Что такое непрерывное распределение?

Непрерывное распределение описывает возможности возможных значений бесконечного варианта . бесконечный вариант может быть вариантом с группой возможных значений (известных из-за диапазона), которая бесконечна и бесконечна.

Вероятности непрерывных случайных величин (X) определяются потому, что область под кривой ее PDF. Таким образом, только диапазоны значений могут иметь ненулевую вероятность. Вероятность того, что бесконечный вариант равен некоторому значению, обычно равна нулю.

Пример распределения весов

https://support.minitab.com/en-us/minitab-express/1/distribution_plot_normal_weight_shade_middle.xml_Graph_cmd1o1.png

Непрерывное гауссово распределение может описывать распределение веса взрослых самцов. Например, вы вычислите вероятность того, что человек весит от 160 до 170 фунтов.

График распределения нагрузки взрослых самцов

Заштрихованная область под кривой в данном примере представляет диапазон от 160 до 170 фунтов. мир этого диапазона равен 0.136; поэтому вероятность того, что случайно выбранный человек весит от 160 до 170 фунтов, составляет 13.6%. Вся площадь под кривой равна 1.0.

Однако вероятность того, что X строго адекватен некоторому значению, обычно равна нулю, потому что мир под кривой в одной точке, не имеющей ширины, равен нулю. Например, вероятность того, что человек весит ровно 190 фунтов с бесконечной точностью, равна нулю. Вы вычислите ненулевую вероятность того, что человек весит достаточно 190 фунтов, или но 190 фунтов, или между 189,9 и 190,1 фунта, но вероятность того, что он весит ровно 190 фунтов, равна нулю.

Что такое дискретное распределение?

Дискретное распределение описывает вероятность появления каждого значения дискретного варианта . Дискретным вариантом может быть вариант, имеющий счетные значения, как, например, инвентаризация неотрицательных целых чисел.

При дискретном распределении вероятностей каждое возможное значение дискретного варианта часто соотносится с ненулевой вероятностью. Таким образом, дискретное распределение вероятностей обычно представлено в табличной форме.

Пример количества рекламаций потребителей

С помощью дискретного распределения, в отличие от бесконечного распределения, вы вычислите вероятность того, что X строго адекватен некоторому значению. Например, вы будете использовать дискретное распределение Пуассона, чтобы объяснить количество жалоб клиентов в течение каждого дня. Предположим, что типичное количество жалоб в день составляет 10, и Вы хотели бы понять вероятность получения 5, 10 и 15 жалоб клиентов в течение дня.

Р (Х = х)

5 0.037833

10 0.125110

15 0.034718

https://support.minitab.com/en-us/minitab-express/1/distribution_plot_poisson_shade_right_tail.xml_Graph_cmd1o1.png