Što je diskretna distribucija?
Diskretan raspored je statistička raspodjela koja pokazuje vjerojatnost ishoda s konačnim vrijednostima. Statističke raspodjele mogu biti diskretne ili kontinuirane. Kontinuirana raspodjela temelji se na ishodima koji potencijalno imaju beskonačne mjerljive vrijednosti.
Sveukupno, pojmovi diskretnih i kontinuiranih distribucija vjerojatnosti i slučajne varijable koje opisuju temelj su teorije vjerojatnosti i statističke analize.
Razumijevanje diskretne distribucije
Distribucija je statistički pojam koji se koristi u istraživanju podataka. Statističari koji žele utvrditi ishode i vjerojatnosti određene studije grafički će izmjeriti mjerljive podatkovne točke iz skupa podataka, što rezultira dijagramom raspodjele vjerojatnosti. Postoji mnogo vrsta oblika dijagrama distribucije vjerojatnosti koji mogu proizaći iz studije raspodjele. Neke od najčešćih distribucija vjerojatnosti uključuju: normalnu, jednoliku, binomnu, geometrijsku, Poissonovu, eksponencijalnu, hi-kvadratnu, gama i beta.
Distribucije moraju biti diskretne ili kontinuirane.
Statističari mogu prepoznati razvoj diskretne ili kontinuirane distribucije prema prirodi rezultata koji se mjere. Diskretne raspodjele imaju konačan broj ishoda. Na primjer, kada se proučava raspodjela vjerojatnosti matrice sa šest oštećenih strana, može postojati samo šest mogućih ishoda, tako da je konačna vrijednost šest. Drugi primjer može uključivati prebacivanje novčića. Prebacivanje novčića može rezultirati samo s dva ishoda, a konačna vrijednost je dva.
Primjeri diskretne distribucije
Najčešće diskretne distribucije vjerojatnosti uključuju binom, Poisson, Bernoulli i multinomial. Jedan primjer gdje diskretna distribucija može biti korisna za poslovanje jest upravljanje zalihama. Proučavanje učestalosti zaliha koje se prodaju zajedno s ograničenim raspoloživim količinama zaliha može pružiti tvrtki distribuciju vjerojatnosti koja vodi smjernicama o pravilnom raspoređivanju zaliha radi najboljeg korištenja kvadratnih snimaka.
Diskretne raspodjele mogu se također pojaviti u simulaciji Monte Carlo. Monte Carlo simulacija je tehnika modeliranja koja programiranom tehnologijom utvrđuje vjerojatnost različitih ishoda. Koristi se prvenstveno za pomoć u prognoziranju scenarija i prepoznavanju rizika. U simulaciji Monte Carla, rezultati s diskretnim vrijednostima će proizvesti diskretne raspodjele za analizu. Te se raspodjele koriste za određivanje rizika i kompromisa među različitim stavkama koje se razmatraju.
