Diskretna porazdelitev

Kaj je diskretna distribucija?

Diskretna porazdelitev je statistična porazdelitev, ki prikazuje verjetnosti izidov s končnimi vrednostmi. Statistične porazdelitve so lahko diskretne ali neprekinjene. Nenehna porazdelitev je zgrajena iz rezultatov, ki imajo potencialno neskončne merljive vrednosti.

Na splošno koncepti diskretne in neprekinjene porazdelitve verjetnosti ter naključne spremenljivke, ki jih opisujejo, temeljijo na teoriji verjetnosti in statistični analizi.

Razumevanje diskretne distribucije

Porazdelitev je statistični koncept, ki se uporablja pri raziskavah podatkov. Statistiki, ki želijo ugotoviti rezultate in verjetnosti določene študije, bodo iz podatkovnega niza izmerili merljive podatkovne točke, kar bo povzročilo diagram verjetnosti porazdelitve. Obstaja veliko vrst oblik diagrama porazdelitve verjetnosti, ki so lahko rezultat razdelitvene študije. Nekatere najpogostejše porazdelitve verjetnosti vključujejo: normalno, enakomerno, binomno, geometrijsko, Poissonovo, eksponentno, hi-kvadratno, gama in beta.

Distribucije morajo biti diskretne ali neprekinjene.

Statistiki lahko ugotovijo razvoj diskretne ali neprekinjene porazdelitve glede na naravo rezultatov, ki jih je treba meriti. Diskretne porazdelitve imajo končno število rezultatov. Na primer, pri preučevanju verjetnosti porazdelitve matrice s šestimi oštevilčenimi stranmi je lahko le šest možnih izidov, zato je končna vrednost šest. Drug primer lahko vključuje prelistavanje kovanca. Če vrnete kovanec, lahko dobite le dva rezultata, tako da je končna vrednost dva.

Primeri diskretne porazdelitve

Najpogostejše diskretne verjetnostne porazdelitve vključujejo binomno, Poissonovo, Bernoullijevo in multinomalno. En primer, ko je diskretna distribucija lahko koristna za podjetja, je upravljanje z zalogami. Preučevanje pogostosti prodanih zalog v povezavi z omejeno količino zalog lahko podjetju zagotovi verjetnostno porazdelitev, ki vodi k pravilnim razporeditvam zalog, kar najbolje izkoristi kvadratne posnetke.

Diskretne porazdelitve lahko nastanejo tudi v simulaciji Monte Carlo. Monte Carlo simulacija je tehnika modeliranja, ki preko programirane tehnologije prepozna verjetnosti različnih rezultatov. Uporablja se predvsem za pomoč pri predvidevanju scenarijev in prepoznavanju tveganj. Pri simulaciji Monte Carlo bodo rezultati z diskretnimi vrednostmi ustvarili diskretne porazdelitve za analizo. Te razdelitve se uporabljajo pri določanju tveganj in kompromisov med različnimi postavkami, ki se obravnavajo.

Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.

Sorodni pogoji

Kakšne so kvote? Kako deluje porazdelitev verjetnosti Porazdelitev verjetnosti je statistična funkcija, ki opisuje možne vrednosti in verjetnosti, da lahko v določenem območju zajame naključna spremenljivka. več Enotna opredelitev porazdelitve V statistiki je enotna porazdelitev vrsta verjetnostne porazdelitve, pri kateri so vsi rezultati enako verjetni. več Kako deluje binomna porazdelitev Binomna porazdelitev je verjetnostna porazdelitev, ki povzema verjetnost, da bo vrednost prevzela eno od dveh neodvisnih vrednosti. več Nazaj na pogled naključne spremenljivke Naključna spremenljivka je spremenljivka, katere vrednost ni znana, ali funkcija, ki vsakemu rezultatu eksperimenta dodeli vrednosti. več Kako deluje statistika Chi Square Statistični podatki či kvadrat (χ2) je test, ki meri, kako se pričakovanja primerjajo z dejanskimi opaženimi podatki (ali rezultati modela). Podatki, uporabljeni pri izračunu statistike o kvadratnih hihih, morajo biti naključni, surovi, medsebojno izključujoči, sestavljeni iz neodvisnih spremenljivk in dobljeni iz dovolj velikega vzorca. več Kako deluje analiza tveganja Analiza tveganj je postopek ocene verjetnosti nastanka neželenih dogodkov v podjetniškem, vladnem ali okoljskem sektorju. več partnerskih povezav