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Distribuzione Beta e Distribuzione di Fisher-Snedecor

Scorciatoie: Differenze, Analogie, Jaccard somiglianza Coefficiente, Riferimenti.

Differenza tra Distribuzione Beta e Distribuzione di Fisher-Snedecor

Distribuzione Beta vs. Distribuzione di Fisher-Snedecor

In teoria delle probabilità e in statistica la distribuzione \Beta (Beta) è una distribuzione di probabilità continua definita da due parametri \alpha e \beta sull'intervallo unitario. In teoria delle probabilità la distribuzione di Fisher-Snedecor (o F di Snedecor, o Z di Fisher) è una distribuzione di probabilità continua che regola il rapporto "riscalato" tra due variabili aleatorie che seguono due distribuzioni \chi^2. Viene impiegata nell'analisi della varianza e in generale per l'omonimo test F. Prende il nome dai matematici George W. Snedecor (statunitense) e Ronald Fisher (britannico).

Analogie tra Distribuzione Beta e Distribuzione di Fisher-Snedecor

Distribuzione Beta e Distribuzione di Fisher-Snedecor hanno 11 punti in comune (in Unionpedia): Curtosi, Funzione beta di Eulero, Funzione di densità di probabilità, Funzione di ripartizione, Moda (statistica), Momento (probabilità), Simmetria (statistica), Teoria della probabilità, Valore atteso, Variabile casuale, Varianza.

Curtosi

La curtosi (nota anche come kurtosi, dal greco κυρτός), nel linguaggio della statistica, è un allontanamento dalla normalità distributiva, rispetto alla quale si verifica un maggiore appiattimento (distribuzione platicurtica) o un maggiore allungamento (distribuzione leptocurtica).

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Funzione beta di Eulero

La funzione beta di Eulero, detta anche integrale di Eulero del primo tipo, è data dall'integrale definito: dove sia x che y hanno parte reale positiva e non nulla (in caso contrario, l'integrale divergerebbe).

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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 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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Moda (statistica)

In statistica, la moda (o norma) di una distribuzione di frequenza X è la modalità (o la classe di modalità) caratterizzata dalla massima frequenza e viene spesso rappresentata con la simbologia ν0.

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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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Simmetria (statistica)

In teoria delle probabilità una distribuzione di probabilità è simmetrica quando la sua funzione di probabilità P (nel caso discreto) o la sua funzione di densità di probabilità (nel caso continuo) siano simmetriche rispetto ad un particolare valore x_0: Esempi di distribuzioni simmetriche sono le distribuzioni uniformi (discreta e distribuzione continua uniforme) su insiemi simmetrici, la distribuzione normale e altre distribuzioni derivate da distribuzioni simmetriche (la distribuzione t di Student) oppure definite in maniera simmetrica (la distribuzione di Skellam con parametri uguali).

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Teoria della probabilità

La teoria della probabilità è lo studio matematico della probabilità.

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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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La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

Confronto tra Distribuzione Beta e Distribuzione di Fisher-Snedecor

Distribuzione Beta ha 35 relazioni, mentre Distribuzione di Fisher-Snedecor ha 24. Come hanno in comune 11, l'indice di Jaccard è 18.64% = 11 / (35 + 24).

Riferimenti

Questo articolo mostra la relazione tra Distribuzione Beta e Distribuzione di Fisher-Snedecor. Per accedere a ogni articolo dal quale è stato estratto informazioni, visitare:

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