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Desigualdade de Cauchy-Schwarz e Desvio padrão

Atalhos: Diferenças, Semelhanças, Coeficiente de Similaridade de Jaccard, Referências.

Diferença entre Desigualdade de Cauchy-Schwarz e Desvio padrão

Desigualdade de Cauchy-Schwarz vs. Desvio padrão

Em álgebra linear e geometria analítica, a desigualdade de Cauchy-Schwarz, também conhecida como a desigualdade de Schwarz, a desigualdade de Cauchy, ou a desigualdade de Cauchy-Bunyakovsky-Schwarz, é uma desigualdade muito útil que aparece em vários contextos diferentes, tais como em análise, aplicando-se a séries infinitas e integração de produtos, e na teoria de probabilidades aplicando-se as variâncias e covariâncias. Em probabilidade, o desvio padrão ou desvio padrão populacional (comumente representado pela letra grega \sigma) é uma medida de dispersão em torno da média populacional de uma variável aleatória.

Semelhanças entre Desigualdade de Cauchy-Schwarz e Desvio padrão

Desigualdade de Cauchy-Schwarz e Desvio padrão têm 2 coisas em comum (em Unionpedia): Independência linear, Variância.

Independência linear

Em álgebra linear, um conjunto S de vectores diz-se linearmente independente se nenhum dos seus elementos for combinação linear dos outros.

Desigualdade de Cauchy-Schwarz e Independência linear · Desvio padrão e Independência linear · Veja mais »

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.

Desigualdade de Cauchy-Schwarz e Variância · Desvio padrão e Variância · Veja mais »

A lista acima responda às seguintes perguntas

Comparação entre Desigualdade de Cauchy-Schwarz e Desvio padrão

Desigualdade de Cauchy-Schwarz tem 23 relações, enquanto Desvio padrão tem 54. Como eles têm em comum 2, o índice de Jaccard é 2.60% = 2 / (23 + 54).

Referências

Este artigo é a relação entre Desigualdade de Cauchy-Schwarz e Desvio padrão. Para acessar cada artigo visite:

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