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23 relazioni: Alan Turing, Approssimazione di Stirling, Distribuzione binomiale, Distribuzione normale, Disuguaglianza di Čebyšëv, Funzione caratteristica (teoria della probabilità), Funzione di densità di probabilità, Funzione esponenziale, Funzione gaussiana, Indipendenza stocastica, Jarl Waldemar Lindeberg, Legge dei grandi numeri, Macchina di Galton, Paul Lévy, Serie di Taylor, Statistica, Teoria della probabilità, Trasformata di Fourier, Unità immaginaria, Valore atteso, Variabile casuale, Variabili indipendenti e identicamente distribuite, Varianza.
Alan Turing
Il suo lavoro ebbe vasta influenza sullo sviluppo dell'informatica, grazie alla sua formalizzazione dei concetti di algoritmo e calcolo mediante la macchina di Turing, che a sua volta ha svolto un ruolo significativo nella creazione del moderno computer.
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Approssimazione di Stirling
In matematica l'approssimazione di Stirling o formula di Stirling o formula approssimata di Stirling è un'approssimazione per fattoriali grandi.
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Distribuzione binomiale
Nessuna descrizione.
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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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Disuguaglianza di Čebyšëv
La disuguaglianza di Čebyšëv è usata soprattutto nell'ambito della teoria probabilistica e più raramente nell'ambito di serie di dati reali.
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Funzione caratteristica (teoria della probabilità)
Nella teoria della probabilità, la funzione caratteristica di una generica distribuzione di probabilità definita sulla retta reale, concetto principalmente sistematizzato da Lukacs, è genericamente una qualsiasi funzione del tipo: dove X è una qualsiasi variabile casuale con la distribuzione in questione, t è un numero reale, E indica il valore atteso e F è la funzione di distribuzione cumulativa.
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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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Funzione esponenziale
In matematica, la funzione esponenziale è l'elevamento a potenza con base il numero di Eulero e; la scelta di questo particolare valore è motivata dal fatto che, in questo modo, la derivata della funzione esponenziale è la funzione esponenziale stessa.
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Funzione gaussiana
Funzioni gaussiane per diversi valori medi (\mu) e vari valori di \sigma^2. In matematica, una funzione gaussiana è una funzione della seguente forma: per qualunque costante reale a>0, b e c. Il nome di queste funzioni ricorda il grande matematico tedesco Carl Friedrich Gauss.
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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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Jarl Waldemar Lindeberg
Dimostrò nel 1922 il teorema del limite centrale nell'articolo Eine neue Herleitung des Exponentialgesetzes in der Wahrscheinlichkeitsrechnung, dimostrato successivamente e autonomamente da Alan Turing.
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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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Macchina di Galton
La macchina di Galton (detta anche "scatola di Galton", o "quinconce") è un dispositivo inventato da Sir Francis Galton per fornire una dimostrazione pratica del teorema del limite centrale e della distribuzione normale.
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Paul Lévy
Appartenente ad una famiglia di accademici di origine ebraica, Lévy frequentò lÉcole Polytechnique avendo tra i suoi insegnanti Émile Picard, Henri Poincaré e Jacques Hadamard, e pubblicando il suo primo lavoro all'età di 19 anni, prima ancora di laurearsi.
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Serie di Taylor
In analisi matematica, la serie di Taylor di una funzione in un punto è la rappresentazione della funzione come serie di termini calcolati a partire dalle derivate della funzione stessa nel punto.
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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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Teoria della probabilità
La teoria della probabilità è lo studio matematico della probabilità.
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Trasformata di Fourier
In analisi matematica, la trasformata di Fourier, abbreviata spesso in F-trasformata, è una trasformata integrale con numerose applicazioni nella fisica e nell'ingegneria.
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Unità immaginaria
In matematica l'unità immaginaria i (a volte rappresentata dalla lettera greca iota \iota) permette di estendere il campo dei numeri reali \R al campo dei numeri complessi \C.
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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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Variabili indipendenti e identicamente distribuite
Nella teoria della probabilità, una sequenza di variabili casuali è detta indipendente e identicamente distribuita (i.i.d.) se.
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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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Riorienta qui:
Teorema Centrale del Limite, Teorema centrale del limite, Teorema del Limite Centrale, Teorema del limite centrale.
