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

Phân bố nhị thức so với phân bố bình thường

Sự phân bố xác suất của các biến ngẫu nhiên đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực thống kê. Trong số những phân bố xác suất, phân phối nhị thức và phân bố bình thường là hai trong số những phổ biến nhất xảy ra trong cuộc sống thực.

Sự phân bố nhị thức là gì?

Phân phối nhị thức là sự phân bố xác suất tương ứng với biến ngẫu nhiên X, đó là số thành công của dãy hữu hạn của các thí nghiệm có / không độc lập có mỗi xác suất thành công p. Từ định nghĩa X, rõ ràng rằng đó là một biến ngẫu nhiên rời rạc; do đó, phân phối nhị thức cũng rời rạc.

, p Trong đó n là số lượng thí nghiệm và p là xác suất thành công. Theo lý thuyết xác suất, chúng ta có thể suy luận rằng B (n, p) theo hàm xác suất khối. Từ phương trình này, có thể suy luận thêm rằng giá trị dự kiến của X, E (X

) = np và phương sai X, V (X) = np (1- p).

Ví dụ, hãy xem xét một thí nghiệm ngẫu nhiên ném một đồng xu 3 lần. Xác định thành công như thu được H, thất bại khi lấy được T và biến ngẫu nhiên X là số lần thành công trong thí nghiệm. Sau đó, X

B (3, 0. 5) và hàm số xác suất của X được đưa ra bởi. Do đó, xác suất thu được ít nhất 2 H là P (X ≥ 2) = P (X = 2 hoặc

X = 3) = P (< X = 2) + P (X = 3) = 3 C 2 (0. 5 2 (0. 5 ¹ ) + ₃ C ³ (0. 5 ³ ) (0. ^{0) = 0. 375 + 0 125 = 0. 5}

_{Sự phân bố bình thường là gì?} Phân bố chuẩn là sự phân bố xác suất liên tục được xác định bởi chức năng mật độ xác suất, ^{. Các thông số} biểu thị độ lệch trung bình và độ lệch chuẩn của dân số quan tâm. Khi ^{phân phối được gọi là phân bố chuẩn chuẩn.}

Sự phân bố này được gọi là bình thường vì hầu hết các hiện tượng tự nhiên đều theo phân bố bình thường. Ví dụ, IQ của dân số con người thường được phân phối. Như đã thấy từ đồ thị nó là unimodal, symmetric về trung bình và hình chuông. Phương tiện, trung bình, trung bình trùng khớp. Khu vực dưới đường cong tương ứng với phần của quần thể, đáp ứng một điều kiện nhất định.

Phần dân số trong khoảng ,