Razlika med diskretnimi in neprekinjenimi distribucijami

Diskretna vs neprekinjena distribucija

Porazdelitev spremenljivke je opis pogostosti pojavljanja vsakega možnega izida. Funkcijo lahko določimo iz niza možnih izidov v množico resničnih števil tako, da je each (x) = P (X = x) (verjetnost X je enaka x) za vsak možni izid x. To posebno funkcijo ƒ imenujemo funkcija verjetnosti mase / gostote spremenljivke X. Zdaj lahko verjetnostno masno funkcijo X v tem konkretnem primeru zapišemo kot ƒ (0) = 0,25, ƒ (1) = 0,5 in ƒ (2) = 0,25.

Tudi funkcijo, imenovano funkcija kumulativne porazdelitve (F), lahko določimo iz množice realnih števil v množici realnih števil kot F (x) = P (X ≤ x) (verjetnost X je manjša ali enaka x ) za vsak možni rezultat x. Zdaj lahko funkcijo gostote verjetnosti X v tem konkretnem primeru zapišemo kot F (a) = 0, če je a<0; F(a) = 0.25, if 0≤a<1; F(a) = 0.75, if 1≤a<2 and F(a) = 1, if a≥2.

Kaj je diskretna porazdelitev?

Če je spremenljivka, povezana s porazdelitvijo, diskretna, potem takšno porazdelitev imenujemo diskretna. Takšna porazdelitev je določena s funkcijo verjetnosti mase (ƒ). Zgornji primer je primer takšne porazdelitve, saj ima spremenljivka X le omejeno število vrednosti. Pogosti primeri diskretnih porazdelitev so binomna porazdelitev, Poissonova porazdelitev, hiper-geometrijska porazdelitev in multinomska porazdelitev. Kot je razvidno iz primera, je funkcija kumulativne porazdelitve (F) korak funkcija in ∑ ƒ (x) = 1.

Kaj je stalna distribucija?

Če je spremenljivka, povezana z distribucijo, neprekinjena, potem naj bi bila taka porazdelitev neprekinjena. Takšna porazdelitev je določena s pomočjo kumulativne porazdelitvene funkcije (F). Potem opazimo, da je funkcija gostote ƒ (x) = dF (x) / dx in da je ∫ƒ (x) dx = 1. Normalna porazdelitev, porazdelitev študenta t, razporeditev chi, F porazdelitev so pogosti primeri za neprekinjene porazdelitve.