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Existe um debate entre matemáticos sobre alguns desses casos e se os extremos ( x = 0 e x = 1 ) pode ser chamados de modas ou não. [ 6 ] [ 8 ] Mediana Editar. Os seguintes são os limites para a mediana da variável aleatória X tem um parâmetro finito (não nulo) e o outro se aproximando desses limites: Quando α , β ≤ 1 , o erro relativo (o erro absoluto dividido pela mediana) nessa aproximação é menor que 4% e para ambos α , β ≥ 2 é menor que 1%. O erro absoluto dividido pela diferença entre a média e a moda é similarmente pequeno: Média Editar. Fazendo α = β na expressão acima, obtém-se μ = 1 2 >> , mostrando que para α = β , a média está no centro da distribuição, que é simétrica. Além dissoos seguintes limites podem ser obtidos da expressão acima: Analogamente, para β α → ∞ >\rightarrow \infty > , ou para α β → 0 \rightarrow 0> , a média é localizada no extremo esquerdo, x = 0 . A distribuição beta se torna uma distribuição degenerada de um ponto com um pico de função delta de Dirac no extremo esquerdo x = 0 com probabilidade 1, e 0 em todo o resto do intervalo. Média geométrica Editar. O logaritmo da média geométrica G X > de uma distribuição da variável aleatória X é a média aritmética de l n ( X ) ou, equivalentemente, seu valor esperado: Para a distribuição beta, o valor esperado da integral é: Enquanto para a distribuição beta com parâmetros α = β , segue que a curtose = 0 e a moda = média = mediana = 1 2 >> , a média geométrica é menor que 1 2 >> (isto é: G X > ). A razão para isso é que a transformação logarítmica faz os valores de | próximos de zero pesarem muito, enquanto l n ( X ) tende rapidamente para menos infinito conforme X se aproxima de zero, enquanto l n ( X ) aplaina perto de zero quando X → 1 . Seguindo há os limites com um parâmetro finito (não-nulo) e o outro se aproximando desses limites: Medidas de dispersão estatísticas Editar. Simulador serie b 2023.Bônus de Boas-vindas. Possui App.
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