Дискретний розподіл
Дискретний розподіл - це статистичний розподіл, який показує ймовірність результатів з кінцевими значеннями. Статистичні розподіли можуть бути дискретні або безперервні. Постійний розподіл будується з результатів, які потенційно можуть мати нескінченні вимірювані значення.
Загалом, поняття дискретного та безперервного розподілу ймовірностей та випадкові змінні, які вони описують, є основою теорії ймовірностей та статистичного аналізу.
Розуміння дискретного розподілу
Розподіл - це статистичне поняття, яке використовується при дослідженні даних. Статистики, які прагнуть визначити результати та ймовірності конкретного дослідження, будуть складати графік вимірюваних точок даних із набору даних, в результаті чого складається схема розподілу ймовірностей. Існує багато типів діаграм розподілу ймовірностей, які можуть бути результатом дослідження розподілу. Деякі з найбільш поширених розподілів ймовірностей включають: нормальний, рівномірний, двочленний, геометричний, пуассонський, експоненційний, чі-квадратний, гамма та бета-версію.
Розподіли повинні бути дискретні або безперервні.
Статистики можуть визначити розвиток дискретного або безперервного розподілу за характером результатів, що підлягають вимірюванню. Дискретні розподіли мають кінцеву кількість результатів. Наприклад, при вивченні розподілу ймовірності штампу з шістьма нумерованими сторонами може бути лише шість можливих результатів, тому кінцеве значення - шість. Інший приклад може включати гортання монети. Перегортання монети може призвести лише до двох результатів, тому кінцеве значення - два.
Приклади дискретного розподілу
Найбільш поширені дискретні розподіли ймовірності включають біноміальний, Пуассон, Бернуллі та багаточленний. Одним із прикладів, коли дискретний розподіл може бути цінним для бізнесу, є управління запасами. Вивчення частоти запасів, що продаються спільно з обмеженою кількістю наявних запасів, може забезпечити бізнес розподілом ймовірностей, що призводить до вказівок щодо правильного розподілу товарних запасів для найкращого використання квадратних метрів.
Дискретні розподіли також можуть виникати при моделюванні Монте-Карло. Моделювання в Монте-Карло - це технологія моделювання, яка визначає ймовірність різних результатів за допомогою запрограмованої технології. Він використовується насамперед для допомоги прогнозним сценаріям 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.
Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.