In probability and statistics, memorylessness is a property of probability distributions. It describes situations where previous failures or elapsed time does not affect future trials or further wait time. Only the geometric and exponential distributions are memoryless.
In teoria della probabilità, la mancanza di memoria (memoryless property) è una proprietà caratteristica di due variabili casuali: quella esponenziale negativa e quella geometrica. La mancanza di memoria esprime il fatto che una variabile di quei due tipi non "ricorda il passato" ma si comporta come se fosse "nuova". Ad esempio, lanciando un dado, la quantità aleatoria numero di tentativi prima di ottenere un 6 è una quantità intera e segue la distribuzione geometrica. Supponiamo ora di aver già fatto diversi lanci senza che sia uscito un 6: essendo tutti i lanci indipendenti tra loro, il tempo di attesa da quel punto in poi è, in quanto a misura di probabilità, esattamente lo stesso del tempo di attesa che presupponevamo all'inizio, poiché nessuna informazione in più è giunta sul dado dai lanci precedenti; quindi la nostra aspettativa non è cambiata riguardo all'evento futuro uscirà un 6. In questo senso, le distribuzioni con la mancanza di memoria "dimenticano" quello che è accaduto in passato.
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).