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23 relazioni: Continuità uniforme, Covarianza (probabilità), Distribuzione di probabilità dei punti estremanti di un processo stocastico di Wiener, Distribuzione normale, Finanza, Funzione continua, Funzione di densità di probabilità, Indipendenza stocastica, Ingegneria elettronica, Martingala (matematica), Matematica, Moto browniano, Polinomio, Processo di Lévy, Processo gaussiano, Processo markoviano, Processo stocastico, Quasi certamente, Rumore bianco, Teorema di continuità di Kolmogorov, Teoria del potenziale, Valore atteso, Varianza.
Continuità uniforme
In matematica, in particolare in analisi matematica, una funzione uniformemente continua è un caso speciale di funzione continua.
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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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Distribuzione di probabilità dei punti estremanti di un processo stocastico di Wiener
In alcuni problemi di ottimizzazione globale non è nota una definizione analitica della funzione obiettivo ed è solo possibile una sua valutazione in punti prefissati.
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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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Finanza
La finanza è la disciplina economica che studia i processi e le scelte di investimento e finanziamento, soffermando l'analisi sul lato prettamente tecnico, cioè pricing, hedging e valutazione delle attività oggetto dell'investimento o finanziamento.
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Funzione continua
In matematica, una funzione continua è una funzione che, intuitivamente, fa corrispondere ad elementi sufficientemente vicini del dominio elementi arbitrariamente vicini del codominio.
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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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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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Ingegneria elettronica
L'ingegneria elettronica è un ramo dell'ingegneria che applica principi di elettrologia, elettrotecnica, elettronica, elettromagnetismo e di altre discipline collegate alla progettazione di componenti, circuiti, apparati e sistemi elettronici.
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Martingala (matematica)
Simulazioni di Moto browniano: un classico esempio di martingala a tempo continuo. Nella teoria della probabilità, una martingala è un processo stocastico X_t, indicizzato da un parametro crescente t (spesso interpretabile come tempo), con la seguente proprietà: per ogni s \leq t, l'attesa di X_t condizionata rispetto ai valori di X_r, r \leq s, è uguale ad X_s.
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Matematica
La matematica (dal greco μάθημα (máthema), traducibile con i termini "scienza", "conoscenza" o "apprendimento"; μαθηματικός (mathematikós) significa "incline ad apprendere") è la disciplina che studia le quantità (i numeri), lo spazio,.
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Moto browniano
Con il termine moto browniano si fa riferimento al moto disordinato di particelle sufficientemente piccole (aventi diametro dell'ordine del micrometro) presenti in fluidi o sospensioni fluide, ed osservabile al microscopio.
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Polinomio
In matematica un polinomio è un'espressione composta da costanti e variabili combinate usando soltanto addizione, sottrazione e moltiplicazione.
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Processo di Lévy
In teoria della probabilità, un processo di Lévy (dal matematico francese Paul Lévy) è un processo stocastico con incrementi stazionari e indipendenti: rappresenta il moto di un punto i cui movimenti successivi siano indipendenti e siano identicamente distribuiti su intervalli di tempo della stessa lunghezza.
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Processo gaussiano
In teoria delle probabilità un processo gaussiano è un processo stocastico f(x) tale che prendendo un qualsiasi numero finito di variabili aleatorie, dalla collezione che forma il processo aleatorio stesso, esse hanno una distribuzione di probabilità congiunta gaussiana.
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Processo markoviano
Si definisce processo stocastico markoviano (o di Markov), un processo aleatorio in cui la probabilità di transizione che determina il passaggio a uno stato di sistema dipende solo dallo stato del sistema immediatamente precedente (proprietà di Markov) e non da come si è giunti a questo stato.
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Processo stocastico
In matematica, più precisamente in teoria della probabilità, un processo stocastico (o processo aleatorio) è la versione probabilistica del concetto di sistema dinamico.
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Quasi certamente
In teoria della probabilità, si dice che un evento accade quasi certamente (in inglese almost surely o a.s.) se accade con probabilità uguale a uno.
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Rumore bianco
Il rumore bianco è un particolare tipo di rumore caratterizzato dall'assenza di periodicità nel tempo e da ampiezza costante su tutto lo spettro di frequenze.
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Teorema di continuità di Kolmogorov
In matematica, il teorema di continuità di Kolmogorov è un risultato che garantisce che un processo stocastico che soddisfa alcune restrizioni sulla propria crescita è continuo (o, più precisamente, ammette una versione continua).
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Teoria del potenziale
La teoria del potenziale ha per oggetto la matematica dell'equilibrio e, in particolare, lo studio delle funzioni armoniche, dato il loro ruolo fondamentale nei problemi di equilibrio in un mezzo omogeneo.
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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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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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