In questo appunto approfondiremo due importanti concetti in teoria della probabilità: la probabilità condizionata e la probabilità composta. Immaginiamo di avere due eventi A e B ognuno caratterizzato da una sua probabilità di potersi verificare. La probabilità condizionata dell’evento A
Spesso la distribuzione di Poisson viene introdotta come approssimazione della distribuzione binomiale con N tendente a infinito e p a 0. Si tratta di un approccio che a nostro avviso può essere fuorviante dal punto di vista concettuale. Infatti in
La distribuzione t di Student è una distribuzione di densità di probabilità di una variabile aleatoria continua (variabile t) definita come segue: Con Z e V due variabili aventi distribuzioni di densità di probabilità indipendenti tra loro rispettivamente normale standard
Si continua la descrizione delle distribuzioni di densità di probabilità con la distribuzione della funzione χ2 (chi quadro). Si tratta di una distribuzione chiave in quanto molto utilizzata in analisi statistica (vedi test del chi quadro). Tale distribuzione descrive l’andamento
Molti fenomeni naturali o processi industriali dipendono da variabili che assumono valori non prevedibili nel tempo ma del tutto casuali. Un esempio potrebbe essere il valore ottenuto a seguito del lancio di un dado o la temperatura ambiente misurata lo
