Как дискретные и непрерывные распределения применяются в анализе данных?

Дискретные распределения в анализе данных используются для описания событий, у которых определённое количество возможных исходов. telegra.ph То есть когда результаты события можно перечислить по пунктам. telegra.ph

Некоторые области применения дискретных распределений:

• Моделирование числа успешных исходов в серии независимых испытаний с двумя возможными исходами: успех или неудача. telegra.ph Пример: вероятность того, что при бросании монеты орел выпадет 3 раза из 5. telegra.ph
• Определение вероятности того, сколько раз произойдёт определённое событие за фиксированный период времени или в определённом пространстве. telegra.ph Это распределение используется, когда события случаются независимо друг от друга и с постоянной средней частотой. telegra.ph Пример — сколько звонков поступит в колл-центр за час. telegra.ph
• Описание частоты появления событий, например, количества членов семьи, преступлений в городе или выигрышей в лотерее. shakhbanov.org

Непрерывные распределения применяют для анализа данных и моделирования ситуаций, где результаты измеряются непрерывными величинами, такими как вес, рост, время, температура и т. д.. telegra.ph

Некоторые области применения непрерывных распределений:

• Моделирование времени между событиями, которые происходят с постоянным средним интервалом. telegra.ph Пример — среднее время поездки автобуса из одного пункта в другой. telegra.ph
• Анализ различий между ожидаемыми и наблюдаемыми данными. telegra.ph Пример: компания проводит опрос клиентов, чтобы узнать, какой из двух дизайнов упаковки продукта им больше нравится. telegra.ph
• Сравнение групп данных и проверка, насколько их различия значимы. telegra.ph Пример: университет использует две разные методики обучения и хочет узнать, есть ли статистически значимые различия между результатами двух групп учеников, каждая из которых училась по своей методике. telegra.ph