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Função de distribuição cumulativa - Uma abordagem matemática para modelagem probabilística em robótica - cover

Função de distribuição cumulativa - Uma abordagem matemática para modelagem probabilística em robótica

Fouad Sabry

Traduttore Felipe Azevedo

Casa editrice: Um Bilhão Bem Informado [Portuguese]

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Sinossi

1: Função de Distribuição Cumulativa – Apresenta a CDF e seu papel fundamental na probabilidade.
 
2: Distribuição de Cauchy – Examina essa distribuição de probabilidade fundamental e suas aplicações.
 
3: Valor Esperado – Discute o conceito de resultados esperados em processos estatísticos.
 
4: Variável Aleatória – Explora o papel de variáveis ​​aleatórias em modelos probabilísticos.
 
5: Independência (Teoria da Probabilidade) – Analisa eventos independentes e sua significância.
 
6: Teorema do Limite Central – Detalha o impacto desse teorema fundamental na aproximação de dados.
 
7: Função de Densidade de Probabilidade – Descreve o PDF e seu link para distribuições contínuas.
 
8: Convergência de Variáveis ​​Aleatórias – Explica os tipos de convergência e sua importância na robótica.
 
9: Função MomentGenerating – Abrange funções que resumem as características de distribuição.
 
10: Função ProbabilityGenerating – Apresenta funções geradoras em probabilidade.
 
11: Expectativa Condicional – Examina valores esperados dadas certas condições conhecidas.
 
12: Distribuição de Probabilidade Conjunta – Descreve a probabilidade de múltiplos eventos aleatórios.
 
13: Distribuição de Lévy – Investiga essa distribuição e sua relevância na robótica.
 
14: Teoria da Renovação – Explora a teoria crítica para modelar eventos repetitivos na robótica.
 
15: Sistema Dynkin – Discute o papel desse sistema na estrutura de probabilidade.
 
16: Função de Distribuição Empírica – Analisa a estimativa de distribuição com base em dados.
 
17: Função Característica – Analisa funções que capturam propriedades de distribuição.
 
18: PiSystem – Revisa pisystems para construir medidas de probabilidade.
 
19: Transformação Integral de Probabilidade – Introduz a transformação de variáveis ​​aleatórias.
 
20: Provas de Convergência de Variáveis ​​Aleatórias – Fornece provas essenciais para a confiabilidade da robótica.
 
21: Convolução de Distribuições de Probabilidade – Explora a combinação de distribuições em robótica.
Disponibile da: 17/12/2024.
Lunghezza di stampa: 422 pagine.

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