Rademacher distribution
http://dbpedia.org/resource/Rademacher_distribution an entity of type: Abstraction100002137
En teoria de la probabilitat i estadística, la distribució de Rademacher (que rep el nom de Hans Rademacher) és una distribució de probabilitat discreta en què la variable aleatòria X té un 50% de probabilitats de ser +1 i un 50% de probabilitats de ser -1. Una sèrie de variables distribuïdes segons Rademacher com un camí aleatori simple i simètric en què la mida de la passa és 1-
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Die Rademacherverteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung und somit dem mathematischen Teilgebiet der Stochastik zuzuordnen. Bei ihr handelt es sich um eine einfach univariate diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung auf , die unter anderem zur Definition der symmetrischen einfachen Irrfahrt auf genutzt wird. Sie ist nach Hans Rademacher (1892–1969) benannt.
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En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución Rademacher (que lleva el nombre de Hans Rademacher) es una distribución discreta de probabilidad que una variable aleatoria X tiene una probabilidad del 50% de ser +1 o -1. Una serie de Rademacher distribuye las variables pueden considerarse como un simple camino aleatorio simétrico, donde el tamaño del paso es 1.
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En théorie des probabilités et en statistique, la loi de Rademacher est une loi de probabilité discrète ayant une probabilité 1/2 d'obtenir 1 et 1/2 d'obtenir -1. Le nom de cette loi vient du mathématicien Hans Rademacher. Cette loi correspond au gain lors d'un jeu de pile ou face dans lequel la mise est de 1 : un joueur a une probabilité de 1/2 de gagner, c'est-à-dire gagner 1, et 1/2 de perdre, c'est-à-dire gagner -1
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In probability theory and statistics, the Rademacher distribution (which is named after Hans Rademacher) is a discrete probability distribution where a random variate X has a 50% chance of being +1 and a 50% chance of being -1. A series (that is, a sum) of Rademacher distributed variables can be regarded as a simple symmetrical random walk where the step size is 1.
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Distribució de Rademacher
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Rademacherverteilung
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Distribución de Rademacher
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Loi de Rademacher
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Rademacher distribution
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Rademacher
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1856890
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1068885318
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mass
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N/A
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En teoria de la probabilitat i estadística, la distribució de Rademacher (que rep el nom de Hans Rademacher) és una distribució de probabilitat discreta en què la variable aleatòria X té un 50% de probabilitats de ser +1 i un 50% de probabilitats de ser -1. Una sèrie de variables distribuïdes segons Rademacher com un camí aleatori simple i simètric en què la mida de la passa és 1-
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Die Rademacherverteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung und somit dem mathematischen Teilgebiet der Stochastik zuzuordnen. Bei ihr handelt es sich um eine einfach univariate diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung auf , die unter anderem zur Definition der symmetrischen einfachen Irrfahrt auf genutzt wird. Sie ist nach Hans Rademacher (1892–1969) benannt.
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En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución Rademacher (que lleva el nombre de Hans Rademacher) es una distribución discreta de probabilidad que una variable aleatoria X tiene una probabilidad del 50% de ser +1 o -1. Una serie de Rademacher distribuye las variables pueden considerarse como un simple camino aleatorio simétrico, donde el tamaño del paso es 1.
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En théorie des probabilités et en statistique, la loi de Rademacher est une loi de probabilité discrète ayant une probabilité 1/2 d'obtenir 1 et 1/2 d'obtenir -1. Le nom de cette loi vient du mathématicien Hans Rademacher. Cette loi correspond au gain lors d'un jeu de pile ou face dans lequel la mise est de 1 : un joueur a une probabilité de 1/2 de gagner, c'est-à-dire gagner 1, et 1/2 de perdre, c'est-à-dire gagner -1
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In probability theory and statistics, the Rademacher distribution (which is named after Hans Rademacher) is a discrete probability distribution where a random variate X has a 50% chance of being +1 and a 50% chance of being -1. A series (that is, a sum) of Rademacher distributed variables can be regarded as a simple symmetrical random walk where the step size is 1.
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