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14 relazioni: Distribuzione normale, Distribuzione t di Student, Ipotesi, Media (statistica), Proporzionalità (matematica), Scarto quadratico medio, Statistica parametrica, Test di verifica d'ipotesi, Test F, Test non parametrico, Test t, Test Z, Valore p, Varianza.
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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Distribuzione t di Student
In teoria delle probabilità la distribuzione di Student, o t di Student, è una distribuzione di probabilità continua che governa il rapporto tra due variabili aleatorie, la prima con distribuzione normale e la seconda, al quadrato, segue una distribuzione chi quadrato.
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Ipotesi
Un'ipotesi (dal greco antico ὑπόθεσις hypothesis, composto da hypo, "sotto" e thesis, "posizione", ovvero supposizione) è la premessa sottesa ad un ragionamento o a una dimostrazione.
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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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Proporzionalità (matematica)
In matematica, due variabili x e y si dicono direttamente proporzionali se esiste una relazione funzionale della forma: caratterizzata da una costante numerica non nulla k.
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Scarto quadratico medio
Lo scarto quadratico medio (o deviazione standard o scarto tipo) è un indice di dispersione statistico, vale a dire una stima della variabilità di una popolazione di dati o di una variabile casuale.
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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 F
In statistica il test F per il confronto di due varianze è un test di ipotesi basato sulla distribuzione F di Fisher-Snedecor e volto a verificare l'ipotesi che due popolazioni che seguono entrambe distribuzioni normali abbiano la stessa varianza.
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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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Test t
Il test t (o, dall'inglese, t-test) è un test statistico di tipo parametrico con lo scopo di verificare se il valore medio di una distribuzione si discosta significativamente da un certo valore di riferimento.
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Test Z
Il test Z (o, dall'inglese, z-test) è un test statistico di tipo parametrico con lo scopo di verificare se il valore medio di una distribuzione si discosta significativamente da un certo valore di riferimento.
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Valore p
In statistica inferenziale il valore p (o p-value, in inglese) di un test di verifica d'ipotesi indica la probabilità di ottenere un risultato uguale o "più estremo" di quello osservato, supposta vera l'ipotesi nulla.
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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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