---
title: "Probability theory — ทฤษฎีความน่าจะเป็น"
source: "https://systems-analysis.info/int/Probability_theory_%E2%80%94_%E0%B8%97%E0%B8%A4%E0%B8%A9%E0%B8%8E%E0%B8%B5%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B8%99%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%88%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%9B%E0%B9%87%E0%B8%99"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Probability_theory_—_ทฤษฎีความน่าจะเป็น"
language: "th"
categories:
  - "Category:Mathematics"
  - "Category:Probability theory"
  - "Category:Thai"
revision_id: 5754
wiki_created_at: 2026-09-06T23:53:38Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:53:38Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:10:13Z
---

# Probability theory — ทฤษฎีความน่าจะเป็น

**ทฤษฎีความน่าจะเป็น** — สาขาหนึ่งของคณิตศาสตร์ที่ศึกษารูปแบบของปรากฏการณ์สุ่มและกำหนดวิธีการประเมินระดับความไม่แน่นอนเชิงปริมาณ พื้นฐานของสาขานี้คือแนวคิดเรื่องความน่าจะเป็น ซึ่งเป็นตัวชี้วัดเชิงตัวเลขของโอกาสที่เหตุการณ์หนึ่ง ๆ จะเกิดขึ้นเมื่อทำการทดลองซ้ำภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน

ทฤษฎีความน่าจะเป็นถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ระบบที่มีพฤติกรรมไม่แน่นอน และใช้กันอย่างแพร่หลายในสถิติ ฟิสิกส์ เศรษฐศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ ทฤษฎีการควบคุม การประกันภัย วิศวกรรมศาสตร์ และสังคมศาสตร์

## แนวคิดพื้นฐานของทฤษฎีความน่าจะเป็น

แนวคิดพื้นฐานของทฤษฎีความน่าจะเป็น ได้แก่:

- **เหตุการณ์สุ่ม** — ผลลัพธ์ของการทดลองที่อาจเกิดขึ้นหรือไม่เกิดขึ้นก็ได้
- **ปริภูมิของผลลัพธ์เบื้องต้น** — เซตของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดของการทดลองสุ่ม
- **ตัวแปรสุ่ม** — ฟังก์ชันที่แมปผลลัพธ์เบื้องต้นไปยังค่าเชิงตัวเลข
- **ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์** — ตัวชี้วัดเชิงตัวเลขที่สะท้อนระดับความมั่นใจว่าเหตุการณ์นั้นจะเกิดขึ้น

  

## ความสัมพันธ์กับสาขาวิชาอื่น

ทฤษฎีความน่าจะเป็นมีความเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับสาขาวิทยาศาสตร์อื่น ๆ หลายสาขา และมีบทบาทพื้นฐานในการทำให้ความไม่แน่นอนมีรูปแบบที่ชัดเจนในสาขาความรู้ต่าง ๆ:

- สถิติคณิตศาสตร์: เป็นการต่อยอดตามธรรมชาติของทฤษฎีความน่าจะเป็น ใช้โมเดลเชิงความน่าจะเป็นในการประมวลผล วิเคราะห์ และตีความข้อมูลเชิงประจักษ์ ภารกิจหลัก ได้แก่ การประมาณค่าพารามิเตอร์ของการกระจาย การทดสอบสมมติฐานทางสถิติ การสร้างช่วงความเชื่อมั่น และอื่น ๆ
- ทฤษฎีกระบวนการสุ่ม: พัฒนาเครื่องมือเชิงความน่าจะเป็นสำหรับอธิบายความสัมพันธ์ตามเวลาระหว่างตัวแปรสุ่ม ใช้ในการจำลองสัญญาณรบกวน พลวัตของระบบ กระบวนการทางชีววิทยาและเศรษฐกิจ โมเดลหลัก ได้แก่ ลูกโซ่มาร์คอฟ กระบวนการปัวซอง และการเคลื่อนที่แบบบราวเนียน
- ทฤษฎีสารสนเทศ: ใช้การกระจายเชิงความน่าจะเป็นในการประเมินเชิงปริมาณของสารสนเทศ ความไม่แน่นอน และเอนโทรปี ใช้ในการเข้ารหัส การส่ง และการปกป้องข้อมูล แนวคิดเรื่องสารสนเทศเงื่อนไขและสารสนเทศร่วมอาศัยตัวชี้วัดเชิงความน่าจะเป็น
- ทฤษฎีเกมและทฤษฎีการตัดสินใจ: ความน่าจะเป็นอธิบายความไม่แน่นอนของผลลัพธ์จากปฏิสัมพันธ์เชิงกลยุทธ์หรือผลสืบเนื่องของการเลือก มีความสำคัญอย่างยิ่งในการจำลองความเสี่ยงและพฤติกรรมภายใต้สภาวะที่มีข้อมูลไม่สมบูรณ์
- เศรษฐศาสตร์และการเงิน: ทฤษฎีความน่าจะเป็นถูกนำมาใช้ในการจำลองความเสี่ยง การคำนวณผลตอบแทนที่คาดหวัง การวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอ และการประเมินมูลค่าสินทรัพย์ ใช้ในการจำลองเชิงสุ่ม การบริหารการป้องกันความเสี่ยง การประเมินราคาออปชัน และการวางแผนสถานการณ์
- วิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์: อัลกอริทึม Machine Learning หลายตัวอาศัยโมเดลเชิงความน่าจะเป็น เช่น Naive Bayes classifier, Hidden Markov Model, Bayesian Network, กราฟเชิงความน่าจะเป็น และอื่น ๆ มีความสำคัญในการเรียนรู้ด้วยข้อมูลบางส่วนและการสร้างสมมติฐาน
- ทฤษฎีความน่าเชื่อถือและวิศวกรรมศาสตร์: การจำลองความล้มเหลว การประเมินความน่าจะเป็นของการทำงานโดยไม่มีข้อผิดพลาด การคำนวณความเสี่ยงและสำรองความทนทาน ใช้ในวิศวกรรมเครื่องกล พลังงาน การบินและอวกาศ และอื่น ๆ
- ชีววิทยาและการแพทย์: ใช้ในการวิเคราะห์รูปแบบทางพันธุกรรม โมเดลทางระบาดวิทยาของการแพร่กระจายของโรค การวินิจฉัย และการประเมินประสิทธิผลของการแทรกแซงทางการแพทย์

## ดูเพิ่มเติม

- สถิติ
- สถิติคณิตศาสตร์