As distribuições de probabilidade em análise estatística de dados grande

Video: Distribuição de Frequência com Intervalo de Classe (parte 1)

distribuições de probabilidades é uma das muitas técnicas estatísticas que podem ser usados ​​para analisar os dados para encontrar padrões úteis. Você usa um distribuição de probabilidade para calcular as probabilidades associadas com os elementos de um conjunto de dados:

Video: Variáveis Aleatórias Discretas e Contínuas | Probabilidade e Estatística | Khan Academy

• Distribuição binomial: Você usaria a distribuição binomial para analisar as variáveis ​​que podem assumir apenas um dos dois valores. Por exemplo, você poderia determinar a probabilidade de que uma determinada percentagem de membros de um clube desportivo são deixados; handed.

• Distribuição de veneno: Você usaria a distribuição de Poisson para descrever a probabilidade de um determinado número de eventos que ocorrem ao longo de um intervalo de tempo. Por exemplo, poderia ser usado para descrever a probabilidade de um determinado número de visitas em um site durante a próxima hora.

• Distribuição normal: A distribuição normal é a distribuição de probabilidade mais amplamente utilizado na maioria das disciplinas, incluindo economia, finanças, marketing, biologia, psicologia, e muitos outros. Uma das características da distribuição normal é simetria - a probabilidade de uma variável sendo uma determinada distância abaixo da média da distribuição é igual a probabilidade de ser a mesma distância acima da média.

  Por exemplo, se a altura média de todos os homens nos Estados Unidos é de 70 polegadas, e as alturas estão normalmente distribuídos, um homem escolhido aleatoriamente é igualmente susceptível de ser entre 68 e 70 polegadas de altura, enquanto está a ser entre 70 e 72 polegadas de altura .

  
  
  
  

  A distribuição normal funciona bem com muitas aplicações. Por exemplo, é muitas vezes usado no campo das finanças para descrever os retornos de ativos financeiros. Devido à sua facilidade de interpretação e implementação, a distribuição normal é usada às vezes mesmo quando a suposição de normalidade é de apenas aproximadamente correta.

  Video: CURSO DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE - Escolha o vídeo pelo assunto que está abaixo:

• distribuição t de Student: distribuição t de Student é semelhante à distribuição normal, mas com distribuição t de Student, valores muito pequenos ou muito grandes são muito mais prováveis ​​de ocorrer. Esta distribuição é muitas vezes usado em situações em que uma variável apresenta muita variação para ser consistente com a distribuição normal. Isto é verdade quando as propriedades de amostras pequenas estão a ser analisados. Com pequenas amostras, a variação entre as amostras é susceptível de ser muito considerável, de modo que a distribuição normal não deve ser utilizado para descrever as suas propriedades.

  Video: Estatística - Distribuição de Frequências

  distribuição t de Student foi desenvolvido por W. S Gosset enquanto trabalhava na empresa cervejeira Guinness. Ele estava tentando descrever as propriedades de pequenas médias amostrais.

• A distribuição qui-quadrado: A distribuição qui-quadrado é apropriado para vários tipos de aplicações. Por exemplo, você pode usá-lo para determinar se uma população segue uma distribuição de probabilidade particular. Você também pode usá-lo para testar se a variância de uma população é igual a um valor especificado, e para testar a independência dos dois conjuntos de dados.

• A distribuição F: A distribuição F é derivado a partir da distribuição do Qui-quadrado. Você usá-lo para testar se as variâncias de duas populações iguais uns aos outros. A distribuição-F também é útil em aplicações, tais como a análise de regressão.