Sự khác biệt giữa phân phối Poisson và phân phối bình thường

Phân phối Poisson so với phân phối bình thường

Phân phối Poisson và bình thường đến từ hai nguyên tắc khác nhau. Poisson là một ví dụ cho phân phối xác suất rời rạc trong khi Bình thường thuộc về phân phối xác suất liên tục.

Phân phối chuẩn thường được gọi là 'Phân phối Gaussian' và được sử dụng hiệu quả nhất để mô hình hóa các vấn đề phát sinh trong Khoa học tự nhiên và Khoa học xã hội. Nhiều vấn đề nghiêm ngặt đang gặp phải khi sử dụng phân phối này. Ví dụ phổ biến nhất sẽ là 'Lỗi quan sát' trong một thử nghiệm cụ thể. Phân phối bình thường theo một hình dạng đặc biệt gọi là 'Đường cong chuông' giúp cuộc sống dễ dàng hơn khi mô hình hóa số lượng lớn các biến. Trong khi đó, phân phối bình thường có nguồn gốc từ 'Định lý giới hạn trung tâm', theo đó số lượng lớn các biến ngẫu nhiên được phân phối 'bình thường'. Phân phối này có phân phối đối xứng về ý nghĩa của nó. Có nghĩa là phân phối đồng đều từ giá trị x của nó là 'Giá trị đồ thị đỉnh'.

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

Phương trình được đề cập ở trên là Hàm Mật độ Xác suất của 'Bình thường' và bằng cách phóng to, Nhị và σ2 lần lượt là 'trung bình' và 'phương sai'. Trường hợp chung nhất của phân phối bình thường là 'Phân phối chuẩn thông thường' trong đó Tập = 0 và σ2 = 1. Điều này ngụ ý pdf phân phối chuẩn không tiêu chuẩn mô tả rằng, giá trị x, trong đó đỉnh đã được dịch đúng và chiều rộng của hình chuông đã được nhân với hệ số, sau này được cải tổ thành 'Độ lệch chuẩn' hoặc căn bậc hai của 'Phương sai' (^ 2).

Mặt khác, Poisson là một ví dụ hoàn hảo cho hiện tượng thống kê rời rạc. Đó là trường hợp giới hạn của phân phối nhị thức - phân phối chung giữa 'Biến xác suất rời rạc'. Poisson dự kiến ​​sẽ được sử dụng khi có vấn đề phát sinh với các chi tiết về 'tỷ lệ'. Quan trọng hơn, phân phối này là một sự liên tục không nghỉ trong một khoảng thời gian với tỷ lệ xuất hiện đã biết. Đối với các sự kiện 'độc lập', kết quả của một người không ảnh hưởng đến sự kiện tiếp theo sẽ là dịp tốt nhất, nơi Poisson diễn ra.

Vì vậy, toàn bộ một người phải xem rằng cả hai bản phân phối là từ hai quan điểm hoàn toàn khác nhau, vi phạm những điểm tương đồng thường xuyên nhất trong số đó.