cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Distribución normal
Esviación típica ya intervalos d'enfotu
Alredor del 68% de los valores d'una distribución normal tán a una distancia σ < 1 (esviación típica) de la media, μ; alredor del 95% de los valores tán a dos desviación típiques de la media y alredor del 99,7% tán a tres desviación típiques de la media. Esto conozse como la "regla 68-95-99,7" o la "regla empírica".
Correlación
Interpretación xeométrica
El cosenu del ángulu alfa ente estos vectores ye dau pola fórmula siguiente:
Pos ye'l coeficiente de correlación muestral de Pearson. El coeficiente de correlación ye'l cosenu del ángulu ente dambos vectores centraos: Más xeneralmente:.
Distribución normal
Esviación típica ya intervalos d'enfotu
Pa ser más precisos, l'área so la curva campana ente μ − nσ y μ + nσ en términos de la función de distribución normal vien dada por
Correlación
Interpretación xeométrica
De xacíu, dende'l puntu vista xeométricu, nun falamos de correlación llinial: el coeficiente de correlación tien siempres un sentíu, cualesquier sía'l so valor ente -1 y 1. Infórmanos de manera precisa, non tantu sobre'l grau de dependencia ente les variables, sinón sobre la so distancia angular na hiperesfera a n dimensiones.
La Iconografía de les correllaciones ye un métodu d'analís multidimensional que reposa nesta idea. La correlación llinial dase cuando nuna nube de puntos atópense o se distribúin alredor d'una recta.
Distribución normal
Esviación típica ya intervalos d'enfotu
onde erf ye la función error. Los valores pa n=1, n=2, ..., n= 6, son... (con 12 decimales)...:
Correlación
Interpretación xeométrica
La fórmula de correlación pa dos series distintes con ciertu desfase "k", ta dada pola fórmula:
Distribución del coeficiente de correlación
El coeficiente de correlación muestral o analíticu d'una muestra ye de fechu una variable aleatoria, eso significa que si repitimos un esperimentu o consideramos distintes muestres van llograse valores distintos y por tantu'l coeficiente de correlación muestral calculáu a partir d'elles va tener valores llixeramente distintos. Pa muestres grandes la variación en dichu coeficiente va ser menor que pa muestres pequeñes. R. A. Fisher foi'l primeru en determinar la distribución de probabilidá pal coeficiente de correlación.
Distribución normal
Esviación típica ya intervalos d'enfotu
La siguiente tabla apurre la rellación inversa de múltiples σ correspondientes a unos pocos valores usaos con frecuencia pa l'área so la campana de Gauss. Estos valores son útiles pa determinar intervalo d'enfotu pa los niveles especificaos basaos nuna curva de normal distribuyida (o estimadores asintóticamente normales):
Correlación
Distribución del coeficiente de correlación
Si los dos variables aleatories que trata de rellacionase vienen de una distribución gaussiana bivariante entós el coeficiente de correlación r sigue una distribución de probabilidá dada por:
Distribución normal
Esviación típica ya intervalos d'enfotu
onde'l valor a la izquierda de la tabla ye la proporción de valores que van cayer nel intervalu dau y n ye un múltiplu de la esviación típica que determina l'anchor del intervalu.
Correlación
Distribución del coeficiente de correlación
onde: Nótese que'l valor esperáu del coeficiente de correlación muestral r ye:
Distribución normal
Distribución normal complexa
Considérese la variable aleatoria complexa gaussiana
Correlación
Distribución del coeficiente de correlación
por tanto, r ye estimador sesgado de \,\rho. Puede llograse un estimador averáu non sesgado resolviendo la ecuación:
Anque, la solución:
Distribución normal
Distribución normal complexa
onde X y Y son variables gaussianas reales ya independientes con igual varianza \sigma_r^2. La función de distribución de la variable conxunta ye entós
Correlación
Distribución del coeficiente de correlación
ye subóptima. Puede llograse un estimador sesgado con mínima varianza pa grandes valores de n, con sesgu d'orde buscando'l máximu de la espresión:
Distribución normal
Distribución normal complexa
Como, la función de distribución resultante pa la variable gaussiana complexa Z ye
Correlación
Distribución del coeficiente de correlación
Nel casu especial de que \,\rho = 0, la distribución orixinal pue ser reescrita como:
onde \mathbf{B} ye la función beta.
Distribución normal
Resultaos
De la distribución normal derívense munches resultaos, incluyendo rangos de percentiles ("percentiles" o "cuantiles"), curves normales equivalentes, stanines, z-scores, y T-scores. Amás, un númberu de procedimientos d'estadísticos de comportamientu tán basaos na asunción de qu'eses resultaos tán de normal distribuyíos. Por casu, el test de Student y el analís de varianza (ANOVA) (vease más embaxo). La gradación de la curva campana asigna graos relativos basaos nuna distribución normal de resultaos.
Tests de normalidá
Los tests de normalidá aplicar a conxuntos de datos pa determinar la so semeyanza con una distribución normal. La hipótesis nula ye, nestos casos, si'l conxuntu de datos ye similar a una distribución normal, polo qu'un P-valor abondo pequeñu indica datos non normales.
Estimación de parámetros de máxima verosimilitud
Supóngase que
son independientes y caúna ta de normal distribuyida con media μ y varianza σ2 > 0. En términos estadísticos los valores reparaos d'estes n variables aleatories constitúin una "muestra de tamañu n d'una población de normal distribuyida. Deseyar envalorar la media poblacional μ y la esviación típica poblacional σ, basándose nos valores reparaos d'esta muestra. La función de densidá conxunta d'estes n variables aleatories independientes ye
Nel métodu de máxima verosimilitud, los valores de μ y σ que maximizan la función de verosimilitud tómense como estimadores de los parámetros poblacionales μ y σ.
Davezu na maximización d'una función de dos variables, podríen considerase derivaes parciales. Pero equí esplótase'l fechu de que'l valor de μ que maximiza la función de verosimilitud con σ fixu nun depende de σ. Sicasí, atopamos qu'esi valor de μ, entós sustitúyese por μ na función de verosimilitud y finalmente atopamos el valor de σ que maximiza la espresión resultante.
Rescampla que la función de verosimilitud ye una función decreciente de la suma
Asina que se deseya'l valor de μ que embrive esta suma. Sía
la media muestral basada nes n observaciones. Nótese que
Namái l'últimu términu depende de μ y embrívese por
Esta ye la estimación de máxima verosimilitud de μ basada nes n observaciones X1, ..., Xn. Cuando sustituyimos esta estimación por μ na función de verosimilitud, llogramos
Convenir en denotar la "log-función de verosimilitud", esto ye, el llogaritmu de la función de verosimilitud, con una minúscula ℓ, y tenemos
entós
Esta derivada ye positiva, cero o negativa según σ2 tea ente 0 y
esto ye igual a esa cantidá, o mayor qu'esa cantidá. (Si hai solamente una observación, lo que significa que n = 1, o si X1 = ... = Xn, lo cual namái asocede con probabilidad cero, entós por esta fórmula, reflexa'l fechu de que nestos casos la función de verosimilitud ye ilimitada cuando σ escai hasta cero.)
Consecuentemente esta media de cuadraos de residuos ye'l estimador de máxima verosimilitud de σ2, y el so raigañu cuadráu ye'l estimador de máxima verosimilitud de σ basáu nes n observaciones. Esti estimador ye sesgado, pero tien un menor error mediu al cuadráu que l'habitual estimador insesgado, que ye n/(n − 1) vegaes esti estimador.
Sorprendente xeneralización
La derivada del estimador de máxima verosimilitud de la matriz de covarianza d'una distribución normal multivariante ye despreciable. Arreya'l teorema espectral y la razón pola que puede ser meyor pa ver un esguilar como la traza d'una matriz 1×1 que como un pixín esguilar. Vease estimación de la covarianza de matrices.
Estimación insesgada de parámetros
El estimador de máxima verosimilitud de la media poblacional μ, ye un estimador insesgado de la media poblacional.
El estimador de máxima verosimilitud de la varianza ye insesgado si asumimos que la media de la población ye conocida a priori, pero na práutica esto nun asocede. Cuando disponemos d'una muestra y nun sabemos nada de la media o la varianza de la población de la que s'estrayxo, como s'asumía na derivada de máxima verosimilitud de riba, entós el estimador de máxima verosimilitud de la varianza ye sesgado. Un estimador insesgado de la varianza σ2 ye la cuasi varianza muestral:
que sigue una distribución Gamma cuando les Xi son normales independientes y hermano distribuyíes:
con media y varianza
La estimación de máxima verosimilitud de la esviación típica ye'l raigañu cuadráu de la estimación de máxima verosimilitud de la varianza. Sicasí, nin ésta, nin el raigañu cuadráu de la cuasivarianza muestral apurren un estimador insesgado pa la esviación típica (vease estimación insesgada de la esviación típica pa una fórmula particular pa la distribución normal.
Incidencia
Les distribuciones aproximao normales apaecen peruquier, como queda esplicáu pol teorema central de la llende. Cuando nun fenómenu abarrúntase la presencia d'un gran númberu de pequeñes causes actuando de forma aditiva ya independiente ye razonable pensar que les observaciones van ser "normales". Hai métodos estadísticos pa probar empíricamente esta asunción, por casu, el test de D'Agostino-Pearson. El test de Kolmogorov-Smirnov, antes llargamente usáu, agora paez tar desaconseyáu.
Hai causes que pueden actuar de forma multiplicativa (más que aditiva). Nesti casu, l'asunción de normalidá nun ta xustificada y ye el llogaritmu de la variable en cuestión el que taría de normal distribuyíu. La distribución de les variables direutamente reparaes nesti casu denominar log-normal.
Finalmente, si hai una simple influencia esterna que tien un gran efeutu na variable en considerancia, l'asunción de normalidá nun ta tampoco xustificada. Esto ye ciertu inclusive si, cuando la variable esterna caltiénse constante, les distribuciones marxinales resultantes son, n'efeutu, normales. La distribución completa va ser una superposición de variables normales, que nun ye polo xeneral normal. Ello ta rellacionáu cola teoría d'errores (vease más embaxo).
De siguío amuésense una llista de situaciones que taríen, aproximao, de normal distribuyíes. Más embaxo puede atopase un discutiniu detalláu de caúna d'elles:
nel llogaritmu de tases de cambéu, índices de precios, índices d'esistencies de mercáu; estes variables pórtense como l'interés compuestu, non como l'interés simple, por tanto, son multiplicatives;
Ye relevante pa la bioloxía y l'economía el fechu de que los sistemes complexos tienden a amosar la llei de potencies más que normal.
Recuentu de fotones
La intensidá de la lluz d'una sola fonte varia col tiempu, según les fluctuaciones térmiques que pueden reparase si la lluz analizar a un resolución abondo altu. La mecánica cuántica interpreta les midíes de la intensidá de la lluz como un recuentu de fotones, onde'l camientu natural lleva a usar la distribución de Poisson. Cuando la intensidá de la lluz integrar a lo llargo de grandes periodos de tiempu mayores que'l tiempu de coherencia, l'aproximamientu Poisson - Normal ye apoderada.
Midida d'errores
La normalidá ye la asunción central de la teoría matemática d'errores. De forma similar nel axuste de modelos estadísticu, un indicador de la bondá del axuste ye que'l error residual (asina ye como se llamen los errores nesta circunstancia) seya independiente y de normal distribuyíu. L'asunción ye que cualquier esviación de la normalidá precisa ser esplicada. Nesi sentíu, en dambos, axuste de modelos y teoría d'errores, la normalidá ye la única observación que nun precisa ser esplicada, sinón que ye esperada. Sicasí, si los datos orixinales nun tán de normal distribuyíos (por casu, si siguen una distribución de Cauchy, entós los residuos tampoco van tar de normal distribuyíos. Esti fechu ye ignoráu davezu na práutica.
Una famosa observación atribuyida a Gabriel Lippmann diz:
Otra fonte podría ser Henri Poincaré.
Carauterístiques físiques de especímenes biolóxicos
Los tamaños de los animales adultos siguen aproximao una distribución log-normal. La evidencia y esplicación basada en modelos de crecedera foi publicada per primer vegada nel llibru Problemes de crecedera relativa, de 1932, por Julian Huxley.
Les diferencies de tamañu por cuenta de dimorfismos sexuales o otros polimorfismos d'inseutos, como la división social de les abeyes n'obreres, zánganos y reines, por casu, fai que la distribución de tamaños esviar escontra la lognormalidad.
L'asunción de que'l tamañu llinial de los especímenes biolóxicos ye normal (más que lognormal) llévanos a una distribución non normal del pesu (yá que el pesu o'l volume ye proporcional al cuadráu o'l cubu del llargor y les distribuciones gaussianas namái caltienen los tresformamientos lliniales). A la inversa, asumir que'l pesu sigue una distribución normal implica llargores non normales. Esto ye un problema porque, a priori, nun hai razón pola que cualesquier d'elles (llargor, masa corporal o otres) tendría de tar de normal distribuyida. Les distribuciones lognormales, per otru llau, caltener ente potencies, asina que el "problema" esmorezse si asume la lognormalidad. Per otra parte, hai delles midíes biolóxiques onde s'asume normalidá, tales como la presión sanguínea n'humanos adultos. Esta asunción namái ye posible en dixebrando a homes y muyeres en distintes poblaciones, caúna de les cualos ta de normal distribuyida.
Variables financieres
thumb|El modelu normal de movimientu d'activos nun inclúi movimientos estremos tales como [[quiebra financiera|quiebres financieres.]]
Yá en 1900 Louis Bachelier propunxo representar los precios de cambéu usando la distribución normal. Esti aproximamientu modificóse dende entós llixeramente. Por causa de la naturaleza multiplicativa del interés compuestu, el indicadores financieros como valores de mercáu y precios de les materies primes exhiben un "comportamientu multiplicativu". Como tales, los sos cambeos periódicos (por casu, cambeos añales) nun son normales, sinón lognormales. Esta ye inda la hipótesis más comúnmente aceptada en economía.
Sicasí, en realidá les variables financieres exhiben coles pesaes y asina, l'asunción de normalidá infravalora la probabilidá d'eventos estremos como quiebres financieres. Suxuriéronse correiciones a esti modelu per parte de matemáticos como Benoît Mandelbrot, quien reparó que los cambeos nel llogaritmu mientres curtios periodos de tiempu (como un día) avérense bien por distribuciones que nun tienen una varianza finita y, poro, el teorema central de la llende nun puede aplicase. Entá más, la suma de munchos de tales cambeos sigue una distribución de log-Levy.
Distribuciones en tests d'intelixencia
Dacuando, la dificultá y númberu d'entrugues nun test d'intelixencia escuéyese de cuenta qu'apurran resultaos de normal distribuyíos. Entá más, les puntuaciones "en crudu" convertir a valores que marquen el cociente intelectual afaciéndoles a la distribución normal. Sía que non trátase d'una resultancia causada deliberadamente pola construcción del test o d'una interpretación de les puntuaciones que suxure normalidá pa la mayoría de la población. Sicasí, la cuestión alrodiu de si la intelixencia en sí ta de normal distribuyida ye más complicada porque se trata d'una variable latente y, poro, nun puede reparase direutamente.
Ecuación d'espardimientu
La función de densidá de la distribución normal ta estrechamente rellacionada cola ecuación d'espardimientu (homoxénea y isótropa) y, por tanto, tamién cola ecuación de calor. Esta ecuación diferencial parcial describe'l tiempu d'evolución d'una función de densidá baxu espardimientu. En particular, la función de densidá de masa
pa la distribución normal con esperanza 0 y varianza t satisfai la ecuación d'espardimientu:
Si la densidá de masa pa un tiempu t = 0 vien dada pola delta de Dirac, lo cual significa, esencialemente que tola masa ta primeramente concentrada nun puntu, entós la función de densidá de masa nel tiempu t va tener la forma de la función de densidá de la normal, con varianza creciendo linealmente con t. Esta conexón nun ye coincidencia: l'espardimientu deber a un movimientu browniano que queda descritu matemáticamente por un procesu de Wiener, y tal procesu nun tiempu t tamién va resultar normal con varianza creciendo linealmente con t'.
Más xeneralmente, si la densidá de masa inicial vien dada por una función φ(x), entós la densidá de masa nun tiempu t va venir dada pola convolución de φ y una función de densidá normal. thumb|300px|Aplicación de la distribución normal de probabilidá acumulada a agües mensuales en Surinam.
Hidroloxía
La imaxe azul ilustra un exemplu del axuste de la distribución normal a datos d'agua mensual d'Ochobre y amuesa los intervalo d'enfotu basaos na distribución binomial.
Xeneración de valores pa una variable aleatoria normal
Pa simulaciones por ordenador ye útil, n'ocasiones, xenerar valores que podríen siguir una distribución anormal. Hai dellos métodos y el más básicu d'ellos ye invertir la función de distribución de la normal estándar p'asina poder realizar la grafica. Conócense otros métodos más eficientes, unu de los cualos ye la tresformamientu de Box-Muller. Un algoritmu inclusive más rápidu ye'l algoritmu zigurat. Dambos alderíquense más embaxo. Un aproximamientu simple a estos métodos ye programalos como sigue: a cencielles súmense 12 esviaciones uniformes (0,1) y réstense 6 (la metá de 12). Esto ye bastante preséu en munches aplicaciones. La suma d'esos 12 valores sigue la distribución de Irwin-Hall; son escoyíos 12 pa dar a la suma una varianza d'unu, esautamente. Les esviaciones aleatories resultantes tán llindaes al rangu (−6, 6) y tienen una densidá que ye una doceava seición d'un aproximamientu polinomial d'undécimu orde a la distribución normal.
El métodu de Box-Muller diz que, si tienes dos númberos aleatorios O y V uniformemente distribuyíos en [0, 1], (por casu, la salida d'un xenerador de númberos aleatorios), entós X y Y son dos variables aleatories estándar de normal distribuyíes, onde:
Esta formulación apaez porque la distribución χ² con dos graos de llibertá (vease la propiedá 4, más arriba) ye una variable aleatoria esponencial fácilmente xenerada (la cual correspuende a la cantidá lnO nestes ecuaciones). Asina, un ángulu escoyíu uniformemente alredor d'un círculu vía la variable aleatoria V y un radiu escoyíu pa ser esponencial tresfórmense entós en coordenaes x y y de normal distribuyíes. Un métodu muncho más rápido que'l tresformamientu de Box-Muller, pero que sigue siendo exactu ye'l llamáu algoritmu Zigurat, desenvueltu por George Marsaglia. N'alredor del 97% de los casos usa namái dos númberos aleatorios, un enteru aleatoriu y un uniforme aleatoriu, una multiplicación y un test-si. Namái un 3% de los casos onde la combinación d'estos dos cai fora del "corazón del zigurat", un tipu de refuga muestral usando llogaritmos, esponenciales y númberos aleatorios más uniformes tendríen de ser emplegaos.
Hai tamién dalguna investigación sobre la conexón ente la rápida tresformamientu de Hadamard y la distribución normal, en virtú de que'l tresformamientu emplega namái adición y sustracción y pol teorema central de la llende los númberos aleatorios de cuasi cualquier distribución van ser tresformaos na distribución normal. Nesta visión pueden combinase una serie de tresformamientos de Hadamard con permutaciones aleatories pa devolver conxuntos de datos aleatorios de normal distribuyíos.
Aproximamientos numbéricos de la distribución normal y la so función de distribución
La función de distribución normal úsase estensamente en computación científica y estadística. Poro, foi implementada de delles formes.
Abramowitz y Stegun (1964) dan la conocida como "meyor aproximamientu de Hastings" para Φ(x) con x > 0 con un error absolutu |ε(x)| < 7.5·10−8 (algoritmu 26.2.17): onde ϕ(x) ye la función de densidá de la distribución normal estándar, : y les constantes son b0 = 0.2316419, b1 = 0.319381530, b2 = −0.356563782, b3 = 1.781477937, b4 = −1.821255978, b5 = 1.330274429.
La Biblioteca Científica GNU calcula valores de la función de distribución normal estándar usando aproximamientos por funciones racionales a cachos. Otru métodu d'aproximamientu usa polinomios de tercer grau n'intervalos. L'artículu sobre'l llinguaxe de programación bc apurre un exemplu de cómo computar la función de distribución en GNU bc.
Pa un discutiniu más detalláu sobre cómo calcular la distribución normal, vease la seición 3.4.1C. de The Art of Computer Programming (L'arte de la programación por ordenador), de Knuth.
Cetoniinae
Cetoniinae ye una subfamilia d'escarabayos de la familia Scarabaeidae. Los adultos de munches especies son diurnos y visiten flores, alimentándose de polen y nectar o de los pétalos. Dalgunos comen frutes. Hai alredor de 4.000 especies, más munches entá non descrites.
Xeneralidaes
Estrémase d'otros escarabayos pola combinación de los siguientes carauteres: la forma de la pleura, col cantu llateral de los élitros sinuosu, l'inxertamientu de l'antena ye visible dende enriba. Hai doce tribus: Cetoniini, Cremastocheilini, Diplognathini, Goliathini, Gymnetini, Phaedimini, Schizorhinini, Stenotarsiini, Taenioderini, Trichiini, Valgini, y Xiphoscelidini. Los de la tribu Goliathini son los más grandes. La tribu Gymnetini ye la más numberosa.
Bioloxía
Los bárabos de la mayoría aliméntense de material orgánico nel suelu o madera semipodrida d'árboles muertos. Dalgunos tán acomuñaos con formigues y los adultos tamién suelen atopase nos niales de formigues.
Munchos miembros de la tribu Cremastocheilini son depredadores, alimentándose de bárabos d'Hymenoptera y de ninfes d'Auchenorrhyncha. Los Spilophorus spp. foron reparaos alimentándose de los materiales del nial y los escrementos de delles aves cantores de Sudáfrica, mientres Spilophorus maculatus come les ninfes d'Oxyrhachis y Hoplostomus fuligineus aliméntase de bárabos y pupes d'abeyes melíferes en Sudáfrica y de pupes de l'aviespa Belonogaster petiolata. Campsiura javanica xinta los bárabos de Ropalidia montana nel sur de la India. Cremastocheilus stathamae aliméntase de formigues del xéneru Myrmecocystus.
Sistemática y taxonomía
Tribus y subtribus de la subfamilia Cetoniinae y dalgunos de los xéneros más destacaos:
Tribu Cetoniini
Subtribu Cetoniina
Subtribu Euphoriina
Inferencia bayesiana
La inferencia bayesiana ye un tipu d'inferencia estadística na que les evidencies o observaciones emplegar p'actualizar o inferir la probabilidá de qu'una hipótesis pueda ser cierta. El nome «bayesiana» provién del usu frecuente que se fai del teorema de Bayes mientres el procesu de inferencia. El teorema de Bayes derivóse del trabayu realizáu pol matemáticu Thomas Bayes. Anguaño, unu de los campos d'aplicación ye na teoría de la decisión, visión artificial (simulación de la perceición polo xeneral) y reconocencia de patrones por ordenador.
Cetoniinae
Tribu Cetoniini
Subtribu Leucocelina
Inferencia bayesiana
Contestu inicial
La incertidume y l'imprecisión son connaturales nel procesu de razonamientu. La lóxica establez unes regles de inferencia a partir de les cualos constrúyese'l sistema de razonamiento deductivu, nel qu'una proposición determinada ye considerada como cierta o falsa, ensin que s'almitan graos ente estos dos estremos. Los métodos de razonamientu averáu, ente los que s'atopen los métodos bayesianos, apurren modelos teóricos qu'asemeyen la capacidá de razonamientu en condiciones d'incertidume, cuando nun se conoz con absoluta certidume la verdá o falsedá d'un enunciáu o hipótesis, ya imprecisión, enunciaos nos que s'almite un rangu de variación.
Ente los métodos de razonamientu averáu atópense los métodos bayesianos, basaos nel conocíu teorema de Bayes. Toos ellos tienen de mancomún la asignación d'una probabilidá como midida de credibilidá de les hipótesis. Nesti contestu, la inferencia entiéndese como un procesu d'actualización de les midíes de credibilidá al conocese nueves evidencies. Por aciu l'aplicación del Teorema de Bayes búscase llograr les probabilidaes de les hipótesis condicionaes a les evidencies que se conocen. La diferencia ente los distintos métodos bayesianos, modelos causales y redes bayesianas, finca nes hipótesis d'independencia condicional ente hipótesis y evidencies. Diches rellaciones esprésense comúnmente por aciu un grafo acíclico empobináu.
Cetoniinae
Tribu Cetoniini
Incertae sedis
Inferencia bayesiana
¿Qué ye lo curioso de la Estadística Bayesiana?
i) Construcción axomática
ii) Una sola regla de decisión
Cetoniinae
Tribu Goliathini
thumb|upright 0.8|[[Mecynorhina ugandensis]] Subtribu Coryphocerina Subtribu Dicronocephalina Subtribu Goliathina Subtribu Ichnestomatina Ensin allugamientu de subtribu
Inferencia bayesiana
Axomes de coherencia
i) Comparanza
Cetoniinae
Tribu Schizorhinini
Subtribu Lomapterina Subtribu Schizorhinina
Inferencia bayesiana
Axomes de coherencia
ii) Transitividá
Cetoniinae
Tribu Stenotarsiini
Subtribu Anochiliina Subtribus Chromoptiliina Subtribu Coptomiina Subtribu Doryscelina Subtribu Euchroeina Subtribu Heterophanina Subtribu Heterosomatina Subtribu Pantoliina Subtribus Parachilina Subtribu Stenotarsiina
Inferencia bayesiana
Axomes de coherencia
iii) Dominancia-Sustitución
iv) Referencia
Cetoniinae
Tribu Taenioderini
thumb|right|[[Gnorimella maculosa]]
Inferencia bayesiana
Exemplos de inferencia
La inferencia bayesiana usa un estimador numbéricu del grau de creencia nuna hipótesis entá antes de reparar la evidencia y calcula un estimador numbéricu del grau de creencia na hipótesis dempués de reparar la evidencia. La inferencia bayesiana xeneralmente básase en graos de creencia, o probabilidaes suxetives, nel procesu d'inducción y non necesariamente declara aprovir un métodu oxetivu d'inducción.
Cetoniinae
Tribu Trichiini
Subtribu Cryptodontina Subtribus Incaina Subtribus Osmodermatina Subtribus Platygeniina Subtribus Trichiina
Inferencia bayesiana
Definiciones formales
Con too y con eso, dellos estadísticos bayesianos creen que les probabilidaes pueden tener un valor oxetivu y polo tanto la inferencia bayesiana puede aprovir un métodu oxetivu d'inducción. (Ver métodu científicu.) Dada una nueva evidencia, el teorema de Bayes afai les probabilidaes de la mesma de la siguiente manera:
onde
El factor representa l'impautu que la evidencia tien na creencia na hipótesis. Si ye posible que se repare la evidencia cuando la hipótesis considerada ye verdadera, entós esti factor va ser grande. Multiplicando la probabilidá a priori de la hipótesis por esti factor va resultar nuna gran probabilidá a posteriori dada la evidencia. Na inferencia bayesiana, poro, el teorema de Bayes mide cuántu la nueva evidencia ye capaz d'alteriar la creencia na hipótesis.
Establecimientu de la inferencia
Los estadísticos bayesianos sostienen qu'entá cuando distintes persones puedan proponer probabilidaes a priori bien distintes, la nueva evidencia que surde de nueves observaciones va llograr que les probabilidaes suxetives avérense cada vez más. Otros, sicasí, sostienen que cuando distintes persones proponen probabilidaes a priori bien distintes, les probabilidaes suxetives a posteriori pueden nun converxer nunca, por más evidencies nueves que se recoyer. Estos críticos consideren que visiones del mundu que son dafechu distintos de primeres pueden siguir siendo dafechu distintos al traviés del tiempu por más evidencies que s'atropen.
Cetoniinae
Tribu Valgini
Subtribu Microvalgina Subtribu Valgina
Inferencia bayesiana
Establecimientu de la inferencia
Multiplicando la probabilidá anterior P(H_0) pol factor nunca podrá llograse una probabilidá cimera a 1. Yá que P(Y) ye siquier mayor que, lo que dexa la igualdá (vease probabilidá conxunta), reemplazando P(Y) con  nel factor  esto va dexar una probabilidá posterior de 1. Poro, la probabilidá posterior nun va aportar# a mayor qu'unu namái si P(Y) fora menor que lo que nunca ye ciertu.
La probabilidá de Y dau H_0, P(Y|H_0), pue ser representada como una función del so segundu argumentu, lo que puede faese propocionando un valor. Tal función denominar función de verosimilitud; ye función de H_0 dau Y. Una proporción de dos funciones de verosimilitudes que se denomina proporción de verosimilitud, \Lambda. Por casu:
La probabilidá marxinal P(Y), pue ser representada amás como la suma de los productos de toles probabilidaes de les hipótesis esclusives mutuamente y que correspuenden a probabildades condicionales:.
Como resultancia, puede reescribise el teorema de Bayes como:
Con dos evidencies independientes Y_1 y Y_2, la inferencia bayesiana puede aplicase iterativamente. Puede emplegase la primer evidencia pa calcular la primer probabilidá posterior y emplegar ésta nel cálculu de la siguiente probabilidá y siguir d'esta forma coles demás.
Aplicando'l teorema de Bayes de forma iterativa, implica
Emplegando los ratios de verosimilitud, puede atopase que
Esta iteración de la inferencia bayesiana puede ser espandida cola inclusión de más evidencies. La inferencia bayesiana emplegar nel cálculu de probabilidaes en tomar de decisión. Emplegar nes probabilidaes calculaes na teoría de cálculu de riesgos, na denomada función de perda que reflexa les consecuencies de cometer un error.
Condicinae
Condicinae ye una subfamilia de poliyes perteneciente a la familia Noctuidae, consiste en dos tribus con 20 xéneros.
Lamiidae
En Nomenclatura filoxenética, les lámidas (Lamiidae) son un grupu d'eudicotiledóneas que fueren nomaes informalmente como «euastéridas I». El nome «Lamiidae» foi usáu per primer vegada pol botánicu soviéticu Armén Tajtadzhián en 1987 pa denominar a un grupu que difier en circunscripción en dellos detalles. Tajtadzhián incluyó una descripción de les lámidas en rusu, pero'l nome nun foi correutamente validáu hasta que'l taxónomo estauxunidense James Lauritz Reveal aproviera en 1993 una descripción en llatín pa esti grupu. El nome Lamiidae foi acomuñáu formalmente a esti clado en Olmstead y collaboradores en 1992, nun trabayu nel que s'afirmaba «qu'esti clado correspuende a la subclase Lamiidae de Takhtajan...». Amás el nome «lámidas» foi usáu informalmente en dellos trabayos de filoxenia de les anxiospermes.
El clado, según foi circunscripto en APG III, abarca cuatro órdenes (Garryales, Gentianales, Lamiales, Solanales) y cinco families qu'inda nun fueron incluyíes en nengún orde (Boraginaceae, Vahliaceae, Icacinaceae, Metteniusaceae, Oncothecaceae).
La sinapomorfia más evidente de les lámidas ye la presencia de vasos del xilema con perforaciones simples.
Alex Acker
Alex Maurice Acker ye un baloncestista profesional d'Estaos Xuníos naturalizáu italianu, de 196 cm y 84 kg que la so posición na cancha ye la d'escolta.
Trayeutoria deportiva
Acker yera alumnu de la Universidá de Pepperdine y foi escoyíu na segunda ronda del Draft de la NBA nel 2005 polos Detroit Pistons. Foi asignáu a la D-League pa los Fayetteville Patriots el 27 de febreru de 2006.
Na temporada 2006-2007 fichó pol Olimpiakos de la Lliga Griega, equipu col qu'hai permedió 16,5 puntos y 7,5 rebotes na Eurolliga y 11 puntos y 3,5 rebotes na lliga Helena.
N'agostu de 2007 fichó pol AXA FC Barcelona, pa ser el sustitutu de "la bomba" Juan Carlos Navarro. Magar que realizó una temporada bastante irregular, nos play-off cuayo grandes actuaciones especialmente ante'l Iurbentia Bilbao. Sicasí'l fechu de los sos problemes cola rodía según la vuelta de Navarro, fixeron que'l club azulgrana finalmente nun executara la opción de renovación del so contratu.
La temporada 2008-09 vuelve a la NBA roblando un contratu polos Detroit Pistons, equipu nel que yá militara con anterioridá a la so "etapa" n'Europa.
La temporada siguiente, a mediaos del mes de febreru, los Pistons trespasen al xugador xunto a una segunda eleición na 2ª ronda del draft del 2011 en cuenta de una eleición na 2ª ronda del draft del 2013 a Los Angeles Clippers nun movimientu nel que Detroit pretendía asitiase per debaxo del tope salarial pa nun tener que pagar el impuestu de luxu.
Pal cursu 2009/10, tres una temporada na que'l so protagonismu na NBA foi bien amenorgáu, el xugador decide volver a Europa y robla un contratu pa xugar nes files del Armani Jeans de Milán.
El siguiente destín ye'l Le Mans francés, que-y robla pa la campaña 2010-2011. El club apuesta por él, por que seya el referente ofensivu dende'l xuegu esterior.
Daniel Keyes
Daniel Keyes foi un psicólogu y escritor d'Estaos Xuníos universalmente conocíu pol so rellatu Flores pa Algernon, que depués convirtió na novela del mesmu títulu que ganó'l premiu Nébula en 1966.
Biografía
Daniel Keyes nació en Brooklyn y a la edá de 17 años entró nel Serviciu Marítimu como sobrecargu. Al acabar el so serviciu na marina volvió a los estudios y llogró un bachilleratu en Psicoloxía pol Brooklyn College.
Tres una temporada como fotógrafu de moda, llogró un graduáu en Lliteratura Americana estudiando en clases nocherniegues mientres mientres el día daba clases na escuela pública de Nueva York. Coles mesmes, les fines de selmana dedicar a escribir.
A principios de los años 1950, foi editor de la revista pulp Marvel Science Fiction. Cuando la revista dexó de publicar, Keyes pasó a ser editor acomuñáu de Atles comics.
Mientres esa mesma década escribió pa delles revistes, tantu col so propiu nome como colos seudónimos de Kris Daniel y Dominik Georg.
En 1966 pasó a ser profesor d'inglés y d'escritura creativo na Universidá d'Ohio, onde foi declaráu profesor eméritu en 2000.
Obra
Ensin dala dulda, la so obra más conocida ye Flores pa Algernon, publicada primero como rellatu y, darréu como novela, ganadora d'un premiu Nébula y afecha al cine na película Charly (1968).
La so obra novelada, non bien estensa, caracterízase fundamentalmente por esplorar nes desigües mentales de los sos protagonistes o nes sos particulares perceiciones, campu nel qu'aplica les sos conocencies de psicoloxía y que lu sirven pa recrear de forma realista cada situación, en principiu bien ayena al llector, pero aguiyándo-y empatía.
Los Villares (Pandenes)
Los Villares ye un llugar de la parroquia del Pandenes, nel conceyu asturianu de Cabranes.
Alcuéntrase a 7 km de Santolaya, la capital del conceyu, a un altor mediu de 408 msnm y tien una población de.
Agua dulce
thumb|right|240px|La [[Tierra vista dende Apollo 17 — la capa de xelu L'Antártida na parte inferior de la fotografía contién 61 % del total d'agua dulce, o'l 1,7 % del total d'agua na Tierra.]]
Sistemes
thumb|[[Monte Cook, Monte Tasman y Glaciar de Fox, reflexaos nel Llagu Matheson en Nueva Zelanda.]] Na ciencia los hábitats d'agua dulce estremar en sistemes lénticos, qu'entienden les agües zarraes en llagunes, llagos, banzaos y turberes; sistemes lóticos, qu'entienden fluxos d'agua corriente; y agua soterraño que flúi nes roques y n’acuíferos. Esiste amás una zona que fai ponte ente les agües soterrañes y los sistemes lóticos: la zona hiporreica que subyace munchos ríos mayores y puede contener sustancialmente más agua que la que puede vese nel caudal abiertu. Tamién puede tar en contautu direutu cola agua soterraño subxacente.
Fonte
La fonte de cuasi tola agua dulce ye la precipitación na atmósfera terrestre en forma de borrina, agua y nieve. L'agua dulce que cai como borrina, agua o nieve contién materiales disueltos de l'atmósfera según material del mar y de la tierra sobre les cualos les nubes muévense. En zones industrializaes l'agua puede ser aceda por cuenta de los óxidos d'azufre y nitróxenu disueltos que se formaron a partir de la quema de combustibles fósiles d'automóviles, fábriques, trenes y aviones y dende les emisiones atmosfériques de la industria. En dellos casos esta agua acedo puede contribuyir a la contaminación de los llagos y ríos.
Nes zones costeres, l'agua dulce puede contener concentraciones significatives de sales derivaos del mar si'l vientu llevanta pequeñes gotes d'agua de mar nes nubes portadores d'agua. Esto puede dar llugar a una medría nes concentraciones de sodiu, cloruru, magnesiu y sulfatu, según munchos otros compuestos en concentraciones más pequeñes.
En zones grebes o zones con suelos probes o polvorientas, los vientos cargaos d'agua pueden llevar partícules d'arena y polvu, que pueden ser depositaes en forma de precipitación n'otros llugares, lo que resulta nun fluxu d'agua dulce contaminada con cantidaes medibles de sólidos insolubles y componentes solubles de los suelos. Cantidaes significatives de fierro pueden ser tresportaes d'esta manera, como por casu la tresferencia bien documentada de les precipitaciones riques en fierro que cayen en Brasil derivaes de les nubes de sable nel Sahara d'África del Norte.
Distribución
thumb|290px|Visualización de la distribución (en volume) d'agua na Tierra. Cada pequeñu cubu (como'l que representa agua biolóxico) correspuende a aproximao 1000 quilómetros cúbicos d'agua, con una masa d'aproximao 1 billón de tonelaes (200.000 vegaes la masa de la [[Gran Pirámide de Giza, o 5 vegaes la del llagu Kariba). El bloque completu entiende 1 millón de pequeños cubos. ]]
L'agua ye un elementu críticu pa la sobrevivencia de tolos organismos vivos na Tierra. Dellos organismos pueden usar agua salao, pero munchos, incluyendo la gran mayoría de les plantes cimeres y la mayoría de los mamíferos tienen de tener accesu a agua dulce pa sobrevivir. Dellos mamíferos terrestres, tales como royedores del desiertu, paecen sobrevivir ensin beber, pero en realidá xeneren agua al traviés del metabolismu de granes de ceberes, y cunten con mecanismos eficientes pa caltener l'agua.
Del total d'agua na Tierra, l'agua salao —nos océanos, los mares y les agües soterrañes salaes— representa alredor del 97 % de la mesma. Namái'l 2,5 a 2,75 % ye agua dulce, incluyendo 1,75-2 % n'estáu conxeláu en glaciares, xelu y nieve, 0,7-0,8 % en agües soterrañes dulces, y nel mugor del suelu, y menos de 0,01 % del total ye agua superficial atopáu en llagos, banzaos y ríos.
Los llagos d'agua dulce contienen alredor del 87 % del total d'agua dulce superficial, incluyendo 29 % nos Grandes Llagos d'África, 20 % nel llagu Baikal en Rusia, 21 % nos Grandes Llagos de Norteamérica, y 14 % n'otros llagos. Los banzaos tienen la mayor parte del restu de les agües superficiales, y los ríos namái tienen una pequeña cantidá, especialmente'l ríu Amazones. L'atmósfera namái contién 0,04 % d'agua. Nes zones ensin agua dulce superficial, l'agua dulce derivada de les precipitaciones puede, por cuenta de la so menor densidá, superponerse a les agües soterrañes salines en lentes o capes. La mayor parte de l'agua dulce del planeta ta conxelada nes capes de xelu. Estensiones importantes, tales como desiertos, carauterizar pola falta d'agua dulce.
Definición numbérica
L'agua dulce pue ser definida como agua con menos de 500 partes per millón (ppm) de sales eslleíes.
Otres fontes definen l'agua dulce con llendes de salín más elevaos, por casu 1000 ppm o 3000 ppm.
Agua dulce como recursu
thumb|180px|Fonte d'agua nun pequeñu pueblu de [[Suiza. Utilízase como una cuenca d'agua potable pa los habitantes y el ganáu. Cuasi tolos pueblos alpinos tienen una fonte d'agua d'esti tipu.]] L'agua dulce ye un recursu natural indispensable pa la sobrevivencia de tolos ecosistemes. L'usu de l'agua polos seres humanos p'actividaes como'l riegu y usos industriales puede tener efeutos adversos nos ecosistemes agües embaxo. La contaminación química de l'agua dulce tamién puede estropiar gravemente los ecosistemes. Una esmolición importante pa los ecosistemes hidrolóxicos ye asegurar un caudal mínimu, tamién pa la preservación y restauración de asignaciones d'agua non consuntivas.
Provincia de Badajoz
Badajoz o Badayoz (Badajós n'extremeñu) ye una provincia d'España, na parte sur de la comunidá autónoma d'Estremadura. Llenda coles provincies de Cáceres, Toledo, Ciudad Real, Córdoba, Sevilla, y Huelva, y con Portugal.
Agua dulce
Agua dulce como recursu
La contaminación del ambiente pola actividá humana, incluyendo los derrames de petroleu, tamién presenta un problema pa los recursos d'agua dulce. El mayor derrame de petroleu qu'asocediera n'agua dulce foi causáu por un petroleru de Shell en Madalena (Arxentina), el 15 de xineru de 1999, contaminando non yá l'agua sinón la flora y la fauna tamién.
La cantidá d'agua dulce non contaminada ye 0,003 % del total d'agua disponible a nivel mundial.
Provincia de Badajoz
Ye la provincia más grande d'España, con 21.766 km². Tien una población de 668.774 habitantes (2005). La so capital ye la ciudá de Badajoz. Los conceyos de la provincia, amás de la capital, con más de 10.000 habitantes son Mérida, Don Benito, Almendralejo, Villanueva de la Serena, Montijo, Zafra, Villafranca de los Barros y Olivenza.
Agua dulce
Recursu llindáu
L'agua dulce ye un recursu natural anovable y variable, pero tamién llindáu. L'agua dulce namái puede reponese al traviés del ciclu de l'agua, un procesu nel cual l'agua de los mares, llagos, montes, tierres, ríos y banzaos se evapora, forma nubes y vuelve al traviés de la precipitación. Sicasí, si a nivel llocal les actividaes humanes peracaben más agua dulce que se restaura naturalmente, esto puede resultar nuna menor disponibilidad d'agua dulce a partir de fontes superficiales y soterrañes y puede causar graves daños a la redolada y ambientes asociaos.
Estracción d'agua dulce
La estracción d'agua dulce ye la cantidá d'agua esaniciada a partir de fontes disponibles pal so usu por cualesquier propósitu, ensin incluyir les perdes por evaporación. L'agua utilizáu nun ye necesariamente consumíu por completu y una parte puede ser devueltu pa ser utilizada agües embaxo.
Causes de la escasez d'agua dulce
Esisten distintes causes pal aparente amenorgamientu de l'agua potable disponible. Les principales razones inclúin el crecedera de la población pol aumentu de la esperanza de vida, la medría del usu d'agua per cápita. Tamién ye probable que'l cambéu climáticu resulte nun cambéu na disponibilidad y distribución de l'agua dulce en tol planeta: "«Si'l calentamientu global sigue derritiendo glaciares nes rexones polares, tal como s'agora, la disponibilidad d'agua dulce puede menguar. De primeres, l'agua dulce de los glaciares va entemecer cola agua salao de los océanos y va volvese demasiáu salada pa beber. De segundes, l'aumentu del volume de los océanos va faer que los niveles del mar álcense, contaminando con agua de mar les fontes d'agua dulce a lo llargo de les rexones costeres»."
Provincia de Barcelona
Barcelona ye una provincia d'España, na parte central de la comunidá autónoma de Cataluña. Llenda coles provincies de Tarragona, Lleida y Girona, y col Mar Mediterraneu al este.
La so capital ye Barcelona. La provincia tien una población de, de los que menos d'una tercera parte viven na capital. Tien una estensión de 7.719 km².
La Llobera
Alcuéntrase a 9,5 km de La Pola Siero, la capital del conceyu, aun altor mediu de 555 msnm y tien una población de.
Fiumicino
Fiumicino, parte del comune de Roma hasta l'añu 1992, ye un conceyu d'unos 60.500 habitantes de la Ciudá metropolitana de Roma Capital, conocíu principalmente por agospiar l'Aeropuertu Intercontinental Leonardo da Vinci (Roma-Fiumicino), el más importante d'Italia y que sirve a la capital, Roma.
Fiumicino, que significa pequeñu ríu, ye un gran pueblu pesqueru na mariña del mar Tirrenu y foi reconocíu por enforma tiempu polos sos restoranes de mariscos. Ye tamién un escape de fin de selmana pa la xente de Roma, especialmente nel branu.
Hai una bona sablera de sable negru pola alta concentración de fierro.
Fracciones
Maccarese -y Vignole
Ḷḷamo
Ḷḷamo ye un llugar del conceyu asturianu de Riosa.
Alcuéntrase a 6 km de La Vega, la capital del conceyu, aun altor mediu de 528 msnm y tien una población de.
Adelaida de Saboya
Adelaida de Saboya foi un miembru de la dinastía Arduinici. Los padres de Adelaida yeren Otón I de Saboya y Adelaida de Susa y la hermana yera la reina Berta, la esposa del emperador Enrique IV. Polo xeneral, considérase como la hermana menor de Berta, lo que significaría que nun puede nacer antes de 1052.
Biografía
Alredor de 1067 Adelaida casóse con Rodolfo de Rheinfelden, duque de Suabia. En 1069 Rodolfo intentó refugar a Adelaida por una supuesta infidelidá con Werner I d'Habsburgu. En 1071 Adelaida defender a sigo mesma de l'acusación d'adulteriu en presencia del papa Alejandro II. Rodolfo taba obligáu a reconciliase con Adelaida. Hai de solliñar equí l'intentu simultáneu del emperador Enrique IV d'anular el matrimoniu con Berta. la hermana de Adelaida.
En 1077, Rodolfo foi escoyíu antirrey d'Alemaña, con Adelaida como'l so consorte.
Con Rodolfo, Adelaida tuvo cuatro fíos: