Ero binomi- ja Poisson-jakauman välillä

binomijakauma on yksi, jonka mahdollinen lopputulos on kaksi, ts. menestys tai epäonnistuminen. Toisaalta vuonna 2006 ei voida rajata mahdollisia tuloksia Poisson-jakauma

Teoreettinen todennäköisyysjakauma määritellään funktiona, joka antaa todennäköisyyden jokaiselle tilastollisen kokeen tulokselle. Todennäköisyysjakauma voi olla diskreetti tai jatkuva, missä diskreetissä satunnaismuuttujassa kokonaistodennäköisyys allokoidaan eri massapisteille, kun taas jatkuvassa satunnaismuuttujassa todennäköisyys jaetaan eri luokan välein.

Binomijakauma ja Poisson-jakauma ovat kaksi erillistä todennäköisyysjakaumaa. Normaali jakauma, opiskelijajakauma, chi-neliöjakauma ja F-jakauma ovat jatkuvan satunnaismuuttujan tyyppejä. Joten, tässä mennään keskustelemaan eroa Binomial ja Poisson jakauma. Katso.

Sisältö: Binomijakauma vs. Poisson-jakauma

1. Vertailutaulukko
2. Määritelmä
3. Keskeiset erot
4. johtopäätös

Vertailutaulukko

Vertailun perusteet	Binomiaalijakauma	Poisson-jakauma
merkitys	Binomijakauma on sellainen, jossa tutkitaan toistuvien kokeiden lukumäärän todennäköisyyttä.	Poisson-jakauma antaa satunnaisesti tapahtuvien riippumattomien tapahtumien määrän tietyn ajanjakson aikana.
luonto	Biparametric	Uniparametric
Kokeiden lukumäärä	kiinteät	Ääretön
Menestys	Jatkuva todennäköisyys	Äärimmäisen pieni mahdollisuus menestyä
tulokset	Vain kaksi mahdollista tulosta, ts. Menestys tai epäonnistuminen.	Rajoittamaton määrä mahdollisia tuloksia.
Keskiarvo ja varianssi	Keskiarvo> Varianssi	Keskiarvo = varianssi
esimerkki	Kolikonheittokoe.	Tulostusvirheet / suuren kirjan sivu.

Määritelmä Binomial Distribution

Binomijakauma on laajalti käytetty todennäköisyysjakauma, joka on johdettu Bernoulli-prosessista (sattumanvarainen koe, joka on nimetty tunnetun matemaatikon Bernoullin mukaan). Se tunnetaan myös nimellä biparametrinen jakauma, koska sitä kuvaavat kaksi parametria n ja p. Tässä n on toistuvat kokeet ja p on onnistumisen todennäköisyys. Jos näiden kahden parametrin arvo tunnetaan, niin se tarkoittaa, että jakauma on täysin tiedossa. Binomijakauman keskiarvo ja varianssi on merkitty µ = np ja σ2 = npq.

P (X = x) = ⁿC_x p^x q^n-x, x = 0,1,2,3… n
= 0, muuten

Yritystä saada aikaan tietty tulos, joka ei ole lainkaan varmaa ja mahdotonta, kutsutaan oikeudenkäynniksi. Kokeet ovat riippumattomia ja kiinteä positiivinen kokonaisluku. Se liittyy kahteen toisiaan poissulkevaan ja tyhjentävään tapahtumaan; jolloin tapahtumaa kutsutaan menestykseksi ja tapahtumattomuutta kutsutaan epäonnistumiseksi. p edustaa onnistumisen todennäköisyyttä kun q = 1 - p edustaa epäonnistumisen todennäköisyyttä, joka ei muutu koko prosessin ajan.

Määritelmä Poisson Distribution

1830-luvun lopulla kuuluisa ranskalainen matemaatikko Simon Denis Poisson esitteli tämän jakelun. Se kuvaa todennäköisyyttä, että tietty määrä tapahtumia tapahtuu kiinteällä aikavälillä. Se on epäparammetrinen jakauma, koska sillä on vain yksi parametri λ tai m. Poissonin jakautumisessa keskiarvo merkitään m, ts. Μ = m tai λ ja varianssi merkitään σ² = m tai λ. X: n todennäköisyysmassifunktiota edustaa:

missä e = transsendenttinen määrä, jonka likimääräinen arvo on 2,71828

Kun tapahtuman lukumäärä on suuri, mutta tapahtuman todennäköisyys on melko pieni, sovelletaan poissonjakaumaa. Kuten esimerkiksi vakuutusyhtiöiden vakuutuskorvausten lukumäärä / päivä.

Tärkeimmät erot binomi- ja Poisson-jakauman välillä

Binomin ja poissonin jakauman väliset erot voidaan tehdä selvästi seuraavista syistä:

1. Binomijakauma on sellainen, jossa tutkitaan toistuvien kokeiden lukumäärän todennäköisyyttä. Todennäköisyysjakaumaa, jota saadaan lukumäärä riippumattomia tapahtumia tapahtuu satunnaisesti tietyllä ajanjaksolla, kutsutaan todennäköisyysjakaumaksi.
2. Binomijakauma on biparametrinen, ts. Sitä kuvaavat kaksi parametria n ja p, kun taas Poisson-jakauma on uniparametrinen, ts. Ominaista yhdellä parametrilla m.
3. Binomijakaumassa on kiinteä määrä yrityksiä. Toisaalta rajoittamaton määrä kokeita on siellä poisson-jakaumassa.
4. Menestystodennäköisyys on vakio binomijakaumassa, mutta hajajakaumassa on erittäin pieni määrä menestysmahdollisuuksia.
5. Binomijakaumassa on vain kaksi mahdollista tulosta, ts. Menestys tai epäonnistuminen. Päinvastoin, poisson-jakauman tapauksessa on rajoittamaton määrä mahdollisia tuloksia.
6. Binomijakaumassa keskiarvo> varianssi, kun taas poissonjakaumassa keskiarvo = varianssi.

johtopäätös

Edellä olevien erojen lisäksi näiden kahden jakauman välillä on joukko samankaltaisia ​​näkökohtia, ts. Molemmat ovat diskreetti teoreettinen todennäköisyysjakauma. Lisäksi parametrien arvojen perusteella molemmat voivat olla yksimodaalisia tai bimodaalisia. Lisäksi binomijakaumaa voidaan arvioida myrkkyjakaumalla, josyritysten määrä (n) taipuu äärettömyyteen ja menestystodennäköisyys (p) on nolla siten, että m = np.