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45 relaciones: Cara o cruz, Coeficiente binomial, Completitud (estadística), Consistencia (estadística), Contraste de hipótesis, Cuantil, Dicotomía, Distribución Bernoulli, Distribución beta, Distribución binomial negativa, Distribución de Poisson, Distribución de probabilidad, Distribución F, Distribución gamma, Distribución hipergeométrica, Distribución normal, Ensayo de Bernoulli, Error cuadrático medio, Esperanza (matemática), Estadística, Estimador insesgado de varianza mínima, Experimento aleatorio, Función beta, Función de distribución, Función de probabilidad, Función probit, Intervalo de confianza, Máxima verosimilitud, Método de momentos (estadística), Número entero, Número real, Pierre-Simon Laplace, Probabilidad a priori, Prueba binomial, Python, R (lenguaje de programación), Regla de sucesión, Sesgo estadístico, Significación estadística, Suficiencia (estadística), Teoría de la probabilidad, Teorema de De Moivre-Laplace, Teorema de Lehmann–Scheffé, Teorema del binomio, Variable aleatoria.
Cara o cruz
El cara o cruz, cara o escudo, cara o ceca, cara o sello, volado o águila o sol es un juego de azar en el que se emplea una moneda, gana quien acierte qué lado de la moneda (de los dos posibles) caerá cara arriba.
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Coeficiente binomial
En matemáticas, los coeficientes binomiales, números combinatorios o combinaciones son números estudiados en combinatoria que corresponden al número de formas en que se puede extraer subconjuntos a partir de un conjunto dado.
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Completitud (estadística)
En estadística, la completitud es una propiedad de un estadístico que tiene información sobre los parámetros subyacentes de una distribución de probabilidad de una manera en cierto modo óptima.
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Consistencia (estadística)
En estadística, la consistencia es una propiedad de ciertos estimadores.
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Contraste de hipótesis
Dentro de la inferencia estadística, un contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.
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Cuantil
Los cuantiles son puntos tomados a intervalos regulares de la función de distribución de una variable aleatoria.
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Dicotomía
Dicotomía (del griego dichótomos, «dividido en partes» o «cortado en dos partes») etimológicamente proviene de dícha «en dos partes» y témnein «cortar»; es un concepto que tiene distintos significados.
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Distribución Bernoulli
En teoría de probabilidad y estadística, la distribución Bernoulli (o distribución dicotómica), nombrada así por el matemático suizo Jacob Bernoulli, es una distribución de probabilidad discreta, dónde el valor 1 (éxito) ocurre con la probabilidad p y el valor 0 (fracaso) con la probabilidad q.
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Distribución beta
En teoría de la probabilidad y en estadística, la distribución beta es una familia de distribuciones continuas de probabilidad definidas en el intervalo (0,1) parametrizada por dos parámetros positivos de forma, denotados por \alpha y \beta, que aparecen como exponentes de la variable aleatoria y controlan la forma de la distribución.
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Distribución binomial negativa
En teoría de probabilidad y estadística, la Distribución Binomial Negativa es una distribución de probabilidad discreta que incluye a la distribución de Pascal.
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Distribución de Poisson
En teoría de probabilidad y estadística, la distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad de que ocurra un determinado número de eventos durante cierto período de tiempo.
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Distribución de probabilidad
En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de probabilidad de una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable, la probabilidad de que dicho suceso ocurra.
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Distribución F
Sin descripción.
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Distribución gamma
En teoría de probabilidad y Estadística, la distribución gama es una distribución con dos parámetros que pertenece a las distribuciones de probabilidad continuas.
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Distribución hipergeométrica
En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución hipergeométrica es una distribución de probabilidad discreta relacionada con muestreos aleatorios y sin reemplazo.
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Distribución normal
En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de Gauss, distribución gaussiana, distribución de Laplace-Gauss o normalidad estadística a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en estadística y en la teoría de probabilidades.
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Ensayo de Bernoulli
En la teoría de probabilidad y estadística, un ensayo de Bernoulli es un experimento aleatorio en el que sólo se pueden obtener dos resultados (habitualmente etiquetados como éxito y fracaso).
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Error cuadrático medio
En estadística, el error cuadrático medio (ECM) de un estimador mide el promedio de los errores al cuadrado, es decir, la diferencia entre el estimador y lo que se estima.
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Esperanza (matemática)
En matemática, concretamente en la rama de estadística, la esperanza (denominada asimismo valor esperado, media poblacional o media) de una variable aleatoria X, es el número \mathbb o \text que formaliza la idea de valor medio de un fenómeno aleatorio.
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Estadística
La estadística (la forma femenina del término alemán statistik, derivado a su vez del italiano statista, «hombre de Estado») es la disciplina que estudia la variabilidad, así como el proceso aleatorio que la genera siguiendo las leyes de la probabilidad.
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Estimador insesgado de varianza mínima
En estadística un estimador insesgado de varianza mínima es aquel que tiene menor varianza que cualquier otro estimador insesgado para todos los posibles valores del parámetro.
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Experimento aleatorio
Experimento aleatorio es la reproducción controlada de un fenómeno, existiendo incertidumbre sobre el resultado que se obtendrá.
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Función beta
En matemáticas, la función beta, también llamada integral de Euler de primer orden, es una función especial estrechamente relacionada con la función gamma y los coeficientes binomiales.
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Función de distribución
En la teoría de la probabilidad y en estadística, la función de distribución acumulada (FDA, designada también a veces simplemente como función de distribución o FD) o función de probabilidad acumulada asociada a una variable aleatoria real X sujeta a cierta ley de distribución de probabilidad, es una función matemática de la variable real x que describe la probabilidad de que X tenga un valor menor o igual que x.Intuitivamente, asumiendo la función f como la ley de distribución de probabilidad, la FDA sería la función con la recta real como dominio, con imagen del área hasta aquí de la función f, siendo aquí el valor x para la variable aleatoria real X.La FDA asocia a cada valor x, la probabilidad del ''evento'': «la variable X toma valores menores o iguales a x».
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Función de probabilidad
En Probabilidad y Estadística, una función de probabilidad —o función de masa de probabilidad— es una función que devuelve la probabilidad de que una variable aleatoria discreta sea exactamente igual a algún valor.
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Función probit
En probabilidad y estadística se llama función probit a la inversa de la función de distribución o función cuantil asociada con la distribución normal estándar.
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Intervalo de confianza
En estadística, se llama intervalo de confianza a un par o varios pares de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido respecto de un parámetro poblacional con un determinado nivel de confianza.
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Máxima verosimilitud
En estadística, la estimación por máxima verosimilitud (conocida también como EMV y, en ocasiones, MLE por sus siglas en inglés) es un método habitual para ajustar un modelo y estimar sus parámetros.
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Método de momentos (estadística)
En estadística, el método de momentos es un método de estimación de los parámetros poblacionales.
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Número entero
Un número entero es un elemento del conjunto numérico que contiene los números naturales; que son \mathbb.
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Número real
En matemáticas, el conjunto de los números reales (denotado por R o por ℝ) incluye tanto los números racionales (positivos, negativos y el cero) como los números irracionales; y en otro enfoque, a los trascendentes y a los algebraicos.
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Pierre-Simon Laplace
Pierre-Simon Laplace (Beaumont-en-Auge, Normandía, Francia, 23 de marzo de 1749-París, 5 de marzo de 1827) fue un astrónomo, físico y matemático francés.
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Probabilidad a priori
En inferencia estadística Bayesiana, una distribución de probabilidad a priori de una cantidad p desconocida, es la distribución de probabilidad que expresa alguna incertidumbre acerca de p antes de tomar en cuenta los datos.
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Prueba binomial
En estadística, la prueba binomial o test binomial es una prueba de hipótesis exacta de la significación estadística de las desviaciones observadas en ensayos que solo pueden resultar en dos categorías, respecto de una distribución binomial esperada.
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Python
Python es un lenguaje de alto nivel de programación interpretado cuya filosofía hace hincapié en la legibilidad de su código, se utiliza para desarrollar aplicaciones de todo tipo, por ejemplo: Instagram, Netflix, Spotify, Panda3D, entre otros.
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R (lenguaje de programación)
R es un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico.
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Regla de sucesión
En la teoría de probabilidad, la regla de sucesión es una fórmula desarrollada por Pierre-Simon Laplace en el al analizar el problema del amanecer.
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Sesgo estadístico
En estadística se llama sesgo de un estimador a la diferencia entre su esperanza matemática y el valor numérico del parámetro que estima.
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Significación estadística
En estadística, un resultado o efecto es estadísticamente significativo cuando es improbable que haya sido debido al azar.
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Suficiencia (estadística)
En estadística, un estadístico suficiente es un estadístico que tiene la propiedad de la suficiencia con respecto a un modelo estadístico y su parámetro desconocido, es decir, que "ningún otro estadístico que puede ser calculado sobre la misma muestra proporciona información adicional sobre su valor".
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Teoría de la probabilidad
La teoría de la probabilidad es una rama de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios y estocásticos.
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Teorema de De Moivre-Laplace
En teoría de la probabilidad, el teorema de De Moivre-Laplace, que es un caso particular del teorema del límite central, enuncia que la distribución normal puede ser usada como una aproximación de la distribución binomial bajo ciertas condiciones.
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Teorema de Lehmann–Scheffé
En estadística y ramas afines, el teorema de Lehmann-Scheffé enlaza las ideas de integridad, suficiencia, singularidad, y la mejor estimación objetiva.
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Teorema del binomio
En matemáticas, el teorema del binomio es una fórmula que proporciona el desarrollo de la n-ésima potencia de un binomio, siendo n\in\mathbb^+.
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Variable aleatoria
En probabilidad y estadística, una variable aleatoria es una función que asigna un valor, usualmente numérico, al resultado de un experimento aleatorio.
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