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38 relazioni: Algoritmo, Analisi delle serie storiche, Autocorrelazione, Autocovarianza, Autofunzione, Cembalo, Covarianza (probabilità), Distribuzione congiunta, Distribuzione continua uniforme, Dominio della frequenza, Ergodicità, Funzione di ripartizione, Geostatistica, Legge dei grandi numeri, Linearità (matematica), Matematica, Media (statistica), Modello a media mobile, Modello autoregressivo a media mobile, Modello lineare autoregressivo, Momento (probabilità), Processo ciclostazionario, Processo di Lévy, Processo di Poisson, Processo markoviano, Processo stocastico, Rumore bianco, Serie di Fourier, Sistema dinamico lineare stazionario, Sistema tempo-invariante, Spazio di Hilbert, Statistica, Teorema di Wiener-Khinchin, Teoria dei segnali, Trasformazione lineare, Valore atteso, Variabile casuale, Varianza.
Algoritmo
Un algoritmo è un procedimento che risolve un determinato problema attraverso un numero finito di passi elementari in un tempo ragionevole.
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Analisi delle serie storiche
L'analisi delle serie storiche raggruppa una serie di metodi statistici atti a indagare una serie storica, determinare il processo alla base della stessa e a trarre previsioni.
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Autocorrelazione
L'autocorrelazione definisce il grado di dipendenza tra i valori assunti da una funzione campionata nel suo dominio in ascissa.
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Autocovarianza
In teoria della probabilità e statistica, dato un processo stocastico X.
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Autofunzione
In matematica, un'autofunzione è un autovettore in uno spazio funzionale.
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Cembalo
Il vocabolo italiano cembalo (anticamente anche cimbalo) deriva dal greco κύμβαλον (traslitterato kýmbalon) attraverso il latino cymbălum.
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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 congiunta
In probabilità, date due variabili aleatorie X e Y, definite sullo stesso spazio di probabilità, si definisce la loro distribuzione congiunta come la distribuzione di probabilità associata al vettore (X,Y).
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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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Dominio della frequenza
In matematica, ingegneria, fisica, statistica, e altri ambiti delle scienze, l'analisi nel dominio della frequenza di una funzione del tempo (o segnale) ne indica la descrizione in termini dell'insieme (spettro) delle sue frequenze.
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Ergodicità
Si definisce ergodico un processo statistico che passa per tutti i punti possibili di lavoro.
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Funzione di ripartizione
In statistica e teoria della probabilità, la funzione di ripartizione (o funzione cumulativa) è una funzione di variabile reale che racchiude le informazioni su un fenomeno (un insieme di dati, un evento casuale) riguardanti la sua presenza o la sua distribuzione prima o dopo un certo punto.
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Geostatistica
La geostatistica è quella branca della statistica che si occupa dell'analisi di dati geografici.
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Legge dei grandi numeri
La legge dei grandi numeri, detta anche oppure teorema di Bernoulli (in quanto la sua prima formulazione è dovuta a Jakob Bernoulli), descrive il comportamento della media di una sequenza di n prove di una variabile casuale, indipendenti e caratterizzate dalla stessa distribuzione di probabilità (n misure della stessa grandezza, n lanci della stessa moneta, ecc.), al tendere ad infinito della numerosità della sequenza stessa (n).
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Linearità (matematica)
In matematica, la linearità è una relazione che intercorre fra due o più enti matematici.
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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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Media (statistica)
In statistica, la media è un singolo valore numerico che descrive sinteticamente un insieme di dati.
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Modello a media mobile
In statistica, il modello a media mobile (o MA da moving average) è un modello statistico utilizzato per modellare le serie storiche, sulla base della media mobile loro termini passati.
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Modello autoregressivo a media mobile
Il modello autoregressivo a media mobile, detto anche ARMA, è un tipo di modello matematico lineare che fornisce istante per istante un valore di uscita basandosi sui precedenti valori in entrata e in uscita.
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Modello lineare autoregressivo
In statistica e in teoria dei segnali un modello lineare autoregressivo indicato con AR, o AR(p) dove p è l'ordine del modello, è la rappresentazione di un tipo di processo stocastico; come tale descrive alcuni processi che variano nel tempo come l'economia, ecc.
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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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Processo ciclostazionario
Un processo ciclostazionario è un segnale avente proprietà statistiche che variano nel tempo.
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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 di Poisson
Un processo di Poisson, dal nome del matematico francese Siméon-Denis Poisson, è un processo stocastico che simula il manifestarsi di eventi che siano indipendenti l'uno dall'altro e che accadano continuamente nel tempo.
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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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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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Serie di Fourier
In matematica, in particolare in analisi armonica, la serie di Fourier è una rappresentazione di una funzione periodica mediante una combinazione lineare di funzioni sinusoidali.
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Sistema dinamico lineare stazionario
In teoria dei sistemi, un sistema dinamico lineare stazionario, anche detto sistema lineare tempo-invariante o sistema LTI, è un sistema dinamico lineare tempo-invariante, soggetto cioè al principio di sovrapposizione degli effetti e tale che il suo comportamento sia costante nel tempo.
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Sistema tempo-invariante
Un sistema tempo-invariante o sistema stazionario, talvolta abbreviato in TIV (dall'acronimo inglese Time-Invariant System), è un sistema dinamico in cui l'uscita non dipende esplicitamente dal tempo.
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Spazio di Hilbert
In matematica, lo spazio di Hilbert è uno spazio vettoriale che generalizza la nozione di spazio euclideo.
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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 di Wiener-Khinchin
Il teorema di Wiener–Khinchin (anche noto come teorema di Wiener–Khintchine e talvolta come teorema di Wiener–Khinchin–Einstein) afferma che la densità spettrale di energia di un segnale coincide con la trasformata di Fourier della funzione di autocorrelazione del segnale stesso.
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Teoria dei segnali
La teoria dei segnali studia le proprietà matematiche e statistiche dei segnali, definiti come funzioni matematiche del tempo.
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Trasformazione lineare
In matematica, più precisamente in algebra lineare, una trasformazione lineare, detta anche applicazione lineare o mappa lineare, è una funzione lineare tra due spazi vettoriali sullo stesso campo, cioè una funzione che conserva le operazioni di somma di vettori e di moltiplicazione per uno scalare.
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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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