Функция массы вероятности
- PMF также известна как функция дискретной плотности.
- Дает вам вероятность попадания точки данных в некоторый заданный диапазон заданного значения.
- PMF сопоставляет каждое значение с соответствующей вероятностью. Это применимо для дискретного распределения.
- Чтобы найти PMF, вы находите сумму произведения вероятностей и соответствующих значений.
- Для непрерывного распределения у нас есть функция плотности вероятности.
Распределение Пуассона
- Распределение Пуассона предназначено для предсказания вероятности того, что заданное количество событий произойдет за фиксированный интервал времени.
- Для Ex Сколько звонков может получить колл-центр в определенный день? Сколько домов продается в день
- Таким образом, распределение Пуассона должно предсказать количество событий, происходящих в будущем.
Биномиальное распределение
Биномиальное распределение говорит нам о распределении вероятности получения rуспешных результатов из nиспытаний. Здесь вероятность каждого успешного исхода равна P, а вероятность проигрыша равна 1-p. Если у нас есть только один след, биномиальное распределение является распределением Бернулли.
Биномиальное распределение
- Вероятность выпадения 10 голов за 20 бросков.
- Количество дождливых дней в Сиэтле в данном месяце.
Распределение Бернулли
Распределение Бернулли — это дискретное распределение вероятностей для следа Бернулли — случайного эксперимента, который имеет только два исхода (успех или неудача).
Это самое простое распределение в области статистики. Давайте рассмотрим пример
Вероятность выпадения орла («успех») при подбрасывании монеты равна 0,5. Вероятность «неудачи» равна 1 — P (1 минус вероятность успеха, которая также равна 0,5 при подбрасывании монеты). Это частный случай биномиального распределения для n = 1. Другими словами, это биномиальное распределение с одним испытанием (например, с одним подбрасыванием монеты).
Спасибо за чтение. Я надеюсь, что это полезно для вас.