Différence entre le binôme et Poisson
Binôme vs Poisson
Malgré le fait, de nombreuses distributions font partie de la catégorie des «distributions de probabilité continue» binomial et de Poisson. À côté de ce fait commun, des points importants peuvent être soulevés pour contraster ces deux distributions et on devrait s'identifier à quelle occasion l'une d'entre elles a été choisie à juste titre.
Distribution binomiale
La «distribution binomiale» est la distribution préliminaire utilisée pour rencontrer, la probabilité et les problèmes statistiques. Dans lequel une taille échantillonnée de «n» est tirée par le remplacement de «n» de taille des essais dont le succès de «P». La plupart du temps, cela a été réalisé pour des expériences qui fournissent deux résultats majeurs, tout comme «oui», «non» les résultats. Au contraire, si l'expérience se fait sans remplacement, le modèle sera rencontré par la «distribution hypergéométrique» qui sera indépendante de tous ses résultats. Bien que le «binomial» entre également en jeu à cette occasion, si la population («n») est beaucoup plus grande par rapport au «n» et a finalement dit être le meilleur modèle pour l'approximation.
Cependant, sur la plupart des occasions, la plupart d'entre nous se confondent avec le terme «essais de Bernoulli». Néanmoins, le «binomial» et le «Bernoulli» sont similaires dans les significations. Chaque fois que «n = 1« essai de Bernoulli »est particulièrement nommé,« Distribution de Bernoulli »
La définition suivante est une forme simple pour apporter l'image exacte entre, «Binomial» et «Bernoulli»:
La «distribution binomiale» est la somme des «essais de Bernoulli indépendants et répartis». Ci-dessous sont quelques équations importantes sont sous la catégorie de «binomial»
Fonction de masse de probabilité (PMF): (nk) Pk(1-P)n-k ; (nk) = [n !] / [k !] [(N-K) !]]
Moyenne: NP
Médian: np
Variance: np (1-p)
À cet exemple particulier,
'N'-toute la population du modèle
'K'- Taille du qui est dessiné et remplacé de' n '
'P'- Probabilité de succès pour chaque ensemble d'expérience qui ne comprend que deux résultats
Distribution de Poisson
En revanche. En d'autres termes, on pourrait facilement dire que «Poisson» est un sous-ensemble de «binomial» et plus un cas moins limité de «binomial».
Lorsqu'un événement se produit dans un intervalle de temps fixe et avec un taux moyen connu, il est courant que le cas puisse être modélisé en utilisant cette «distribution de Poisson». En plus de cela, l'événement doit également être «indépendant». Alors que ce n'est pas le cas dans «binomial».
«Poisson» est utilisé lorsque des problèmes surviennent avec le «taux». Ce n'est pas toujours vrai, mais le plus souvent, c'est vrai.
Fonction de masse de probabilité (PMF): (λk / k!) e-λ
Moyenne: λ
Variance: λ
Quelle est la différence entre le binôme et Poisson?
Dans l'ensemble, les deux sont des exemples de «distributions de probabilité discrètes». Ajoutant à cela, le «binomial» est la distribution commune utilisée plus souvent, mais «Poisson» est dérivé comme un cas limite d'un «binomial».
Selon toutes ces études, nous pouvons arriver à une conclusion disant que quelle que soit la «dépendance», nous pouvons appliquer «binomial» pour rencontrer les problèmes car il s'agit d'une bonne approximation même pour des événements indépendants. En revanche, le «Poisson» est utilisé à des questions / problèmes de remplacement.
À la fin de la journée, si un problème est résolu avec les deux moyens, qui est pour une question «dépendante», il faut trouver la même réponse à chaque instance.
