¿Qué es la distribución discreta?
Una distribución discreta es una distribución estadística que muestra las probabilidades de resultados discretos (recuento), por ejemplo 1, 2, 3 … Las distribuciones estadísticas pueden ser discretas o continuas.
Se toma una distribución continua de los resultados que caen en un continuo, como todos los números mayores que 0 (incluidos los números que siguen a sus decimales indefinidamente, como 3,14159265 …). En general, los conceptos de distribuciones de probabilidad discretas y continuas y las variables aleatorias que describen son la base de la teoría de la probabilidad y el análisis estadístico.
Comprensión de la distribución discreta
La distribución es un concepto estadístico utilizado en la investigación de datos. Los estadísticos que buscan identificar los resultados y las probabilidades de un estudio en particular generarán puntos de datos medibles a partir de un conjunto de datos, lo que dará como resultado un diagrama de distribución de probabilidad. Hay muchos tipos de formas de diagrama de distribución de probabilidad que pueden resultar de un estudio de distribución. Algunas de las distribuciones de probabilidad más comunes incluyen: normal, uniforme, binomial, geométrica, de Poisson, exponencial, chi-cuadrática, gamma y beta.
Las distribuciones deben ser aisladas o continuas.
Los estadísticos pueden identificar el desarrollo de la distribución discreta o continua según el tipo de resultados a medir. Las distribuciones discretas tienen varios recuentos de frutas, lo que significa que se pueden enumerar los resultados potenciales. La lista puede ser limitada o ilimitada; La distribución de Poisson es una distribución discreta cuya lista {0, 1, 2, …} es infinita. Por ejemplo, al estudiar la distribución de probabilidad de un dado con seis lados numerados, la lista es {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Otro ejemplo es la capacidad de escalar una base. Deslizar una moneda te da la lista {Cara, Cruz}.
Ejemplos de distribución discreta
Las distribuciones de probabilidad aisladas más comunes incluyen binomial, Poisson, Bernoulli y multinomial. Un ejemplo en el que la distribución discreta puede ser valiosa para las empresas es la gestión de inventario. Al estudiar la frecuencia del inventario vendido junto con la cantidad limitada de inventario disponible, es posible darle a una empresa una distribución de probabilidad que conduzca a una guía sobre la asignación correcta del inventario para hacer el mejor uso de los pies cuadrados.
Las distribuciones aisladas también pueden surgir en la simulación de Monte Carlo. La simulación Monte Carlo es una técnica de modelado que identifica las probabilidades de diferentes resultados a través de la tecnología de programación. Se utiliza principalmente para ayudar a predecir situaciones e identificar riesgos. En una simulación de Monte Carlo, los resultados con valores discretos producirán distribuciones discretas para el análisis. Estas distribuciones se utilizan para determinar el riesgo y las compensaciones entre varios elementos en consideración.
