In the next few chapters, we study

In the next few chapters, we study enough probability that allows us to assign certain reasonable probability models to important cases. Often we do not know everything about these models; that frequently have unknown parameters. Thus, we must observe the results of several trials of the experiment to make further inferences about the models; in particular, we must estimate the unknown parameter(s). This process of refining a model by using the data is referred to as making a statistical inference and is the focus of the latter part of the text.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในสองสามบทถัดไป เราศึกษาความเพียงพอที่ช่วยให้เราสามารถกำหนดแบบจำลองความน่าเป็นที่เหมาะสมบางกรณีสำคัญ บ่อยครั้งเราไม่รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับรูปแบบเหล่านี้ ที่มักจะมีไม่รู้จักพารามิเตอร์ ดังนั้น เราต้องสังเกตผลการทดลองหลายทดลองทำ inferences เกี่ยวกับรุ่น เพิ่มเติม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราต้องประเมินพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก กระบวนการของการกลั่นแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลอ้างอิงถึงเป็นข้อสถิติ และเป็นจุดเน้นของส่วนด้านหลังของข้อความ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทที่สามต่อไปเราศึกษาความน่าจะพอที่จะช่วยให้เราสามารถกำหนดรูปแบบที่เหมาะสมน่าจะเป็นบางอย่างที่จะคดีสำคัญ บ่อยครั้งที่เราไม่ได้รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับรูปแบบเหล่านี้; ที่มักมีพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก ดังนั้นเราจึงต้องปฏิบัติตามผลของการทดลองหลายการทดลองที่จะทำให้การวินิจฉัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับรูปแบบ; โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เราจะต้องประเมินพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก (s) กระบวนการของการปรับแต่งรูปแบบโดยใช้ข้อมูลนี้จะเรียกว่าการอนุมานเชิงสถิติและเป็นจุดสำคัญของส่วนหลังของข้อความ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในอีกไม่กี่บท เราเรียนพอความน่าจะเป็นที่ช่วยให้เราสามารถกำหนดรูปแบบความน่าจะเป็นที่เหมาะสมบางคดีสำคัญ บ่อยครั้งที่เราไม่ได้รู้ทุกสิ่งเกี่ยวกับรูปแบบเหล่านี้ ที่มักมีพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก ดังนั้น เราต้องสังเกตผลของการทดลองหลายการทดลองเพื่อให้ข้อสรุปเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลโดยเฉพาะเราต้องประเมินพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก ( s ) กระบวนการกลั่นแบบใช้ข้อมูลนี้จะเรียกว่าการอนุมานเชิงสถิติ และเน้นส่วนของข้อความ