Calcolo combinatorio, probabilità e statistica

In questa sezione è presente tutta una serie di appunti di di Statistica e probabilità, esercizi e anche spiegazioni dei più importanti argomenti e tematiche che servono per rendere questi concetti più chiari agli studenti. Sono tante risorse di statistica e probabilità che garantiscono a tutti gli utenti e gli studenti d’Italia di poter conoscere in maniera più approfondita il mondo relativo alla statistica, alla probabilità e al calcolo combinatorio. Questa raccolta di appunti tratta svariati concetti, come per esempio quello di analisi della sopravvivenza, che si occupa nello specifico di analizzare la durata della vita di un determinato oggetto o anche di un processo; un altro tema molto importante è ad esempio l'analisi multivariabile che indaga i rapporti che sussistono tra le variabili, si tratta di un’analisi che prende in esame la natura di determinati settori come per esempio quelli della finanza e anche dell’epidemiologia; la distribuzione di probabilità discreta, concetto che si trova alla base di determinati modelli di natura probabilistica avendo come obiettivo quello di risolvere precisi e specifici problemi reali;quelle che sono poi le fonti dell'informazione statistica, che hanno lo scopo di farci capire come si debbano raccogliere informazioni statistiche determinate; esistono anche i concetti di media, moda e mediana, che ci fanno capire come funziona la semplificazione dei dati; l'indagine statistica, che cos'è la media ponderata, le misure di associazione

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Valore Atteso, Varianza, Covarianza (caso Continuo)

Valore atteso Definizione Si dice che una variabile aleatoria continua X ha speranza matematica finita se e solo se int_{-infty}^{+infty} |x| f_X(x) dx < +infty ( f_X è la densità di probabilità di X ) e in tal caso

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Valore Atteso, Varianza, Covarianza (caso Discreto)

Valore atteso Definizione Data una variabile aleatoria discreta X che può assumere i valori x_1, x_2, ldots, x_k, ldots , si dice che X ha speranza matematica finita se e solo se sum_{k} |x_k| p(x_k) < +infty ( p è la den

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Variabili Aleatorie - Calcolo Di Leggi

Si consideri una variabile aleatoria X uniformemente distribuita nell'intervallo [5, 10] . Calcolare la densità di probabilità della variabile aleatoria Y = 1/X.

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Variabili Aleatorie Continue

Definizione Se (Omega, ar{A}, P) è uno spazio di probabilità , una variabile aleatoria (scalare) è una funzione X: Omega o mathbb{R} tale che {omega in Omega: X(omega) le t} in ar{A} per ogni t in mathbb{R}

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Variabili Aleatorie Continue Vettoriali

Definizione Una variabile aleatoria vettoriale continua è un vettore di variabili aleatorie scalari continue X = (X_1, X_2, ldots, X_n) , oppure X = ((X_1),(X_2),(vdots),(X_n)) dove ogni componente X_i , 1 le i le n , è una va

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Variabili Aleatorie Discrete Scalari

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Variabili Aleatorie Discrete Vettoriali

Definizione Se (Omega, bar{A}, P) è uno spazio di probabilità, una variabile aleatoria vettoriale X è una funzione X: Omega o mathbb{R}^n X(omega) = (X_1(omega), X_2(omega), ldots, X_n(omega)) dove ogni componente è una variabile aleatoria scalare. Dunque una variabile aleatoria discreta vettoriale è un vettore di variabili aleatorie scalari. Densità di probabilità congiunta (discreta) Data un variabile aleatoria discreta vettoriale X (a n dimensioni), fi

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Variabilità E Interpolazione Statistica

Appunto di statistica riguardante i modi per misurare la variabilità di un campione: il campo di variazione, la varianza e lo scarto quadratico medio. Cenno ai modi per rappresentare dati e interpolazione statistica.

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