Variabili aleatorie 10 - Variabili aleatorie continue frequenti: Uniforme e Normale (Gaussiana)

Quali sono le distribuzioni di probabilità, cioè le variabili aleatorie, continue che si usano più di frequente nelle applicazioni pratiche? In questo video ne ho selezionate due. La distribuzione uniforme: il densità di probabilità è definita e costante su un certo intervallo. La distribuzione normale (o Gaussiana). E' la variabile aleatoria più famosa che ha come densità di probabilità la funzione a campana. tantissimi probalemi pratici possono essere modellizzati tramite questa variabile aleatoria. In alcuni casi essa può essere inoltre utilizzata anche come approssimazione di variabili aleatorie discrete che presentano un numero molto elevato di realizzazioni possibili. Alla fine del video avrai scoperto, per ognuna di queste variabili aleatorie continue la densità di probabilità e i relativi indici come il valore atteso e la varianza. Sarai quindi in grado di utilizzare queste informazioni in situazioni reali che sono bene descritte da questi modelli. ______________________________________________________________ 🙏Un Ringraziamento al Dott. FerruX per i preziosi consigli ed il supporto. / @DocFerruX Segui il suo canale per contenuti di matematica dedicati ai primi anni delle scuole superiori. ______________________________________________________________ #️⃣Hashtag: #scuola #insegnamento #apprendimento #studiare #insegnare #imparare #capire #Matematica #probabilità #calcolocombinatorio #calcolo #maths #mathematics #math #numerical #fattoriale #probabilitàclassica #eventiincompatibili #casifavorevoli #probabilitytheory #probabilitydistribution #variabilialeatorie ______________________________________________________________ INDICE 00:00 Intro e obbiettivo del canale 01:08 Variabile aleatoria continua uniforme: densità di probabilità, valore atteso e varianza 07:26 Variabile aleatoria continua Normale (o Gaussiana) standardizzata: densità di probabilità 13:36 Valore atteso e varianza della Normale standardizzata 15:19 Variabile aleatoria continua Normale (o Gaussiana) generalizzata: densità di probabilità, valore atteso e varianza 21:52 La variabile Normale come approssimazione della variabile discreta Binomiale 23:38 Outro