Phân phối rời rạc là gì?
Phân phối rời rạc là phân phối thống kê cho thấy xác suất của kết quả với các giá trị hữu hạn. Phân phối thống kê có thể là rời rạc hoặc liên tục. Một phân phối liên tục được xây dựng từ các kết quả có khả năng có các giá trị đo lường vô hạn.
Nhìn chung, các khái niệm về phân phối xác suất rời rạc và liên tục và các biến ngẫu nhiên mà chúng mô tả là nền tảng của lý thuyết xác suất và phân tích thống kê.
Hiểu phân phối rời rạc
Phân phối là một khái niệm thống kê được sử dụng trong nghiên cứu dữ liệu. Các nhà thống kê tìm cách xác định kết quả và xác suất của một nghiên cứu cụ thể sẽ lập biểu đồ các điểm dữ liệu có thể đo được từ một tập dữ liệu, dẫn đến sơ đồ phân phối xác suất. Có nhiều loại hình dạng sơ đồ phân phối xác suất có thể là kết quả của một nghiên cứu phân phối. Một số phân phối xác suất phổ biến nhất bao gồm: bình thường, đồng nhất, nhị thức, hình học, Poisson, hàm mũ, bình phương, gamma và beta.
Phân phối phải rời rạc hoặc liên tục.
Các nhà thống kê có thể xác định sự phát triển của một phân phối rời rạc hoặc liên tục theo bản chất của các kết quả được đo lường. Phân phối rời rạc có một số lượng kết quả hữu hạn. Ví dụ, khi nghiên cứu phân phối xác suất của một con súc sắc với sáu mặt được đánh số, chỉ có thể có sáu kết quả có thể xảy ra, vì vậy giá trị hữu hạn là sáu. Một ví dụ khác có thể bao gồm lật một đồng xu. Việc lật một đồng xu chỉ có thể dẫn đến hai kết quả vì vậy giá trị hữu hạn là hai.
Ví dụ về phân phối rời rạc
Các phân phối xác suất rời rạc phổ biến nhất bao gồm nhị thức, Poisson, Bernoulli và đa thức. Một ví dụ trong đó phân phối rời rạc có thể có giá trị cho các doanh nghiệp là trong quản lý hàng tồn kho. Nghiên cứu tần suất hàng tồn kho được bán cùng với số lượng hàng tồn kho hữu hạn có thể cung cấp cho doanh nghiệp phân phối xác suất dẫn đến hướng dẫn phân bổ hàng tồn kho hợp lý để sử dụng tốt nhất cảnh quay vuông.
Phân phối rời rạc cũng có thể phát sinh trong mô phỏng Monte Carlo. Mô phỏng Monte Carlo là một kỹ thuật mô hình xác định xác suất của các kết quả khác nhau thông qua công nghệ được lập trình. Nó chủ yếu được sử dụng để giúp dự báo các kịch bản và xác định rủi ro. Trong mô phỏng Monte Carlo, kết quả với các giá trị rời rạc sẽ tạo ra các phân phối riêng biệt để phân tích. Những phân phối này được sử dụng để xác định rủi ro và đánh đổi giữa các mặt hàng khác nhau đang được xem xét.
