18 ilişkiler: Çarpıklık, Basıklık, Beklenen değer, Beta fonksiyonu, Binom dağılımı, Birikimli dağılım fonksiyonu, F-dağılımı, Gama fonksiyonu, Gamma dağılımı, Kuvvet fonksiyonu, Normalleştirme sabiti, Olasılık teorisi, Olasılık yoğunluk fonksiyonu, Rassal değişken, Reel sayılar, Sürekli olasılık dağılımları, Tekdüze dağılım (sürekli), Varyans.
Sıfır olmayan çarpıklık gösteren deneysel veri örneği 'Çarpıklık (İngilizce: skewness; Fransızca: asymétrie) olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında bir reel-değerli rassal değişkenin olasılık dağılımının simetrik olamayışının ölçülmesidir.
Olasılık kuramı ve bir dereceye kadar istatistik bilim dallarında basıklık (İngilizce: kurtosis) kavramı 1905da K. Pearson tarafından ilk defa açıklanmıştır.
Olasılık kuramı bilim dalında matematiksel beklenti veya beklenen değer veya ortalama birçok defa tekrarlanan ve her tekrarda mümkün tüm olasılıklarını değiştirmeyen rastgele deneyler sonuçlarından beklenen ortalama değeri temsil eder.
beta fonksiyonunun kontür çizimi Pozitif x ve y degerleri için beta fonksiyonunun bir çizimi Matematik'te, beta fonksiyonu, Euler integrali'nin ilk türüdür, \textrm(x), \textrm(y) > 0.\, için bu özel fonksiyon'unun tanımı \! Beta fonksiyonu Jacques Binet tarafından öğrencileri Euler ve Legendre'ye adandı.
Olasılık kuramı ve istatistik bilim kollarında, binom dağılımı n sayıda iki kategori (yani başarı/başarısızlık, evet/hayır, 1/0 vb) sonucu veren denemelere uygulanır.
Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında birikimli dağılım fonksiyonu bir reel değerli rassal değişken olan Xin olasılık dağılımını tümüyle tanımlayan bir fonksiyondur.
Açıklama yok.
Reel eksen boyunca gama fonksiyonu Gama fonksiyonu matematikte faktöriyel fonksiyonunun karmaşık sayılar ve tam sayı olmayan reel sayılar için genellenmesi olan bir fonksiyondur.
Açıklama yok.
Matematikte ve istatistikte kuvvet fonksiyonu, değişken bir sayının sabit bir kuvvete yükseltilmesidir ve şu forma sahip bir transandantal fonksiyondur:f\colon x \mapsto c x^r \; c,r \in \mathbb burada c ve r, sabit reel sayılar ve x, bir değişkendir.
Normalleştirme sabiti, olasılık kuramı ve matematiğin diğer çeşitli alanlarında ortaya çıkar.
Olasılık kuramı rastgele olayların analizi ile ilgilenen bir matematik bilim dalıdır.
Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında bir rassal değişken X için olasılık yoğunluk fonksiyonu bir reel sayılı sürekli fonksiyonu olup f ile ifade edilir ve şu özellikleri olması gereklidir.
Rassal değişken kavramının geliştirilmesi ile, sezgi yoluyla anlaşılan şans kavramı, soyutlaştırarak teorik matematik analiz alanına sokulmuş ve bu geliştirilen matematik kavram ile olasılık kuramı ve matematiksel istatistikin temeli kurulmuştur.
Matematikte reel sayılar (gerçel ya da gerçek sayılar) kümesi, oranlı sayılar (rasyonel sayılar) kümesinin evrim sürecinden elde edilen bir varsayım kombinasyonudur.
Olasılık kuramı içinde bir olasılık dağılımı, eğer yığmalı dağılım fonksiyonu bir sürekli fonksiyon ise dağılım da sürekli olarak anılır.
Sürekli tekdüze dağılım (İngilizce: continuous uniform distribution) olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında, her elemanı, olasılığın desteklendiği aynı büyüklükteki aralık içinde bulunabilir, her sürekli değer için aynı sabit olasılık gösteren bir olasılık dağılımları ailesidir.
Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında varyans bir rassal değişken, bir olasılık dağılımı veya örneklem için istatistiksel yayılımın, mümkün bütün değerlerin beklenen değer veya ortalamadan uzaklıklarının karelerinin ortalaması şeklinde bulunan bir ölçüdür.