Qu'est-ce que la distribution discrète?
Une distribution discrète est une distribution statistique qui montre les probabilités de résultats avec des valeurs finies. Les distributions statistiques peuvent être discrètes ou continues. Une distribution continue est construite à partir de résultats qui ont potentiellement des valeurs mesurables infinies.
Dans l'ensemble, les concepts de distributions de probabilité discrètes et continues et les variables aléatoires qu'ils décrivent sont les fondements de la théorie des probabilités et de l'analyse statistique.
Comprendre la distribution discrète
La distribution est un concept statistique utilisé dans la recherche de données. Les statisticiens cherchant à identifier les résultats et les probabilités d'une étude particulière traceront des points de données mesurables à partir d'un ensemble de données, résultant en un diagramme de distribution des probabilités. Il existe de nombreux types de formes de diagramme de distribution de probabilité qui peuvent résulter d'une étude de distribution. Certaines des distributions de probabilités les plus courantes incluent: normale, uniforme, binomiale, géométrique, Poisson, exponentielle, khi carré, gamma et bêta.
Les distributions doivent être discrètes ou continues.
Les statisticiens peuvent identifier le développement d'une distribution discrète ou continue par la nature des résultats à mesurer. Les distributions discrètes ont un nombre fini de résultats. Par exemple, lorsque l'on étudie la distribution de probabilité d'un dé à six côtés numérotés, il ne peut y avoir que six résultats possibles, donc la valeur finie est de six. Un autre exemple peut inclure le retournement d'une pièce. Le fait de lancer une pièce ne peut avoir comme résultat que deux résultats, la valeur finie est donc de deux.
Exemples de distribution discrète
Les distributions de probabilité discrètes les plus courantes sont binomiales, Poisson, Bernoulli et multinomiales. Un exemple où la distribution discrète peut être utile aux entreprises est la gestion des stocks. L'étude de la fréquence des stocks vendus en conjonction avec une quantité limitée de stocks disponibles peut fournir à une entreprise une distribution de probabilités qui conduit à des conseils sur la répartition appropriée des stocks afin d'utiliser au mieux la superficie en pieds carrés.
Des distributions discrètes peuvent également apparaître dans la simulation de Monte Carlo. La simulation de Monte Carlo est une technique de modélisation qui identifie les probabilités de différents résultats grâce à la technologie programmée. Il est principalement utilisé pour aider à prévoir les scénarios et à identifier les risques. Dans la simulation Monte Carlo, les résultats avec des valeurs discrètes produiront des distributions discrètes pour l'analyse. Ces distributions sont utilisées pour déterminer le risque et les compromis entre les différents éléments considérés.
