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14 relazioni: Coefficiente di determinazione, Covarianza (probabilità), Indice di correlazione di Pearson, Legge delle aspettative iterate, Momento (probabilità), Regressione lineare, Spazio di misura, Statistica, Teorema, Teorema della probabilità totale, Teoria della probabilità, Valore atteso condizionato, Variabile casuale, Varianza.
Coefficiente di determinazione
In statistica, il coefficiente di determinazione, (più comunemente R2), è una proporzione tra la variabilità dei dati e la correttezza del modello statistico utilizzato.
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Covarianza (probabilità)
In statistica e in teoria della probabilità, la covarianza di due variabili statistiche o variabili aleatorie è un numero che fornisce una misura di quanto le due varino assieme, ovvero della loro dipendenza.
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Indice di correlazione di Pearson
In statistica, l'indice di correlazione di Pearson (anche detto coefficiente di correlazione lineare o coefficiente di correlazione di Pearson o coefficiente di correlazione di Bravais-Pearson) tra due variabili statistiche è un indice che esprime un'eventuale relazione di linearità tra esse.
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Legge delle aspettative iterate
Nella teoria della probabilità, la legge delle aspettative iterate, o legge dell'aspettativa totale (anche conosciuta sotto una varietà di ulteriori denominazioni), afferma che se X è una variabile casuale integrabile - ossia, tale che \textrm|X| - e Y è un'ulteriore variabile casuale, non necessariamente integrabile, definita sul medesimo spazio di probabilità, allora: ossia, il valore atteso del valore atteso di \ X condizionato rispetto a \ Y è uguale al valore atteso di \ X stesso.
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Momento (probabilità)
In probabilità, il momento semplice o teorico di origine m e ordine k di una variabile casuale 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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Regressione lineare
La regressione formalizza e risolve il problema di una relazione funzionale tra variabili misurate sulla base di dati campionari estratti da un'ipotetica popolazione infinita.
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Spazio di misura
In analisi matematica uno spazio di misura (o spazio mensurale) è una struttura astratta utilizzata per formalizzare il concetto di misura, come generalizzazione delle idee elementari di lunghezza di una curva o area di una superficie.
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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
Un teorema è una proposizione che, a partire da condizioni iniziali arbitrariamente stabilite, trae delle conclusioni, dandone una dimostrazione.
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Teorema della probabilità totale
Il teorema della probabilità totale consente di calcolare la probabilità che si verifichi almeno uno di due o più eventi, ovvero la probabilità dell'unione di essi.
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Teoria della probabilità
La teoria della probabilità è lo studio matematico della probabilità.
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Valore atteso condizionato
Nella teoria della probabilità, il valore atteso condizionato (o media condizionata) di una variabile casuale è il suo valore atteso rispetto ad una distribuzione di probabilità condizionata.
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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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