La probabilità e l'inferenza statistica sono fondamentali per comprendere eventi incerti e trarre conclusioni da campioni di dati. Questo campo studia come quantificare la frequenza degli eventi, utilizzando concetti come variabili casuali, distribuzioni di probabilità, stima dei parametri e intervalli di confidenza per analizzare e prevedere fenomeni.
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La probabilità è un valore che quantifica la frequenza con cui ci si aspetta che un evento si verifichi in condizioni di incertezza
Definizione di legge dei grandi numeri
La legge dei grandi numeri afferma che, con un numero elevato di prove, la frequenza relativa di un evento tende a stabilizzarsi intorno alla sua probabilità teorica
Lo spazio campionario è l'insieme di tutti i possibili esiti di un esperimento, mentre gli eventi sono collezioni di uno o più esiti all'interno dello spazio campionario
La statistica inferenziale si occupa di trarre conclusioni su una popolazione basandosi su campioni
Definizione di distribuzioni campionarie
Le distribuzioni campionarie descrivono la probabilità dei valori di una statistica campionaria, come la media campionaria
Definizione di stima dei parametri
La stima dei parametri è un processo che utilizza i dati di un campione per inferire i valori dei parametri della popolazione
Definizione di variabili casuali
Le variabili casuali sono quantità numeriche che risultano da esperimenti casuali e possono essere discrete o continue
Definizione di distribuzioni di probabilità
La distribuzione di probabilità associa una probabilità ad ogni possibile valore di una variabile casuale
00
La ______ misura quanto spesso ci si attende che un evento accada in situazioni incerte.
probabilità
01
Esperimento probabilistico
Azione/processo con risultati incerti, ripetibile in condizioni uguali.
02
Diagramma ad albero
Strumento per visualizzare esiti e probabilità di uno spazio campionario.
