Joint probability distribution (original) (raw)
En el camp de la probabilitat, donades dues variables aleatòries X i Y, la distribució conjunta de X i Y és la distribució de probabilitat de la intersecció d'esdeveniments associats a X i Y, és a dir, dels esdeveniments X = x i Y = y passant de forma simultània. En el cas de només dues variables aleatòries s'anomena una distribució bivariada, però el concepte es generalitza a qualsevol nombre de variables aleatòries.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | En el camp de la probabilitat, donades dues variables aleatòries X i Y, la distribució conjunta de X i Y és la distribució de probabilitat de la intersecció d'esdeveniments associats a X i Y, és a dir, dels esdeveniments X = x i Y = y passant de forma simultània. En el cas de només dues variables aleatòries s'anomena una distribució bivariada, però el concepte es generalitza a qualsevol nombre de variables aleatòries. (ca) Eine multivariate Verteilung ist in der Wahrscheinlichkeitsrechnung und in der Statistik die Verteilung eines Zufallsvektors, also einer Zufallsvariablen, deren Werte Vektoren im sind. Im zweidimensionalen Fall spricht man auch von einer bivariaten Verteilung. Die multivariate Verteilung eines Zufallsvektors ist somit ein Wahrscheinlichkeitsmaß auf , das messbaren Teilmengen die Wahrscheinlichkeit zuordnet, dass einen Wert aus annimmt. Eine multivariate Verteilung kann durch eine multivariate Verteilungsfunktion charakterisiert werden. Die Verteilungen der einzelnen Komponenten eines Zufallsvektors werden die Randverteilungen von genannt. Beispiele für multivariate Verteilungen sind die Multinomialverteilung oder die multivariate Normalverteilung, weitere finden sich in der Liste multivariater und matrixvariater Wahrscheinlichkeitsverteilungen. (de) En probabilidad, dados dos eventos aleatorios X y Y, la distribución conjunta de X e Y es la distribución de probabilidad de la intersección de eventos de X e Y, esto es, de los eventos X e Y ocurriendo de forma simultánea. En el caso de solo dos variables aleatorias se denomina una distribución bivariada, pero el concepto se generaliza a cualquier número de eventos o variables aleatorias. (es) Given two random variables that are defined on the same probability space, the joint probability distribution is the corresponding probability distribution on all possible pairs of outputs. The joint distribution can just as well be considered for any given number of random variables. The joint distribution encodes the marginal distributions, i.e. the distributions of each of the individual random variables. It also encodes the conditional probability distributions, which deal with how the outputs of one random variable are distributed when given information on the outputs of the other random variable(s). In the formal mathematical setup of measure theory, the joint distribution is given by the pushforward measure, by the map obtained by pairing together the given random variables, of the sample space's probability measure. In the case of real-valued random variables, the joint distribution, as a particular multivariate distribution, may be expressed by a multivariate cumulative distribution function, or by a multivariate probability density function together with a multivariate probability mass function. In the special case of continuous random variables, it is sufficient to consider probability density functions, and in the case of discrete random variables, it is sufficient to consider probability mass functions. (en) Dans certains problèmes interviennent simultanément plusieurs variables aléatoires. Mis à part les cas particuliers de variables indépendantes (notion définie ci-dessous) et de variables liées fonctionnellement, cela introduit la notion de loi de probabilité à plusieurs variables autrement appelée loi jointe. La description des notions correspondantes, certaines d'entre elles généralisant les notions relatives à une seule variable, est simplifiée de deux manières : * Seules les variables continues sont considérées. Il est possible de passer aux variables discrètes en utilisant la fonction de Heaviside et la fonction de Dirac. * Pour éviter la lourdeur des formules, l'exposé est limité à deux variables. (fr) 同時確率分布（どうじかくりつぶんぷ、英: joint probability distribution）あるいは同時分布（どうじぶんぷ、英: joint distribution）、結合確率分布（けつごうかくりつぶんぷ）や結合分布（けつごうぶんぷ）とは、確率論において、複数の確率変数の組を確率要素とする確率の確率分布のことである。 離散型確率変数なら同時確率質量関数（同時確率関数ともいう）、連続型確率変数で連続確率分布ならば同時確率密度関数で表される。 (ja) In probabilità, date due variabili aleatorie X e Y, definite sullo stesso spazio di probabilità, si definisce la loro distribuzione congiunta come la distribuzione di probabilità associata al vettore . Nel caso di due sole variabili, si parla di distribuzione bivariata, mentre nel caso di più variabili si parla di distribuzione multivariata. (it) 확률론에서 결합 분포란 확률 변수가 여러 개일 때 이들을 함께 고려하는 확률 분포이다. 결합 분포는 확률 분포의 일종이므로 결합 확률 분포라고도 한다. (ko) In de kansrekening is een simultane verdeling, gezamenlijke verdeling of multivariate verdeling de (kans)verdeling van meer dan één stochastische variabele. De simultane verdeling van een aantal stochastische variabelen bepaalt de kansen op gebeurtenissen die betrekking hebben op meer dan een van de variabelen. Zo bepaalt de simultane verdeling van de twee stochastische variabelen en bijvoorbeeld de kans op de gebeurtenis dat groter is dan . (nl) Wspólny rozkład prawdopodobieństwa (ang. joint probability distribution) – rodzaj rozkładu prawdopodobieństwa, który zmiennym losowym X, Y, .... przypisuje prawdopodobieństwo, iż zmienne X, Y, .... przyjmą określone wartości (ciągłe lub dyskretne, należące do specyficznych dla każdej z nich zbiorów wartości). Jeśli mamy tylko dwie zmienne losowe, to rozkład nazywamy dwuwymiarowym, a dla większej liczby zmiennych losowych rozkład nazywamy wielowymiarowym. Wspólny rozkład prawdopodobieństwa może zostać wyrażony także jako wspólna dystrybuanta, wspólna funkcja gęstości prawdopodobieństwa (w przypadku zmiennych ciągłych) lub wspólna funkcja masy prawdopodobieństwa (w przypadku zmiennych dyskretnych). Te z kolei mogą być wykorzystywane do znalezienia dwóch innych rodzajów rozkładów: rozkładu brzegowego (czyli rozkładu prawdopodobieństwa dla jakiejś jednej zmiennej losowej bez odniesienia do pozostałych zmiennych) oraz rozkładu warunkowego (czyli rozkładu prawdopodobieństwa dla wybranego podzbioru zmiennych losowych przy ustalonych wartościach pozostałych zmiennych). (pl) Совместное распределе́ние в теории вероятностей — это распределение совместных исходов , образованных из нескольких случайных величин . Например, если случайная величина есть результат кидания первой игральной кости, а случайная величина есть результат кидания другой игральной кости, то результат совместного кидания игральных костей является составной случайной величиной и имеет совместное распределение. (ru) No estudo de probabilidade, dado ao menos duas variáveis aleatórias X, Y, ..., que são definidas em um espaço de probabilidade, a distribuição de probabilidade conjunta para X, Y, ... é a distribuição de probabilidade que dá a probabilidade de X, Y, ... caindo em qualquer faixa específica ou conjunto discreto de valores especificados para essa variável. No caso de apenas duas variáveis aleatórias, isto é chamado de distribuição bivariada, mas o conceito se generaliza para qualquer número de variáveis aleatórias, sendo uma distribuição multivariada. A distribuição de probabilidade conjunta pode ser expressa tanto em termos de um conjunto de função distribuição acumulada como em termos de um conjunto de função densidade (no caso de variáveis contínuas) ou conjuntos de função massa de probabilidade (no caso de variáveis discretas). Estes, por sua vez, podem ser usados para encontrar outros dois tipos de distribuição: a distribuição marginal dando as probabilidades de qualquer uma das variáveis, sem referência a quaisquer intervalos específicos de valores para as demais variáveis, e a distribuição de probabilidade condicional dando as probabilidades para qualquer subconjunto de variáveis condicionais em valores específicos das demais variáveis. (pt) 在概率论中, 对定义在相同样本空间的两个随机变量X和Y，其联合分布是同时对于X和Y的概率分布。 (zh) У дослідженнях імовірності для заданих щонайменше двох випадкових змінних X, Y, …, що визначені на ймовірнісному просторі, спі́льний розпо́діл імові́рності для X, Y, … є розподілом імовірності, що дає ймовірності того, що кожна з X, Y, … влучає в певний діапазон або дискретний набір значень, визначених для цієї змінної. У випадку лише двох випадкових змінних це називається двови́мірним розпо́ділом, але це поняття узагальнюється на будь-яке число випадкових змінних, даючи багатови́мірний розпо́діл. Спільний розподіл ймовірності може бути виражено або в термінах спільної кумулятивної функції розподілу, або в термінах спільної функції густини ймовірності (у випадку ) чи спільної функції маси ймовірності (у випадку дискретних змінних). Їх у свою чергу може бути застосовано для знаходження двох інших типів розподілів: відособленого розподілу, що дає ймовірності для будь-якої однієї зі змінних без посилання на жодні конкретні діапазони значень інших змінних, та умовного розподілу ймовірності, що дає ймовірності будь-якої підмножини змінних за умови конкретних значень решти змінних. (uk) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/Multivariate_normal_sample.svg?width=300 |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://mathworld.wolfram.com/JointDistributionFunction.html |
| dbo:wikiPageID | 879637 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 18931 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1124393881 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Bayesian_programming dbc:Theory_of_probability_distributions dbr:Probability_distribution dbr:Probability_space dbr:Multinomial_distribution dbr:Multivariate_statistics dbr:Product_measure dbr:Bayesian_network dbr:Bernoulli_distribution dbr:Statistical_interference dbr:Conditional_probability dbr:Continuous_random_variable dbr:Correlation_and_dependence dbr:Covariance dbr:Measure_theory dbr:Elliptical_distribution dbr:Multivariate_normal_distribution dbr:Conditional_dependence dbr:Conditional_probability_distribution dbr:Copula_(probability_theory) dbr:Pushforward_measure dbr:Bernoulli_trial dbr:Chow–Liu_tree dbr:Logistic_regression dbr:Cumulative_distribution_function dbr:Pairwise_independence dbr:Fair_coin dbr:Probability_density_function dbr:Probability dbr:Random_variable dbc:Types_of_probability_distributions dbr:Dice dbr:Disintegration_theorem dbr:Marginal_distribution dbr:OCLC dbr:Chain_rule_(probability) dbr:Probability_mass_function dbr:Support_(measure_theory) dbr:Negative_multinomial_distribution dbr:Discrete_random_variable dbr:Multivariate_hypergeometric_distribution dbr:Multivariate_stable_distribution dbr:Probability_measure dbr:Statistical_independence dbr:Random_vector dbr:Conditional_distribution dbr:Marginal_probability_distribution |
| dbp:backgroundColour | #F5FFFA (en) |
| dbp:borderColour | #0073CF (en) |
| dbp:caption | Many sample observations are shown from a joint probability distribution. The marginal densities are shown as well. (en) |
| dbp:cellpadding | 6 (xsd:integer) |
| dbp:id | p/j054260 (en) p/m065120 (en) |
| dbp:imageWidth | 300 (xsd:integer) |
| dbp:title | Joint distribution (en) Joint continuous density function (en) Multi-dimensional distribution (en) |
| dbp:urlname | JointContinuousDensityFunction (en) |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Springer dbt:Equation_box_1 dbt:ISBN dbt:NumBlk dbt:Reflist dbt:Rp dbt:Short_description dbt:Use_dmy_dates dbt:EquationRef dbt:Annotated_image dbt:Annotation dbt:EquationNote dbt:Probability_fundamentals dbt:Planetmath_reference dbt:Probability_distributions |
| dcterms:subject | dbc:Theory_of_probability_distributions dbc:Types_of_probability_distributions |
| rdf:type | yago:Abstraction100002137 yago:Arrangement105726596 yago:Cognition100023271 yago:Distribution105729036 yago:PsychologicalFeature100023100 yago:Structure105726345 yago:WikicatProbabilityDistributions |
| rdfs:comment | En el camp de la probabilitat, donades dues variables aleatòries X i Y, la distribució conjunta de X i Y és la distribució de probabilitat de la intersecció d'esdeveniments associats a X i Y, és a dir, dels esdeveniments X = x i Y = y passant de forma simultània. En el cas de només dues variables aleatòries s'anomena una distribució bivariada, però el concepte es generalitza a qualsevol nombre de variables aleatòries. (ca) En probabilidad, dados dos eventos aleatorios X y Y, la distribución conjunta de X e Y es la distribución de probabilidad de la intersección de eventos de X e Y, esto es, de los eventos X e Y ocurriendo de forma simultánea. En el caso de solo dos variables aleatorias se denomina una distribución bivariada, pero el concepto se generaliza a cualquier número de eventos o variables aleatorias. (es) 同時確率分布（どうじかくりつぶんぷ、英: joint probability distribution）あるいは同時分布（どうじぶんぷ、英: joint distribution）、結合確率分布（けつごうかくりつぶんぷ）や結合分布（けつごうぶんぷ）とは、確率論において、複数の確率変数の組を確率要素とする確率の確率分布のことである。 離散型確率変数なら同時確率質量関数（同時確率関数ともいう）、連続型確率変数で連続確率分布ならば同時確率密度関数で表される。 (ja) In probabilità, date due variabili aleatorie X e Y, definite sullo stesso spazio di probabilità, si definisce la loro distribuzione congiunta come la distribuzione di probabilità associata al vettore . Nel caso di due sole variabili, si parla di distribuzione bivariata, mentre nel caso di più variabili si parla di distribuzione multivariata. (it) 확률론에서 결합 분포란 확률 변수가 여러 개일 때 이들을 함께 고려하는 확률 분포이다. 결합 분포는 확률 분포의 일종이므로 결합 확률 분포라고도 한다. (ko) In de kansrekening is een simultane verdeling, gezamenlijke verdeling of multivariate verdeling de (kans)verdeling van meer dan één stochastische variabele. De simultane verdeling van een aantal stochastische variabelen bepaalt de kansen op gebeurtenissen die betrekking hebben op meer dan een van de variabelen. Zo bepaalt de simultane verdeling van de twee stochastische variabelen en bijvoorbeeld de kans op de gebeurtenis dat groter is dan . (nl) Совместное распределе́ние в теории вероятностей — это распределение совместных исходов , образованных из нескольких случайных величин . Например, если случайная величина есть результат кидания первой игральной кости, а случайная величина есть результат кидания другой игральной кости, то результат совместного кидания игральных костей является составной случайной величиной и имеет совместное распределение. (ru) 在概率论中, 对定义在相同样本空间的两个随机变量X和Y，其联合分布是同时对于X和Y的概率分布。 (zh) Eine multivariate Verteilung ist in der Wahrscheinlichkeitsrechnung und in der Statistik die Verteilung eines Zufallsvektors, also einer Zufallsvariablen, deren Werte Vektoren im sind. Im zweidimensionalen Fall spricht man auch von einer bivariaten Verteilung. Die multivariate Verteilung eines Zufallsvektors ist somit ein Wahrscheinlichkeitsmaß auf , das messbaren Teilmengen die Wahrscheinlichkeit zuordnet, dass einen Wert aus annimmt. Eine multivariate Verteilung kann durch eine multivariate Verteilungsfunktion charakterisiert werden. Die Verteilungen der einzelnen Komponenten eines Zufallsvektors werden die Randverteilungen von genannt. Beispiele für multivariate Verteilungen sind die Multinomialverteilung oder die multivariate Normalverteilung, weitere finden sich in der Liste m (de) Given two random variables that are defined on the same probability space, the joint probability distribution is the corresponding probability distribution on all possible pairs of outputs. The joint distribution can just as well be considered for any given number of random variables. The joint distribution encodes the marginal distributions, i.e. the distributions of each of the individual random variables. It also encodes the conditional probability distributions, which deal with how the outputs of one random variable are distributed when given information on the outputs of the other random variable(s). (en) Dans certains problèmes interviennent simultanément plusieurs variables aléatoires. Mis à part les cas particuliers de variables indépendantes (notion définie ci-dessous) et de variables liées fonctionnellement, cela introduit la notion de loi de probabilité à plusieurs variables autrement appelée loi jointe. La description des notions correspondantes, certaines d'entre elles généralisant les notions relatives à une seule variable, est simplifiée de deux manières : (fr) Wspólny rozkład prawdopodobieństwa (ang. joint probability distribution) – rodzaj rozkładu prawdopodobieństwa, który zmiennym losowym X, Y, .... przypisuje prawdopodobieństwo, iż zmienne X, Y, .... przyjmą określone wartości (ciągłe lub dyskretne, należące do specyficznych dla każdej z nich zbiorów wartości). Jeśli mamy tylko dwie zmienne losowe, to rozkład nazywamy dwuwymiarowym, a dla większej liczby zmiennych losowych rozkład nazywamy wielowymiarowym. (pl) No estudo de probabilidade, dado ao menos duas variáveis aleatórias X, Y, ..., que são definidas em um espaço de probabilidade, a distribuição de probabilidade conjunta para X, Y, ... é a distribuição de probabilidade que dá a probabilidade de X, Y, ... caindo em qualquer faixa específica ou conjunto discreto de valores especificados para essa variável. No caso de apenas duas variáveis aleatórias, isto é chamado de distribuição bivariada, mas o conceito se generaliza para qualquer número de variáveis aleatórias, sendo uma distribuição multivariada. (pt) У дослідженнях імовірності для заданих щонайменше двох випадкових змінних X, Y, …, що визначені на ймовірнісному просторі, спі́льний розпо́діл імові́рності для X, Y, … є розподілом імовірності, що дає ймовірності того, що кожна з X, Y, … влучає в певний діапазон або дискретний набір значень, визначених для цієї змінної. У випадку лише двох випадкових змінних це називається двови́мірним розпо́ділом, але це поняття узагальнюється на будь-яке число випадкових змінних, даючи багатови́мірний розпо́діл. (uk) |
| rdfs:label | Distribució conjunta (ca) Multivariate Verteilung (de) Distribución conjunta (es) Distribuzione congiunta (it) Joint probability distribution (en) Loi de probabilité à plusieurs variables (fr) 결합분포 (ko) 同時分布 (ja) Simultane verdeling (nl) Wspólny rozkład prawdopodobieństwa (pl) Distribuição de probabilidade conjunta (pt) Совместное распределение (ru) Спільний розподіл (uk) 联合分布 (zh) |
| owl:sameAs | freebase:Joint probability distribution yago-res:Joint probability distribution wikidata:Joint probability distribution dbpedia-ca:Joint probability distribution dbpedia-de:Joint probability distribution dbpedia-es:Joint probability distribution dbpedia-fa:Joint probability distribution dbpedia-fi:Joint probability distribution dbpedia-fr:Joint probability distribution dbpedia-hu:Joint probability distribution dbpedia-it:Joint probability distribution dbpedia-ja:Joint probability distribution dbpedia-ka:Joint probability distribution dbpedia-ko:Joint probability distribution dbpedia-nl:Joint probability distribution dbpedia-pl:Joint probability distribution dbpedia-pt:Joint probability distribution dbpedia-ru:Joint probability distribution dbpedia-tr:Joint probability distribution dbpedia-uk:Joint probability distribution http://ur.dbpedia.org/resource/مشترکہ_احتمال dbpedia-vi:Joint probability distribution dbpedia-zh:Joint probability distribution https://global.dbpedia.org/id/MYQk |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Joint_probability_distribution?oldid=1124393881&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/Multivariate_normal_sample.svg |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Joint_probability_distribution |
| is dbo:wikiPageDisambiguates of | dbr:JPD |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Joint_distribution dbr:Joint_distribution_function dbr:Joint_distributions dbr:Joint_function dbr:Joint_probabilities dbr:Joint_probability dbr:Joint_probability_mass_function dbr:Jointly_distributed dbr:Bivariate_distribution dbr:Bivariate_frequency_distribution dbr:Multi-dimensional_distribution dbr:Multidimensional_distribution dbr:Multidimensional_probability_distribution dbr:Multivariate_distribution dbr:Multivariate_probability_distribution |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Bayesian_hierarchical_modeling dbr:Bayesian_programming dbr:Probability_distribution dbr:Rubber_elasticity dbr:Online_fair_division dbr:Bayesian_network dbr:Benini_distribution dbr:Dependency_network_(graphical_model) dbr:Phase-space_formulation dbr:De_Finetti's_theorem dbr:Degenerate_distribution dbr:Degree_distribution dbr:Information_bottleneck_method dbr:Information_content dbr:List_of_probability_topics dbr:JPD dbr:Statistical_interference dbr:Sparse_distributed_memory dbr:Pseudolikelihood dbr:Comonotonicity dbr:Complex_random_variable dbr:Conditional_probability dbr:Conditioning_(probability) dbr:Correlation dbr:Covariance dbr:Cross-covariance_matrix dbr:Maximum_spacing_estimation dbr:Estimation_of_covariance_matrices dbr:Estimation_of_distribution_algorithm dbr:Generalization_error dbr:Online_machine_learning dbr:Quantum_pseudo-telepathy dbr:Generative_model dbr:Multivariate_random_variable dbr:Bivariate dbr:Conditional_expectation dbr:Conditional_probability_distribution dbr:Conditional_probability_table dbr:Likelihood_function dbr:Chow–Liu_tree dbr:Stationary_process dbr:Cluster-weighted_modeling dbr:Compound_probability_distribution dbr:Empirical_risk_minimization dbr:Federated_learning dbr:Further_Mathematics dbr:Kernel_embedding_of_distributions dbr:Probability_integral_transform dbr:Markowitz_model dbr:Mathematical_statistics dbr:Measurement_uncertainty dbr:Buffon's_needle_problem dbr:White_noise dbr:Jury_theorem dbr:Linear_classifier dbr:Linear_regression dbr:Stationary_distribution dbr:Cumulative_distribution_function dbr:Fairness_(machine_learning) dbr:Bapat–Beg_theorem dbr:Pairwise_independence dbr:Partial_likelihood_methods_for_panel_data dbr:Central_limit_theorem_for_directional_statistics dbr:Central_moment dbr:Dirichlet_process dbr:Discriminative_model dbr:Forward_algorithm dbr:Kalman_filter dbr:Kochen–Specker_theorem dbr:Two_envelopes_problem dbr:Variable_elimination dbr:Notation_in_probability_and_statistics dbr:Random_neural_network dbr:Restricted_Boltzmann_machine dbr:Robust_decision-making dbr:Husimi_Q_representation dbr:Sampling_distribution dbr:Econometric_model dbr:Holevo's_theorem dbr:Missing_data dbr:Relational_dependency_network dbr:Statistical_assumption dbr:Assortativity dbr:Marginal_distribution dbr:Borel–Kolmogorov_paradox dbr:Poisson_distribution dbr:Free_energy_principle dbr:Independent_and_identically_distributed_random_variables dbr:Kullback–Leibler_divergence dbr:Odds_ratio dbr:Order_statistic dbr:Catalog_of_articles_in_probability_theory dbr:Channel_capacity dbr:Chapman–Kolmogorov_equation dbr:Markov_random_field dbr:Probability_mass_function dbr:Spearman's_rank_correlation_coefficient dbr:Smoothing dbr:Variational_Bayesian_methods dbr:Wasserstein_metric dbr:Stationary_sequence dbr:List_of_statistics_articles dbr:Exchangeable_random_variables dbr:Characteristic_function dbr:Giant_component dbr:Multispecies_coalescent_process dbr:Photon_statistics dbr:Secretary_problem dbr:Uncertain_data dbr:Random_cluster_model dbr:Random_energy_model dbr:Supervised_learning dbr:Sufficient_statistic dbr:Joint_distribution dbr:Joint_distribution_function dbr:Joint_distributions dbr:Joint_function dbr:Joint_probabilities dbr:Joint_probability dbr:Joint_probability_mass_function dbr:Jointly_distributed dbr:Bivariate_distribution dbr:Bivariate_frequency_distribution dbr:Multi-dimensional_distribution dbr:Multidimensional_distribution dbr:Multidimensional_probability_distribution dbr:Multivariate_distribution dbr:Multivariate_probability_distribution |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Joint_probability_distribution |
