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Sul problema di Bernoulli e della determinazione del vero valore di una probabilità

Alberto H. Landro, Mirta L. Gonzàles

Alcuni autori proposero un modo per identificare il vero valore di una probabilità basata sulla proprietà dinterscambiabilità, sui postulati del teorema di rappresentazione e sullinterpretazione nellambito della teoria ergodica e della teoria della martingala.Tuttavia, attraverso la dimostrazione che il fondamento di questi sforzi teorici si basa su premesse assiomatiche e, di conseguenza, di natura esclusivamente soggettiva, è possibile concludere nellimpossibilità di tale identificazione e nellassunzione del principio deFinettiano che postula che La probabilità non esiste.

Il problema fu finalmente risolto nel XX secolo dalla trattazione di una teoria della probabilità su base assiomatica. Nel 1933, con una monografia intitolata Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Fondamenti della teoria della probabilità), un matematico russo di nome A. N. Kolmogorov tracciò un approccio assiomatico per la teoria moderna.

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8861953131 ISBN
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Note correnti

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Sofi Voighua

Il coefficiente di determinazione è una misura della i1 i Il coefficiente di determinazione è una misura della bontà di adattamento del modello ai dati ed è costruitocomecostruito come R2 = SSM/SST = 1 – SSR/SST. Ha sempre un valore compreso tra 0 e 1. 12 Infine, il calcolo di A jj pu essere realizzato senza notevole aggravio di algoritmo triangola-rizzando di volta in volta la matrice A in cui sia stato posto sul termine diagonale j,j, il valore 1. e po-sti 0. tutti gli altri valori della colonna j e della riga j; non si pone nemmeno il problema che A jj possa essere negativo essendo comunque sempre pari il valore j+j.

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Mattio Mazio

mazioni riguardanti il fenomeno sul quale vogliamo fare previsioni siano incomplete, pu`o ... riguarda l'esempio precedente `e almeno parzialmente vero. ... sto `e un problema totalmente intrattabile dal punto di vista della meccanica classica (lo ... prove di Bernoulli, hanno probabilit`a che corrispondono ai valori pk del ... "La teoria della probabilità non è in fondo che buon senso ridotto a calcolo; essa permette ... A questo proposito vorrei ricordare la nascita del moderno “lotto”, che ... problema delle parti che consiste nel calcolo di come deve essere divisa la ... I primi studi conosciuti su questioni di probabilità si riferiscono al gioco dei dadi ...

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Noels Schulzzi

Struttura di un modello misto Il modello generale miscela. Un tipico modello mistura di dimensione finita è un modello gerarchico costituito dai seguenti componenti: . N variabili casuali che si osservano, ogni distribuite secondo una miscela di K componenti, con i componenti appartenenti alla stessa famiglia parametrica di distribuzioni (ad esempio, tutti normale, tutti Zipfian, ecc), ma con Probabilità: concetto e regole di valutazione basate su argomenti di simmetria e frequenze del passato. Probabilità condizionata. Scommessa coerente e regole di base della probabilità (i tre ``assiomi'' più la formula della probabilità condizionata). Ruolo dell'approccio assiomatico.

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Jason Statham

Infine, il calcolo di A jj pu essere realizzato senza notevole aggravio di algoritmo triangola-rizzando di volta in volta la matrice A in cui sia stato posto sul termine diagonale j,j, il valore 1. e po-sti 0. tutti gli altri valori della colonna j e della riga j; non si pone nemmeno il problema che A jj possa essere negativo essendo comunque sempre pari il valore j+j.

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Jessica Kolhmann

Distribuzione Normale: Distribuzione di frequenza di continuo di infinita.Le sue proprietà sono come segue: 1, continuo, simmetriche distribuzione con due code si estende all'infinito; 2, aritmetica, modalità, la identical; e 3, forma completamente determinata dal cattivo e standard. valore vero e il limte superiore di Chebyshev per la probabilità che Y sia distante almeno 2 deviazioni standard dalla media. 28. Supponi che X abbia distribuzione esponenziale con parametro di velocità r > 0. Calcola il valore vero e il limte superiore di Chebyshev per la probabilità che X sia distante almeno deviazioni standard dalla media.