Analogie tra Distribuzione Gamma inversa e Funzione di densità di probabilità
Distribuzione Gamma inversa e Funzione di densità di probabilità hanno 5 punti in comune (in Unionpedia): Distribuzione normale, Teoria della probabilità, Valore atteso, Variabile casuale, Varianza.
Distribuzione normale
La distribuzione normale (o distribuzione di Gauss dal nome del matematico tedesco Carl Friedrich Gauss, o distribuzione a Campana di Gauss), nella teoria della probabilità, 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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Teoria della probabilità
La teoria della probabilità è lo studio matematico della probabilità. I matematici si riferiscono alle probabilità come a numeri nell'intervallo da 0 a 1, assegnati ad "eventi" la cui ricorrenza è casuale.
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Valore atteso
In teoria della probabilità il valore atteso (chiamato anche media 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. La varianza è una misura di dispersione, ossia una misura di quanto un dato insieme di numeri si discosta dal suo valore medio.
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Confronto tra Distribuzione Gamma inversa e Funzione di densità di probabilità
Distribuzione Gamma inversa ha 10 relazioni, mentre Funzione di densità di probabilità ha 21. Come hanno in comune 5, l'indice di Jaccard è 16.13% = 5 / (10 + 21).
Riferimenti
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