Analogie tra Distribuzione t di Student e Variabile casuale
Distribuzione t di Student e Variabile casuale hanno 10 punti in comune (in Unionpedia): Distribuzione chi quadrato, Distribuzione di Cauchy, Distribuzione di Fisher-Snedecor, Distribuzione Gamma, Distribuzione normale, Funzione di densità di probabilità, Funzione di ripartizione, Teoria della probabilità, Valore atteso, Varianza.
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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Distribuzione di Cauchy
In teoria delle probabilità la distribuzione di Cauchy, nota anche come distribuzione di Lorentz, è una distribuzione di probabilità che descrive nel piano euclideo l'intersezione tra l'asse delle ascisse ed una retta passante per un punto fissato ed inclinata ad un angolo che segue la distribuzione continua uniforme.
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Distribuzione di Fisher-Snedecor
In teoria delle probabilità la distribuzione di Fisher-Snedecor (o F di Snedecor, o Z di Fisher) è una distribuzione di probabilità continua che regola il rapporto "riscalato" tra due variabili aleatorie che seguono due distribuzioni \chi^2. Viene impiegata nell'analisi della varianza e in generale per l'omonimo test F. Prende il nome dai matematici George W. Snedecor (statunitense) e Ronald Fisher (britannico).
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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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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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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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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
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- Che cosa ha in comune Distribuzione t di Student e Variabile casuale
- Analogie tra Distribuzione t di Student e Variabile casuale
Confronto tra Distribuzione t di Student e Variabile casuale
Distribuzione t di Student ha 39 relazioni, mentre Variabile casuale ha 57. Come hanno in comune 10, l'indice di Jaccard è 10.42% = 10 / (39 + 57).
Riferimenti
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