Variable aléatoirevignette|La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire. En voici des exemples : la valeur d’un dé entre 1 et 6 ; le côté de la pièce dans un pile ou face ; le nombre de voitures en attente dans la 2e file d’un télépéage autoroutier ; le jour de semaine de naissance de la prochaine personne que vous rencontrez ; le temps d’attente dans la queue du cinéma ; le poids de la part de tomme que le fromager vous coupe quand vous lui en demandez un quart ; etc.
Complex random variableIn probability theory and statistics, complex random variables are a generalization of real-valued random variables to complex numbers, i.e. the possible values a complex random variable may take are complex numbers. Complex random variables can always be considered as pairs of real random variables: their real and imaginary parts. Therefore, the distribution of one complex random variable may be interpreted as the joint distribution of two real random variables.
Vecteur aléatoireUn vecteur aléatoire est aussi appelé variable aléatoire multidimensionnelle. Un vecteur aléatoire est une généralisation à n dimensions d'une variable aléatoire réelle. Alors qu'une variable aléatoire réelle est une fonction qui à chaque éventualité fait correspondre un nombre réel, le vecteur aléatoire est une fonction X qui à chaque éventualité fait correspondre un vecteur de : où ω est l'élément générique de Ω, l'espace de toutes les éventualités possibles. Les applications X, ...
MatroïdeEn mathématiques, et plus particulièrement en combinatoire, un matroïde est une structure introduite comme un cadre général pour le concept d'indépendance linéaire. Elle est donc naturellement liée à l'algèbre linéaire (déjà au niveau du vocabulaire : indépendant, base, rang), mais aussi à la théorie des graphes (circuit, cycle), à l'algorithmique (algorithme glouton), et à la géométrie (pour diverses questions liées à la représentation). La notion a été introduite en 1935 par Whitney. Le mot matroïde provient du mot matrice.
Exchangeable random variablesIn statistics, an exchangeable sequence of random variables (also sometimes interchangeable) is a sequence X1, X2, X3, ... (which may be finitely or infinitely long) whose joint probability distribution does not change when the positions in the sequence in which finitely many of them appear are altered. Thus, for example the sequences both have the same joint probability distribution. It is closely related to the use of independent and identically distributed random variables in statistical models.
Convergence de variables aléatoiresDans la théorie des probabilités, il existe différentes notions de convergence de variables aléatoires. La convergence (dans un des sens décrits ci-dessous) de suites de variables aléatoires est un concept important de la théorie des probabilités utilisé notamment en statistique et dans l'étude des processus stochastiques. Par exemple, la moyenne de n variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées converge presque sûrement vers l'espérance commune de ces variables aléatoires (si celle-ci existe).
Variables indépendantes et identiquement distribuéesvignette|upright=1.5|alt=nuage de points|Ce nuage de points représente 500 valeurs aléatoires iid simulées informatiquement. L'ordonnée d'un point est la valeur simulée suivante, dans la liste des 500 valeurs, de la valeur simulée pour l'abscisse du point. En théorie des probabilités et en statistique, des variables indépendantes et identiquement distribuées sont des variables aléatoires qui suivent toutes la même loi de probabilité et sont indépendantes. On dit que ce sont des variables aléatoires iid ou plus simplement des variables iid.
Loi normaleEn théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.
Algebra of random variablesThe algebra of random variables in statistics, provides rules for the symbolic manipulation of random variables, while avoiding delving too deeply into the mathematically sophisticated ideas of probability theory. Its symbolism allows the treatment of sums, products, ratios and general functions of random variables, as well as dealing with operations such as finding the probability distributions and the expectations (or expected values), variances and covariances of such combinations.
Graphic matroidIn the mathematical theory of matroids, a graphic matroid (also called a cycle matroid or polygon matroid) is a matroid whose independent sets are the forests in a given finite undirected graph. The dual matroids of graphic matroids are called co-graphic matroids or bond matroids. A matroid that is both graphic and co-graphic is sometimes called a planar matroid (but this should not be confused with matroids of rank 3, which generalize planar point configurations); these are exactly the graphic matroids formed from planar graphs.
Matroid rankIn the mathematical theory of matroids, the rank of a matroid is the maximum size of an independent set in the matroid. The rank of a subset S of elements of the matroid is, similarly, the maximum size of an independent subset of S, and the rank function of the matroid maps sets of elements to their ranks. The rank function is one of the fundamental concepts of matroid theory via which matroids may be axiomatized. Matroid rank functions form an important subclass of the submodular set functions.
Matroid representationIn the mathematical theory of matroids, a matroid representation is a family of vectors whose linear independence relation is the same as that of a given matroid. Matroid representations are analogous to group representations; both types of representation provide abstract algebraic structures (matroids and groups respectively) with concrete descriptions in terms of linear algebra. A linear matroid is a matroid that has a representation, and an F-linear matroid (for a field F) is a matroid that has a representation using a vector space over F.
Sum of normally distributed random variablesIn probability theory, calculation of the sum of normally distributed random variables is an instance of the arithmetic of random variables. This is not to be confused with the sum of normal distributions which forms a mixture distribution. Let X and Y be independent random variables that are normally distributed (and therefore also jointly so), then their sum is also normally distributed. i.e., if then This means that the sum of two independent normally distributed random variables is normal, with its mean being the sum of the two means, and its variance being the sum of the two variances (i.
Sample mean and covarianceThe sample mean (sample average) or empirical mean (empirical average), and the sample covariance or empirical covariance are statistics computed from a sample of data on one or more random variables. The sample mean is the average value (or mean value) of a sample of numbers taken from a larger population of numbers, where "population" indicates not number of people but the entirety of relevant data, whether collected or not. A sample of 40 companies' sales from the Fortune 500 might be used for convenience instead of looking at the population, all 500 companies' sales.
Matroid oracleIn mathematics and computer science, a matroid oracle is a subroutine through which an algorithm may access a matroid, an abstract combinatorial structure that can be used to describe the linear dependencies between vectors in a vector space or the spanning trees of a graph, among other applications. The most commonly used oracle of this type is an independence oracle, a subroutine for testing whether a set of matroid elements is independent.
Distribution of the product of two random variablesA product distribution is a probability distribution constructed as the distribution of the product of random variables having two other known distributions. Given two statistically independent random variables X and Y, the distribution of the random variable Z that is formed as the product is a product distribution. The product distribution is the PDF of the product of sample values. This is not the same as the product of their PDF's yet the concepts are often ambiguously termed as "product of Gaussians".
Vámos matroidIn mathematics, the Vámos matroid or Vámos cube is a matroid over a set of eight elements that cannot be represented as a matrix over any field. It is named after English mathematician Peter Vámos, who first described it in an unpublished manuscript in 1968. The Vámos matroid has eight elements, which may be thought of as the eight vertices of a cube or cuboid. The matroid has rank 4: all sets of three or fewer elements are independent, and 65 of the 70 possible sets of four elements are also independent.
Bicircular matroidIn the mathematical subject of matroid theory, the bicircular matroid of a graph G is the matroid B(G) whose points are the edges of G and whose independent sets are the edge sets of pseudoforests of G, that is, the edge sets in which each connected component contains at most one cycle. The bicircular matroid was introduced by and explored further by and others. It is a special case of the frame matroid of a biased graph.
Loi bêtaDans la théorie des probabilités et en statistiques, la loi bêta est une famille de lois de probabilités continues, définies sur , paramétrée par deux paramètres de forme, typiquement notés (alpha) et (bêta). C'est un cas spécial de la loi de Dirichlet, avec seulement deux paramètres. Admettant une grande variété de formes, elle permet de modéliser de nombreuses distributions à support fini. Elle est par exemple utilisée dans la méthode PERT. Fixons les deux paramètres de forme α, β > 0.
Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
