La distribution de probabilité normale est un exemple de distribution de probabilité continue. Bien que le concept de probabilité nous donne les calculs mathématiques, les distributions nous aident réellement à visualiser ce qui se passe en dessous. Vos graphiques ne s`affichent pas dans n`importe quel navigateur (IE, chrome ou Firefox). Il n`y a que deux résultats possibles d`une distribution de Bernoulli et binomial, à savoir le succès et l`échec. Si vous gagnez un lancer aujourd`hui, cela ne nécessite pas que vous gagnerez le tirage au sort demain. Donc, si la probabilité de succès dans une expérience est 0. Contrairement à Bernoulli distribution, tous les n nombre de résultats possibles d`une distribution uniforme sont également probables. La zone sous la courbe entre deux coordonnées x = a et x = b est la probabilité que x se situe entre a et b. De même, la probabilité que les ventes quotidiennes soient supérieures à 20 est = 0.

Supposons que vous prenez un test à choix multiple avec cinq questions, où chaque question a quatre choix, et vous devinez au hasard sur chaque question. Cela signifie que si nous avons effectué cette expérience 1000 fois, nous nous attendons à obtenir 800 boules rouges. Trouvons un moyen de résoudre ça. En outre, plus le taux est élevé, plus la courbe diminue rapidement et plus le taux est bas, plus la courbe est plate. Ici, la distribution exponentielle vient à notre secours. Il est en fait plus facile à comprendre qu`il n`y paraît! Une façon est que vous visualisez les notes et voir si vous pouvez trouver une tendance dans les données. Lorsque vous lancez un dé juste, les résultats sont de 1 à 6. Poisson distribution est applicable dans les situations où les événements se produisent au hasard des points de temps et de l`espace où notre intérêt ne réside que dans le nombre d`occurrences de l`événement. Que dois-je payer pour que nous sortions même? Par exemple, lorsque vous lancez un dé, les résultats possibles sont 1, 2, 3, 4, 5 ou 6 et non 1. Ici, X est appelé une variable de poisson aléatoire et la distribution de probabilité de X est appelée distribution de poisson. Ici, la variable aléatoire, X, qui représente le nombre de queues lorsqu`une pièce est lancée deux fois, prend les valeurs 0, 1 et 2.

Durée entre les arrivées à une station d`essence 3. Laissez la variable aléatoire X être le nombre de réponses correctes. Il y en a d`autres, qui sont discutés dans des classes plus avancées. Ainsi, la taille moyenne de la famille est E (X) = μ = 2. Nous avons les mêmes mises à jour. Il s`agit d`un exemple de distribution de probabilité binomiale, où n = 5, p = 1 4 et q = 3 4. Bernoulli distribution est un cas particulier de binomial distribution avec un seul essai. Par exemple, le poids ou la taille d`une fille, la longueur de la route.

Monsieur, je n`ai pas de mots que je devrais dire aftr lecture de ces distributions d`une manière simple……. Tu te rappelles l`exemple d`un combat entre moi et Undertaker? Il ya 5 C 2 = 10 façons différentes pour obtenir exactement deux questions correctes. Ici, la probabilité de succès = 0. Merci Kapi pour les commentaires. Faites-moi savoir, d`autres endroits où vous avez vu des points manquants. Il a une application facile et une utilisation généralisée. Ainsi, le tableau ci-dessous montre la distribution de Bernoulli de notre combat. Quelle peut être la valeur possible de X? De la durée de vie attendue d`une machine à la durée de vie attendue d`un humain, la distribution exponentielle délivre avec succès le résultat. C`est ainsi que vous essaierais de résoudre un problème de la vie réelle en utilisant l`analyse des données.

Le poids d`une fille peut être n`importe quelle valeur de 54 kgs, ou 54. Par exemple, lorsque nous jetons une pièce` 3 `fois, et nous sommes intéressés par le nombre de têtes qui tombent, alors une valeur numérique de` 0, 1, 2, 3 `sera affectée à chaque point d`échantillonnage. Nous divisons simplement le nombre de bocaux dans chaque catégorie de poids par 100 pour donner les probabilités. Il n`y a pas de mi-chemin. Les nombres` 0 `, ` 1 `, ` 2 `et` 3 `sont des grandeurs aléatoires déterminées par le résultat d`une expérience. Il n`y a que deux résultats possibles.