Распределение вероятностей в статистике

Если вы тратите много времени на общение с статистикаДовольно скоро вы столкнетесь с фразой «распределение вероятностей». Именно здесь мы действительно видим, насколько сильно перекрываются области вероятности и статистики. Хотя это может звучать как что-то техническое, фраза «распределение вероятностей» на самом деле является просто способом поговорить об организации списка вероятностей. Распределение вероятностей - это функция или правило, которое присваивает вероятности каждому значению случайной величины. Распределение может в некоторых случаях быть перечисленным. В остальных случаях он представлен в виде графика.

пример

Предположим, что мы бросить две кости а затем запишите сумму костей. Возможны суммы от двух до 12. Каждая сумма имеет определенную вероятность возникновения. Мы можем просто перечислить их следующим образом:

  • Сумма 2 имеет вероятность 1/36
  • Сумма 3 имеет вероятность 2/36
  • Сумма 4 имеет вероятность 3/36
  • Сумма 5 имеет вероятность 4/36
  • Сумма 6 имеет вероятность 5/36
  • Сумма 7 имеет вероятность 6/36
  • instagram viewer
  • Сумма 8 имеет вероятность 5/36
  • Сумма 9 имеет вероятность 4/36
  • Сумма 10 имеет вероятность 3/36
  • Сумма 11 имеет вероятность 2/36
  • Сумма 12 имеет вероятность 1/36

Этот список является распределением вероятностей для эксперимента с вероятностью броска двух кубиков. Мы также можем рассмотреть вышеизложенное как распределение вероятностей случайная переменная определяется путем просмотра суммы двух костей.

график

Распределение вероятностей может быть построено на графике, и иногда это помогает нам показать особенности распределения, которые не были очевидны из простого чтения списка вероятностей. Случайная величина отображается вдоль Иксось, и соответствующая вероятность строится вдоль Y-ось. Для дискретной случайной величины мы будем иметь гистограмма. Для непрерывной случайной величины мы будем иметь внутреннюю часть гладкой кривой.

Правила вероятности все еще в силе, и они проявляют себя несколькими способами. Поскольку вероятности больше или равны нулю, график распределения вероятностей должен иметь Yкоординаты, которые неотрицательны. Другая особенность вероятностей, а именно то, что один является максимумом, которым может быть вероятность события, проявляется по-другому.

Площадь = Вероятность

График распределения вероятностей построен таким образом, что области представляют вероятности. Для дискретного распределения вероятностей мы на самом деле просто вычисляем площади прямоугольников. На приведенном выше графике области трех столбцов, соответствующих четырем, пяти и шести, соответствуют вероятности того, что сумма наших костей равна четырем, пяти или шести. Области всех баров составляют в общей сложности один.

в стандартное нормальное распределение или кривая колокола, у нас похожая ситуация. Площадь под кривой между двумя Z Значения соответствуют вероятности того, что наша переменная попадает между этими двумя значениями. Например, площадь под кривой колокола для -1 z.

Важные Распределения

Есть буквально бесконечно много вероятностных распределений. Ниже приведен список некоторых наиболее важных дистрибутивов:

  • Биномиальное распределение - дает количество успехов для серии независимых экспериментов с двумя результатами
  • Распределение хи-квадрат - Для использования определения того, насколько близко наблюдаемые величины соответствуют предложенной модели
  • F-распределение - Используется в дисперсионный анализ (Дисперсионный анализ)
  • Нормальное распределение - Называется кривая колокола и встречается по всей статистике.
  • Распределение студентов - Для использования с небольшими размерами выборки из нормального распределения
instagram story viewer