Distribuzione discreta
Cos’è la distribuzione discreta?
Una distribuzione discreta è una distribuzione statistica che mostra le probabilità di risultati discreti (numerabili), come 1, 2, 3… Le distribuzioni statistiche possono essere discrete o continue.
Una distribuzione continua è costruita dai risultati che cadono in un continuum, come tutti i numeri maggiori di 0 (che include i numeri i cui decimali continuano indefinitamente, come 3,14159265…). Nel complesso, i concetti di distribuzioni di probabilità discrete e continue e le variabili casuali che descrivono sono le basi della teoria della probabilità e dell’analisi statistica.
Comprensione della distribuzione discreta
La distribuzione è un concetto statistico utilizzato nella ricerca di dati. Gli statistici che cercano di identificare i risultati e le probabilità di un particolare studio tracceranno punti di dati misurabili da un set di dati, risultando in un diagramma di distribuzione di probabilità. Esistono molti tipi di forme del diagramma di distribuzione della probabilità che possono derivare da uno studio della distribuzione. Alcune delle distribuzioni di probabilità più comuni includono: normale, uniforme, binomiale, geometrica, Poisson, esponenziale, chi quadrato, gamma e beta.
Le distribuzioni devono essere discrete o continue.
Gli statistici possono identificare lo sviluppo di una distribuzione discreta o continua in base alla natura dei risultati da misurare. Le distribuzioni discrete hanno un numero numerabile di risultati, il che significa che i potenziali risultati possono essere inseriti in un elenco. L’elenco può essere finito o infinito; la distribuzione di Poisson è una distribuzione discreta la cui lista {0, 1, 2,…} è infinita. Ad esempio, quando si studia la distribuzione di probabilità di un dado con sei lati numerati, l’elenco è {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Un altro esempio può includere lanciare una moneta. Lanciare una moneta ti dà la lista {Heads, Tails}.
Esempi di distribuzione discreta
Le distribuzioni di probabilità discrete più comuni includono binomiale, Poisson, Bernoulli e multinomiale. Un esempio in cui la distribuzione discreta può essere utile per le aziende è nella gestione dell’inventario. Studiare la frequenza dell’inventario venduto insieme a una quantità finita di inventario disponibile può fornire a un’azienda una distribuzione di probabilità che porta a indicazioni sulla corretta allocazione dell’inventario per utilizzare al meglio la metratura.
Le distribuzioni discrete possono anche sorgere nella simulazione Monte Carlo. La simulazione Monte Carlo è una tecnica di modellazione che identifica le probabilità di risultati diversi attraverso la tecnologia programmata. Viene utilizzato principalmente per aiutare a prevedere gli scenari e identificare i rischi. Nella simulazione Monte Carlo, i risultati con valori discreti produrranno distribuzioni discrete per l’analisi. Queste distribuzioni vengono utilizzate per determinare il rischio e i compromessi tra i diversi elementi presi in considerazione.