Teoria della probabilità: differenze tra le versioni
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La probabilità che un evento <math>E</math> avvenga ''dato'' il verificarsi noto di un evento <math>F</math> è la [[probabilità condizionata]] di <math>E</math> ''dato'' <math>F</math>; il suo valore numerico è <math>P(E \cap F)/P(F)</math> (finché <math>P(F)</math> è diverso da zero). Se la probabilità condizionale di <math>E</math> dato <math>F</math> è la stessa della probabilità ("non condizionale") di <math>E</math>, allora <math>E</math> ed <math>F</math> sono detti eventi [[indipendenza statistica|indipendenti]]. Che questa relazione tra <math>E</math> and <math>F</math> sia simmetrica, può essere visto più chiaramente osservando che è la stessa cosa che dire <math>P(E \cap F) = P(E)P(F)</math>.
Due concetti cruciali nella teoria della probabilità sono quelli di [[variabile casuale]] e di [[distribuzione probabilistica]] di una variabile casuale. In altri termini descrivere in termini probabilistici o statistici
== Una visione astratta della probabilità ==
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