Diskrétní distribuce

Co je diskrétní distribuce?

Diskrétní rozdělení je statistické rozdělení, které ukazuje pravděpodobnost výsledků s konečnými hodnotami. Statistické rozdělení může být diskrétní nebo spojité. Kontinuální distribuce je vytvořena z výsledků, které mohou mít nekonečné měřitelné hodnoty.

Celkově jsou pojmy diskrétního a spojitého rozdělení pravděpodobnosti a náhodné proměnné, které popisují, základem teorie pravděpodobnosti a statistické analýzy.

Porozumění diskrétní distribuci

Distribuce je statistický koncept používaný ve výzkumu dat. Statistici, kteří se snaží identifikovat výsledky a pravděpodobnosti konkrétní studie, zmapují měřitelné datové body ze sady dat, což povede k diagramu rozdělení pravděpodobnosti. Existuje mnoho typů tvarů distribučního diagramu pravděpodobnosti, které mohou vyplynout z distribuční studie. Mezi nejběžnější rozdělení pravděpodobnosti patří: normální, uniformní, binomické, geometrické, Poissonovo, exponenciální, chi-kvadrát, gama a beta.

Distribuce musí být diskrétní nebo spojitá.

Statistici mohou identifikovat vývoj diskrétní nebo kontinuální distribuce podle povahy výsledků, které mají být měřeny. Diskrétní distribuce mají konečný počet výsledků. Například při studiu rozdělení pravděpodobnosti matrice se šesti očíslovanými stranami může být pouze šest možných výsledků, takže konečná hodnota je šest. Další příklad může zahrnovat převrácení mince. Mávání mincí může mít za následek pouze dva výsledky, takže konečná hodnota je dva.

Příklady diskrétní distribuce

Nejběžnější diskrétní rozdělení pravděpodobnosti zahrnují binomické, Poissonovo, Bernoulliho a multinomiální. Příkladem, kde může být diskrétní distribuce pro podniky cenná, je správa zásob. Studium četnosti prodaného inventáře ve spojení s omezeným množstvím dostupného inventáře může poskytnout podniku distribuci pravděpodobnosti, která vede k pokynům o správném přidělování zásob, aby bylo možné co nejlépe využít metráž čtverce.

Diskrétní distribuce mohou také vzniknout v simulaci Monte Carlo. Simulace Monte Carlo je modelovací technika, která pomocí naprogramované technologie identifikuje pravděpodobnost různých výsledků. Používá se především k předvídání scénářů ak identifikaci rizik. V simulaci Monte Carlo budou výsledky s diskrétními hodnotami vytvářet diskrétní distribuce pro analýzu. Tato rozdělení se používají při určování rizik a kompromisů mezi různými zvažovanými položkami.

Porovnat poskytovatele investičních účtů Jméno Popis Zveřejnění inzerenta × Nabídky, které se objevují v této tabulce, pocházejí od partnerství, od nichž Investopedia dostává náhradu.

Související termíny

Jaké jsou kurzy? Jak funguje rozdělení pravděpodobnosti Distribuce pravděpodobnosti je statistická funkce, která popisuje možné hodnoty a pravděpodobnost, že náhodná proměnná může mít v daném rozmezí. více Definice jednotné distribuce Ve statistice je jednotné rozdělení typ rozdělení pravděpodobnosti, u kterého jsou všechny výsledky stejně pravděpodobné. více Jak funguje binomické rozdělení Binomické rozdělení je rozdělení pravděpodobnosti, které shrnuje pravděpodobnost, že hodnota bude mít jednu ze dvou nezávislých hodnot. více Vnitřní pohled na náhodné proměnné Náhodná proměnná je proměnná, jejíž hodnota není známa, nebo funkce, která přiřazuje hodnoty každému z výsledků experimentu. více Jak funguje statistika Chi Square Statistika chi square (χ2) je test, který měří, jak se očekávání porovnávají se skutečnými pozorovanými údaji (nebo výsledky modelu). Data použitá při výpočtu statistiky čtverců chi musí být náhodná, nezpracovaná, vzájemně se vylučující, čerpaná z nezávislých proměnných a čerpaná z dostatečně velkého vzorku. více Jak funguje analýza rizik Analýza rizik je proces posuzování pravděpodobnosti výskytu nepříznivé události v podnikovém, vládním nebo environmentálním sektoru. více partnerských odkazů