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Distribuzione lognormale e Momento (probabilità)

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

Differenza tra Distribuzione lognormale e Momento (probabilità)

Distribuzione lognormale vs. Momento (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. 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.

Analogie tra Distribuzione lognormale e Momento (probabilità)

Distribuzione lognormale e Momento (probabilità) hanno 6 punti in comune (in Unionpedia): Curtosi, Funzione di densità di probabilità, Simmetria (statistica), 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 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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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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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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La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

Confronto tra Distribuzione lognormale e Momento (probabilità)

Distribuzione lognormale ha 21 relazioni, mentre Momento (probabilità) ha 13. Come hanno in comune 6, l'indice di Jaccard è 17.65% = 6 / (21 + 13).

Riferimenti

Questo articolo mostra la relazione tra Distribuzione lognormale e Momento (probabilità). Per accedere a ogni articolo dal quale è stato estratto informazioni, visitare: