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61 relazioni: Analisi congiunta, Analisi delle componenti indipendenti, Analisi delle serie storiche, Catena di Markov Monte Carlo, Censura (statistica), Convoluzione, Correlazione incrociata, Dimostrazione a conoscenza zero, Distribuzione beta-binomiale, Distribuzione condizionata, Distribuzione di probabilità dei punti estremanti di un processo stocastico di Wiener, Distribuzione Lambda di Wilks, Distribuzione t di Student, Disuguaglianza di Bernstein, Disuguaglianza di Cramér-Rao, Disuguaglianza di Prékopa-Leindler, Entropia congiunta, Funzione caratteristica (teoria della probabilità), Funzione generatrice dei momenti, Funzione misurabile, Indipendenza (disambigua), Inferenza bayesiana, Information retrieval, Informazione di Fisher, Informazione mutua puntuale, Jordan Peterson, Legge dei grandi numeri, Lemma di Borel-Cantelli, Limite termodinamico, Lottologia, Mancanza di memoria, Mark Kac, Metodo Monte Carlo, Misura di probabilità, Mobilità elettrica, Nicola d'Oresme, Numero casuale, Paradosso di Borel, Passeggiata aleatoria, Probabilità, Probabilità condizionata, Processo di Lévy, Processo di Wiener, Pulse-amplitude modulation, Regolarizzazione di Tichonov, Regressione lineare, RP (complessità), Significatività, Sufficienza (statistica), Tempo medio di uscita di una stringa, ..., Teorema della probabilità composta, Teorema della probabilità totale, Teoremi centrali del limite, Teoria dell'informazione, Teoria della probabilità, Test di Wilcoxon-Mann-Whitney, Trasformazione di Box-Muller, Valore atteso, Variabili dipendenti e indipendenti, Variabili indipendenti e identicamente distribuite, Vinci per la vita - Win for Life!. Espandi índice (11 più) »
Analisi congiunta
L'analisi congiunta, o in inglese conjoint analysis è una tecnica statistica multivariata che ha origine dalla psicologia matematica.
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Analisi delle componenti indipendenti
L'analisi delle componenti indipendenti, anche nota con l'acronimo inglese ICA (che sta per Independent component analysis) è un metodo di elaborazione computazionale che serve per separare un segnale multivariante nelle sue sotto-componenti additive, assumendo che esista una mutua indipendenza statistica della sorgente dei segnali non Gaussiani.
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Analisi delle serie storiche
L'analisi delle serie storiche raggruppa una serie di metodi statistici atti a indagare una serie storica, determinare il processo alla base della stessa e a trarre previsioni.
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Catena di Markov Monte Carlo
I metodi Monte Carlo basati su Catena di Markov (MCMC) (i quali includono i metodi Monte Carlo del tipo random walk) sono una classe di algoritmi per il campionamento da distribuzioni di probabilità basata sulla costruzione di una catena di Markov avente come distribuzione di equilibrio (o distribuzione stazionaria) la distribuzione desiderata.
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Censura (statistica)
In statistica, ingegneria, economia e ricerca medica, la censura si verifica quando il valore di una misurazione o di un'osservazione è solo parzialmente noto.
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Convoluzione
In matematica, in particolare nell'analisi funzionale, la convoluzione è un'operazione tra due funzioni di una variabile che consiste nell'integrare il prodotto tra la prima e la seconda traslata di un certo valore.
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Correlazione incrociata
In teoria dei segnali la correlazione incrociata (detta anche correlazione mutua o cross-correlazione) rappresenta la misura di similitudine di due segnali come funzione di uno spostamento o traslazione temporale applicata ad uno di essi.
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Dimostrazione a conoscenza zero
In crittografia una dimostrazione a conoscenza zero o protocollo a conoscenza zero è un metodo interattivo utilizzato da un soggetto per dimostrare ad un altro soggetto che una affermazione (solitamente matematica) è vera, senza rivelare nient'altro oltre alla veridicità della stessa.
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Distribuzione beta-binomiale
In teoria delle probabilità la distribuzione casuale beta-binomiale è una famiglia di distribuzioni di probabilità discrete che può essere vista come generalizzazione della distribuzione binomiale.
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Distribuzione condizionata
Date due variabili aleatorie X e Y, la distribuzione condizionata di Y dato X è la probabilità di Y quando è conosciuto il valore assunto da X. A ogni distribuzione condizionata è associato un valore atteso condizionato e una varianza condizionata.
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Distribuzione di probabilità dei punti estremanti di un processo stocastico di Wiener
In alcuni problemi di ottimizzazione globale non è nota una definizione analitica della funzione obiettivo ed è solo possibile una sua valutazione in punti prefissati.
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Distribuzione Lambda di Wilks
In teoria della probabilità la distribuzione Lambda di Wilks è una distribuzione di probabilità continua, dipendente da tre parametri, utilizzata nei test di verifica d'ipotesi nell'ambito della statistica multivariata.
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Distribuzione t di Student
In teoria delle probabilità la distribuzione di Student, o t di Student, è una distribuzione di probabilità continua che governa il rapporto tra due variabili aleatorie, la prima con distribuzione normale e la seconda, al quadrato, segue una distribuzione chi quadrato.
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Disuguaglianza di Bernstein
Nella teoria della probabilità, la disuguaglianza di Bernstein è una delle disuguaglianze riguardanti la somma di variabili casuali.
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Disuguaglianza di Cramér-Rao
In statistica, la disuguaglianza di Cramér-Rao, che prende il nome da Harald Cramér e Calyampudi Radhakrishna Rao, afferma che il reciproco della matrice informazione di Fisher \ \mathcal(\vartheta) per un parametro \ \vartheta costituisce un limite inferiore alla varianza di uno stimatore corretto per il parametro (denotato \ \hat): \mbox\left In alcuni casi, non esiste uno stimatore corretto che consegue il limite inferiore così stabilito.
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Disuguaglianza di Prékopa-Leindler
In matematica, la disuguaglianza di Prékopa-Leindler è una disuguaglianza integrale strettamente correlata alla disuguaglianza inversa di Young, alla disuguaglianza di Brunn-Minkowski e ad altre numerose, importanti e classiche disuguaglianze in analisi.
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Entropia congiunta
L'entropia congiunta è una misura dell'incertezza associata ad un insieme di variabili casuali.
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Funzione caratteristica (teoria della probabilità)
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, E indica il valore atteso e F è la funzione di distribuzione cumulativa.
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Funzione generatrice dei momenti
La funzione generatrice dei momenti viene usata in statistica 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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Funzione misurabile
In analisi matematica, una funzione misurabile è una funzione tra due spazi misurabili compatibile con la loro struttura di σ-algebra.
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Indipendenza (disambigua)
L'indipendenza è l'assenza di relazione (di soggezione, di causa ed effetto, di coordinazione) tra le varie cose.
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Inferenza bayesiana
L'inferenza bayesiana è un approccio all'inferenza statistica in cui le probabilità non sono interpretate come frequenze, proporzioni o concetti analoghi, ma piuttosto come livelli di fiducia nel verificarsi di un dato evento.
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Information retrieval
L'information retrieval (IR) (in italiano recupero delle informazioni) è l'insieme delle tecniche utilizzate per gestire la rappresentazione, la memorizzazione, l'organizzazione e l'accesso ad oggetti contenenti informazioni quali documenti, pagine web, cataloghi online e oggetti multimediali.
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Informazione di Fisher
In statistica e teoria dell'informazione, l'informazione di Fisher è la varianza dello score (derivata logaritmica) associato a una data funzione di verosimiglianza.
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Informazione mutua puntuale
L'informazione mutua puntuale (IMP) (pointwise mutual information, PMI) (o informazione mutua specifica) è una misura di associazione usata nella teoria dell'informazione e nella statistica.
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Jordan Peterson
Le sue principali aree di ricerca sono la psicologia sociale, della personalità e quella anormale, con un particolare interesse per la psicologia delle credenze religiose e ideologiche, e l'analisi e il miglioramento della personalità e delle prestazioni individuali.
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Legge dei grandi numeri
La legge dei grandi numeri, detta anche oppure teorema di Bernoulli (in quanto la sua prima formulazione è dovuta a Jakob Bernoulli), descrive il comportamento della media di una sequenza di n prove di una variabile casuale, indipendenti e caratterizzate dalla stessa distribuzione di probabilità (n misure della stessa grandezza, n lanci della stessa moneta, ecc.), al tendere ad infinito della numerosità della sequenza stessa (n).
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Lemma di Borel-Cantelli
Il Lemma di Borel-Cantelli è un risultato di teoria della probabilità e teoria della misura fondamentale per la dimostrazione della legge forte dei grandi numeri.
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Limite termodinamico
In fisica e chimica fisica, il limite termodinamico viene raggiunto quando in un sistema il numero di particelle (atomi o molecole) N tende all'infinito (o in termini pratici, ad una mole o al valore numerico della costante di Avogadro ≈ 6,0225 × 1023), V tende all'infinito e il loro rapporto \rho rimane costante e finito.
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Lottologia
Prende il nome di lottologia lo studio e l'insieme delle tecniche legali usate da giocatori del lotto (o più in generale dei vari giochi ad estrazione organizzati dallo Stato) nel tentativo di incrementare le proprie probabilità di vittoria.
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Mancanza di memoria
In teoria della probabilità, la mancanza di memoria (memoryless property) è una proprietà caratteristica di due variabili casuali: quella esponenziale negativa e quella geometrica.
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Mark Kac
Nasce il 16 agosto secondo il calendario ortodosso, ovvero il 3 agosto 1914 secondo il calendario gregoriano, a Kremenec' (secondo la traslitterazione dal cirillico) nell'allora impero russo.
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Metodo Monte Carlo
Visualizzazione tridimensionale di una simulazione estremamente grande di un problema di Instabilità di Rayleigh-Taylor - ''Lawrence Livermore National Laboratory'' I Metodi Monte Carlo sono un'ampia classe di metodi computazionali basati sul campionamento casuale per ottenere risultati numerici.
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Misura di probabilità
Nell'ambito della teoria della probabilità, misura di probabilità è il nome tecnico della funzione che assegna agli esiti di un determinato esperimento la probabilità che tali esiti si realizzino.
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Mobilità elettrica
La mobilità elettrica è la capacità di particelle cariche (come ioni, elettroni o protoni) di muoversi attraverso un mezzo (gas, solido o liquido solvente) in risposta all'azione di un campo elettrico.
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Nicola d'Oresme
Fu uno dei più famosi e influenti pensatori del tardo Medioevo; fu inoltre un teologo appassionato, traduttore competente, influente consigliere di re Carlo V di Francia e vescovo di Lisieux.
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Numero casuale
In statistica, un numero casuale è una singola osservazione (risultato) di una specifica variabile casuale.
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Paradosso di Borel
In teoria delle probabilità il paradosso di Borel afferma che sia sempre possibile comporre una qualsiasi opera letteraria (ad esempio la Divina Commedia) digitando casualmente le lettere di una tastiera.
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Passeggiata aleatoria
In matematica, una passeggiata aleatoria (random walk) è la formalizzazione dell'idea di prendere passi successivi in direzioni casuali.
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Probabilità
Il concetto di probabilità, utilizzato a partire dal XVII secolo, è diventato con il passare del tempo la base di diverse discipline scientifiche rimanendo tuttavia non univoco.
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Probabilità condizionata
In teoria della probabilità la probabilità condizionata di un evento A rispetto a un evento B è la probabilità che si verifichi A, sapendo che B è verificato.
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Processo di Lévy
In teoria della probabilità, un processo di Lévy (dal matematico francese Paul Lévy) è un processo stocastico con incrementi stazionari e indipendenti: rappresenta il moto di un punto i cui movimenti successivi siano indipendenti e siano identicamente distribuiti su intervalli di tempo della stessa lunghezza.
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Processo di Wiener
In matematica, un processo di Wiener, conosciuto anche come moto browniano, è un processo stocastico gaussiano in tempo continuo con incrementi indipendenti, usato per modellizzare il moto browniano stesso e diversi fenomeni casuali osservati nell'ambito della matematica applicata, della finanza e della fisica.
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Pulse-amplitude modulation
In telecomunicazioni la modulazione di ampiezza di impulso, anche detta PAM (acronimo dell'inglese pulse-amplitude modulation), è un tipo di modulazione impulsiva in cui l'informazione è codificata nell'ampiezza di una serie di impulsi.
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Regolarizzazione di Tichonov
In matematica, la regolarizzazione di Tikhonov, così denominata da nome di Andrey Tikhonov, è il metodo più comunemente usato di regolarizzazione di problemi mal posti (ill-posed problems).
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Regressione lineare
La regressione formalizza e risolve il problema di una relazione funzionale tra variabili misurate sulla base di dati campionari estratti da un'ipotetica popolazione infinita.
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RP (complessità)
Nella teoria della complessità computazionale, RP (Randomized Polynomial time, "tempo polinomiale randomizzato") è la classe di complessità dei problemi decisionali eseguiti su una macchina di Turing probabilistica.
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Significatività
In statistica la significatività è la possibilità rilevante che compaia un determinato valore.
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Sufficienza (statistica)
In statistica, la sufficienza di un'analisi statistica (intesa come funzione di un campione di osservazioni) definisce formalmente la capacità di tale funzione di rappresentare in maniera sintetica l'informazione contenuta nel campione.
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Tempo medio di uscita di una stringa
\sum_ m^h, dove.
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Teorema della probabilità composta
Il teorema della probabilità composta deriva dal concetto di probabilità condizionata per cui la probabilità che si verifichino entrambi i due eventi è pari alla probabilità di uno dei due eventi moltiplicato con la probabilità dell'altro evento condizionato al verificarsi del primo.
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Teorema della probabilità totale
Il teorema della probabilità totale consente di calcolare la probabilità che si verifichi almeno uno di due o più eventi, ovvero la probabilità dell'unione di essi.
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Teoremi centrali del limite
I teoremi centrali del limite sono una famiglia di teoremi di convergenza debole nell'ambito della teoria della probabilità.
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Teoria dell'informazione
La teoria dell'informazione è una disciplina dell'informatica e delle telecomunicazioni il cui oggetto è l'analisi e l'elaborazione su base matematica dei fenomeni relativi alla misurazione e alla trasmissione di informazioni su un canale fisico di comunicazione.
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Teoria della probabilità
La teoria della probabilità è lo studio matematico della probabilità.
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Test di Wilcoxon-Mann-Whitney
Il test di Wilcoxon e il test di Mann-Whitney (anche noto come test U di Mann-Whitney) sono due dei più potenti test non parametrici per verificare, in presenza di valori ordinali provenienti da una distribuzione continua, se due campioni statistici provengono dalla stessa popolazione.
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Trasformazione di Box-Muller
Diagramma della trasformazione di Box Muller. I cerchi iniziali, a distanza uniforme dall'origine sono trasformati in un insieme di cerchi centrati nell'origine più concentrati vicino all'origine. I cerchi più grandi vengono mandati nei cerchi più piccoli e viceversa. La trasformazione di Box-Muller (George Edward Pelham Box e Mervin Edgar Muller, 1958) è un metodo per generare coppie di numeri casuali indipendenti e distribuiti gaussianamente con media nulla e varianza uno.
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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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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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Variabili indipendenti e identicamente distribuite
Nella teoria della probabilità, una sequenza di variabili casuali è detta indipendente e identicamente distribuita (i.i.d.) se.
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Vinci per la vita - Win for Life!
Vinci per la vita - Win for Life! è un gioco d'azzardo a premi gestito da Sisal su concessione dell'AAMS.
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Riorienta qui:
Indipendenza (probabilità), Indipendenza statistica, Statisticamente indipendente, Statisticamente indipendenti.
