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14 relações: Convergência de variáveis aleatórias, Convergência pontual, Convergência uniforme, Estatística não paramétrica, Função indicadora, Ponte browniana, Processo estocástico, Processo gaussiano, Quase certamente, Teorema central do limite, Teorema de Donsker, Teoria das probabilidades, Teoria de campo médio, Variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas.
Convergência de variáveis aleatórias
Em teoria das probabilidades, existem várias noções diferentes de convergência de variáveis aleatórias.
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Convergência pontual
Em matemática, em especial na análise real e na análise funcional, a convergência pontual é um dos muitos conceitos que existem para convergência de uma seqüência de funções.
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Convergência uniforme
Em matemática, em particular na análise funcional, a convergência uniforme é um conceito mais forte que a convergência pontual, para definir se o limite de uma sequência de funções existe.
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Estatística não paramétrica
Na estatística, o termo estatística não paramétrica refere-se às estatísticas que não possuem dados ou população com estruturas ou parâmetros característicos.
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Função indicadora
Na matemática, a função indicadora de um conjunto é a função que indica se o elemento pertence ao conjunto, assumindo neste caso o valor 1, e 0 em caso contrário.
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Ponte browniana
Uma ponte browniana é um processo estocástico B(t) de tempo contínuo cuja distribuição de probabilidade é a distribuição de probabilidade condicional de um processo de Wiener W(t) (um modelo matemático do movimento browniano) sujeito à condição de que W(T).
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Processo estocástico
Dentro da teoria das probabilidades, um processo estocástico é uma família de variáveis aleatórias representando a evolução de um sistema de valores com o tempo.
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Processo gaussiano
Em teoria da probabilidade e estatística, um processo gaussiano é um modelo estatístico em que as observações ocorrem em um domínio contínuo, por exemplo, tempo ou espaço.
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Quase certamente
Na teoria das probabilidades, um evento acontece quase certamente (q.c.) se a sua probabilidade é 1.
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Teorema central do limite
O teorema central do limite (ou teorema do limite central) é um importante resultado da estatística e a demonstração de muitos outros teoremas estatísticos dependem dele.
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Teorema de Donsker
Em teoria da probabilidade, o teorema de Donsker (também conhecido como princípio da invariância de Donsker, ou teorema central do limite funcional), em homenagem ao matemático Monroe D. Donsker, é uma extensão funcional do teorema central do limite.
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Teoria das probabilidades
A teoria das probabilidades é o estudo matemático das probabilidades.
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Teoria de campo médio
c. 1906 Pierre Weiss em 1909 Em física e teoria da probabilidade, a teoria de campo médio (TCM, também conhecida como teoria de campo autoconsistente) estuda o comportamento de grandes e complexos modelos estocásticos a partir de um modelo mais simples.
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Variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas
Em teoria das probabilidades e estatística, uma sequência ou outra coleção de variáveis aleatórias é independente e identicamente distribuída (i.i.d. ou iid ou IID) se cada variável aleatória tiver a mesma distribuição de probabilidade das outras e todas forem mutuamente independentes.
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