Acesso mais rápido do que o navegador!Semelhanças entre Distribuição de probabilidade e Variável aleatória
Distribuição de probabilidade e Variável aleatória têm 19 coisas em comum (em Unionpedia): Distribuição binomial, Distribuição de Bernoulli, Distribuição de Poisson, Distribuição de probabilidade, Distribuição hipergeométrica, Distribuição uniforme, Espaço de probabilidade, Estatística, Evento (teoria das probabilidades), Função (matemática), Função de densidade de probabilidade, Função distribuição acumulada, Função massa de probabilidade, Processo estocástico, Teorema central do limite, Teoria da medida, Teste Kolmogorov-Smirnov, Valor esperado, Variável aleatória.
Distribuição binomial
Em teoria das probabilidades e estatística, a distribuição binomial é a distribuição de probabilidade discreta do número de sucessos numa sequência de n tentativas tais que.
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Distribuição de Bernoulli
Na área de teoria das probabilidades e estatística, a distribuição de Bernoulli, nome em homenagem ao cientista suíço Jakob Bernoulli, é a distribuição discreta de espaço amostral, que tem valor 1 com a probabilidade de sucesso p e valor 0 com a probabilidade de falha q.
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Distribuição de Poisson
Na teoria da probabilidade e na estatística, a distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade discreta que expressa a probabilidade de um determinado número de eventos ocorrer em um intervalo fixo de tempo ou espaço se esses eventos ocorrerem com uma taxa média constante conhecida e independentemente do tempo desde o último evento.
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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 hipergeométrica
Em teoria das probabilidades e estatística, a distribuição hipergeométrica é uma distribuição de probabilidade discreta que descreve a probabilidade de k sucessos em n retiradas, sem reposição, de uma população de tamanho N que contém exatamente K sucessos, sendo cada retirada um sucesso ou um fracasso.
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Distribuição uniforme
Em estatística e probabilidade, a distribuição uniforme é a distribuição de probabilidades contínua mais simples de conceituar: a probabilidade de se gerar qualquer ponto em um intervalo contido no espaço amostral é proporcional ao tamanho do intervalo, visto que na distribuição uniforme a f(x) é igual para qualquer valor de x no intervalo considerado.
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Espaço de probabilidade
Em matemática, um espaço de probabilidade é uma tripla (\Omega, F, P) formada por um conjunto \Omega, uma σ-álgebra F em \Omega e uma medida positiva P nessa σ-álgebra tal que P(\Omega).
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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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Evento (teoria das probabilidades)
Em teoria das probabilidades, um evento é um conjunto de resultados (um subconjunto do espaço amostral) ao qual é associado um valor de probabilidade.
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Função (matemática)
Uma função não injetiva e não sobrejetiva do domínio X para o contradomínio Y. A função é não injetova pois há dois elementos do domínio ligados a um mesmo elemento do contradomínio (cor vermelha). A função é não sobrejetiva pois há elementos de Y sem correspondentes em X (cores azul e lilás). Uma função é uma relação de um conjunto A com um conjunto B. Denotamos uma função por f:A\to B, y.
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Função de densidade de probabilidade
Em teoria das probabilidades e estatística, a função densidade de probabilidade (FDP), ou densidade de uma variável aleatória contínua, é uma função que descreve a verossimilhança de uma variável aleatória tomar um valor dado.
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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 massa de probabilidade
Na teoria de probabilidade e em estatística, a função massa de probabilidade (FMP) é uma função que associa um valor de probabilidade à cada possível ocorrência de uma variável aleatória discreta.
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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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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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Teoria da medida
A teoria da medida é um ramo da matemática iniciado pelos trabalhos de Émile Borel, mas muito desenvolvido por matemáticos como Henri Lebesgue e Constantin Carathéodory.
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Teste Kolmogorov-Smirnov
Ilustração da estatística de Kolmogorov–Smirnov. A linha vermelha é a função distribuição acumulada, a linha azul é a função distribuição empírica e a seta preta é a estatística K–S. Em estatística, o teste Kolmogorov–Smirnov (também conhecido como teste KS ou teste K–S) é um teste não paramétrico de bondade do ajuste sobre a igualdade de distribuições de probabilidade contínuas e unidimensionais que pode ser usado para comparar uma amostra com uma distribuição de probabilidade de referência (teste K–S uniamostral) ou duas amostras uma com a outra (teste K–S biamostral).
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Valor esperado
Em Estatística, em teoria das probabilidades, o valor esperado, também chamado esperança matemática ou expectância, de uma variável aleatória é a soma do produto de cada probabilidade de saída da experiência pelo seu respectivo valor.
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Variável aleatória
Uma variável aleatória é uma variável quantitativa, cujo resultado (valor) depende de fatores aleatórios.
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A lista acima responda às seguintes perguntas
- O que têm em comum Distribuição de probabilidade e Variável aleatória
- Quais são as semelhanças entre Distribuição de probabilidade e Variável aleatória
Comparação entre Distribuição de probabilidade e Variável aleatória
Distribuição de probabilidade tem 116 relações, enquanto Variável aleatória tem 38. Como eles têm em comum 19, o índice de Jaccard é 12.34% = 19 / (116 + 38).
Referências
Este artigo é a relação entre Distribuição de probabilidade e Variável aleatória. Para acessar cada artigo visite:
