Distribuzione lognormale e Funzione caratteristica (teoria della probabilità)

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

Differenza tra Distribuzione lognormale e Funzione caratteristica (teoria della probabilità)

Distribuzione lognormale vs. Funzione caratteristica (teoria della probabilità)

In teoria delle probabilità la distribuzione lognormale, o log-normale, è la distribuzione di probabilità di una variabile aleatoria X il cui logaritmo log X segue una distribuzione normale. 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, operatorname indica il valore atteso e F è la funzione di distribuzione cumulativa.

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 ma con la condizione che la variabile casuale X sia continua, cioè l'insieme dei possibili valori che 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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Funzione generatrice dei momenti

La funzione generatrice dei momenti viene usata nella teoria della probabilità per caratterizzare in modo astratto le variabili casuali permettendo da un lato di estrarne agevolmente alcuni parametri (come il valore atteso e la varianza) dall'altro di confrontare due diverse variabili casuali e vedere il loro comportamento in condizioni limite.

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Momento (probabilità)

In probabilità, il momento semplice o teorico di origine m e ordine k di una variabile casuale discreta 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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Teoremi del limite centrale

I teoremi del limite centrale sono una famiglia di teoremi di convergenza debole nell'ambito della teoria della probabilità. Una delle formulazioni più note del teorema è la seguente: Sia X_j una delle n variabili aleatorie indipendenti e identicamente distribuite, e siano E.

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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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