Note

การทำ Data De-identification ในวงการ Health Informatics มีความซับซ้อนและจุดที่แตกต่างจากวงการอื่น (เช่น การเงิน หรือ E-commerce) หลายจุด โดยเฉพาะเรื่อง "ความละเอียดอ่อนของข้อมูล" และ "รูปแบบข้อมูล" ดังนี้ครับ 1. กฎระเบียบที่เข้มงวดและเฉพาะเจาะจงกว่า (Regulatory…

แน่นอน นี่คือบทความที่ขยายความจากแนวคิดที่คุณให้มา จากปัญหาใหญ่สู่ความเรียบง่าย: การเดินทางของตัวแปรสุ่มปัวซง (Poisson Random Variable) ในโลกของความน่าจะเป็นและสถิติศาสตร์ เรามักจะพบเครื่องมือที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนให้ง่ายขึ้น หนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังและสง่างามที่สุดคือ การแจกแจงปัวซง (Poisson Distribution) ซึ่งถือกำเนิดขึ้นจากความพยายามที่จะหาทางลัดให้กับปัญหาที่ยุ่งยากของการแจกแจงทวินาม (Binomial Distribution) ในบางสถานการณ์ จุดเริ่มต้น: ข้อจำกัดของการแจกแจงทวินาม ก่อนจะเข้าใจปัวซง…

ตัวแปรสุ่ม (Random Variables): การแปลงความไม่แน่นอนให้เป็นตัวเลข ในโลกของความน่าจะเป็นและสถิติ เรามักเผชิญกับผลลัพธ์ของการทดลองสุ่มที่ไม่ใช่ตัวเลขโดยตรง เช่น ผลของการโยนเหรียญ (หัว/ก้อย) ผลการสอบ (ผ่าน/ไม่ผ่าน) หรือคุณภาพของสินค้า (ดี/มีตำหนิ) การวิเคราะห์ผลลัพธ์เหล่านี้ในเชิงคณิตศาสตร์โดยตรงนั้นทำได้ยากและไม่สะดวก เราไม่สามารถนำคำว่า "หัว" มาบวก ลบ คูณ หาร…

ทฤษฎีบทขีดจำกัดส่วนกลาง (Central Limit Theorem) ทฤษฎีบทขีดจำกัดส่วนกลาง หรือ Central Limit Theorem (CLT) คือหัวใจสำคัญของวิชา==สถิติเชิงอนุมาน== เปรียบเสมือนสะพานที่เชื่อมโยงระหว่างข้อมูลตัวอย่างที่เราเก็บมาได้ กับประชากรทั้งหมดที่เราอยากจะทำความเข้าใจ มันเป็นหลักการที่ทรงพลังซึ่งอธิบายปรากฏการณ์ที่น่าทึ่งว่า แม้ข้อมูลดั้งเดิมที่เราสนใจจะมีการกระจายตัวในรูปแบบใดก็ตาม (ไม่ว่าจะเป็นกราฟทรงแปลกๆ หรือคาดเดายาก) แต่ถ้าเราทำการสุ่มตัวอย่างจากข้อมูลนั้นมาจำนวนมากพอ แล้วหาค่าเฉลี่ยของแต่ละกลุ่มตัวอย่าง การกระจายตัวของ…