Дискретний розподіл
Що таке дискретний розподіл?
Дискретний розподіл – це статистичний розподіл, який показує ймовірності дискретних (підрахованих) результатів, таких як 1, 2, 3… Статистичний розподіл може бути як дискретним, так і безперервним.
Безперервний розподіл будується з результатів, які потрапляють у континуум, таких як усі числа, більші за 0 (що включає числа, десяткові числа тривають нескінченно довго, наприклад 3.14159265…). Загалом, концепції дискретного та безперервного розподілу ймовірностей та випадкові величини, які вони описують, є основою теорії ймовірностей та статистичного аналізу.
Розуміння дискретного розподілу
Розподіл – це статистичне поняття, яке використовується при дослідженні даних. Статистичні спеціалісти, які прагнуть визначити результати та ймовірності конкретного дослідження, будуватимуть вимірювані точки даних із набору даних, що призведе до діаграми розподілу ймовірностей. Існує багато типів діаграм розподілу ймовірностей, які можуть бути результатом дослідження розподілу. Деякі з найпоширеніших розподілів ймовірностей включають: нормальний, рівномірний, біноміальний, геометричний, пуассоновський, експоненціальний, хі-квадрат, гама та бета.
Короткий огляд
Розподіл повинен бути дискретним або постійним.
Статистики можуть визначити розвиток або дискретного, або постійного розподілу за характером результатів, що підлягають вимірюванню. Дискретні розподіли мають незліченну кількість результатів, що означає, що потенційні результати можна внести до списку. Список може бути кінцевим або нескінченним; розподіл Пуассона – це дискретний розподіл, список {0, 1, 2,…} якого нескінченний. Наприклад, при вивченні розподілу ймовірностей плашки з шістьма пронумерованими сторонами список складає {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Інший приклад може включати гортання монети. Гортаючи монету, ви отримуєте список {Heads, Tails}.
Приклади дискретного розподілу
Найбільш поширені дискретні розподіли ймовірностей включають двочлен, Пуассона, Бернуллі та багаточлени. Одним з прикладів, коли дискретний розподіл може бути цінним для бізнесу, є управління запасами. Вивчення частоти проданих запасів разом із кінцевою кількістю наявних запасів може надати бізнесу розподіл ймовірностей, що веде до вказівок щодо правильного розподілу запасів для найкращого використання квадратних метрів.
Дискретні розподіли можуть також виникнути при моделюванні Монте-Карло. Моделювання Монте-Карло – це техніка моделювання, яка визначає ймовірності різних результатів за допомогою запрограмованої технології. Він в основному використовується для прогнозування сценаріїв та виявлення ризиків. У моделюванні Монте-Карло результати з дискретними значеннями дадуть дискретні розподіли для аналізу. Ці розподіли використовуються для визначення ризику та компромісів між різними предметами, що розглядаються.