិលបន្ថែមទៀត។ នេះគឺដោយសារតែក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ទ្រឹស្ដីភាពវឹកវរនេះដែលគេហៅថា។ វារៀបរាប់អំពីម៉ូដែលកតា្តាកំណត់ដែលអាចបង្កើតលទ្ធផលខុសគ្នាជាមួយនឹងការផ្លាស់ប្តូរតិចតួចនៅក្នុងប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំបូង។ នេះគឺស្រដៀងគ្នាទៅនឹងការដាក់បញ្ចូលនូវភាពមិនប្រាកដប្រជាទៅក្នុងគណនី។ វិទ្យាសាស្ដ្រជាច្រើនសូម្បីតែសារភាពថានេះគឺជាគំរូ Stochastic រួចទៅហើយ។

Lothar Breyer បានពន្យល់ឆ្ងាញ់ទាំងអស់ដោយប្រើរូបភាពកំណាព្យ។ គាត់បានសរសេរថា: «ការផ្សាយភ្នំ, បេះដូង, ការរីករាលដាលជំងឺ smallpox មួយជួរឈរកើនឡើងនៃផ្សែង - ទាំងអស់នេះគឺជាឧទាហរណ៍មួយនៃបាតុភូតថាមវន្តដែលជាវាហាក់ដូចជាពេលខ្លះបានកំណត់ដោយចៃដន្យមួយ។ នៅក្នុងការពិត, ទោះជាយ៉ាងណា, ដំណើរបែបនេះគឺតែងតែជាប្រធានបទដើម្បីការបញ្ជាជាក់លាក់មួយដែលវិទ្យាសាស្រ្តនិងវិស្វករត្រូវបានគេគ្រាន់តែចាប់ផ្តើមយល់។ នេះត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាភាពវឹកវរតា្តាកំណត់ "។ ទ្រឹស្តីថ្មីសំឡេងជឿទុកចិត្តបានណាស់, អ្នកវិទ្យាសាស្ដ្រសម័យទំនើបជាច្រើនគឺជាអ្នកគាំទ្ររបស់ខ្លួន។ ទោះយ៉ាងណាវានៅតែអភិវឌ្ឍតិចតួចហើយវាជាការលំបាកណាស់ក្នុងការអនុវត្តនៅក្នុងការគណនាស្ថិតិ។ ដូច្នេះវាត្រូវបានគេប្រើជាញឹកញាប់ Stochastic ឬគំរូតា្តាកំណត់។

អគារ

Stochastic គំរូគណិតវិទ្យា បានចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងការជ្រើសរើសនៃទំហំព្រឹត្តិការណ៍បឋមសិក្សា។ ដូច្នេះនៅក្នុងស្ថិតិសំដៅទៅក្នុងបញ្ជីនៃលទ្ធផលដែលអាចធ្វើបាននៃដំណើរការឬព្រឹត្តិការណ៍ការសិក្សាមួយ។ បន្ទាប់មកអ្នកស្រាវជ្រាវបានកំណត់ប្រហែលនៃនីមួយនៃព្រឹត្តិការណ៍បឋមនេះ។ នេះត្រូវបានធ្វើជាធម្មតានៅលើមូលដ្ឋាននៃវិធីសាស្រ្តជាក់លាក់មួយ។

ទោះជាយ៉ាងណាប្រហែលជានៅតែជាប៉ារ៉ាម៉ែត្រប្រធានបទជាង។ អ្នកស្រាវជ្រាវរូបនេះបន្ទាប់មកកំណត់ដែលព្រឹត្តការណ៍មានការចាប់អារម្មណ៍ធំបំផុតដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហានេះ។ បន្ទាប់ពីនោះ, គាត់គ្រាន់តែកំណត់ភាពជឿជាក់របស់ពួកគេ។

ឧទាហរណ៍

សូមពិចារណាដំណើរការនៃការកសាងគំរូ Stochastic សាមញ្ញណាស់នេះ។ ឧបមាថាយើងបានបោះគ្រាប់ឡុកឡាក់។ ប្រសិនបើលទ្ធផលគឺ "ប្រាំមួយ" ឬ "មួយ" ការឡើងរបស់យើងគឺដប់ដុល្លារ។ ដំណើរការនៃការសាងសង់គំរូ Stochastic មួយនៅក្នុងករណីនេះនឹងមានដូចខាងក្រោមនេះ:

• យើងបានកំណត់ទំហំនៃព្រឹត្តិការណ៍បឋមសិក្សា។ នៅក្នុងគូបប្រាំមួយភាគី, ដូច្នេះពួកគេអាចធ្លាក់ចេញ "មួយ", "ពីរ", "បី", "បួននាក់", "ប្រាំ" និង "ប្រាំមួយ" ។
• ប្រូបាប៊ីលីតេនៃលទ្ធផលគ្នាគឺស្មើនឹង 1/6, ទោះជាយ៉ាងណាយើងបានបោះគ្រាប់ឡុកឡាក់ច្រើននោះ។
• ឥឡូវនេះយើងត្រូវការដើម្បីកំណត់ពីលទ្ធផលនៃការប្រាក់។ ការបាត់បង់នេះនៃគែមជាមួយនឹងចំនួន "ប្រាំមួយ" ឬ "មួយ" ។
• ទីបំផុតយើងអាចកំណត់ប្រូបាប៊ីលីតេនៃព្រឹត្តិការណ៍នៃការចាប់អារម្មណ៍ទៅនឹងពួកយើងមួយ។ វាជា 1/3 ។ យើងសង្ខេបប្រូបាប៊ីលីតេនៃការប្រាក់ទៅឱ្យពួកយើងទាំងពីរព្រឹត្តិការណ៍បឋម: 1/6 + 1/6 = 2/6 = 1/3 ។

គំនិតនេះហើយលទ្ធផល

ការបង្ហាញម៉ូត Stochastic កំពុងត្រូវបានគេប្រើជាញឹកញាប់នៅក្នុងការលេងល្បែង។ ប៉ុន្តែវាគឺជាការមិនអាចខ្វះបានក្នុងការព្យាករសេដ្ឋកិច្ច, ដូចដែលពួកគេអនុញ្ញាតឱ្យជ្រៅជាងតា្តាកំណត់ដើម្បីយល់ពីស្ថានភាពនេះ។ ម៉ូដែល Stochastic សេដ្ឋកិច្ចជាញឹកញាប់ត្រូវបានប្រើនៅពេលធ្វើការសម្រេចចិត្តវិនិយោគ។ ពួកគេបានអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកដើម្បីធ្វើការស្មានអំពីផលចំណេញពីការវិនិយោគលើទ្រព្យសម្បត្តិឬក្រុមមួយចំនួន។

ការបង្ហាញម៉ូតធ្វើឱ្យមានការធ្វើផែនការហិរញ្ញវត្ថុដែលមានប្រសិទ្ធិភាពបន្ថែមទៀត។ ដោយមានជំនួយពីអ្នកវិនិយោគនិងពាណិជ្ជករដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការចែកទ្រព្យសម្បត្តិរបស់ខ្លួន។ ការប្រើតារាម៉ូដែលតែងតែមានគុណប្រយោជន៍ Stochastic ក្នុងរយៈពេលវែងមួយ។ នៅក្នុងឧស្សាហកម្មមួយចំនួន, ការបដិសេធឬអសមត្ថភាពក្នុងការប្រើវាអាចនាំឱ្យមានការក្ស័យធនរបស់សហគ្រាស។ នេះគឺដោយសារតែការពិតដែលថានៅក្នុងជីវិតពិតជម្រើសថ្មីមានសារៈសំខាន់លេចឡើងជារៀងរាល់ថ្ងៃហើយប្រសិនបើពួកគេមិន យកទៅក្នុងគណនី, វា អាចជាមហន្តរាយ។