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18 relazioni: Analisi delle componenti indipendenti, Cumulanti, Distribuzione normale, Funzione di densità di probabilità, Funzione di ripartizione, Funzione generatrice dei momenti, Irving Kaplansky, Media (statistica), Moda (statistica), Momento (probabilità), Royal Statistical Society, Scarto quadratico medio, Simmetria (statistica), Statistica, Teoria della probabilità, Unità di misura, Variabile casuale, Varianza.
Analisi delle componenti indipendenti
L'analisi delle componenti indipendenti, anche nota con l'acronimo inglese ICA (che sta per Independent component analysis) è un metodo di elaborazione computazionale che serve per separare un segnale multivariante nelle sue sotto-componenti additive, assumendo che esista una mutua indipendenza statistica della sorgente dei segnali non Gaussiani.
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Cumulanti
In calcolo della probabilità, data una variabile aleatoria X, si chiamano cumulanti determinate combinazioni dei suoi momenti, definite in modo da "separare" l'informazione apportata da ciascuno di essi.
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Distribuzione normale
La distribuzione normale (o distribuzione di Gauss dal nome del matematico tedesco Carl Friedrich Gauss, o distribuzione a Campana di Gauss), nella teoria della probabilità, 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 ma con la condizione che la variabile casuale X sia continua, cioè l'insieme dei possibili valori che 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 generatrice dei momenti
La funzione generatrice dei momenti viene usata nella teoria della probabilità 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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Irving Kaplansky
Nato da genitori polacchi appena immigrati in Canada, si interessò inizialmente alla musica (pianoforte), scoprendo però già da giovane la matematica.
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Media (statistica)
In statistica, la media è un singolo valore numerico che descrive sinteticamente un insieme di dati. Esistono diversi tipi di media che possono essere scelte per descrivere un fenomeno: quelle più comunemente impiegate sono le tre cosiddette medie pitagoriche (aritmetica, geometrica e armonica).
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Moda (statistica)
In statistica, la moda (o norma) di una distribuzione di frequenza X è la modalità (o la classe di modalità) caratterizzata dalla massima frequenza e viene spesso rappresentata con la simbologia ν0.
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Momento (probabilità)
In probabilità, il momento semplice o teorico di origine m e ordine k di una variabile casuale discreta 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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Royal Statistical Society
La Royal Statistical Society, affiliata all'Istituto Internazionale di Statistica, importante istituzione per la statistica britannica e mondiale, è stata fondata nel 1834 come Statistical Society of London su proposta di Lambert-Adolphe-Jacques Quételet e nel 1887 diventa Royal Statistical Society.
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Scarto quadratico medio
Lo scarto quadratico medio (o deviazione standard, o scarto tipo, o scostamento quadratico medio) è un indice di dispersione statistica, vale a dire un indicatore usato per fornire una stima sintetica della variabilità di una popolazione di dati o di una 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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Statistica
La statistica è una scienza che ha come scopo lo studio quantitativo e qualitativo di un particolare fenomeno collettivo in condizioni di incertezza o non determinismo, cioè di non completa conoscenza di esso o di una sua parte.
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Teoria della probabilità
La teoria della probabilità è lo studio matematico della probabilità. I matematici si riferiscono alle probabilità come a numeri nell'intervallo da 0 a 1, assegnati ad "eventi" la cui ricorrenza è casuale.
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Unità di misura
Ununità di misura è una quantità prestabilita di una grandezza fisica che viene utilizzata come riferimento condiviso per la misura di quella grandezza.
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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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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.
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Conosciuto come Kurtosi.