Función de distribución acumulativa - Un enfoque matemático para el modelado probabilístico en robótica

Fouad Sabry

Publisher: Mil Millones De Conocimientos [Spanish]

Summary

1: Función de distribución acumulativa: presenta la función de distribución acumulativa y su función fundamental en la probabilidad.
 
2: Distribución de Cauchy: examina esta distribución de probabilidad clave y sus aplicaciones.
 
3: Valor esperado: analiza el concepto de resultados esperados en procesos estadísticos.
 
4: Variable aleatoria: explora la función de las variables aleatorias en los modelos probabilísticos.
 
5: Independencia (teoría de la probabilidad): analiza los eventos independientes y su importancia.
 
6: Teorema del límite central: detalla el impacto de este teorema fundamental en la aproximación de datos.
 
7: Función de densidad de probabilidad: describe la función de densidad de probabilidad y su vínculo con las distribuciones continuas.
 
8: Convergencia de variables aleatorias: explica los tipos de convergencia y su importancia en la robótica.
 
9: Función generadora de momentos: cubre las funciones que resumen las características de la distribución.
 
10: Función generadora de probabilidad: presenta las funciones generadoras en probabilidad.
 
11: Expectativa condicional: examina los valores esperados dadas ciertas condiciones conocidas.
 
12: Distribución de probabilidad conjunta: describe la probabilidad de múltiples eventos aleatorios.
 
13: Distribución de Lévy: investiga esta distribución y su relevancia en la robótica.
 
14: Teoría de la renovación: explora la teoría fundamental para modelar eventos repetitivos en robótica.
 
15: Sistema de Dynkin: analiza el papel de este sistema en la estructura de probabilidad.
 
16: Función de distribución empírica: analiza la estimación de la distribución en función de los datos.
 
17: Función característica: analiza las funciones que capturan las propiedades de la distribución.
 
18: PiSystem: revisa los pisystems para construir medidas de probabilidad.
 
19: Transformada integral de probabilidad: presenta la transformación de variables aleatorias.
 
20: Pruebas de convergencia de variables aleatorias: proporciona pruebas esenciales para la confiabilidad de la robótica.
 
21: Convolución de distribuciones de probabilidad: explora la combinación de distribuciones en robótica.

Available since: 12/17/2024.

Print length: 422 pages.

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