Tabelul și definițiile simbolurilor de probabilitate și statistici.
Simbol | Numele simbolului | Înțeles / definiție | Exemplu |
---|---|---|---|
P ( A ) | funcția de probabilitate | probabilitatea evenimentului A | P ( A ) = 0,5 |
P ( A ∩ B ) | probabilitatea intersecției evenimentelor | probabilitatea ca a evenimentelor A și B | P ( A ∩ B ) = 0,5 |
P ( A ∪ B ) | probabilitatea unirii evenimentelor | probabilitatea ca a evenimentelor A sau B | P ( A ∪ B ) = 0,5 |
P ( A | B ) | funcția de probabilitate condiționată | probabilitatea evenimentului A avut loc un eveniment B dat | P ( A | B ) = 0,3 |
f ( x ) | funcția densității probabilității (pdf) | P ( a ≤ x ≤ b ) = ∫ f ( x ) dx | |
F ( x ) | funcție de distribuție cumulativă (cdf) | F ( x ) = P ( X ≤ x ) | |
μ | populație medie | media valorilor populației | μ = 10 |
E ( X ) | valoarea așteptării | valoarea așteptată a variabilei aleatoare X | E ( X ) = 10 |
E ( X | Y ) | așteptare condiționată | valoarea așteptată a variabilei aleatoare X dată Y | E ( X | Y = 2 ) = 5 |
var ( X ) | varianță | varianța variabilei aleatoare X | var ( X ) = 4 |
σ 2 | varianță | varianța valorilor populației | σ 2 = 4 |
std ( X ) | deviație standard | deviația standard a variabilei aleatoare X | std ( X ) = 2 |
σ X | deviație standard | valoarea deviației standard a variabilei aleatoare X | σ X = 2 |
median | valoarea medie a variabilei aleatoare x | ||
cov ( X , Y ) | covarianță | covarianța variabilelor aleatorii X și Y | cov ( X, Y ) = 4 |
corect ( X , Y ) | corelație | corelarea variabilelor aleatoare X și Y | cor ( X, Y ) = 0,6 |
ρ X , Y | corelație | corelarea variabilelor aleatoare X și Y | ρ X , Y = 0,6 |
∑ | însumare | însumare - suma tuturor valorilor din gama de serii | |
∑∑ | însumare dublă | însumare dublă | |
Mo | modul | valoare care apare cel mai frecvent în populație | |
MR | gama medie | MR = ( x max + x min ) / 2 | |
Md | proba mediană | jumătate din populație este sub această valoare | |
Q 1 | inferior / prima quartilă | 25% din populație este sub această valoare | |
Q 2 | mediană / a doua quartilă | 50% din populație este sub această valoare = mediana probelor | |
Î 3 | quartila superioară / a treia | 75% din populație este sub această valoare | |
x | proba medie | medie / medie aritmetică | x = (2 + 5 + 9) / 3 = 5.333 |
s 2 | varianța eșantionului | estimatorul varianței eșantioanelor populației | s 2 = 4 |
s | deviația standard a eșantionului | probe de populație estimator de deviație standard | s = 2 |
z x | scor standard | z x = ( x - x ) / s x | |
X ~ | distribuția lui X | distribuția variabilei aleatorii X | X ~ N (0,3) |
N ( μ , σ 2 ) | distributie normala | distribuție gaussiană | X ~ N (0,3) |
U ( a , b ) | distributie uniforma | probabilitate egală în domeniul a, b | X ~ U (0,3) |
exp (λ) | distribuție exponențială | f ( x ) = λe - λx , x ≥0 | |
gamma ( c , λ) | distribuția gamma | f ( x ) = λ cx c-1 e - λx / Γ ( c ), x ≥0 | |
χ 2 ( k ) | distribuție chi-pătrat | f ( x ) = x k / 2-1 e - x / 2 / (2 k / 2 Γ ( k / 2)) | |
F ( k 1 , k 2 ) | F distribuție | ||
Coș ( 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 ) | Distribuție Bernoulli |
Simbol | Numele simbolului | Înțeles / 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