Perbezaan antara pengedaran Poisson dan pengedaran normal

Pengagihan Poisson vs pengedaran normal

Poisson dan pengedaran normal datang dari dua prinsip yang berbeza. Poisson adalah satu contoh untuk pengagihan kebarangkalian diskret manakala normal tergolong dalam taburan kebarangkalian berterusan.

Pengagihan normal biasanya dikenali sebagai 'pengedaran Gaussian' dan paling berkesan digunakan untuk memodelkan masalah yang timbul dalam sains semula jadi dan sains sosial. Banyak masalah yang ketat ditemui menggunakan pengedaran ini. Contoh yang paling biasa ialah 'kesilapan pemerhatian' dalam eksperimen tertentu. Pengagihan normal mengikuti bentuk khas yang disebut 'lengkung loceng' yang menjadikan kehidupan lebih mudah untuk memodelkan kuantiti pembolehubah yang besar. Sementara itu, taburan normal berasal dari 'Teorem Had Pusat' di mana banyak pembolehubah rawak diedarkan 'biasanya'. Pengagihan ini mempunyai pengedaran simetri mengenai maksudnya. Yang bermaksud diedarkan secara merata dari nilai X-nilai 'nilai grafik puncak'.

pdf: 1/√ (2πσ^2) e^(〖(x-μ)〗^2/(2σ^2))

Persamaan yang disebutkan di atas adalah fungsi ketumpatan kebarangkalian 'normal' dan dengan membesarkan, μ dan σ2 merujuk 'min' dan 'varians' masing -masing. Kes yang paling umum bagi taburan normal ialah 'pengedaran normal standard' di mana μ = 0 dan σ2 = 1. Ini menunjukkan pdf pengedaran normal yang tidak standard menggambarkan bahawa, nilai x, di mana puncaknya telah dipindahkan dan lebar bentuk loceng telah didarabkan oleh faktor σ, yang kemudiannya diperbaharui sebagai 'sisihan piawai' atau Akar kuadrat 'varians' (σ^2).

Sebaliknya Poisson adalah contoh yang sempurna untuk fenomena statistik diskret. Yang datang sebagai kes pengedaran pengedaran binomial - pengedaran umum di antara 'pembolehubah kebarangkalian diskret'. Poisson dijangka digunakan apabila masalah timbul dengan butiran 'kadar'. Lebih penting lagi, pengedaran ini adalah kontinum tanpa rehat untuk tempoh masa dengan kadar kejadian yang diketahui. Untuk peristiwa 'bebas', hasil seseorang tidak menjejaskan kejadian seterusnya akan menjadi peristiwa terbaik, di mana Poisson dimainkan.

Oleh itu, secara keseluruhannya mesti melihat bahawa kedua -dua pengagihan adalah dari dua perspektif yang sama sekali berbeza, yang melanggar persamaan yang paling kerap di antara mereka.