Una distribuzione diversa dalle altre
Le distribuzioni di probabilità più comuni talvolta si rivelano molto lontane dalle osservazioni. Quando i casi estremi si verificano troppo spesso, la distribuzione di Cauchy rivela tutta la sua utilità.

Le distribuzioni di probabilità più comuni talvolta si rivelano molto lontane dalle osservazioni. Quando i casi estremi si verificano troppo spesso, la distribuzione di Cauchy rivela tutta la sua utilità.

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In pratica, trovare un valore ottimale richiede spesso di eseguire complessi calcoli di integrali. Come procedere? Alcuni fisici hanno messo a punto il metodo Monte Carlo, il cui vantaggio è avere una complessità che non cresce con la dimensione degli integrali considerati.

Come modellizzare un fenomeno che evolve casualmente nel tempo? Per affrontare questa problematica, è stato anzitutto necessario interrogarsi su che cosa sia il caso, formalizzarlo e integrarlo nei modelli matematici. È ciò che tentano di fare i processi stocastici.

Come stimare i parametri di un modello a partire da un campione di individui, quando questi provengono da più sottopopolazioni diverse mescolate tra loro e l’informazione di appartenenza è andata perduta? A seconda delle esigenze e delle ipotesi, esistono diversi metodi, tra cui il celebre algoritmo EM.

In ambito medico, si può stabilire se i risultati di un esame del sangue siano o meno considerati patologici ricorrendo a un indice di atipicità definito mediante particolari distanze.
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