Tabelul și definițiile simbolurilor de probabilitate și statistică.
Simbol | Nume simbol | Semnificație / definiție | Exemplu |
---|---|---|---|
P ( A ) | funcția de probabilitate | probabilitatea evenimentului A | P ( A ) = 0,5 |
P ( A ∩ B ) | probabilitatea de intersecție a evenimentelor | probabilitatea evenimentelor A și B | P ( A ∩ B ) = 0,5 |
P ( A ∪ B ) | probabilitatea de unire a evenimentelor | probabilitatea evenimentelor A sau B | P ( A ∪ B ) = 0,5 |
P ( A | B ) | funcția de probabilitate condiționată | probabilitatea evenimentului Un eveniment dat B a avut loc | P ( A | B ) = 0,3 |
f ( x ) | funcția de densitate de probabilitate (pdf) | P ( a ≤ x ≤ b ) = ∫ f ( x ) dx | |
F ( x ) | funcția de distribuție cumulativă (cdf) | F ( x ) = P ( X ≤ x ) | |
μ | media populatiei | media valorilor populației | μ = 10 |
E ( X ) | valoarea asteptarilor | valoarea așteptată a variabilei aleatoare X | E ( X ) = 10 |
E ( X | Y ) | așteptare condiționată | valoarea așteptată a variabilei aleatoare X dat fiind Y | E ( X | Y=2 ) = 5 |
var ( X ) | varianţă | varianța variabilei aleatoare X | var ( X ) = 4 |
σ 2 | varianţă | variaţia valorilor populaţiei | σ 2 = 4 |
std ( X ) | deviație standard | abaterea standard a variabilei aleatoare X | std ( X ) = 2 |
σ X | deviație standard | valoarea abaterii standard a variabilei aleatoare X | σ X = 2 |
median | valoarea medie a variabilei aleatoare x | ||
cov ( X , Y ) | covarianta | covarianța variabilelor aleatoare X și Y | cov ( X,Y ) = 4 |
corr ( X , Y ) | corelație | corelarea variabilelor aleatoare X și Y | corr ( X,Y ) = 0,6 |
ρ X , Y | corelație | corelarea variabilelor aleatoare X și Y | ρ X , Y = 0,6 |
∑ | însumare | sumare - suma tuturor valorilor din intervalul seriei | |
∑∑ | însumare dublă | însumare dublă | |
lu | modul | valoare care apare cel mai frecvent în populaţie | |
DOMNUL | gama medie | MR = ( x max + x min ) / 2 | |
Md | mediana eșantionului | jumătate din populație este sub această valoare | |
Î 1 | inferioară/prima quartila | 25% din populație se află sub această valoare | |
Î 2 | mediana / al doilea quartila | 50% din populație sunt sub această valoare = mediana eșantioanelor | |
Î 3 | quartila superioară / a treia | 75% din populație se află sub această valoare | |
X | eșantion mediu | medie / medie aritmetică | x = (2+5+9) / 3 = 5,333 |
s 2 | varianța eșantionului | estimatorul de varianță a eșantioanelor populației | s 2 = 4 |
s | abaterea standard a probei | estimatorul abaterii standard a eșantioanelor populației | s = 2 |
z x | scor standard | z x = ( x - x ) / s x | |
X ~ | distribuția lui X | distribuția variabilei aleatoare X | X ~ N (0,3) |
N ( μ , σ 2 ) | distributie normala | distributie gaussiana | X ~ N (0,3) |
U ( a , b ) | distributie uniforma | probabilitate egală în intervalul a,b | X ~ U (0,3) |
exp (λ) | distribuție exponențială | f ( x ) = λe - λx , x ≥0 | |
gamma ( c , λ) | distribuția gama | f ( x ) = λ cx c-1 e - λx / Γ( c ), x ≥0 | |
χ 2 ( k ) | distribuția chi-pătrat | f ( x ) = x k /2-1 e - x /2 / ( 2 k/2 Γ( k /2) ) | |
F ( k 1 , k 2 ) | distribuția F | ||
Bin ( n , p ) | distribuție binomială | f ( k ) = n C k p k (1 -p ) nk | |
Poisson (λ) | Distribuția Poisson | f ( k ) = λ k e - λ / k ! | |
Geom ( p ) | distribuție geometrică | f ( k ) = p (1 -p ) k | |
HG ( N , K , n ) | distribuție hiper-geometrică | ||
Berna ( p ) | distribuția Bernoulli |
Simbol | Nume simbol | Semnificație / definiție | Exemplu |
---|---|---|---|
n ! | factorial | n != 1⋅2⋅3⋅...⋅ n | 5!= 1⋅2⋅3⋅4⋅5 = 120 |
n P k | permutare | 5 P 3 = 5!/ (5-3)!= 60 | |
n C k
|
combinaţie | 5 C 3 = 5!/[3!(5-3)!]=10 |
Advertising