Analogie tra Distribuzione Gamma e Distribuzione t di Student
Distribuzione Gamma e Distribuzione t di Student hanno 13 punti in comune (in Unionpedia): Curtosi, Distribuzione chi quadrato, Funzione di densità di probabilità, Funzione di ripartizione, Funzione digamma, Funzione Gamma, Momento (probabilità), Simmetria (statistica), Teoria della probabilità, Valore atteso, Variabile casuale, Variabili dipendenti e indipendenti, Varianza.
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 chi quadrato
In teoria delle probabilità la distribuzione \chi^2 (chi quadrato o chi-quadro) è la distribuzione di probabilità della somma dei quadrati di variabili aleatorie normali indipendenti.
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Funzione di densità di probabilità
In matematica, una funzione di densità di probabilità (o PDF dall'inglese probability density function) è l'analogo della funzione di probabilità di una variabile casuale nel caso in cui la variabile casuale X sia continua, cioè l'insieme dei possibili valori ha la potenza del continuo.
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Funzione di ripartizione
In statistica e teoria della probabilità, la funzione di ripartizione (o funzione cumulativa) è una funzione di variabile reale che racchiude le informazioni su un fenomeno (un insieme di dati, un evento casuale) riguardanti la sua presenza o la sua distribuzione prima o dopo un certo punto.
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Funzione digamma
In matematica, per funzione digamma si intende la funzione speciale definita come derivata logaritmica della funzione gamma: La funzione digamma talora viene anche denotata con \,\Psi(x) e talora anche \,\psi^0(x).
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Funzione Gamma
In matematica, la funzione Gamma, nota anche come funzione gamma di Eulero è una funzione meromorfa, continua sui numeri reali positivi, che estende il concetto di fattoriale ai numeri complessi, nel senso che per ogni numero intero non negativo n si ha: dove n! denota il fattoriale di n, cioè il prodotto dei numeri interi da 1 a n: n!.
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Momento (probabilità)
In probabilità, il momento semplice o teorico di origine m e ordine k di una variabile casuale è definito come il valore atteso della k-esima potenza dei valori dove p_i denota la funzione di massa di probabilità della variabile casuale.
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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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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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La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande
- In quello che appare come Distribuzione Gamma e Distribuzione t di Student
- Che cosa ha in comune Distribuzione Gamma e Distribuzione t di Student
- Analogie tra Distribuzione Gamma e Distribuzione t di Student
Confronto tra Distribuzione Gamma e Distribuzione t di Student
Distribuzione Gamma ha 31 relazioni, mentre Distribuzione t di Student ha 39. Come hanno in comune 13, l'indice di Jaccard è 18.57% = 13 / (31 + 39).
Riferimenti
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