ما هو التوزيع المنفصل؟
التوزيع المنفصل هو توزيع إحصائي يوضح احتمالات النتائج ذات القيم المحدودة. يمكن أن تكون التوزيعات الإحصائية منفصلة أو مستمرة. يتم إنشاء توزيع مستمر من النتائج التي قد تحتوي على قيم قابلة للقياس لا حصر له.
بشكل عام ، تعتبر مفاهيم توزيعات الاحتمالية المنفصلة والمستمرة والمتغيرات العشوائية التي تصفها هي أسس نظرية الاحتمالات والتحليل الإحصائي.
فهم التوزيع المنفصل
التوزيع مفهوم إحصائي يستخدم في بحوث البيانات. يقوم الإحصائيون الذين يسعون إلى تحديد نتائج واحتمالات دراسة معينة بتخطيط نقاط بيانات قابلة للقياس من مجموعة بيانات ، مما يؤدي إلى رسم تخطيطي لتوزيع الاحتمالات. هناك العديد من أنواع أشكال مخطط توزيع الاحتمالات التي يمكن أن تنتج عن دراسة التوزيع. تتضمن بعض توزيعات الاحتمالية الأكثر شيوعًا: عاديًا وموحدًا وذات الحدين وهندسيًا و Poisson والأسي والأشكال التربيعية و gamma و beta.
يجب أن تكون التوزيعات منفصلة أو مستمرة.
يمكن للإحصائيين تحديد تطور التوزيع المنفصل أو المستمر حسب طبيعة النتائج المراد قياسها. التوزيعات المنفصلة لها عدد محدود من النتائج. على سبيل المثال ، عند دراسة توزيع احتمال الموت مع ستة جوانب مرقمة ، لا يمكن أن يكون هناك سوى ستة نتائج ممكنة ، وبالتالي فإن القيمة المحددة هي ستة. مثال آخر يمكن أن تشمل التقليب عملة. يمكن أن يؤدي قلب العملة إلى نتيجتين فقط ، وبالتالي فإن القيمة المحدودة هي نتيجتان.
أمثلة للتوزيع المنفصل
تشتمل توزيعات الاحتمالية المنفصلة الأكثر شيوعًا على ذات الحدين ، و Poisson ، و Bernoulli ، و multinomial. مثال على ذلك حيث يمكن أن يكون التوزيع المنفصل ذا قيمة للشركات في إدارة المخزون. دراسة تواتر المخزون الذي يتم بيعه بالاقتران مع كمية محدودة من المخزونات المتاحة يمكن أن توفر لشركتك توزيعا للاحتمال يؤدي إلى توجيهات بشأن التوزيع المناسب للمخزون للاستفادة المثلى من لقطات مربعة.
يمكن أن تنشأ توزيعات منفصلة في محاكاة مونت كارلو. محاكاة مونت كارلو هي تقنية نمذجة تحدد احتمالات النتائج المختلفة من خلال التكنولوجيا المبرمجة. يستخدم في المقام الأول للمساعدة في التنبؤ السيناريوهات وتحديد المخاطر. في محاكاة مونت كارلو ، ستنتج النتائج ذات القيم المنفصلة توزيعات منفصلة للتحليل. يتم استخدام هذه التوزيعات في تحديد المخاطر والمفاضلات بين العناصر المختلفة قيد الدراسة.
