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27 relações: Algoritmo, Amostra (estatística), Andrei Kolmogorov, Bondade do ajuste, Convergência de variáveis aleatórias, Distribuição de Gumbel, Distribuição de probabilidade, Distribuição exponencial, Distribuição normal, Estatística, Estatística (função), Estatística multivariável, Estatística não paramétrica, Função distribuição acumulada, Função indicadora, Função teta, Hipótese nula, Método de Monte Carlo, Métrica (matemática), Potência estatística, Quase certamente, Qui-quadrado, Supremo e ínfimo, Teorema de Donsker, Teste de Kuiper, Variável aleatória, Variância.
Algoritmo
Uma animação do algoritmo de ordenação quicksort de uma matriz de valores ao acaso. As barras vermelhas marcam o elemento pivô. No início da animação, estando o elemento para o lado direito, é escolhido como o pivô Em matemática e ciência da computação, um algoritmo é uma sequência finita de ações executáveis que visam obter uma solução para um determinado tipo de problema.
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Amostra (estatística)
Em estatística e metodologia da pesquisa quantitativa, uma amostra é um conjunto de dados coletados e/ou selecionados de uma população estatística por um procedimento definido.
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Andrei Kolmogorov
Andrei Nikolaevich Kolmogorov (Андрей Николаевич Колмогоров; Tambov, — Moscou) foi um matemático soviético, que fez contribuições significativas em teoria das probabilidades, topologia, lógica intuicionista, turbulência, mecânica clássica, Teoria Algorítmica da Informação e análise de algoritmos.
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Bondade do ajuste
A bondade do ajuste (também chamado teste de aderência) de um modelo estatístico descreve quão bem ele se encaixa um conjunto de observações.
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Convergência de variáveis aleatórias
Em teoria das probabilidades, existem várias noções diferentes de convergência de variáveis aleatórias.
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Distribuição de Gumbel
Método de Gumbel é também conhecida como método de eventos extremos ou de Ficher-Tippett.
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Distribuição de probabilidade
Em teoria da probabilidade e em estatística, uma distribuição de probabilidade descreve o comportamento aleatório de um fenômeno dependente do acaso.
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Distribuição exponencial
A função densidade de probabilidade da distribuição exponencial para diferentes valores de λ. A função distribuição acumulada da distribuição exponencial para diferentes valores de λ. A distribuição exponencial é um tipo de distribuição contínua de probabilidade, representada por um parâmetro \lambda.
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Distribuição normal
Em probabilidade e estatística, a distribuição normal é uma das distribuições de probabilidade mais utilizadas para modelar fenômenos naturais.
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Estatística
Um exemplo de gráfico. Estatística é a ciência que utiliza as teorias probabilísticas para explicar a frequência da ocorrência de eventos, tanto em estudos observacionais quanto em experimentos para modelar a aleatoriedade e a incerteza de forma a estimar ou possibilitar a previsão de fenômenos futuros, conforme o caso.
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Estatística (função)
Uma estatística é uma função (qualquer) das variáveis observáveis que não contém qualquer parâmetro desconhecido.
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Estatística multivariável
A estatística multivariável é o ramo da estatística que lida com vetores aleatórios, vetores que contém uma ou mais variáveis aleatórias, e as suas aplicações em áreas de ciência e tecnologia, como a econometria e a taxonomia.
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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 distribuição acumulada
Em teoria da probabilidade, a função distribuição acumulada (fda) ou simplesmente função distribuição, descreve completamente a distribuição da probabilidade de uma variável aleatória de valor real X. Para cada número real x, a fda é dada por: A probabilidade de que X se situe num intervalo a, b (aberto em a e fechado em b) é F(b) − F(a) se a ≤ b.
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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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Função teta
Função teta de Jacobi original \theta_1 com u.
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Hipótese nula
Em Estatística, a hipótese nula, representada por H_0, é uma hipótese que é apresentada sobre determinados factos estatísticos e cuja falsidade se tenta provar através de um adequado teste de hipóteses.
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Método de Monte Carlo
Designa-se por método de Monte Carlo (MMC) qualquer método de uma classe de métodos estatísticos que se baseiam em amostragens aleatórias massivas para obter resultados numéricos.
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Métrica (matemática)
Em Matemática, métrica é um conceito que generaliza a ideia geométrica de distância.
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Potência estatística
A potência estatística de um teste de hipóteses binário é a probabilidade de que o teste rejeite corretamente a hipótese nula (H_0) quando uma hipótese alternativa (H_1) é verdadeira.
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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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Qui-quadrado
Sem descrição
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Supremo e ínfimo
Em matemática, definem-se os conceitos de majorante/cota superior, minorante/cota inferior, máximo, mínimo, supremo e ínfimo.
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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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Teste de Kuiper
O Teste de Kuiper é usado na estatística para testar se uma determinada distribuição, ou uma família de distribuições, é contrariada por evidências de uma amostra de dados.
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Variável aleatória
Uma variável aleatória é uma variável quantitativa, cujo resultado (valor) depende de fatores aleatórios.
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Variância
Na teoria da probabilidade e na estatística, a variância de uma variável aleatória ou processo estocástico é uma medida da sua dispersão estatística, indicando "o quão longe" em geral os seus valores se encontram do valor esperado.
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