En probabilitat i estadística la distribució és una característica d'una variable aleatòria, descriu la probabilitat de la variable aleatòria en cada valor.
Cada distribució té una determinada funció de densitat de probabilitat i funció de distribució de probabilitats.
Tot i que hi ha un nombre indefinit de distribucions de probabilitat, hi ha diverses distribucions comunes en ús.
La distribució de probabilitat es descriu mitjançant la funció de distribució acumulada F (x),
que és la probabilitat que la variable aleatòria X obtingui un valor menor o igual a x:
F ( x ) = P ( X ≤ x )
La funció de distribució acumulativa F (x) es calcula integrant la funció de densitat de probabilitat f (u) de la variable aleatòria contínua X.
La funció de distribució acumulativa F (x) es calcula sumant la funció de massa de probabilitat P (u) de la variable aleatòria discreta X.
La distribució contínua és la distribució d’una variable aleatòria contínua.
...
Nom de la distribució | Símbol de distribució | Funció de densitat de probabilitat (pdf) | Significar | Desacord |
---|---|---|---|---|
f X ( x ) |
μ = E ( X ) |
σ 2 = Var ( X ) |
||
Normal / gaussià |
X ~ N (μ, σ 2 ) |
μ | σ 2 | |
Uniforme |
X ~ U ( a , b ) |
|||
Exponencial | X ~ exp (λ) | |||
Gamma | X ~ gamma ( c , λ) |
x / 0, c / 0, λ/ 0 |
||
Plaça Chi |
X ~ χ 2 ( k ) |
k |
2 k |
|
Wishart | ||||
F |
X ~ F ( k 1 , k 2 ) |
|||
Beta | ||||
Weibull | ||||
Registre normal |
X ~ LN (μ, σ 2 ) |
|||
Rayleigh | ||||
Cauchy | ||||
Dirichlet | ||||
Laplace | ||||
Levy | ||||
Arròs | ||||
Estudiant t |
La distribució discreta és la distribució d’una variable aleatòria discreta.
...
Nom de la distribució | Símbol de distribució | Funció de massa de probabilitat (pmf) | Significar | Desacord | |
---|---|---|---|---|---|
f x ( k ) = P ( X = k ) k = 0,1,2, ... |
E ( x ) | Var ( x ) | |||
Binomi |
X ~ Bin ( n , p ) |
np |
np (1- p ) |
||
Poisson |
X ~ Poisson (λ) |
λ ≥ 0 |
λ |
λ |
|
Uniforme |
X ~ U ( a, b ) |
||||
Geomètrica |
X ~ Geom ( p ) |
|
|
||
Hipergeomètric |
X ~ HG ( N , K , n ) |
N = 0,1,2, ... K = 0,1, .., N n = 0,1, ..., N |
|||
Bernoulli |
X ~ Berna ( p ) |
p |
p (1- p ) |
Advertising