Logo
Unionpedia
Giao tiếp
Tải nội dung trên Google Play
Mới! Tải Unionpedia trên thiết bị Android™ của bạn!
Tải về
truy cập nhanh hơn trình duyệt!
 

Biến ngẫu nhiên và Phân phối xác suất

Phím tắt: Sự khác biệt, Điểm tương đồng, Jaccard Similarity Hệ số, Tài liệu tham khảo.

Sự khác biệt giữa Biến ngẫu nhiên và Phân phối xác suất

Biến ngẫu nhiên vs. Phân phối xác suất

Biến ngẫu nhiên là một thuật ngữ được dùng trong toán học và thống kê. Trong Toán học và Thống kê, một phân phối xác suất hay thường gọi hơn là một hàm phân phối xác suất là quy luật cho biết cách gán mỗi xác suất cho mỗi khoảng giá trị của tập số thực, sao cho các tiên đề xác suất được thỏa mãn.

Những điểm tương đồng giữa Biến ngẫu nhiên và Phân phối xác suất

Biến ngẫu nhiên và Phân phối xác suất có 7 điểm chung (trong Unionpedia): Biến ngẫu nhiên rời rạc, Hàm mật độ xác suất, Hàm phân phối tích lũy, Khoa học Thống kê, Phương sai, Số thực, Toán học.

Biến ngẫu nhiên rời rạc

Trong xác suất và thống kê, biến ngẫu nhiên rời rạc là một biến ngẫu nhiên nhận giá trị trong một tập con rời rạc của tập số thực.

Biến ngẫu nhiên và Biến ngẫu nhiên rời rạc · Biến ngẫu nhiên rời rạc và Phân phối xác suất · Xem thêm »

Hàm mật độ xác suất

Trong toán học, Hàm mật độ xác suất (Tiếng Anh là Probability density function hay PDF) dùng để biểu diễn một phân bố xác suất theo tích phân.

Biến ngẫu nhiên và Hàm mật độ xác suất · Hàm mật độ xác suất và Phân phối xác suất · Xem thêm »

Hàm phân phối tích lũy

Trong lý thuyết xác suất, Hàm phân phối tích lũy (Tiếng Anh là Cumulative distribution function hay CDF) mô tả đầy đủ phân phối xác suất của một biến ngẫu nhiên giá trị thực X. Với mỗi số thực x, hàm phân phối tích lũy được định nghĩa như sau: trong đó vế phải biểu diễn xác suất mà biến ngẫu nhiên X lấy giá trị nhỏ hơn hay bằng x. Do đó, xác suất X nằm trong khoảng (a, b là F(b) − F(a) nếu a \operatorname(X.

Biến ngẫu nhiên và Hàm phân phối tích lũy · Hàm phân phối tích lũy và Phân phối xác suất · Xem thêm »

Khoa học Thống kê

Mật độ xác suất xuấ hiện nhiều hơn khi tiến gần giá trị (trung bình cộng) được kỳ vọng trong phân phối chuẩn. Trong hình là thống kê được sử dụng trong kiểm định chuẩn. Các loại thang đo bao gồm độ lệch chuẩn, phần trăm cộng dồn'', đương lượng phân vi, điểm Z, điểm T, chín chuẩn hoá'' và ''phần trăm trong chín chuẩn hoá.'' Đồ thị phân tán được sử dụng trong thống kê mô tả nhằm thể hiện mối quan hệ quan sát được giữa các biến số.'' Thống kê là nghiên cứu của tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệuDodge, Y. (2006) The Oxford Dictionary of Statistical Terms, OUP.

Biến ngẫu nhiên và Khoa học Thống kê · Khoa học Thống kê và Phân phối xác suất · Xem thêm »

Phương sai

Trong lý thuyết xác suất và thống kê, phương sai của một biến ngẫu nhiên là một độ đo sự phân tán thống kê của biến đó, nó hàm ý các giá trị của biến đó thường ở cách giá trị kỳ vọng bao xa.

Biến ngẫu nhiên và Phương sai · Phân phối xác suất và Phương sai · Xem thêm »

Số thực

Trong toán học, các số thực có thể được mô tả một cách không chính thức theo nhiều cách.

Biến ngẫu nhiên và Số thực · Phân phối xác suất và Số thực · Xem thêm »

Toán học

Euclid, nhà toán học Hy Lạp, thế kỷ thứ 3 trước Tây lịch, theo hình dung của họa sĩ Raphael, trong một chi tiết của bức họa "Trường Athens".Người đời sau không biết Euclid trông như thế nào, do đó miêu tả về Euclid trong các tác phẩm nghệ thuật tùy thuộc vào trí tượng tượng của người nghệ sĩ (''xem Euclid''). Toán học là ngành nghiên cứu trừu tượng về những chủ đề như: lượng (các con số), cấu trúc, không gian, và sự thay đổi.

Biến ngẫu nhiên và Toán học · Phân phối xác suất và Toán học · Xem thêm »

Danh sách trên trả lời các câu hỏi sau

So sánh giữa Biến ngẫu nhiên và Phân phối xác suất

Biến ngẫu nhiên có 25 mối quan hệ, trong khi Phân phối xác suất có 23. Khi họ có chung 7, chỉ số Jaccard là 14.58% = 7 / (25 + 23).

Tài liệu tham khảo

Bài viết này cho thấy mối quan hệ giữa Biến ngẫu nhiên và Phân phối xác suất. Để truy cập mỗi bài viết mà từ đó các thông tin được trích xuất, vui lòng truy cập:

Chào! Chúng tôi đang ở trên Facebook bây giờ! »