Funzione di distribuzione cumulativa (eBook)

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Fouad Sabry
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Lingua: it
Traduttore: Pinto Cosimo
Editore: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]
Codice EAN: 6610000686575
Anno pubblicazione: 2024
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Descrizione

1: Funzione di distribuzione cumulativa: introduce la CDF e il suo ruolo fondamentale nella probabilità. 2: Distribuzione di Cauchy: esamina questa distribuzione di probabilità chiave e le sue applicazioni. 3: Valore atteso: discute il concetto di risultati attesi nei processi statistici. 4: Variabile casuale: esplora il ruolo delle variabili casuali nei modelli probabilistici. 5: Indipendenza (teoria della probabilità): analizza gli eventi indipendenti e il loro significato. 6: Teorema del limite centrale: descrive in dettaglio l'impatto di questo teorema fondamentale sull'approssimazione dei dati. 7: Funzione di densità di probabilità: delinea il PDF e il suo collegamento alle distribuzioni continue. 8: Convergenza delle variabili casuali: spiega i tipi di convergenza e la loro importanza nella robotica. 9: Funzione di generazione del momento: copre le funzioni che riassumono le caratteristiche della distribuzione. 10: Funzione di generazione della probabilità: introduce le funzioni generatrici nella probabilità. 11: Aspettativa condizionale: esamina i valori attesi date determinate condizioni note. 12: Distribuzione di probabilità congiunta: descrive la probabilità di più eventi casuali. 13: Distribuzione di Lévy: esamina questa distribuzione e la sua rilevanza nella robotica. 14: Teoria del rinnovamento: esplora la teoria critica per la modellazione di eventi ripetitivi nella robotica. 15: Sistema di Dynkin: discute il ruolo di questo sistema nella struttura di probabilità. 16: Funzione di distribuzione empirica: esamina la stima della distribuzione in base ai dati. 17: Funzione caratteristica: analizza le funzioni che catturano le proprietà di distribuzione. 18: PiSystem: esamina i pisystem per la costruzione di misure di probabilità. 19: Trasformazione integrale di probabilità: introduce la trasformazione di variabili casuali. 20: Dimostrazioni di convergenza di variabili casuali: fornisce dimostrazioni essenziali per l'affidabilità della robotica. 21: Convoluzione delle distribuzioni di probabilità – Esplora la combinazione di distribuzioni nella robotica.