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!
 

Hàm bước Heaviside 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 Hàm bước Heaviside và Phân phối xác suất

Hàm bước Heaviside vs. Phân phối xác suất

Hàm bước Heaviside, sử dụng quy ước tối đa một nửa Hàm bước Heaviside, hoặc hàm bước đơn vị, thường được biểu thị bằng H hoặc θ (nhưng đôi khi bằng u,  hoặc ), là một hàm rời rạc có giá trị là zero cho đối số âm và bằng một cho đối số dương. Đó là một ví dụ về các lớp học chung của các hàm bước, tất cả đều có thể được biểu diễn như là các tổ hợp tuyến tính của các tịnh tiến của một hàm loại này. 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 Hàm bước Heaviside và Phân phối xác suất

Hàm bước Heaviside và Phân phối xác suất có 5 điểm chung (trong Unionpedia): Biến ngẫu nhiên, Hàm delta Dirac, Hàm liên tục, Hàm phân phối tích lũy, Phương sai.

Biến ngẫu nhiên

Biến ngẫu nhiên là một thuật ngữ được dùng trong toán học và thống kê.

Biến ngẫu nhiên và Hàm bước Heaviside · Biến ngẫu nhiên và Phân phối xác suất · Xem thêm »

Hàm delta Dirac

Biểu diễn hàm delta Dirac bởi một đoạn thẳng có mũi tên ở đầu. Hàm delta Dirac hoặc Dirac delta là một khái niệm toán học được đưa ra bởi nhà vật lý lý thuyết người Anh Paul Dirac.

Hàm bước Heaviside và Hàm delta Dirac · Hàm delta Dirac và Phân phối xác suất · Xem thêm »

Hàm liên tục

Dạng định nghĩa epsilon-delta được đề cập đầu tiên bởi Bernard Bolzano năm 1817.

Hàm bước Heaviside và Hàm liên tục · Hàm liên tục 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.

Hàm bước Heaviside và Hàm phân phối tích lũy · Hàm phân phối tích lũy 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.

Hàm bước Heaviside và Phương sai · Phân phối xác suất và Phương sai · Xem thêm »

Danh sách trên trả lời các câu hỏi sau

So sánh giữa Hàm bước Heaviside và Phân phối xác suất

Hàm bước Heaviside có 25 mối quan hệ, trong khi Phân phối xác suất có 23. Khi họ có chung 5, chỉ số Jaccard là 10.42% = 5 / (25 + 23).

Tài liệu tham khảo

Bài viết này cho thấy mối quan hệ giữa Hàm bước Heaviside 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! »