Teoria da Probabilidade

O Teorema Central do Limite afirma que a distribuição das médias amostrais se aproxima de uma distribuição normal à medida que o tamanho da amostra aumenta.

Uma Função de Distribuição Cumulativa (CDF) descreve a probabilidade de uma variável aleatória assumir um valor menor ou igual a um valor especificado.

Uma distribuição degenerada é uma distribuição de probabilidade concentrada em um único ponto.

A distribuição de Dirichlet é uma família de distribuições de probabilidade contínuas usadas para modelar proporções.

Probabilidade Frequentista é uma estrutura para entender a probabilidade como a frequência de longo prazo de eventos com base em tentativas repetidas.

Uma função indicadora é uma ferramenta matemática que mostra se uma condição é verdadeira ou falsa para uma entrada dada.

Um método para gerar amostras aleatórias de qualquer distribuição de probabilidade usando sua função de distribuição acumulada (CDF).

Distribuição conjunta descreve a distribuição de probabilidade de duas ou mais variáveis aleatórias simultaneamente.

Uma distribuição de probabilidade conjunta descreve a probabilidade de ocorrência simultânea de duas ou mais variáveis aleatórias.

A Propriedade de Markov afirma que os estados futuros dependem apenas do estado atual, não dos estados passados.

Correspondência de momentos é uma técnica estatística usada para aproximar uma distribuição de probabilidade combinando seus momentos.