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28 relazioni: Alexander Aitken, Bias (statistica), Calyampudi Radhakrishna Rao, Come volevasi dimostrare, Derivata, Derivata logaritmica, Distribuzione normale, Disuguaglianza di Cauchy-Schwarz, Efficienza (statistica), Funzione di densità di probabilità, Harald Cramér, Indipendenza stocastica, Informazione di Fisher, Integrale, Matrice, Matrice definita positiva, Maurice René Fréchet, Metodo dei momenti (statistica), Metodo della massima verosimiglianza, Regola della catena, Ronald Fisher, Scarto quadratico medio, Statistica, Stimatore, Valore atteso, Variabile casuale, Varianza, Vettore (matematica).
Alexander Aitken
Studiò alla Otago Boys' High School di Dunedin (1908-1913) e vinse la borsa di studio Thomas Baker Calculus Scholarship nell'ultimo anno.
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Bias (statistica)
In statistica, i termini bias (etimologia incerta), distorsione o scostamento sono usati con riferimento a due concetti.
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Calyampudi Radhakrishna Rao
Ha conseguito una laurea in matematica presso l'Università di Andhra e una laurea in statistica presso l'Università di Calcutta nel 1943.
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Come volevasi dimostrare
Come volevasi dimostrare è una polirematica che viene posta abitualmente al termine di una dimostrazione matematica, per segnalare che la validità di un teorema, o più generalmente di una opinione, è stata definitivamente dimostrata.
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Derivata
In matematica, la derivata è la misura di quanto la crescita di una funzione cambi al variare del suo argomento.
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Derivata logaritmica
In matematica, e in particolare nel calcolo infinitesimale e nell'analisi complessa, la derivata logaritmica di una funzione \,f(x) derivabile è definita come dove l'apice ′ denota l'operazione di derivazione.
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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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Disuguaglianza di Cauchy-Schwarz
In matematica, la disuguaglianza di Cauchy-Schwarz, nota anche come disuguaglianza di Schwarz o disuguaglianza di Bunyakovskii, è una disuguaglianza che compare in algebra lineare e si applica in molti altri settori, quali ad esempio l'analisi funzionale e la probabilità.
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Efficienza (statistica)
In statistica, l'efficienza è una misura di desiderabilità di uno stimatore.
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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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Harald Cramér
Studiò tra l'altro la distribuzione dei numeri primi.
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Indipendenza stocastica
Nell'ambito del calcolo delle probabilità, l'indipendenza stocastica di due eventi A e B si ha quando il verificarsi di uno non modifica la probabilità di verificarsi dell'altro, ovvero quando la probabilità condizionata \mathbb(A|B) oppure \mathbb(B|A) è pari rispettivamente a \mathbb(A) e \mathbb(B) queste due condizioni si possono sintetizzare con la formula.
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Informazione di Fisher
In statistica e teoria dell'informazione, l'informazione di Fisher è la varianza dello score (derivata logaritmica) associato a una data funzione di verosimiglianza.
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Integrale
In analisi matematica, l'integrale è un operatore che, nel caso di una funzione di una sola variabile, associa alla funzione l'area sottesa dal suo grafico entro un dato intervallo \left nel dominio.
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Matrice
In matematica, in particolare in algebra lineare, una matrice è una tabella ordinata di elementi.
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Matrice definita positiva
In matematica, e più precisamente in algebra lineare, una matrice definita positiva è una matrice quadrata A tale che, detto \mathbf x^* il trasposto complesso coniugato di \mathbf x, si verifica che la parte reale di \mathbf x^* A \mathbf x è positiva per ogni vettore complesso \mathbf x \ne \mathbf 0.
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Maurice René Fréchet
Diede fondamentali contributi in ambito topologico e nello studio di spazi astratti.
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Metodo dei momenti (statistica)
Il metodo dei momenti in statistica è un metodo di ricerca degli stimatori, introdotto nel 1894 da Karl Pearson.
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Metodo della massima verosimiglianza
Il metodo della massima verosimiglianza, in statistica, è un procedimento matematico per determinare uno stimatore.
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Regola della catena
In analisi matematica, la regola della catena è una regola di derivazione che permette di calcolare la derivata della funzione composta di due funzioni derivabili.
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Ronald Fisher
Dal 1919 al 1933 è stato docente presso la stazione sperimentale di Rothamsted, poi, dal 1933 al 1943 a capo del dipartimento di eugenetica allUniversity College di Londra e infine, dal 1943 al 1957 titolare della cattedra di genetica all'Università di Cambridge.
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Scarto quadratico medio
Lo scarto quadratico medio (o deviazione standard o scarto tipo) è un indice di dispersione statistico, vale a dire una stima della variabilità di una popolazione di dati o di una variabile casuale.
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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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Stimatore
In statistica uno stimatore (puntuale) è una funzione che associa ad ogni possibile campione un valore del parametro da stimare.
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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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Vettore (matematica)
In matematica un vettore è un elemento di uno spazio vettoriale.
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Riorienta qui:
Disuguaglianza di Cramer-Rao, Disuguaglianza di Fréchet-Cramér-Rao.
