Verschil tussen Poisson Distribution en Normal Distribution Verschillen tussen Poisson Distribution en Normal Distribution

Poisson Distribution vs Normal Distribution

Poisson en Normal distributie komen uit twee verschillende principes. Poisson is een voorbeeld voor discrete probabiliteitsdistributie, terwijl normaal behoort tot continue waarschijnlijkheidsverdeling.

Normale verspreiding is algemeen bekend als 'Gaussian Distribution' en is meest effectief gebruikt voor het modelleren van problemen die zich voordoen in de natuurwetenschappen en sociale wetenschappen. Er worden veel strenge problemen ondervonden met deze distributie. Het meest voorkomende voorbeeld zou de 'Observatie Fouten' zijn in een bepaald experiment. Normale verdeling volgt een speciale vorm genaamd 'Bell curve', waardoor het leven makkelijker wordt om grote variabelen te modelleren. In de tussentijd is de normale verdeling afkomstig van 'Central Limit Theorem', waarbij het grote aantal willekeurige variabelen 'normaal' verdeeld worden. Deze verdeling heeft symmetrische verdeling over zijn gemiddelde. Dat betekent gelijkmatig verdeeld over de x-waarde van 'Peak Graph Value'.

pdf: 1 / √ (2πσ ^ 2) e ^ (〖(x-μ)〗 ^ 2 / (2σ ^ 2))

Bovenstaande vergelijking is de waarschijnlijkheidsdichtheidsfunctie van 'Normal' en bij vergroting, verwijst μ en σ2 respectievelijk 'gemiddelde' en 'variantie'. Het meest algemene geval van normale verdeling is de 'Normal Normal Distribution' waar μ = 0 en σ2 = 1. Dit houdt in dat de pdf van niet-standaard normale distributie beschrijft dat de x-waarde, waar de piek goed is verschoven en de breedte van de belvorm is vermenigvuldigd met de factor σ, die later wordt gereformeerd als 'Standaardafwijking' of vierkantswortel van 'Variantie' (σ ^ 2).

Aan de andere kant is Poisson een perfect voorbeeld voor een discreet statistisch fenomeen. Dat komt als het beperkende geval van binomiale distributie - de gemeenschappelijke verdeling onder 'Discrete waarschijnlijkheidsvariabelen'. Poisson zal naar verwachting worden gebruikt wanneer een probleem optreedt met details van 'rate'. Belangrijker nog, deze verdeling is een continuum zonder pauze voor een periode van tijdsperiode met de bekende gebeurtenis. Voor 'onafhankelijke' gebeurtenissen is het resultaat niet van invloed op de volgende gebeurtenis, de beste gelegenheid, waar Poisson in het spel komt.

Dus als een geheel moet men zien dat beide verdelingen uit twee totaal verschillende perspectieven komen, die de meest voorkomende overeenkomsten onderling schenden.