Función de distribución acumulativa - Un enfoque matemático para el modelado probabilístico en robótica
Fouad Sabry
Übersetzer Guilherme Costa
Beschreibung
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.
Verfügbar seit: 17.12.2024.
Drucklänge: 422 Seiten.
