Mistura di distribuzioni e Variabile casuale

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

Differenza tra Mistura di distribuzioni e Variabile casuale

Mistura di distribuzioni vs. Variabile casuale

Una mistura di distribuzioni è una variabile casuale, la cui funzione di probabilità (nel caso di una variabile casuale discreta) o la cui funzione di densità di probabilità (nel caso di una variabile casuale continua) è data da una media ponderata di funzioni di probabilità o densità di altre variabili casuali. 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.

Combinazione convessa

In matematica, una combinazione convessa è una combinazione lineare di elementi (vettori, numeri, o più in generale punti di uno spazio affine) fatta con coefficienti non negativi a somma 1, cioè una somma dove In altre parole è una combinazione lineare positiva e affine.

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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 discreta

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.

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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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Distribuzione singolare

In teoria della probabilità, una distribuzione singolare (o continua singolare) è una distribuzione di probabilità molto particolare, che è raro incontrare negli studi pratici, in quanto ha un comportamento abbastanza "patologico".

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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 nel caso in cui la variabile casuale X sia continua, cioè l'insieme dei possibili valori ha la potenza del continuo.

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Funzione di probabilità

Nella teoria della probabilità, la funzione di probabilità p_X(x), o funzione di massa di probabilità, o densità discreta di una variabile casuale discreta Xè una funzione di variabile reale che assegna ad ogni valore possibile di X la probabilità dell'evento elementare (X.

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Henri Lebesgue

La teoria dell'integrazione di Lebesgue fu pubblicata per la prima volta nella sua tesi, Intégrale, longueur, aire ("Integrale, lunghezza, area"), all'Università di Nancy nel 1902.

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