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Distribuzioni di probabilità di variabili continue

Avendo introdotto nei capitoli precedenti gli aspetti fondamentali delle distribuzione di variabili casuali, il concetto nuovo che viene presentato in questo capitolo è quello della funzione densità di probabilità. La distribuzione più importante presentata in questo capitolo è senz'altro la gaussiana, sia per le implicazioni teoriche che pratiche. La uniforme e le distribuzioni triangolari sono interessanti sia perché permettono di applicare concetti generali su funzioni matematiche elementari, sia perché rappresentano schemi abbastanza realistici per modellizzare l'incertezza su grandezze fisiche. Il processo di Poisson sotto l'aspetto dei tempi di attesa, da cui seguono esponenziale e gamma.

Subsections

Variabili casuali continue e densità di probabilità
Distribuzione uniforme continua
pzd100Simulazione al computer di processi stocastici
${\bf\circlearrowright\,}$ Distribuzioni triangolari
Distribuzione esponenziale
pzd100Distribuzione esponenziale doppia
Distribuzione normale
Distribuzione normale standardizzata
Uso delle tabelle dell'integrale della distribuzione normale standardizzata
pzd100Derivazione della gaussiana come limite di funzione binomiale o poissoniana
${\bf\circlearrowright\,}$ Proprietà riproduttiva della distribuzione normale
${\bf\circlearrowright }$ Processo di Poisson - Seconda parte
Assenza di memoria di geometrica e esponenziale
pzd100 Funzione generatrice dei momenti
${\bf\circlearrowright\,}$ Altre distribuzioni di interesse
Ricapitolando
Problemi

Giulio D'Agostini 2001-04-02