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Teoría de la probabilidad y Teorema del límite central

Accesos rápidos: Diferencias, Similitudes, Coeficiente de Similitud Jaccard, Referencias.

Diferencia entre Teoría de la probabilidad y Teorema del límite central

Teoría de la probabilidad vs. Teorema del límite central

La teoría de la probabilidad es una rama de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios y estocásticos. El teorema central del límite o teorema del límite central indica que, en condiciones muy generales, si S_n es la suma de n variables aleatorias independientes, con media y varianza finitas, entonces la función de distribución de S_n «se aproxima bien» a una distribución normal (también llamada distribución gaussiana, curva de Gauss o campana de Gauss).

Similitudes entre Teoría de la probabilidad y Teorema del límite central

Teoría de la probabilidad y Teorema del límite central tienen 8 cosas en común (en Unionpedia): Distribución de probabilidad, Función característica, Función de distribución, Independencia (probabilidad), Ley de los grandes números, Número real, Probabilidad, Variable aleatoria.

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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Función característica

La función característica de una variable aleatoria o de su distribución de probabilidad es una función de variable real que toma valores complejos, que permite la aplicación de métodos analíticos (es decir, de análisis funcional) en el estudio de la probabilidad.

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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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Independencia (probabilidad)

En teoría de probabilidades, se dice que dos sucesos aleatorios son independientes entre sí cuando la probabilidad de cada uno de ellos no está influida porque el otro suceso ocurra o no, es decir, cuando ambos sucesos no están relacionados.

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Ley de los grandes números

En la teoría de la probabilidad, bajo el término genérico de ley de los grandes números se engloban varios teoremas que describen el comportamiento del promedio de una sucesión de variables aleatorias conforme aumenta su número de ensayos.

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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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Probabilidad

La probabilidad es una medida de la certidumbre de que ocurra un evento.

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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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La lista de arriba responde a las siguientes preguntas

Comparación de Teoría de la probabilidad y Teorema del límite central

Teoría de la probabilidad tiene 65 relaciones, mientras Teorema del límite central tiene 29. Como tienen en común 8, el índice Jaccard es 8.51% = 8 / (65 + 29).

Referencias

En este artículo se encuentra la relación entre Teoría de la probabilidad y Teorema del límite central. Si desea acceder a cada artículo del que se extrajo la información visite:

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