l'accesso più veloce di browser!Analogie tra Distribuzione t di Student e Regressione lineare
Distribuzione t di Student e Regressione lineare hanno 18 punti in comune (in Unionpedia): Biometrika, Campionamento statistico, Convergenza di variabili casuali, Distribuzione chi quadrato, Distribuzione di Fisher-Snedecor, Distribuzione normale, Funzione di ripartizione, Indipendenza stocastica, Media (statistica), Ronald Fisher, Significatività, Stimatore, Test di verifica d'ipotesi, Test t, Valore atteso, Variabile casuale, Variabili dipendenti e indipendenti, Varianza.
Biometrika
La rivista britannica Biometrika venne creata nell'ottobre 1901 per iniziativa di Karl Pearson, Walter Frank Raphael Weldon e Charles Davenport.
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Campionamento statistico
In statistica il campionamento statistico (che si appoggia alla teoria dei campioni o teoria del campionamento), sta alla base dell'inferenza statistica, la quale si divide in due grandi capitoli: la teoria della stima e la verifica d'ipotesi.
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Convergenza di variabili casuali
In teoria della probabilità e statistica è molto vivo il problema di studiare fenomeni con comportamento incognito ma, nei grandi numeri, riconducibili a fenomeni noti e ben studiati.
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Distribuzione chi quadrato
In teoria delle probabilità la distribuzione \chi^2 (chi quadrato o chi-quadro) è la distribuzione di probabilità della somma dei quadrati di variabili aleatorie normali indipendenti.
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Distribuzione di Fisher-Snedecor
In teoria delle probabilità la distribuzione di Fisher-Snedecor (o F di Snedecor, o Z di Fisher) è una distribuzione di probabilità continua che regola il rapporto "riscalato" tra due variabili aleatorie che seguono due distribuzioni \chi^2. Viene impiegata nell'analisi della varianza e in generale per l'omonimo test F. Prende il nome dai matematici George W. Snedecor (statunitense) e Ronald Fisher (britannico).
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Distribuzione normale
Nella teoria della probabilità la distribuzione normale, o di Gauss (o gaussiana) dal nome del matematico tedesco Carl Friederich Gauss, 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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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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Indipendenza stocastica
Nell'ambito del calcolo delle probabilità, l'indipendenza stocastica di due eventi A e B si ha quando il verificarsi di uno non modifica la probabilità di verificarsi dell'altro, ovvero quando la probabilità condizionata \mathbb(A|B) oppure \mathbb(B|A) è pari rispettivamente a \mathbb(A) e \mathbb(B) queste due condizioni si possono sintetizzare con la formula.
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Media (statistica)
In statistica, la media è un singolo valore numerico che descrive sinteticamente un insieme di dati.
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Ronald Fisher
Dal 1919 al 1933 è stato docente presso la stazione sperimentale di Rothamsted, poi, dal 1933 al 1943 a capo del dipartimento di eugenetica allUniversity College di Londra e infine, dal 1943 al 1957 titolare della cattedra di genetica all'Università di Cambridge.
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Significatività
In statistica la significatività è la possibilità rilevante che compaia un determinato valore.
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Stimatore
In statistica uno stimatore (puntuale) è una funzione che associa ad ogni possibile campione un valore del parametro da stimare.
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Test di verifica d'ipotesi
Il test di verifica d'ipotesi si utilizza per verificare la bontà di un'ipotesi.
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Test t
Il test t (o, dall'inglese, t-test) è un test statistico di tipo parametrico con lo scopo di verificare se il valore medio di una distribuzione si discosta significativamente da un certo valore di riferimento.
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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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Variabili dipendenti e indipendenti
In matematica una '''variabile''' è dipendente da altre variabili se esiste una relazione tra di esse che la coinvolge, altrimenti è indipendente da esse.
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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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La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande
- In quello che appare come Distribuzione t di Student e Regressione lineare
- Che cosa ha in comune Distribuzione t di Student e Regressione lineare
- Analogie tra Distribuzione t di Student e Regressione lineare
Confronto tra Distribuzione t di Student e Regressione lineare
Distribuzione t di Student ha 39 relazioni, mentre Regressione lineare ha 125. Come hanno in comune 18, l'indice di Jaccard è 10.98% = 18 / (39 + 125).
Riferimenti
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