Analogie tra Distribuzione paretiana e Funzione di densità di probabilità
Distribuzione paretiana e Funzione di densità di probabilità hanno 5 punti in comune (in Unionpedia): Distribuzione continua, Teoria della probabilità, Valore atteso, Variabile casuale, Varianza.
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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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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Confronto tra Distribuzione paretiana e Funzione di densità di probabilità
Distribuzione paretiana ha 17 relazioni, mentre Funzione di densità di probabilità ha 21. Come hanno in comune 5, l'indice di Jaccard è 13.16% = 5 / (17 + 21).
Riferimenti
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