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Função de densidade de probabilidade e Probabilidade

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

Diferença entre Função de densidade de probabilidade e Probabilidade

Função de densidade de probabilidade vs. 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. A palavra probabilidade deriva do Latim probare (provar ou testar).

Semelhanças entre Função de densidade de probabilidade e Probabilidade

Função de densidade de probabilidade e Probabilidade têm 12 coisas em comum (em Unionpedia): Andrei Kolmogorov, Conjunto, Distribuição de probabilidade, Distribuição normal, Distribuição uniforme, Estatística, Função de densidade de probabilidade, Função distribuição acumulada, Medida (matemática), Pierre-Simon Laplace, Teoria das probabilidades, Variável aleatória.

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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Conjunto

Conjunto é um conceito-chave primitivo do ramo matemático da Teoria dos Conjuntos.

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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 normal

Em probabilidade e estatística, a distribuição normal é uma das distribuições de probabilidade mais utilizadas para modelar fenômenos naturais.

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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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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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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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Medida (matemática)

Em matemática, uma medida é uma função que atribui um valor aos subconjuntos de um conjunto S. Quando a medida é positiva e a medida de S é 1, diz-se que a medida é uma probabilidade.

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Pierre-Simon Laplace

Pierre-Simon, Marquês de Laplace (Beaumont-en-Auge, 23 de março de 1749 – Paris, 5 de março de 1827) foi um matemático, astrônomo e físico francês, que organizou a astronomia matemática, resumindo e ampliando o trabalho de seus predecessores nos cinco volumes do seu Mécanique Céleste (Mecânica celeste) (1799-1825).

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Teoria das probabilidades

A teoria das probabilidades é o estudo matemático das probabilidades.

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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

Comparação entre Função de densidade de probabilidade e Probabilidade

Função de densidade de probabilidade tem 44 relações, enquanto Probabilidade tem 92. Como eles têm em comum 12, o índice de Jaccard é 8.82% = 12 / (44 + 92).

Referências

Este artigo é a relação entre Função de densidade de probabilidade e Probabilidade. Para acessar cada artigo visite:

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