Forskjell mellom diskrete og kontinuerlige sannsynlighetsfordeler

Diskret vs Kontinuerlig Sannsynlighetsfordeling

Statistiske eksperimenter er tilfeldige eksperimenter som kan gjentas på ubestemt tid med et kjent sett med resultater. En variabel sies å være en tilfeldig variabel hvis det er et resultat av et statistisk eksperiment. For eksempel, vurder et tilfeldig forsøk på å vende en mynt to ganger; De mulige utfallene er HH, HT, TH og TT. La variabelen X være antall hoder i eksperimentet. Da kan X ta verdiene 0, 1 eller 2, og det er en tilfeldig variabel. Vær oppmerksom på at det er en konkret sannsynlighet for hvert av resultatene X = 0, X = 1 og X = 2.

Således kan en funksjon defineres fra settet av mulige utfall til settet av reelle tall på en slik måte at ƒ (x) = P (X = x) (sannsynligheten for at X er lik x) for hvert mulig utfall x. Denne spesielle funksjonen f kalles sannsynlighetsmasse / tetthetsfunksjonen til tilfeldig variabel X. Nå kan sannsynlighetsmassefunksjonen til X i dette spesielle eksempel skrives som ƒ (0) = 0. 25, ƒ (1) = 0. 5, ƒ (2) = 0. 25.

Også en funksjon kalt kumulativ distribusjonsfunksjon (F) kan defineres fra settet av reelle tall til settet av reelle tall som F (x) = P (X ≤x) (sannsynligheten av X er mindre enn eller lik x) for hvert mulig utfall x. Nå kan den kumulative distribusjonsfunksjonen til X i dette spesielle eksempel skrives som F (a) = 0, hvis a <0; f (a) = 0. 25, hvis 0≤a <1; f (a) = 0. 75, hvis 1≤a <2; f (a) = 1, hvis a≥2.

Hva er en diskret sannsynlighetsfordeling?

Hvis den tilfeldige variabelen assosiert med sannsynlighetsfordelingen er diskret, kalles en slik sannsynlighetsfordeling diskret. En slik fordeling er spesifisert av en sannsynlighetsmassefunksjon (ƒ). Eksempelet som er gitt ovenfor er et eksempel på en slik fordeling siden tilfeldig variabel X kan ha bare et begrenset antall verdier. Vanlige eksempler på diskrete sannsynlighetsfordeler er binomialfordeling, Poisson-distribusjon, Hyper-geometrisk distribusjon og multinomial distribusjon. Som vist fra eksemplet er kumulativ distribusjonsfunksjon (F) en trinnfunksjon og Σ ƒ (x) = 1.

Hva er en kontinuerlig sannsynlighetsfordeling?

Hvis den tilfeldige variabelen assosiert med sannsynlighetsfordelingen er kontinuerlig, sies en slik sannsynlighetsfordeling å være kontinuerlig. En slik fordeling er definert ved hjelp av en kumulativ distribusjonsfunksjon (F). Da er det observert at sannsynlighetsdensitetsfunksjonen ƒ (x) = dF (x) / dx og at ∫ƒ (x) dx = 1. Normal fordeling, student t-fordeling, chi-kvadratfordeling og F-fordeling er vanlige eksempler for kontinuerlig sannsynlighetsfordelinger.

Hva er forskjellen mellom en diskret sannsynlighetsfordeling og en kontinuerlig sannsynlighetsfordeling? • I diskrete sannsynlighetsfordeler er den tilfeldige variabelen tilknyttet den diskret, mens i kontinuerlig sannsynlighetsfordeling er den tilfeldige variabelen kontinuerlig. • Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger blir vanligvis introdusert ved bruk av sannsynlighetsdensitetsfunksjoner, men diskrete sannsynlighetsfordeler blir introdusert ved bruk av sannsynlighetsmassefunksjoner. • Frekvensplanen for en diskret sannsynlighetsfordeling er ikke kontinuerlig, men den er kontinuerlig når distribusjonen er kontinuerlig. • Sannsynligheten for at en kontinuerlig tilfeldig variabel vil anta en bestemt verdi er null, men det er ikke tilfelle i diskrete tilfeldige variabler.