Съдържание:

Как да разберете каква вероятност да използвате?
Как да разберете каква вероятност да използвате?

Видео: Как да разберете каква вероятност да използвате?

Видео: Как да разберете каква вероятност да използвате?
Видео: "When", "Where" и "Whereby" - Как да ги използвате по най-правилния начин? 2024, Може
Anonim

За да се определи вероятност , трябва да добавите или извадите, умножите или разделите вероятности на първоначалните резултати и събития. Вие използване някои комбинации толкова често, че имат свои собствени правила и формули.

Имайки предвид това, как избирате правилното разпределение на вероятностите?

За да изберете правилното разпределение на вероятностите:

  1. Вижте въпросната променлива.
  2. Прегледайте описанията на вероятностните разпределения.
  3. Изберете разпределението, което характеризира тази променлива.
  4. Ако са налични исторически данни, използвайте настройка на разпределението, за да изберете разпределението, което най-добре описва вашите данни.

По същия начин, какви са различните видове разпространение? Има много различен класификации на вероятностите разпределения . Някои от тях включват нормалното разпределение , чи квадрат разпределение , бином разпределение и Поасон разпределение . В различен вероятност разпределения сервирайте различен цели и представляват различен процеси за генериране на данни.

По същия начин се пита как намирате разпределението на вероятностите?

Вероятност . Вероятност е вероятността да се случи събитие и е изчислено като се раздели броят на благоприятните резултати на общия брой на възможните резултати. Най-простият пример е хвърляне на монета. Когато хвърлите монета, има само два възможни резултата, резултатът е или глави, или опашки.

Как избирате разпределение на данни?

Избирам на разпределение с данни точки, които приблизително следват права линия и най-високата p-стойност. В този случай Weibull разпределение пасва на данни най-добре. Когато паснете на вашия данни и с 2-параметър разпределение и неговия 3-параметърен аналог, последният често изглежда по-подходящ.

Препоръчано: