De binomialfordeling er en, hvis mulige antall utfall er to, dvs. suksess eller fiasko. På den annen side er det ingen grense for mulige utfall i Poisson distribusjon
Den teoretiske sannsynlighetsfordelingen er definert som en funksjon som tilordner en sannsynlighet for hvert mulig utfall av det statistiske eksperimentet. Sannsynlighetsfordelingen kan være diskret eller kontinuerlig, hvor den totale sannsynligheten i den adskilte tilfeldige variabelen er allokert til forskjellige massepunkter mens i den kontinuerlige tilfeldige variabelen blir sannsynligheten fordelt ved forskjellige klasserintervall.
Binomialfordeling og Poisson-distribusjon er to diskrete sannsynlighetsfordeling. Normal distribusjon, studentfordeling, chi-kvadratfordeling og F-distribusjon er typene av kontinuerlig tilfeldig variabel. Så, her går vi for å diskutere forskjellen mellom binomial og poisson distribusjon. Ta en titt.
Grunnlag for sammenligning | Binomial Distribution | Poisson Distribution |
---|---|---|
Betydning | Binomialfordeling er en hvor sannsynligheten for gjentatt antall forsøk blir studert. | Poisson Distribution gir tellingen av uavhengige hendelser tilfeldigvis med en gitt tidsperiode. |
Natur | Biparametric | Uniparametric |
Antall forsøk | fast | Infinite |
Suksess | Konstant sannsynlighet | Infinitesimal sjanse for suksess |
Utfall | Bare to mulige utfall, dvs. suksess eller fiasko. | Ubegrenset antall mulige utfall. |
Mean and Variance | Betydning> Varians | Mean = Varians |
Eksempel | Myntkastende eksperiment. | Utskriftsfeil / side av en stor bok. |
Binomial Distribution er den mest brukte sannsynlighetsfordelingen, avledet fra Bernoulli Process, (et tilfeldig eksperiment oppkalt etter en berømt matematiker Bernoulli). Den er også kjent som biparametrisk distribusjon, som den er omtalt av to parametere n og p. Her er n de gjentatte forsøkene, og p er suksesssannsynligheten. Hvis verdien av disse to parametrene er kjent, betyr det at fordelingen er fullt kjent. Middel og varians av binomialfordelingen er betegnet med μ = np og σ2 = npq.
P (X = x) = nCx px qn-x, x = 0,1,2,3 ... n
= 0, ellers
Et forsøk på å produsere et bestemt utfall, som ikke er sikkert og umulig, kalles en prøveversjon. Prøverne er uavhengige og et fast positivt heltall. Det er relatert til to gjensidig eksklusive og uttømmende hendelser; hvor forekomsten kalles suksess og ikke-forekomst kalles fiasko. p representerer sannsynligheten for suksess mens q = 1 - p representerer sannsynligheten for feil, som ikke endres gjennom hele prosessen.
På slutten av 1830-tallet introduserte en berømt fransk matematiker Simon Denis Poisson denne distribusjonen. Det beskriver sannsynligheten for det bestemte antallet hendelser som skjer i et fast tidsintervall. Det er uniparametrisk distribusjon som den er omtalt av bare en parameter λ eller m. I Poisson er fordelingsmiddel angitt av m, dvs. μ = m eller λ, og variansen er merket som σ2 = m eller λ. Sannsynlighetsmassefunksjonen til x er representert av:
hvor e = transcendent kvantitet, hvis omtrentlige verdi er 2,71828
Når antallet hendelsen er høyt, men sannsynligheten for forekomsten er ganske lav, brukes poissonfordeling. For eksempel Antall forsikringskrav / dag på et forsikringsselskap.
Forskjellene mellom binomial og poissonfordeling kan trekkes tydelig av følgende grunner:
Bortsett fra de ovennevnte forskjellene, er det en rekke liknende aspekter mellom disse to fordelingene, dvs. begge er den diskrete teoretiske sannsynlighetsfordeling. Videre, på grunnlag av verdiene av parametre, kan begge være unimodale eller bimodale. Videre kan binomialfordelingen bli tilnærmet ved poissonfordelingen, dersom antall forsøk (n) har en tendens til uendelighet og suksesssannsynlighet (p) har en tendens til 0 slik at m = np.