Az binomiális eloszlás az egyik, amelynek lehetséges kimenetele két lehet, azaz siker vagy kudarc. Másrészről a 2006 - os lehetséges eredmények nem korlátozottak Poisson eloszlás
Az elméleti valószínűség-eloszlást olyan függvényként definiálják, amely a statisztikai kísérlet minden lehetséges kimeneteléhez valószínűséget rendel hozzá. A valószínűségi eloszlás lehet diszkrét vagy folyamatos, ahol a diszkrét véletlen változóban a teljes valószínűséget különbözõ tömegpontokra osztják, míg a folyamatos véletlen változóban a valószínûség különféle osztály intervallumokban oszlik meg..
A binomiális eloszlás és a Poisson-eloszlás két különálló valószínűség-eloszlás. A normál eloszlás, a hallgatói eloszlás, a chi-négyzet eloszlás és az F eloszlás a folyamatos véletlen változó típusai. Tehát itt megvitatjuk a különbséget a Binomial és a Poisson között. Vessen egy pillantást.
Az összehasonlítás alapja | Binomiális eloszlás | Poisson eloszlás |
---|---|---|
Jelentés | A binomiális eloszlás az, amelyben megvizsgálják a kísérletek ismételt számának valószínűségét. | A Poisson-eloszlás megadja, hogy a független események száma véletlenszerűen történjen-e egy adott időtartamra. |
Természet | Biparametric | Uniparametric |
A vizsgálatok száma | Rögzített | Végtelen |
Siker | Állandó valószínűség | Végtelen esély a sikerre |
Eredmények | Csak két lehetséges eredmény, azaz siker vagy kudarc. | Korlátlan számú lehetséges eredmény. |
Átlag és szórás | Jelentés> variancia | Mean = variancia |
Példa | Érmedobási kísérlet. | Nyomtatási hibák / nagy könyv oldala. |
A binomiális eloszlás a Bernoulli-folyamatból származó véletlenszerű eloszlás (véletlenszerű kísérlet, amelyet egy neves Bernoulli matematikus neveztek el). Biparametrikus eloszlásnak is nevezik, mivel két n és p paraméter jellemzi. Itt n az ismételt kísérletek és p a siker valószínűsége. Ha e két paraméter értéke ismert, akkor ez azt jelenti, hogy az eloszlás teljesen ismert. A binomiális eloszlás átlagát és szórását µ = np és σ2 = npq jelöli.
P (X = x) = nCx px qn-X, x = 0,1,2,3… n
= 0, egyébként
Próbának nevezzük egy olyan kimenetel megkísérlését, amely egyáltalán nem biztos és lehetetlen. A vizsgálatok függetlenek és rögzített pozitív egész számok. Két egymást kizáró és kimerítő eseményhez kapcsolódik; ahol az eseményt sikernek nevezzük, a nem bekövetkezését pedig kudarcnak nevezzük. p jelenti a siker valószínűségét, míg q = 1 - p jelenti a valószínűségét, amely a folyamat során nem változik.
Az 1830-as évek végén Simon Denis Poisson, a híres francia matematikus vezette be ezt az eloszlást. Leírja annak a valószínűségét, hogy bizonyos események rögzített időintervallumban történjenek. Uniparametrikus eloszlás, mivel csak egy λ vagy m paraméter jellemzi. A Poisson-eloszlásban az átlagot m jelölik, azaz µ = m vagy λ, és a varianciát σ jelöli2 = m vagy λ. Az x valószínűségi tömegfüggvényét a következő ábrázolja:
ahol e = transzcendentális mennyiség, amelynek hozzávetőleges értéke 2,71828
Ha az események száma nagy, de az esemény valószínűsége meglehetősen alacsony, a poisson-eloszlást alkalmazzuk. Például: biztosítási kárigények száma naponta egy biztosítótársaságnál.
A binomiális és a poisson eloszlás közötti különbségeket egyértelműen a következő okokból lehet levonni:
A fenti különbségeken kívül e két eloszlás között számos hasonló szempont van, azaz mindkettő a diszkrét elméleti valószínűség-eloszlás. Ezenkívül a paraméterek értékei alapján mindkettő lehet unimodális vagy bimodális. Ezenkívül a binomiális eloszlást a poisson-eloszlással közelíthetjük meg, ha az (n) kísérletek száma végtelenné válik, és a (p) sikerességi valószínűség 0-ra növekszik, így m = np.