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8 relazioni: Distribuzione normale, Parametro (statistica), Sidney Siegel, Statistica, Statistica parametrica, Test di verifica d'ipotesi, Test non parametrico, Variabile casuale.
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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Parametro (statistica)
In statistica, si definisce parametro un valore che definisce una caratteristica "relativamente" costante di una funzione o di una popolazione, che serve a descriverla.
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Sidney Siegel
Nel 1953 conseguì il Ph.D. in psicologia all'Università di Stanford (California).
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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 parametrica
La statistica parametrica è la parte della statistica inferenziale che studia una popolazione supponendo di conoscere la legge di probabilità X che la governa a meno di alcuni parametri, ovvero supponendo che X appartenga a una famiglia parametrizzata di leggi.
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Test di verifica d'ipotesi
Il test di verifica d'ipotesi si utilizza per verificare la bontà di un'ipotesi.
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Test non parametrico
I test non parametrici sono quei test di verifica d'ipotesi usati nell'ambito della statistica non parametrica, l'ambito in cui le statistiche sono o distribution-free oppure sono basate su distribuzioni i cui parametri non sono specificati.
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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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