720 matches
-
mari dictează că, pentru o aruncare a monedei, când numărul de aruncări tinde la infinit, proporția observată a apariției unei fețe tinde la jumătate. Fluctuațiile acestei proporții în jurul jumătății sunt descrise de . Logaritmii apar și în . Când logaritmul unei variabile aleatoare are o distribuție normală, se spune că variabila are distribuție log-normală. Distribuții log-normale se întâlnesc în multe domenii, ori de câte ori o variabilă se formează ca produs de multe variabile aleatoare independente pozitive, de exemplu în studiul turbulențelor. Logaritmii sunt folosiți pentru
Logaritm () [Corola-website/Science/298774_a_300103]
-
sunt descrise de . Logaritmii apar și în . Când logaritmul unei variabile aleatoare are o distribuție normală, se spune că variabila are distribuție log-normală. Distribuții log-normale se întâlnesc în multe domenii, ori de câte ori o variabilă se formează ca produs de multe variabile aleatoare independente pozitive, de exemplu în studiul turbulențelor. Logaritmii sunt folosiți pentru a parametrice. Pentru un astfel de model, depinde de cel puțin un care trebuie să fie estimat. Un maxim al funcției de verosimilitate are loc la același parametru-valoare ca
Logaritm () [Corola-website/Science/298774_a_300103]
-
trebuie să fie estimat. Un maxim al funcției de verosimilitate are loc la același parametru-valoare ca și maximul logaritmului verosimilității, deoarece logaritmul este o funcție crescătoare. Această log-verosimilitate este mai ușor de maximizat, în special pentru verosimilitățile multiplicate pentru variabile aleatoare . este o ramură a informaticii care studiază algoritmilor (programe de calculator care rezolvă o anumită problemă). Logaritmii sunt valoroși pentru că descriu algoritmi care împart o problemă în altele mai mici, după care alătură soluțiile subproblemelor. De exemplu, pentru a găsi
Logaritm () [Corola-website/Science/298774_a_300103]
-
În lumea înconjurătoare, fenomenele deterministe ocupă doar o mică parte. Imensa majoritate a fenomenelor din natură și societate sunt stocastice (aleatoare). Studiul acestora nu poate fi făcut pe cale deterministă și, de aceea, știința hazardului a apărut ca o necesitate. studiază legile după care evoluează fenomenele aleatoare. Aplicarea matematicii la studierea fenomenelor aleatoare se bazează pe faptul că, prin repetarea de mai
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
ocupă doar o mică parte. Imensa majoritate a fenomenelor din natură și societate sunt stocastice (aleatoare). Studiul acestora nu poate fi făcut pe cale deterministă și, de aceea, știința hazardului a apărut ca o necesitate. studiază legile după care evoluează fenomenele aleatoare. Aplicarea matematicii la studierea fenomenelor aleatoare se bazează pe faptul că, prin repetarea de mai multe ori a unui experiment, în condiții practic identice, frecvența relativă a apariției unui anumit rezultat (raportul dintre numărul experimentelor în care apare rezultatul și
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
majoritate a fenomenelor din natură și societate sunt stocastice (aleatoare). Studiul acestora nu poate fi făcut pe cale deterministă și, de aceea, știința hazardului a apărut ca o necesitate. studiază legile după care evoluează fenomenele aleatoare. Aplicarea matematicii la studierea fenomenelor aleatoare se bazează pe faptul că, prin repetarea de mai multe ori a unui experiment, în condiții practic identice, frecvența relativă a apariției unui anumit rezultat (raportul dintre numărul experimentelor în care apare rezultatul și numărul tuturor experimentelor efectuate) este aproximativ
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
P(Eformula 4Eformula 5... formula 8Eformula 27)=P(Eformula 10)+P(Eformula 11)+...+P(Eformula 27) Axioma de adunare extinsă. Dacă apariția unui eveniment E echivalentă cu apariția unui oarecare eveniment Eformula 10..., Eformula 27, ... incompatibile două câte două, atunci P(E)=P(Eformula 10)+P(Eformula 11)+...+P(Eformula 27)+... Variabilă aleatoare: variabila ia valori diferite în cazul mai multor experimente efectuate în aceleași condiții. Variabila aleatoare discretă: poate lua un număr finit de valori. Variabila aleatoare continuă: poate lua un număr infinit de valori. Repartiția: mulțimea, a cărei elemente sunt perechile
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
unui eveniment E echivalentă cu apariția unui oarecare eveniment Eformula 10..., Eformula 27, ... incompatibile două câte două, atunci P(E)=P(Eformula 10)+P(Eformula 11)+...+P(Eformula 27)+... Variabilă aleatoare: variabila ia valori diferite în cazul mai multor experimente efectuate în aceleași condiții. Variabila aleatoare discretă: poate lua un număr finit de valori. Variabila aleatoare continuă: poate lua un număr infinit de valori. Repartiția: mulțimea, a cărei elemente sunt perechile formate din valorile pe care poate să le ia variabila și probabilitatea corespunzătoare. Variabila aleatoare
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
Eformula 27, ... incompatibile două câte două, atunci P(E)=P(Eformula 10)+P(Eformula 11)+...+P(Eformula 27)+... Variabilă aleatoare: variabila ia valori diferite în cazul mai multor experimente efectuate în aceleași condiții. Variabila aleatoare discretă: poate lua un număr finit de valori. Variabila aleatoare continuă: poate lua un număr infinit de valori. Repartiția: mulțimea, a cărei elemente sunt perechile formate din valorile pe care poate să le ia variabila și probabilitatea corespunzătoare. Variabila aleatoare X ce ia valorile xformula 48 și probabilitățile corespunzătoare pformula 48 formula 50
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
aleatoare discretă: poate lua un număr finit de valori. Variabila aleatoare continuă: poate lua un număr infinit de valori. Repartiția: mulțimea, a cărei elemente sunt perechile formate din valorile pe care poate să le ia variabila și probabilitatea corespunzătoare. Variabila aleatoare X ce ia valorile xformula 48 și probabilitățile corespunzătoare pformula 48 formula 50 = formula 51 Variabila continuă X și f(x) - densitatea de repartiție continuă formula 50 = formula 53 Valoarea medie a sumei a două variabile aleatoare este egală cu suma valorilor medii a celor două
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
poate să le ia variabila și probabilitatea corespunzătoare. Variabila aleatoare X ce ia valorile xformula 48 și probabilitățile corespunzătoare pformula 48 formula 50 = formula 51 Variabila continuă X și f(x) - densitatea de repartiție continuă formula 50 = formula 53 Valoarea medie a sumei a două variabile aleatoare este egală cu suma valorilor medii a celor două variabile aleatoare M(Z)=M(X)+M(Y), unde Z=X+Y, tot variabilă aleatoare. Valoarea medie a produsului a două variabile aleatoare independente este egală cu produsul valorilor medii ale
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
ce ia valorile xformula 48 și probabilitățile corespunzătoare pformula 48 formula 50 = formula 51 Variabila continuă X și f(x) - densitatea de repartiție continuă formula 50 = formula 53 Valoarea medie a sumei a două variabile aleatoare este egală cu suma valorilor medii a celor două variabile aleatoare M(Z)=M(X)+M(Y), unde Z=X+Y, tot variabilă aleatoare. Valoarea medie a produsului a două variabile aleatoare independente este egală cu produsul valorilor medii ale variabilelor aleatoare M(Z)=M(X)×M(Y). Dispersia σ² sau
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
și f(x) - densitatea de repartiție continuă formula 50 = formula 53 Valoarea medie a sumei a două variabile aleatoare este egală cu suma valorilor medii a celor două variabile aleatoare M(Z)=M(X)+M(Y), unde Z=X+Y, tot variabilă aleatoare. Valoarea medie a produsului a două variabile aleatoare independente este egală cu produsul valorilor medii ale variabilelor aleatoare M(Z)=M(X)×M(Y). Dispersia σ² sau D(x) este o măsură pentru devierea de la medie. Se obține prin însumarea
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
formula 53 Valoarea medie a sumei a două variabile aleatoare este egală cu suma valorilor medii a celor două variabile aleatoare M(Z)=M(X)+M(Y), unde Z=X+Y, tot variabilă aleatoare. Valoarea medie a produsului a două variabile aleatoare independente este egală cu produsul valorilor medii ale variabilelor aleatoare M(Z)=M(X)×M(Y). Dispersia σ² sau D(x) este o măsură pentru devierea de la medie. Se obține prin însumarea produselor dintre pătratul devierii de la medie (xformula 48 - μ
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
egală cu suma valorilor medii a celor două variabile aleatoare M(Z)=M(X)+M(Y), unde Z=X+Y, tot variabilă aleatoare. Valoarea medie a produsului a două variabile aleatoare independente este egală cu produsul valorilor medii ale variabilelor aleatoare M(Z)=M(X)×M(Y). Dispersia σ² sau D(x) este o măsură pentru devierea de la medie. Se obține prin însumarea produselor dintre pătratul devierii de la medie (xformula 48 - μ) și probabilitatea corespunzătoare. formula 55 Dispersia σ² sau D(x) este
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
formula 55 Dispersia σ² sau D(x) este o măsură pentru devierea de la medie. Se obține prin integrarea de la - ∞ la + ∞ a produsului dintre pătratul abaterii de la medie (x-μ) și densitatea de repartiție f(x). formula 56 Dispersia unei sume de două variabile aleatoare independente este egală cu suma dispersiilor celor două variabile σformula 11²=σformula 58²+σformula 59² Fie X o variabilă discretă sau continuă cu valorile x, valoare medie μ și dispersia σ². Probabilitatea ca modulul diferenței (x-μ) să fie mai mare sau egal cu
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
n suficient de mare) și probabilitatea p a evenimentului E să fie mai mic ca ε pozitiv, arbitrar de mic e aproximativ egală cu unu. formula 61 Probabilitatea ca modulul diferenței dintre media aritmetică A a valorilor medii a n variabile aleatoare independente (n suficient de mare) și media aritmetică a variabilelor aleatoare să fie mai mică decât ε e aproximativ egală cu unu. formula 62. Este asemănătoare cu cea binomială, deosebindu-se prin faptul că n poate fi foarte mare (n-> ∞) și
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
fie mai mic ca ε pozitiv, arbitrar de mic e aproximativ egală cu unu. formula 61 Probabilitatea ca modulul diferenței dintre media aritmetică A a valorilor medii a n variabile aleatoare independente (n suficient de mare) și media aritmetică a variabilelor aleatoare să fie mai mică decât ε e aproximativ egală cu unu. formula 62. Este asemănătoare cu cea binomială, deosebindu-se prin faptul că n poate fi foarte mare (n-> ∞) și p foarte mic (p->0). Cu ajutorul substituției λ=(x-μ)/σ și
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
p foarte mic (p->0). Cu ajutorul substituției λ=(x-μ)/σ și se face pentru a înlesni calculele. formula 69 Unde n reprezintă experimentele, p probabilitatea ca E să apară și q=1-p probabilitatea ca E să nu apară. formula 70 Dacă variabilele aleatoare independente două câte două xformula 10, xformula 11, ..., xformula 27 au aceeași repartiție și dacă μ=M(xformula 27) și σ²=Δ²(xformula 27)>0 atunci variabila aleatoare <math>\frac
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
probabilitatea ca E să apară și q=1-p probabilitatea ca E să nu apară. formula 70 Dacă variabilele aleatoare independente două câte două xformula 10, xformula 11, ..., xformula 27 au aceeași repartiție și dacă μ=M(xformula 27) și σ²=Δ²(xformula 27)>0 atunci variabila aleatoare <math>\frac
Teoria probabilităților () [Corola-website/Science/298809_a_300138]
-
influențeze axiomatizarea completă a probabilităților de către matematicianul rus Andrei Kolmogorov un deceniu mai târziu. Steinhaus a fost și primul care a oferit definiții exacte pentru ceea ce înseamnă că două evenimente sunt „independente”, dar și pentru ceea ce înseamnă că o variabilă aleatoare este „uniform distribuită”. În timp ce se ascundea în vremea celui de al Doilea Război Mondial, Steinhaus a lucrat la problema tăierii tortului: cum să împarți o resursă eterogenă între mai mulți oameni cu preferințe diferite astfel încât fiecare să considere că a
Hugo Steinhaus () [Corola-website/Science/334858_a_336187]
-
este o colecție de aplicații probabilistice specifice jocurilor de noroc și aparține matematicii aplicate. Din punct de vedere matematic, jocurile de noroc sunt experimente care generează diverse tipuri de evenimente aleatoare, a căror probabilitate poate fi calculată folosind proprietățile probabilității pe un câmp finit de evenimente. Procesele tehnice ale unui joc reprezintă experimente care generează evenimente aleatoare. Iată câteva exemple: Evenimentul jucătorul obține un total de cinci puncte din primele două
Matematica jocurilor de noroc () [Corola-website/Science/319175_a_320504]
-
de vedere matematic, jocurile de noroc sunt experimente care generează diverse tipuri de evenimente aleatoare, a căror probabilitate poate fi calculată folosind proprietățile probabilității pe un câmp finit de evenimente. Procesele tehnice ale unui joc reprezintă experimente care generează evenimente aleatoare. Iată câteva exemple: Evenimentul jucătorul obține un total de cinci puncte din primele două cărți primite este reprezentat de mulțimea {(A, 4), (2, 3)} de combinații a câte două elemente din mulțimea valorilor cărților, care de fapt numără 4 x
Matematica jocurilor de noroc () [Corola-website/Science/319175_a_320504]
-
cu o logistică elaborată. El satiriza natura intruzivă a televiziunii și ceața de știri, divertisment și publicitate pe care o generează, încercând să inducă publicului o „supraîncărcare senzorială”. Scena conținea ecrane video mari pe care se prezentau efecte vizuale, clipuri aleatoare din și texte ce clipeau. Deși U2 erau cunoscuți pentru concertele lor consistente în anii 1980, cele din Zoo TV erau intenționat ironice și autozeflemitoare; pe scenă, Bono interpreta mai multe personaje caricaturale, cum ar fi „Musca”, „Omul-Minge de oglinzi
U2 () [Corola-website/Science/299743_a_301072]
-
Eno era conștient de modul în care Cage folosea schimbarea, cum ar fi aruncarea "I Ching"-ului pentru a afecta în mod direct procesul de creare a unei compoziții muzicale. Apoi, Eno a folosit o metodă similară de întroducere a aleatorului în structurile compozițiilor sale. Această abordarea este manifestată în creația Oblique Strategies (strategii oblice), unde a folosit un set de cărți, special create pentru a reda diferite dileme de sunet, care în schimb au fost rezolvate prin explorarea unor căi
Ambient () [Corola-website/Science/317513_a_318842]