Notação em probabilidade e estatística

Probabilidade e Estatística têm algumas convenções comumente usadas em favor de normatizar a notação matemática e símbolos matemáticos[1].

Probabilidade editar

  • Variáveis aleatórias são comumente escritas em letras maiúsculas. Por exemplo,  ,  ,   etc.
  • Resultados particulares de uma variável aleatória são escritos na letra minúscula correspondente. Por exemplo,  ,  , ...,   poderia ser uma amostra correspondente a variável aleatória   e a probabilidade cumulativa é formalmente escrita   para diferenciar variável aleatória de resultado.
  • A probabilidade é algumas vezes escrita   para distingui-la de outras funções e medidas   e para evitar ter que definir "  é uma probabilidade".   é a abreviação de  , onde   é um evento e   uma variável aleatória correspondente.
  •   ou   indicam a probabilidade dos eventos A e B ocorrerem concomitantemente.
  •   ou   indicam a probabilidade de ou o evento A ou o evento B ocorrerem ("ou" nesse caso significa um ou o outro ou os dois).
  • σ-álgebras são usualmente escritas com letras de mão maiúsculas. Por exemplo,   para o conjunto de conjuntos em que nós definimos a probabilidade  .
  • Funções densidade de probabilidade (f.d.p.) e funções massa de probabilidade são denotadas por letras minúsculas. Por exemplo,  ,   etc.
  • Funções de distribuição acumulada (f.d.a.) são denotadas por letras maiúsculas. Por exemplo,  ,   etc.
  • Funções de sobrevivência ou funções de distribuição acumulada complementares são frequentemente denotadas colocando uma barra acima da letra da função. Por exemplo,  
  • Em particular, a f.d.p. para a distribuição normal padrão é denotada por   e sua f.d.a. por  .
  • Alguns operadores comuns:
    •  : valor esperado de  
    •  : variância de  
    •  : covariância entre   e  
  •   é independente de   é frequentemente escrito   ou  , e   é independente de   dado   é frequentemente escrito   ou  
  •  , a probabilidade a posteriori, é a probabilidade de   dado  , isto é,   depois   é observada.

Estatística editar

  • Letras gregas (por exemplo, θ, β etc) são comumente usadas para denotar parâmetros desconhecidos (parâmetros populacionais).
  • O símbolo ~ (til) denota "tem a distribuição de probabilidade de". Por exemplo,   ~  .
  • Colocando um acento circunflexo em cima de um parâmetro denota um estimador desse parâmetro. Por exemplo,   é um estimador para  .
  • A média aritmética de uma série de valores  ,  , ...,   é frequentemente denotada colocando uma barra acima da letra. Por exemplo,  , pronunciado como "xis barra".
  • Alguns símbolos comumente usados para amostras são dados abaixo:
  • Alguns símbolos comumente usados para parâmetros populacionais são dados abaixo:
    • A média da população:  ,
    • A variância da população:  ,
    • O desvio padrão da população:  ,
    • A correlação da população:  ,
    • O cumulante da população:  .

Valores críticos editar

O valor crítico   de uma distribuição de probabilidade é o valor excedente com probabilidade  , isto é, o valor   tal que  , onde   é a função distribuição de probabilidade cumulativa. Existem notações padrões para valores críticos de algumas distribuições comuns em estatística:

  •   ou   para a distribuição normal padrão.
  •   ou   para a distribuição t-Student com   graus de liberdade.
  •   ou   para a distribuição qui-quadrado com   graus de liberdade.
  •   or   para a distribuição F com   e   graus de liberdade.

Álgebra Linear editar

  • Matrizes são usualmente denotadas por uma letra maiúscula em negrito. Por exemplo, A.
  • Vetores coluna são usualmente denotados por uma letra minúscula. Por exemplo, x.
  • O operador transposto é denotado por um T sobrescrito (por exemplo, AT) ou um apóstrofo (por exemplo, A′).
  • Um vetor linha é escrito como o transposto de um vetor coluna. Por exemplo, xT ou x′.

Abreviações editar

Abreviações comuns incluem:

Referências editar

  1. Halperin, Max; Hartley, H. O.; Hoel, P. G. (1965), «Recommended Standards for Statistical Symbols and Notation. COPSS Committee on Symbols and Notation», The American Statistician, 19 (3): 12–14, JSTOR 2681417, doi:10.2307/2681417