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18 relazioni: Base (algebra lineare), Coefficiente multinomiale, Dado (gioco), Distribuzione Beta, Distribuzione binomiale, Distribuzione di Dirichlet, Distribuzione discreta, Distribuzione normale, Matrice delle covarianze, Probabilità condizionata, Processo di Bernoulli, Statistica bayesiana, Teoria della probabilità, Test chi quadrato, Trasformazione lineare, Valore atteso, Variabile casuale, Varianza.
Base (algebra lineare)
In matematica, e più precisamente in algebra lineare, la base di uno spazio vettoriale è un insieme di vettori linearmente indipendenti che generano lo spazio.
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Coefficiente multinomiale
Il coefficiente multinomiale è un'estensione del coefficiente binomiale.
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Dado (gioco)
I dadi (dal latino datum, che indica il gesto del lancio del dado) sono piccoli oggetti di forma poliedrica, utilizzati nel contesto di diversi giochi per generare in modo pseudocasuale esiti numerici o di altro tipo.
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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 binomiale
Nessuna descrizione.
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Distribuzione di Dirichlet
In teoria della probabilità la distribuzione di Dirichlet, spesso denotata con \operatorname(\boldsymbol\alpha), è una distribuzione di probabilità continua, dipendente da un vettore di numeri reali positivi \alpha, che generalizza la variabile casuale Beta nel caso multivariato.
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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 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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Matrice delle covarianze
In statistica multivariata e in probabilità, la matrice delle covarianze (o matrice di varianza e covarianza) si indica di solito con \Sigma ed è una generalizzazione della covarianza al caso di dimensione maggiore di due.
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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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Statistica bayesiana
La statistica bayesiana è un sottocampo della statistica in cui l'evidenza su uno stato vero del mondo è espressa in termini di gradi di credibilità o più specificamente di probabilità bayesiana.
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Teoria della probabilità
La teoria della probabilità è lo studio matematico della probabilità.
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Test chi quadrato
Con test chi quadrato si intende uno dei test di verifica d'ipotesi usati in statistica che utilizzano la distribuzione della variabile casuale Chi Quadrato per decidere se rifiutare o non rifiutare l'ipotesi nulla.
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Trasformazione lineare
In matematica, più precisamente in algebra lineare, una trasformazione lineare, detta anche applicazione lineare o mappa lineare, è una funzione lineare tra due spazi vettoriali sullo stesso campo, cioè una funzione che conserva le operazioni di somma di vettori e di moltiplicazione per uno scalare.
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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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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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