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39 relazioni: Abraham de Moivre, Bias (statistica), Convergenza di variabili casuali, Correzione di continuità, Curtosi, Distribuzione binomiale, Distribuzione di Panjer, Distribuzione di Pascal, Distribuzione di Skellam, Distribuzione discreta, Distribuzione esponenziale, Distribuzione Gamma, Distribuzione normale, Dominio e codominio, Donald Knuth, Entropia (teoria dell'informazione), Francia, Funzione esponenziale, Funzione gamma incompleta, Funzione generatrice dei momenti, Limite (matematica), Matematico, Mistura di distribuzioni, Probabilità condizionata, Radice quadrata, Serie di potenze, Siméon-Denis Poisson, Simmetria (statistica), Statistica, Stimatore, Teoria della probabilità, Valore atteso, Variabile casuale, Variabili dipendenti e indipendenti, Varianza, Vladislav Iosifovič Bortkevič, 1718, 1838, 1898.
Abraham de Moivre
È noto per la formula di de Moivre (che collega i numeri complessi con la trigonometria), i suoi lavori sulla distribuzione normale e la teoria della probabilità, e per la scoperta (anche se in forma incompleta) dell'approssimazione di Stirling.
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Bias (statistica)
In statistica, i termini bias (etimologia incerta), distorsione o scostamento sono usati con riferimento a due concetti.
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Convergenza di variabili casuali
In teoria della probabilità e statistica è molto vivo il problema di studiare fenomeni con comportamento incognito ma, nei grandi numeri, riconducibili a fenomeni noti e ben studiati.
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Correzione di continuità
In teoria della probabilità, la correzione di continuità è una modifica dell'intervallo di integrazione che si applica quando si calcola un valore di probabilità approssimando una distribuzione discreta con una continua.
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Curtosi
La curtosi (nota anche come kurtosi, dal greco κυρτός), nel linguaggio della statistica, è un allontanamento dalla normalità distributiva, rispetto alla quale si verifica un maggiore appiattimento (distribuzione platicurtica) o un maggiore allungamento (distribuzione leptocurtica).
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Distribuzione binomiale
Nessuna descrizione.
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Distribuzione di Panjer
In teoria delle probabilità con distribuzione di Panjer si indica una classe di quattro distribuzioni di probabilità discrete, composta dalle distribuzioni degenere, binomiale, di Pascal e di Poisson.
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Distribuzione di Pascal
In teoria delle probabilità la distribuzione di Pascal è una distribuzione di probabilità discreta con due parametri, p ed n, che descrive il numero di fallimenti precedenti il successo n-esimo in un processo di Bernoulli di parametro p. A volte si considera la distribuzione di Pascal come quella distribuzione che descrive il numero di prove necessarie per ottenere n successi.
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Distribuzione di Skellam
In teoria delle probabilità la distribuzione di Skellam è una distribuzione di probabilità che governa la differenza tra due variabili aleatorie indipendenti aventi entrambe una distribuzione di Poisson.
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Distribuzione discreta
In teoria delle probabilità una distribuzione discreta è una distribuzione di probabilità definita su un insieme discreto S. In particolare questo insieme può essere finito oppure numerabile (i suoi elementi possono essere elencati tramite i numeri naturali: S.
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Distribuzione esponenziale
In teoria delle probabilità la distribuzione esponenziale è una distribuzione di probabilità continua che descrive la "durata di vita" di un fenomeno che non invecchia (ovvero è priva di memoria).
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Distribuzione Gamma
In teoria delle probabilità la distribuzione Gamma è una distribuzione di probabilità continua, che comprende, come casi particolari, anche le distribuzioni esponenziale e chi quadrato.
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Distribuzione normale
Nella teoria della probabilità la distribuzione normale, o di Gauss (o gaussiana) dal nome del matematico tedesco Carl Friederich Gauss, è una distribuzione di probabilità continua che è spesso usata come prima approssimazione per descrivere variabili casuali a valori reali che tendono a concentrarsi attorno a un singolo valor medio.
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Dominio e codominio
In matematica il dominio e il codominio di una funzione sono gli insiemi su cui è definita la funzione, che associa ad ogni elemento del dominio uno e un solo elemento del codominio.
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Donald Knuth
Rinomato studioso di matematica (soprattutto di conoscenze che ora sono confluite nell'informatica), è professore emerito presso la Stanford University.
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Entropia (teoria dell'informazione)
Nella teoria dell'informazione l'entropia di una sorgente di messaggi è l'informazione media contenuta in ogni messaggio emesso.
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Francia
La Francia (in francese: France), ufficialmente Repubblica francese (in francese: République française), è uno Stato transcontinentale principalmente situato nell'Europa occidentale, ma che possiede ugualmente territori disseminati su più oceani e altri continenti.
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Funzione esponenziale
In matematica, la funzione esponenziale è l'elevamento a potenza con base il numero di Eulero e; la scelta di questo particolare valore è motivata dal fatto che, in questo modo, la derivata della funzione esponenziale è la funzione esponenziale stessa.
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Funzione gamma incompleta
Le funzioni gamma incomplete sono funzioni speciali definite da integrali.
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Funzione generatrice dei momenti
La funzione generatrice dei momenti viene usata in statistica per caratterizzare in modo astratto le variabili casuali permettendo da un lato di estrarne agevolmente alcuni parametri (come il valore atteso e la varianza) dall'altro di confrontare due diverse variabili casuali e vedere il loro comportamento in condizioni limite.
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Limite (matematica)
In matematica, il concetto di limite serve a descrivere l'andamento di una funzione all'avvicinarsi del suo argomento a un dato valore (limite di una funzione) oppure l'andamento di una successione al crescere illimitato dell'indice (limite di una successione).
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Matematico
Un matematico è una persona che effettua studi, ricerche e sperimentazioni riguardanti problemi della matematica.
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Mistura di distribuzioni
Una mistura di distribuzioni è una variabile casuale, la cui funzione di probabilità (nel caso di una variabile casuale discreta) o la cui funzione di densità di probabilità (nel caso di una variabile casuale continua) è data da una media ponderata di funzioni di probabilità o densità di altre variabili casuali.
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Probabilità condizionata
In teoria della probabilità la probabilità condizionata di un evento A rispetto a un evento B è la probabilità che si verifichi A, sapendo che B è verificato.
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Radice quadrata
In matematica, la radice quadrata o radice con indice 2 di un numero x è un numero y tale che il suo quadrato sia x, ovvero tale che y^2.
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Serie di potenze
In matematica, una serie di potenze in una variabile è una serie di funzioni della forma: f(x).
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Siméon-Denis Poisson
Di origini modeste, venne incoraggiato agli studi ed entrò nel 1798 nellÉcole Polytechnique di Parigi.
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Simmetria (statistica)
In teoria delle probabilità una distribuzione di probabilità è simmetrica quando la sua funzione di probabilità P (nel caso discreto) o la sua funzione di densità di probabilità (nel caso continuo) siano simmetriche rispetto ad un particolare valore x_0: Esempi di distribuzioni simmetriche sono le distribuzioni uniformi (discreta e distribuzione continua uniforme) su insiemi simmetrici, la distribuzione normale e altre distribuzioni derivate da distribuzioni simmetriche (la distribuzione t di Student) oppure definite in maniera simmetrica (la distribuzione di Skellam con parametri uguali).
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Statistica
La statistica è una disciplina che ha come fine lo studio quantitativo e qualitativo di un particolare fenomeno in condizioni di incertezza o non determinismo, ovvero di non completa conoscenza di esso o parte di esso.
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Stimatore
In statistica uno stimatore (puntuale) è una funzione che associa ad ogni possibile campione un valore del parametro da stimare.
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Teoria della probabilità
La teoria della probabilità è lo studio matematico della probabilità.
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Valore atteso
In teoria della probabilità il valore atteso (chiamato anche media, speranza o speranza matematica) di una variabile casuale X, è un numero indicato con \mathbb (da expected value o expectation in inglese o dal francese espérance) che formalizza l'idea euristica di valore medio di un fenomeno aleatorio.
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Variabile casuale
In matematica, e in particolare nella teoria della probabilità, una variabile casuale (detta anche variabile aleatoria o variabile stocastica) è una variabile che può assumere valori diversi in dipendenza da qualche fenomeno aleatorio.
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Variabili dipendenti e indipendenti
In matematica una '''variabile''' è dipendente da altre variabili se esiste una relazione tra di esse che la coinvolge, altrimenti è indipendente da esse.
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Varianza
In statistica e in teoria della probabilità la varianza di una variabile statistica o di una variabile aleatoria X è una funzione, indicata con \sigma^2_X o con \mathrm(X) (o semplicemente con \sigma^2 se la variabile è sottintesa), che fornisce una misura della variabilità dei valori assunti dalla variabile stessa; nello specifico, la misura di quanto essi si discostino quadraticamente rispettivamente dalla media aritmetica o dal valore atteso \mathbb E. Il termine di "varianza" venne introdotto nel 1918 da Ronald Fisher e sostituì nel tempo la denominazione di "deviazione standard quadratica" utilizzata da Karl Pearson.
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Vladislav Iosifovič Bortkevič
Viene anche individuato come Ladislaus (Josephovich von) Bortkiewicz, come Władysław Bortkiewicz (in polacco) e come Ladislaus Josephowitsch (von) Bortkiewicz (in tedesco).
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1718
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1838
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1898
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Riorienta qui:
Legge degli eventi rari, Poissoniana, Variabile aleatoria di Poisson, Variabile casuale di Poisson, Variabile casuale poissoniana.
