Теоретическое распределение вероятностей определяется как функция, которая присваивает вероятность каждому из возможных результатов статистического эксперимента. Распределение вероятностей может быть дискретным или непрерывным, где в дискретной случайной переменной полная вероятность распределяется по различным точкам массы, в то время как в непрерывной случайной переменной вероятность распределяется через различные интервалы классов.
Биномиальное распределение и распределение Пуассона - это два дискретных распределения вероятности. Нормальное распределение, распределение Стьюдента, распределение хи-квадрат и F-распределение являются типами непрерывной случайной величины. Итак, здесь мы поговорим о разнице между биномиальным и пуассоновским распределением. Посмотри.
Сравнительная таблица
| Основа для сравнения | Биномиальное распределение | Распределение Пуассона |
|---|---|---|
| Имея в виду | Биномиальное распределение - это такое, в котором изучается вероятность повторного числа испытаний. | Распределение Пуассона дает число независимых событий, происходящих случайным образом с заданным периодом времени. |
| Природа | Biparametric | Uniparametric |
| Количество испытаний | Исправлена | бесконечность |
| успех | Постоянная вероятность | Бесконечно малый шанс на успех |
| Результаты | Только два возможных результата, то есть успех или неудача. | Неограниченное количество возможных результатов. |
| Среднее и дисперсия | Среднее> Разница | Среднее = дисперсия |
| пример | Эксперимент с подбрасыванием монет. | Ошибки печати / страницы большой книги. |
Определение биномиального распределения
Биномиальное распределение - широко используемое распределение вероятностей, полученное из процесса Бернулли (случайный эксперимент, названный в честь известного математика Бернулли). Это также известно как бипараметрическое распределение, поскольку оно характеризуется двумя параметрами n и p. Здесь n - повторные испытания, а p - вероятность успеха. Если значение этих двух параметров известно, то это означает, что распределение полностью известно. Среднее значение и дисперсия биномиального распределения обозначаются через µ = np и σ2 = npq.
P (X = x) = nC x px q n-x, x = 0, 1, 2, 3… n
= 0, в противном случае
Попытка получить конкретный результат, который вовсе не является определенным и невозможным, называется испытанием. Испытания являются независимыми и фиксированным положительным целым числом. Это связано с двумя взаимоисключающими и исчерпывающими событиями; где вхождение называется успехом, а не вхождение - неудачей. p представляет вероятность успеха, тогда как q = 1 - p представляет вероятность отказа, которая не изменяется в течение всего процесса.
Определение распределения Пуассона
В конце 30-х годов известный французский математик Симон Дени Пуассон представил это распределение. Он описывает вероятность определенного количества событий, происходящих за фиксированный интервал времени. Это однопараметрическое распределение, поскольку оно характеризуется только одним параметром λ или m. В распределении Пуассона среднее обозначается через m, т.е. µ = m или λ, а дисперсия обозначается как σ2 = m или λ. Массовая функция вероятности x представлена:
Когда число событий велико, но вероятность его возникновения довольно мала, применяется распределение Пуассона. Как, например, Количество страховых возмещений / день на страховую компанию.
Ключевые различия между биномиальным и пуассоновским распределением
Различия между биномиальным распределением и распределением Пуассона могут быть четко показаны на следующих основаниях:
- Биномиальное распределение - это распределение, при котором изучается вероятность повторного числа испытаний. Распределение вероятностей, которое дает счет числа независимых событий, происходящих случайным образом в течение данного периода, называется распределением вероятностей.
- Биномиальное распределение является бипараметрическим, т.е. оно характеризуется двумя параметрами n и p, тогда как распределение Пуассона является однопараметрическим, то есть характеризуется одним параметром m.
- В биномиальном распределении имеется фиксированное количество попыток. С другой стороны, в распределении Пуассона имеется неограниченное количество испытаний.
- Вероятность успеха постоянна в биномиальном распределении, но в распределении Пуассона шансы на успех чрезвычайно малы.
- В биномиальном распределении есть только два возможных результата: успех или неудача. И наоборот, существует неограниченное количество возможных исходов в случае распределения Пуассона.
- В биномиальном распределении среднее значение> дисперсия, а в пуассоновом распределении среднее = дисперсия.
Заключение
Помимо вышеуказанных различий, между этими двумя распределениями существует ряд сходных аспектов, т.е. оба являются дискретным теоретическим распределением вероятности. Далее, на основании значений параметров, оба могут быть унимодальными или бимодальными. Кроме того, биномиальное распределение может быть аппроксимировано распределением Пуассона, если число попыток (n) стремится к бесконечности, а вероятность успеха (p) стремится к 0, так что m = np.
