Teoría de la Probabilidad
Explora 11 términos de IA en Teoría de la Probabilidad
Teorema del Límite Central
CLTEl Teorema del Límite Central establece que la distribución de las medias muestrales se acerca a una distribución normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra.
Función de distribución acumulada
Función de Distribución Acumulativa (CDF)Una Función de Distribución Acumulada (CDF) describe la probabilidad de que una variable aleatoria tome un valor menor o igual a un valor especificado.
Distribución degenerada
Una distribución degenerada es una distribución de probabilidad concentrada en un solo punto.
Distribución de Dirichlet
DLa distribución de Dirichlet es una familia de distribuciones de probabilidad continuas utilizadas para modelar proporciones.
Probabilidad Frequentista
La Probabilidad Frequentista es un marco para entender la probabilidad como la frecuencia a largo plazo de eventos basada en ensayos repetidos.
Función indicadora
IUna función indicadora es una herramienta matemática que muestra si una condición es verdadera o falsa para una entrada dada.
Muestreo por Transformada Inversa
SUUn método para generar muestras aleatorias de cualquier distribución de probabilidad usando su función de distribución acumulada (CDF).
Distribución Conjunta
La distribución conjunta describe la distribución de probabilidad de dos o más variables aleatorias simultáneamente.
Distribución de Probabilidad Conjunta
JPDUna distribución de probabilidad conjunta describe la probabilidad de que ocurran dos o más variables aleatorias simultáneamente.
Propiedad de Markov
MPLa Propiedad de Markov establece que los estados futuros dependen solo del estado actual, no de estados pasados.
Coincidencia de Momentos
MMLa coincidencia de momentos es una técnica estadística utilizada para aproximar una distribución de probabilidad mediante la coincidencia de sus momentos.