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28 relaciones: Distribución Bernoulli, Distribución binomial, Distribución de Cauchy, Distribución de Poisson, Distribución de probabilidad continua, Distribución de Weibull, Distribución exponencial, Distribución normal, Distribución uniforme continua, Estadística, Estimador, Frecuencia estadística, Función de densidad de probabilidad, Función de distribución, Gráfico Q-Q, Hidrología, Intervalo de confianza, Logaritmo, Máxima verosimilitud, Método de la transformada inversa, Mediana (estadística), Número real, Parámetro de escala, Pierre-Simon Laplace, Teoría de la probabilidad, Valor absoluto, Variable aleatoria, Variables dependientes e independientes.
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 binomial
En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución binomial o distribución binómica es una distribución de probabilidad discreta que cuenta el número de éxitos en una secuencia de n ensayos de Bernoulli independientes entre sí con una probabilidad fija p de ocurrencia de éxito entre los ensayos.
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Distribución de Cauchy
La distribución Cauchy-Lorentz, llamada en honor a Augustin Cauchy y Hendrik Lorentz, es una distribución de probabilidad continua.
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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 continua
En teoría de la probabilidad una distribución de probabilidad se llama continua si su función de distribución es continua.
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Distribución de Weibull
En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de Weibull es una distribución de probabilidad continua.
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Distribución exponencial
Sin descripción.
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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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Distribución uniforme continua
En teoría de probabilidad y estadística, la distribución uniforme continua es una familia de distribuciones de probabilidad para variables aleatorias continuas, tales que para cada miembro de la familia, todos los intervalos de igual longitud en la distribución en su rango son igualmente probables.
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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
En estadística, un estimador es un estadístico (esto es, una función de la muestra) usado para estimar un parámetro desconocido de la población.
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Frecuencia estadística
En estadística, la frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento es el número de veces en que dicho evento se repite durante un experimento o muestra estadística.
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Función de densidad de probabilidad
En la teoría de la probabilidad, la función de densidad de probabilidad, función de densidad, o simplemente densidad de una variable aleatoria continua describe la probabilidad relativa según la cual dicha variable aleatoria tomará determinado valor.
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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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Gráfico Q-Q
En estadística, un gráfico Q-Q ("Q" viene de cuantil) es un método gráfico para el diagnóstico de diferencias entre la distribución de probabilidad de una población de la que se ha extraído una muestra aleatoria y una distribución usada para la comparación.
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Hidrología
La hidrología (del griego: ὕδωρ, "hýdōr" "agua" y λόγος, "lógos" "estudio") es una rama de las ciencias de la Tierra que estudia el agua, su ocurrencia, distribución, circulación, y propiedades físicas, químicas y mecánicas en los océanos, atmósfera y superficie terrestre.
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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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Logaritmo
Sin descripción.
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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 la transformada inversa
El método de la transformada (o transformación) inversa, también conocido como método de la transformada integral de probabilidad inversa,Aalto University, N. Hyvönen, Computational methods in inverse problems.
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Mediana (estadística)
En el ámbito de la estadística, la mediana (del latín mediānus 'del medio') representa el valor de la variable de posición central en un conjunto de datos ordenados.
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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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Parámetro de escala
En la teoría de la probabilidad y estadística, el parámetro de escala es una clase especial de parámetro numérico de una familia de parámetros de distribuciones probabilísticas.
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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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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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Valor absoluto
En matemáticas, el valor absoluto o móduloJean-Robert Argand, introductor del término módulo en 1806, ver:,, 5- y +5 igual a cinco y de un número real x, denotado por |x|, es el valor de x sin considerar el signo, sea este positivo o negativo.
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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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Variables dependientes e independientes
En un modelo matemático, un modelo estadístico y en las ciencias experimentales, los valores de las variables dependientes dependen de los valores de las variables independientes.
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Distribucion de Laplace, Distribucion doble exponencial, Distribución Laplace, Distribución doble exponencial.
