Bernoulli, teorema de Moab-Laplace; criterio de Kolmogorov; esquema de Bernoulli; fórmula de Bayes; desigualdades de Chebyshev; ley de distribución de Poisson; teoremas de Fisher, Pearson, Student, Smirnov, etc., modelos, lenguaje sencillo, sin fórmulas. - página 10
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Si A y B son variables aleatorias independientes, entonces la varianza de la suma de estas variables es igual a la suma de sus varianzas.
En mi opinión, es sólo una cuestión de aritmética. Conveniente :)
Creo que he resueltola varianza por mí mismo en.
Introduzcamos una pseudo-definición:
Pseudomedidade dispersión de una variable aleatoria(estimación relativa) - distancia entre dos conjuntos conmensurables(es decir, conjuntos del mismo tamaño): conjunto original y un conjunto "ideal" formado sólo por "promedios ", normalizados para el espacio al que pertenece el conjunto original.
Si sustituimos conjunto del espacio lineal en esta definición, obtenemos RMS. Pero si el conjunto es del espacio no lineal...
Aquí, obviamente, estaba mi pregunta subconsciente que me molestaba sobre la varianza - ¿Por qué el cuadrado de la RMS se trasladó a la varianza, que es una definición más general de la medida de dispersión de una variable aleatoria ?