Riassunti VERIFICATO
Riassunti Probabilità e Statistica
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Di cosa parla
- Media: \(X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i\)
- Varianza: \(V(X) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i - X)^2\) per campionamento, \(V(X) = E[(X - EX)^2]\) in generale
- Covarianza di due variabili aleatorie: \(Cov(x,y) = E[(x-EX)(y-EY)]\)
- Proprietà Covarianza: \(Cov(ax + b, y) = a \cdot Cov(x, y)\), \(Cov(x, x) = Var(x)\), \(Cov(x + y, z) = Cov(x, z) + Cov(y, z)\)
- Indice di correlazione lineare di Pearson: \(r_{xy} = \frac{Cov(X,Y)}{\sqrt{Var(X)Var(Y)}}\)
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