離散分布とは何ですか?
離散分布は、有限値の結果の確率を示す統計分布です。 統計分布は、離散的または連続的です。 連続的な分布は、潜在的に無限の測定可能な値を持つ結果から構築されます。
全体として、離散的および連続的な確率分布の概念と、それらが記述する確率変数は、確率理論と統計分析の基盤です。
離散分布について
分布は、データ調査で使用される統計概念です。 特定の研究の結果と確率を特定しようとする統計学者は、データセットから測定可能なデータポイントをチャート化して、確率分布図を作成します。 分布スタディから生じる可能性のある確率分布図の形状には多くの種類があります。 最も一般的な確率分布には、正規、均一、二項、幾何、ポアソン、指数、カイ二乗、ガンマ、およびベータが含まれます。
分布は、離散的または連続的でなければなりません。
統計学者は、測定される結果の性質により、離散的分布または連続的分布のいずれかの進展を識別することができます。 離散分布の結果の数は有限です。 たとえば、6つの番号の付いた側面を持つダイの確率分布を調べる場合、6つの可能な結果しかあり得ないため、有限値は6です。 別の例には、コインの裏返しが含まれます。 コインを弾くと、2つの結果しか得られないため、有限値は2です。
離散分布の例
最も一般的な離散確率分布には、二項分布、ポアソン分布、ベルヌーイ分布、および多項分布が含まれます。 個別の配布が企業にとって価値がある1つの例は、在庫管理です。 利用可能な在庫の有限量と組み合わせて販売された在庫の頻度を調査することで、ビジネスに確率分布を提供することができます。
離散分布は、モンテカルロシミュレーションでも発生する可能性があります。 モンテカルロシミュレーションは、プログラミングされたテクノロジーを通じてさまざまな結果の確率を識別するモデリング手法です。 主にシナリオの予測とリスクの特定に使用されます。 モンテカルロシミュレーションでは、離散値を持つ結果により、分析のための離散分布が生成されます。 これらの分布は、検討中のさまざまな項目間のリスクとトレードオフを決定する際に使用されます。