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Distribuzione discreta e Variabile casuale

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

Differenza tra Distribuzione discreta e Variabile casuale

Distribuzione discreta vs. Variabile casuale

In teoria delle probabilità una distribuzione discreta è una distribuzione di probabilità definita su un insieme discreto S. In particolare questo insieme può essere finito oppure numerabile (i suoi elementi possono essere elencati tramite i numeri naturali: S. 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.

Analogie tra Distribuzione discreta e Variabile casuale

Distribuzione discreta e Variabile casuale hanno 13 punti in comune (in Unionpedia): Distribuzione binomiale, Distribuzione continua, Distribuzione degenere, Distribuzione di Bernoulli, Distribuzione di Pascal, Distribuzione di Poisson, Distribuzione discreta uniforme, Distribuzione geometrica, Distribuzione ipergeometrica, Funzione di ripartizione, Insieme numerabile, Numero reale, Teoria della probabilità.

Distribuzione binomiale

Nessuna descrizione.

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Distribuzione continua

In teoria della probabilità, una distribuzione di probabilità continua è una distribuzione di probabilità che possiede una funzione di densità.

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Distribuzione degenere

In teoria della probabilità una distribuzione degenere è una distribuzione di probabilità concentrata in un unico valore x_0.

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Distribuzione di Bernoulli

In teoria delle probabilità la distribuzione di Bernoulli (o bernoulliana) è una distribuzione di probabilità su due soli valori: 0 e 1, detti anche fallimento e successo.

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Distribuzione di Pascal

In teoria delle probabilità la distribuzione di Pascal è una distribuzione di probabilità discreta con due parametri, p ed n, che descrive il numero di fallimenti precedenti il successo n-esimo in un processo di Bernoulli di parametro p. A volte si considera la distribuzione di Pascal come quella distribuzione che descrive il numero di prove necessarie per ottenere n successi.

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Distribuzione di Poisson

In teoria delle probabilità la distribuzione di Poisson (o poissoniana) è una distribuzione di probabilità discreta che esprime le probabilità per il numero di eventi che si verificano successivamente ed indipendentemente in un dato intervallo di tempo, sapendo che mediamente se ne verifica un numero \lambda.

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Distribuzione discreta uniforme

In teoria delle probabilità una distribuzione discreta uniforme è una distribuzione di probabilità discreta che è uniforme su un insieme, ovvero che attribuisce la stessa probabilità ad ogni elemento dell'insieme discreto S su cui è definita (in particolare l'insieme dev'essere finito).

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Distribuzione geometrica

Nessuna descrizione.

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Distribuzione ipergeometrica

In teoria delle probabilità la distribuzione ipergeometrica è una distribuzione di probabilità discreta che descrive l'estrazione senza reinserimento di alcune palline, perdenti o vincenti, da un'urna.

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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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Insieme numerabile

In matematica, e più in particolare nella teoria degli insiemi, un insieme viene detto numerabile se i suoi elementi sono in numero finito oppure se possono essere messi in corrispondenza biunivoca con i numeri naturali.

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Numero reale

In matematica, i numeri reali possono essere descritti in maniera non formale come numeri ai quali è possibile attribuire uno sviluppo decimale finito o infinito, come \pi.

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Teoria della probabilità

La teoria della probabilità è lo studio matematico della probabilità.

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La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

Confronto tra Distribuzione discreta e Variabile casuale

Distribuzione discreta ha 23 relazioni, mentre Variabile casuale ha 57. Come hanno in comune 13, l'indice di Jaccard è 16.25% = 13 / (23 + 57).

Riferimenti

Questo articolo mostra la relazione tra Distribuzione discreta e Variabile casuale. Per accedere a ogni articolo dal quale è stato estratto informazioni, visitare:

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