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33 relazioni: Coefficiente binomiale, Combinazione, Curtosi, Distribuzione Beta, Distribuzione beta-binomiale, Distribuzione continua uniforme, Distribuzione di Bernoulli, Distribuzione di Panjer, Distribuzione di Pascal, Distribuzione di Poisson, Distribuzione discreta, Distribuzione geometrica, Distribuzione ipergeometrica, Distribuzione normale, Funzione caratteristica (teoria della probabilità), Funzione generatrice dei momenti, Inferenza bayesiana, Massimo e minimo di una funzione, Mediana (statistica), Moda (statistica), Numero intero, Parte intera, Probabilità condizionata, Processo di Bernoulli, Simmetria (statistica), Statistica, Teorema binomiale, Teoremi centrali del limite, Teoria della probabilità, Valore atteso, Variabile casuale, Variabili dipendenti e indipendenti, Varianza.
Coefficiente binomiale
In matematica, il coefficiente binomiale (che si legge "n su k") è un numero intero non negativo definito dalla seguente formula (dove n! è il fattoriale di n) e può essere calcolato anche facendo ricorso al triangolo di Tartaglia.
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Combinazione
Nel calcolo combinatorio, se n e k sono due interi positivi, si definisce combinazione di n elementi presi k alla volta (oppure di n elementi di classe k) ogni sottoinsieme di k oggetti estratti da un insieme di n oggetti.
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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 Beta
In teoria delle probabilità e in statistica la distribuzione \Beta (Beta) è una distribuzione di probabilità continua definita da due parametri \alpha e \beta sull'intervallo unitario.
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Distribuzione beta-binomiale
In teoria delle probabilità la distribuzione casuale beta-binomiale è una famiglia di distribuzioni di probabilità discrete che può essere vista come generalizzazione della distribuzione binomiale.
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Distribuzione continua uniforme
In teoria delle probabilità la distribuzione continua uniforme è una distribuzione di probabilità continua che è uniforme su un insieme, ovvero che attribuisce la stessa probabilità a tutti i punti appartenenti ad un dato intervallo contenuto nell'insieme.
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Distribuzione di Bernoulli
In teoria delle probabilità la distribuzione di Bernoulli (o bernoulliana) è una distribuzione di probabilità su due soli valori: 0 e 1, detti anche fallimento e successo.
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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 Poisson
In teoria delle probabilità la distribuzione di Poisson (o poissoniana) è una distribuzione di probabilità discreta che esprime le probabilità per il numero di eventi che si verificano successivamente ed indipendentemente in un dato intervallo di tempo, sapendo che mediamente se ne verifica un numero \lambda.
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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 geometrica
Nessuna descrizione.
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Distribuzione ipergeometrica
In teoria delle probabilità la distribuzione ipergeometrica è una distribuzione di probabilità discreta che descrive l'estrazione senza reinserimento di alcune palline, perdenti o vincenti, da un'urna.
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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 caratteristica (teoria della probabilità)
Nella teoria della probabilità, la funzione caratteristica di una generica distribuzione di probabilità definita sulla retta reale, concetto principalmente sistematizzato da Lukacs, è genericamente una qualsiasi funzione del tipo: dove X è una qualsiasi variabile casuale con la distribuzione in questione, t è un numero reale, E indica il valore atteso e F è la funzione di distribuzione cumulativa.
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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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Inferenza bayesiana
L'inferenza bayesiana è un approccio all'inferenza statistica in cui le probabilità non sono interpretate come frequenze, proporzioni o concetti analoghi, ma piuttosto come livelli di fiducia nel verificarsi di un dato evento.
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Massimo e minimo di una funzione
In matematica si dice che una funzione a valori reali: ha in un punto x_0 del proprio dominio D un massimo globale (o assoluto) se in x_0 assume un valore maggiore o uguale a quello che assume negli altri punti di D, ovvero Viceversa f ha un minimo globale (o assoluto) in un punto x_0 di D se Si dice che una funzione f ha in x_0 un massimo locale (o relativo) se x_0 appartiene al dominio D di f, è di accumulazione per D, e inoltre f(x_0) \ge f(x) in un intorno di x_0.
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Mediana (statistica)
In statistica, in particolare in statistica descrittiva, data una distribuzione di un carattere quantitativo oppure qualitativo ordinabile (ovvero le cui modalità possano essere ordinate in base a qualche criterio), si definisce la mediana (o valore mediano) come il valore/modalità (o l'insieme di valori/modalità) assunto dalle unità statistiche che si trovano nel mezzo della distribuzione.
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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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Numero intero
I numeri interi (o numeri interi relativi o, semplicemente, numeri relativi) sono formati dall'unione dei numeri naturali (0, 1, 2,...) e dei numeri interi negativi (−1, −2, −3,...), costruiti ponendo un segno “−” davanti ai naturali.
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Parte intera
In matematica, la funzione parte intera, nota anche come funzione floor (dalla parola inglese floor che significa "pavimento"), è la funzione che associa ad ogni numero reale x il più grande intero minore o uguale a x. La funzione parte intera è solitamente indicata con \lfloor x \rfloor o. La funzione mantissa, definita come x -\lfloor x\rfloor, anche scritta come x mod 1, oppure, è chiamata la parte frazionaria di x. Ogni frazione x può essere scritta come un numero misto, cioè la somma di un intero e una frazione propria.
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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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Processo di Bernoulli
In teoria delle probabilità un processo di Bernoulli è un particolare processo aleatorio discreto, ovvero una famiglia numerabile (X1, X2,...) di variabili aleatorie indipendenti aventi la medesima legge di Bernoulli B(p).
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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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Teorema binomiale
In algebra il teorema binomiale (o anche formula di Newton, binomio di Newton e sviluppo binomiale) esprime lo sviluppo della potenza n-esima di un binomio qualsiasi con la formula seguente: (a+b)^n.
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Teoremi centrali del limite
I teoremi centrali del limite sono una famiglia di teoremi di convergenza debole nell'ambito della teoria della probabilità.
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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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Riorienta qui:
Binomiale, Distribuzione Binomiale, Formula di Bernoulli, Variabile aleatoria binomiale, Variabile casuale binomiale.
