Різниця між розподілом Пуассона і нормальним розподілом

Розподіл Пуассона проти нормального розподілу

Розподіл Пуассона та Норма виходять з двох різних принципів. Пуассон - один із прикладів дискретного розподілу ймовірностей, тоді як нормальний належить до постійного розподілу ймовірностей.

Нормальний розподіл загалом відомий як «Гауссова розподіл» і найбільш ефективно використовується для моделювання проблем, що виникають у природничих та соціальних науках. Багато жорстких проблем стикаються з використанням цього розподілу. Найпоширенішим прикладом може бути "Помилки спостереження" в конкретному експерименті. Нормальний розподіл дотримується спеціальної форми під назвою "Крива дзвону", яка полегшує життя для моделювання великої кількості змінних. Тим часом нормальне розподіл походить від «теореми центрального ліміту», згідно з якою велика кількість випадкових змінних розподіляється «нормально». Цей розподіл має симетричний розподіл щодо своєї середньої величини. Що означає рівномірно розподілене від його x-значення "Пікове значення графіка".

pdf: 1 / √ (2πσ ^ 2) e ^ (〖(x-µ)〗 ^ 2 / (2σ ^ 2))

Вищезгадане рівняння є функцією густини ймовірності "нормальної", а за збільшенням µ та σ2 позначає відповідно "середнє" та "відхилення". Найбільш загальним випадком нормального розподілу є «Стандартний нормальний розподіл», де µ = 0 і σ2 = 1. Це означає, що pdf нестандартного нормального розподілу описує, що значення x, де пік був зміщений праворуч, а ширина форми дзвона помножена на коефіцієнт σ, який згодом реформується як «Стандартне відхилення» або квадратний корінь 'Варіантність' (σ ^ 2).

З іншого боку, Пуассон є прекрасним прикладом для дискретного статистичного явища. Це пояснюється як обмежуючий випадок біноміального розподілу - поширеного розподілу серед "дискретних змінних ймовірностей". Очікується, що Пуассон буде використаний, коли виникають проблеми з деталями "курсу". Що ще важливіше, цей розподіл є континуумом без перерви на проміжок часу з відомою швидкістю появи. Для "незалежних" подій результат не впливає на наступне, що станеться найкращим приводом, коли Пуассон вступає в гру.

Таким чином, в цілому потрібно бачити, що обидва розподіли є з двох абсолютно різних точок зору, що порушує найчастіше подібність між ними.