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41 relazioni: Algoritmo di Metropolis-Hastings, Anni 1990, Bruno de Finetti, Campionamento di Gibbs, Catena di Markov Monte Carlo, Distribuzione Beta, Distribuzione beta-binomiale, Distribuzione binomiale, Distribuzione continua uniforme, Distribuzione di Dirichlet, Distribuzione di Pascal, Distribuzione di Poisson, Distribuzione discreta uniforme, Distribuzione esponenziale, Distribuzione Gamma, Distribuzione multinomiale, Distribuzione normale, Distribuzione Poisson-Gamma, Economia, Filtro bayesiano, Funzione di verosimiglianza, Indipendenza stocastica, Induzione, Inferenza bayesiana in filogenesi, Inferenza statistica, Integrale, Ipotesi, Ipotesi nulla, Metodo dei minimi quadrati, Metodo Monte Carlo, Metodo scientifico, Modello (scienza), Personal computer, Pierre Simon Laplace, Probabilità, Ricerca operativa, Statistica, Statistica bayesiana, Teorema di Bayes, Teoria della probabilità, Thomas Bayes.
Algoritmo di Metropolis-Hastings
L'algoritmo di Metropolis-Hastings serve a generare dei numeri x1, x2,.., xn che presentano una distribuzione p(x) fissata a priori.
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Anni 1990
Nessuna descrizione.
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Bruno de Finetti
Nacque a Innsbruck, al tempo capitale della Contea di Tirolo, col nome di Bruno Johannes Leonhard Maria von Finetti.
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Campionamento di Gibbs
In statistica e in fisica statistica, un campionamento di Gibbs o un campionatore di Gibbs è un algoritmo di catena di Markov Monte Carlo (MCMC) per ottenere una sequenza di campioni casuali da una distribuzione di probabilità multivariata (cioè dalla distribuzione di probabilità congiunta di due o più variabili casuali) quando il campionamento diretto si dimostra difficoltoso.
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Catena di Markov Monte Carlo
I metodi Monte Carlo basati su Catena di Markov (MCMC) (i quali includono i metodi Monte Carlo del tipo random walk) sono una classe di algoritmi per il campionamento da distribuzioni di probabilità basata sulla costruzione di una catena di Markov avente come distribuzione di equilibrio (o distribuzione stazionaria) la distribuzione desiderata.
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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 binomiale
Nessuna descrizione.
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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 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 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 uniforme
In teoria delle probabilità una distribuzione discreta uniforme è una distribuzione di probabilità discreta che è uniforme su un insieme, ovvero che attribuisce la stessa probabilità ad ogni elemento dell'insieme discreto S su cui è definita (in particolare l'insieme dev'essere finito).
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Distribuzione esponenziale
In teoria delle probabilità la distribuzione esponenziale è una distribuzione di probabilità continua che descrive la "durata di vita" di un fenomeno che non invecchia (ovvero è priva di memoria).
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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 multinomiale
In teoria delle probabilità la distribuzione multinomiale è una distribuzione di probabilità discreta che generalizza la distribuzione binomiale in più variabili.
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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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Distribuzione Poisson-Gamma
In teoria della probabilità la distribuzione Poisson-Gamma è una distribuzione di probabilità discreta che svolge un importante ruolo nell'ambito dell'inferenza bayesiana.
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Economia
Per economia – dal greco (oikos), "casa" inteso anche come "beni di famiglia", e (nomos), "norma" o "legge" – si intende sia l'organizzazione dell'utilizzo di risorse scarse (limitate o finite) quando attuata al fine di soddisfare al meglio bisogni individuali o collettivi, sia un sistema di interazioni che garantisce un tale tipo di organizzazione, sistema detto anche sistema economico.
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Filtro bayesiano
Un filtro bayesiano (dal nome del noto matematico Bayes vissuto nel XVIII secolo) è una forma di filtraggio dello spam che si basa sull'analisi del contenuto delle email.
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Funzione di verosimiglianza
La funzione di verosimiglianza in statistica è una funzione di probabilità condizionata, considerata come funzione del suo secondo argomento, mantenendo fissato il primo argomento.
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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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Induzione
Il metodo induttivo o induzione (dal latino inductio, dal verbo induco, presente di in-ducere), termine che significa letteralmente "portar dentro", ma anche "chiamare a sé", "trarre a sé", è un procedimento che partendo da singoli casi particolari cerca di stabilire una legge universale.
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Inferenza bayesiana in filogenesi
L'inferenza bayesiana in filogenesi è uno dei metodi più all'avanguardia usati per la costruzione di alberi filogenetici.
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Inferenza statistica
L'inferenza statistica (o statistica inferenziale) è il procedimento per cui si inducono le caratteristiche di una popolazione dall'osservazione di una parte di essa (detta "campione"), selezionata solitamente mediante un esperimento casuale (aleatorio).
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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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Ipotesi
Un'ipotesi (dal greco antico ὑπόθεσις hypothesis, composto da hypo, "sotto" e thesis, "posizione", ovvero supposizione) è la premessa sottesa ad un ragionamento o a una dimostrazione.
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Ipotesi nulla
Un'ipotesi nulla (letteralmente dall'inglese ipotesi zero) è un'affermazione sulla distribuzione di probabilità di una o più variabili casuali.
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Metodo dei minimi quadrati
Il metodo dei minimi quadrati (in inglese OLS: Ordinary Least Squares) è una tecnica di ottimizzazione (o regressione) che permette di trovare una funzione, rappresentata da una curva ottima (o curva di regressione), che si avvicini il più possibile ad un insieme di dati (tipicamente punti del piano).
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Metodo Monte Carlo
Visualizzazione tridimensionale di una simulazione estremamente grande di un problema di Instabilità di Rayleigh-Taylor - ''Lawrence Livermore National Laboratory'' I Metodi Monte Carlo sono un'ampia classe di metodi computazionali basati sul campionamento casuale per ottenere risultati numerici.
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Metodo scientifico
Il metodo scientifico, o metodo sperimentale, è la modalità tipica con cui la scienza procede per raggiungere una conoscenza della realtà oggettiva, affidabile, verificabile e condivisibile.
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Modello (scienza)
Nell'uso scientifico un modello è un insieme di teorie che descrive un fenomeno in modo oggettivo.
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Personal computer
schede elettroniche di espansione. Un personal computer (dalla lingua inglese in italiano letteralmente "calcolatore personale" o "elaboratore personale", solitamente abbreviato in PC), è un qualsiasi computer che si presti alla personalizzazione da parte dell'utente nell'uso quotidiano.
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Pierre Simon Laplace
Fu uno dei principali scienziati nel periodo napoleonico.
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Probabilità
Il concetto di probabilità, utilizzato a partire dal XVII secolo, è diventato con il passare del tempo la base di diverse discipline scientifiche rimanendo tuttavia non univoco.
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Ricerca operativa
La ricerca operativa (nota anche come teoria delle decisioni, scienza della gestione o, in inglese, operations research ("Operational Research" in Europa) e indicata con le sigle RO o OR) è la branca della matematica applicata in cui problemi decisionali complessi vengono analizzati e risolti mediante modelli matematici e metodi quantitativi avanzati (ottimizzazione, simulazione, ecc.). L'obiettivo è quello di fornire un supporto alla presa di decisioni.
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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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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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Teorema di Bayes
Il teorema di Bayes (conosciuto anche come formula di Bayes o teorema della probabilità delle cause), proposto da Thomas Bayes, deriva da due teoremi fondamentali delle probabilità: il teorema della probabilità composta e il teorema della probabilità assoluta.
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Teoria della probabilità
La teoria della probabilità è lo studio matematico della probabilità.
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Thomas Bayes
Deve la sua fama ai suoi studi nel campo della matematica e della filosofia; è noto soprattutto nella statistica per il teorema di Bayes, vertente sulla probabilità condizionata, pubblicato postumo nel 1763.
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