Tabela rozkładu prawdopodobieństwa łączy każdy wynik eksperymentu statystycznego z prawdopodobieństwem wystąpienia zdarzenia. Wynik eksperymentu jest wymieniony jako wariant, zwykle zapisany jako kapitał (na przykład X lub Y). Na przykład, gdybyś miał rzucić monetą 3 razy, możliwe są następujące wyniki:
TTT, TTH, THT, HTT, THH, HTH, HHT, HHHH
Masz 1 na 8 szans na to, że nie dostaniesz żadnej głowy, jeśli rzucisz TTT. Prawdopodobieństwo wynosi 1/8 lub 0,125, 3/8 lub 0,375 szansy na rzucenie jednej głowy przy TTH, THT i HTT, 3/8 lub 0,375 szansy na rzucenie dwóch głów przy THH, HTH lub HHT i 1/8 lub .125 szansy na zdobycie trzech głów.
Poniższa tabela przedstawia wariant (liczbę głowic) z prawdopodobieństwem otrzymania 0,1,2 lub 3 głowic.
Prawdopodobieństwa są zapisane jako liczby od 0 do 1; 0 oznacza, że nie ma najmniejszej szansy, podczas gdy 1 oznacza, że zdarzenie jest pewne. Suma wszystkich prawdopodobieństw dla eksperymentu wynosi zazwyczaj 1, ponieważ jeśli prowadzisz i eksperymentujesz, to na pewno coś się stanie! Dla przykładu rzutu monetą, 0.125+0.375+0.375+0.125=1.
Bardziej złożone tabele rozkładu prawdopodobieństwa
Oczywiście, nie wszystkie tabele prawdopodobieństwa są tak proste jak ta. Na przykład, tabela rozkładu Bernoulliego wymienia wspólne prawdopodobieństwa dla wartości n (liczba prób w eksperymencie).Tabela rozkładu prawdopodobieństwa: co to jest?
Definicje statystyczne > Tabela Rozkładu Prawdopodobieństwa
Co to jest tabela rozkładu prawdopodobieństwa?
Tabela rozkładu prawdopodobieństwa łączy każdy wynik eksperymentu statystycznego z prawdopodobieństwem wystąpienia zdarzenia. Wynik eksperymentu jest wymieniony jako wariant, zwykle zapisany jako kapitał (np. X lub Y). Na przykład, jeśli miałbyś rzucać monetą 3 razy, możliwe są następujące wyniki:
TTT, TTH, THT, HTT, THH, HTH, HHT, HHHH
Masz 1 na 8 szans na to, że nie dostaniesz żadnej głowy, jeśli rzucisz TTT. Prawdopodobieństwo wynosi 1/8 lub 0,125, 3/8 lub 0,375 szansy na rzucenie jednej głowy przy TTH, THT i HTT, 3/8 lub 0,375 szansy na rzucenie dwóch głów przy THH, HTH lub HHT i 1/8 lub .125 szansy na zdobycie trzech głów.
Poniższa tabela przedstawia wariant (liczbę głowic) z prawdopodobieństwem otrzymania 0,1,2 lub 3 głowic.
Liczba głowic (X) Prawdopodobieństwo P(X)
0 0.125
1 0.375
2 0.375
3 0.125
Prawdopodobieństwa są zapisywane jako liczby od 0 do 1; 0 oznacza, że nie ma najmniejszej szansy, podczas gdy 1 oznacza, że zdarzenie jest pewne. Suma wszystkich prawdopodobieństw dla eksperymentu wynosi zazwyczaj 1, ponieważ jeśli prowadzisz i eksperymentujesz, to na pewno coś się stanie! Dla przykładu rzutu monetą, 0.125+0.375+0.375+0.125=1.
Bardziej złożone tabele rozkładu prawdopodobieństwa
Oczywiście, nie wszystkie tabele prawdopodobieństwa są tak proste jak ta. Na przykład, tabela rozkładu Bernoulliego wymienia wspólne prawdopodobieństwa dla wartości n (liczba prób w eksperymencie).
Tabela rozkładu prawdopodobieństwa
Im więcej razy eksperyment jest przeprowadzany, tym więcej jest możliwych wyników. Powyższa tabela pokazuje prawdopodobieństwa dla n=8, i jak zobaczysz – tabela jest dość duża. Jednak sugeruje to, że po prostu, jako eksperymentator, nie musisz przechodzić trudności z wypisaniem wszystkich możliwych wyników (jak wyniki rzutu monetą TTT, TTH, THT, HTT, THH, HTH, HHT, HHH) dla każdego eksperymentu, który przeprowadzasz. Zamiast tego, zapytasz o tabelę rozkładu prawdopodobieństwa, która pasuje do twojego eksperymentu.
You may also like
Fałszywy negatyw
Podczas rozumienia hipotezy dwa błędy mogą być dość mylące. Te dwa błędy to błąd fałszywie ujemny i błąd fałszywie dodatni. Błąd fałszywie ujemny można również określić jako błąd II rodzaju, a błąd fałszywie dodatni jako błąd I rodzaju. Podczas nauki można pomyśleć, że te błędy są bezużyteczne i tylko marnują czas poświęcony na naukę pojęć. […]
Przegląd wykresów pudełkowych
Box plot lub box and whisker plot pomagają wyświetlić rozkład bazy danych na pięciocyfrowym podsumowaniu. Pierwszy kwartyl Q1 będzie minimum, trzeci kwartyl Q3 będzie medianą, a piąty kwartyl Q5 będzie maksimum. Możesz znaleźć wartości odstające i ich wartości za pomocą wykresu pudełkowego. Można również zrozumieć, czy dane są symetryczne czy nie, ciasne czy luźne, w […]
Sieci bayesowskie
Stworzenie modelu probabilistycznego może być wyzwaniem, ale okazuje się pomocne w uczeniu maszynowym. Aby stworzyć taki model graficzny, musisz znaleźć probabilistyczne zależności pomiędzy zmiennymi. Załóżmy, że tworzysz graficzną reprezentację zmiennych. Musisz reprezentować zmienne jako węzły, a warunkową niezależność jako brak krawędzi. Modele graficzne, takie jak Bayesian modeli statystycznych są coraz bardziej popularne w wielu dziedzinach […]
