W statystyce rozkład równomierny jest terminem używanym do opisania formy rozkładu prawdopodobieństwa, w której każdy możliwy wynik ma jednakowe prawdopodobieństwo wystąpienia. Prawdopodobieństwo jest stałe, ponieważ każda zmienna ma równe szanse na bycie wynikiem.
Szybkie podsumowanie
- W statystyce rozkład równomierny to rozkład prawdopodobieństwa, w którym wszystkie wyniki są jednakowo prawdopodobne.
- Dyskretne rozkłady jednorodne mają skończoną liczbę wyników. Ciągły rozkład jednolity to rozkład statystyczny z nieskończoną liczbą równie prawdopodobnych mierzalnych wartości.
- Pojęcia dyskretnego rozkładu jednorodnego i ciągłego rozkładu jednorodnego, a także opisywane przez nie zmienne losowe są podstawą analizy statystycznej i teorii prawdopodobieństwa.
Przykłady jednolitej dystrybucji
Rozkład jednorodny to najprostszy rozkład statystyczny. Pojęcie rozkładu jednorodnego, a także opisywane przez niego zmienne losowe, stanowią podstawę analizy statystycznej i teorii prawdopodobieństwa.
Na przykład, jeśli staniesz na rogu ulicy i zaczniesz losowo wręczyć rachunek za 100 $ każdej szczęśliwej osobie, która przejdzie obok, wówczas każdy przechodzień będzie miał równe szanse na otrzymanie pieniędzy. Procent prawdopodobieństwa to 1 podzielony przez całkowitą liczbę wyników (liczbę przechodniów). Jeśli jednak wolisz niskie osoby lub kobiety, będą miały większą szansę na otrzymanie rachunku za 100 dolarów niż pozostali przechodnie. Nie można tego określić mianem prawdopodobieństwa jednolitego.
Talia kart ma również jednolity rozkład. Dzieje się tak, ponieważ osoba ma równe szanse na dobranie piku, serca, trefli lub diamentu. Innym przykładem równomiernego rozłożenia jest rzut monetą. Prawdopodobieństwo zdobycia ogona lub głowy jest takie samo. Wykres równomiernego rozkładu jest zwykle płaski, przy czym boki i góra są równoległe do osi X i Y.
Rodzaje jednolitej dystrybucji
Jednolity rozkład można podzielić na dwie kategorie w oparciu o typy możliwych wyników.
1. Dyskretny rozkład równomierny
W statystyce i teorii prawdopodobieństwa dyskretny rozkład jednorodny to rozkład statystyczny, w którym prawdopodobieństwo wyników jest jednakowo prawdopodobne i ma skończone wartości. Dobrym przykładem dyskretnego równomiernego rozkładu byłyby możliwe wyniki walcowania sześciościennej matrycy. Możliwe wartości to 1, 2, 3, 4, 5 lub 6. W tym przypadku każda z sześciu liczb ma równe szanse na pojawienie się. Dlatego za każdym razem, gdy rzucona jest sześciościenna kostka, każda strona ma szansę 1/6.
Liczba wartości jest skończona. Niemożliwe jest uzyskanie wartości 1,3, 4,2 lub 5,7 podczas rzutu uczciwą kostką. Jeśli jednak zostanie dodana kolejna kostka i obie zostaną rzucone, wynikowy rozkład nie jest już jednolity, ponieważ prawdopodobieństwo sum nie jest równe. Innym prostym przykładem jest rozkład prawdopodobieństwa rzutu monetą. Możliwe wyniki w takim scenariuszu mogą być tylko dwa. Dlatego wartość skończona wynosi 2.
Istnieje kilka sposobów, w jakie dyskretna, jednolita dystrybucja może być cenna dla firm. Na przykład może wystąpić w zarządzaniu zapasami. Audyt zapasów Audyt zapasów to proces krzyżowego sprawdzania zapisów finansowych z fizycznymi zapasami i zapisami. Mogą go wypełnić audytorzy i inni w badaniu częstotliwości sprzedaży zapasów. Może zapewnić rozkład prawdopodobieństwa, który może pomóc firmie w prawidłowej alokacji zasobów w celu jak najlepszego wykorzystania materiału kwadratowego.
Dyskretny rozkład jednorodny jest również przydatny w symulacji Monte Carlo. Symulacja Monte Carlo Symulacja Monte Carlo jest metodą statystyczną stosowaną do modelowania prawdopodobieństwa różnych wyników w problemie, którego nie można w prosty sposób rozwiązać ze względu na interferencję zmiennej losowej. . Jest to technika modelowania, która wykorzystuje zaprogramowaną technologię do identyfikacji prawdopodobieństwa różnych wyników. Symulacja Monte Carlo jest często wykorzystywana do prognozowania scenariuszy i pomocy w identyfikacji ryzyk.
2. Ciągła, równomierna dystrybucja
Nie wszystkie jednolite rozkłady są dyskretne; niektóre są ciągłe. Ciągły rozkład równomierny (nazywany również rozkładem prostokątnym) to rozkład statystyczny z nieskończoną liczbą równie prawdopodobnych mierzalnych wartości. W przeciwieństwie do dyskretnych zmiennych losowych, ciągła zmienna losowa może przyjmować dowolną wartość rzeczywistą w określonym zakresie.
Ciągły, równomierny rozkład ma zwykle kształt prostokąta. Dobrym przykładem ciągłego jednorodnego rozkładu jest wyidealizowany generator liczb losowych. Dzięki ciągłemu rozkładowi równomiernemu, podobnie jak dyskretnemu rozkładowi równomiernemu, każda zmienna ma równe szanse wystąpienia. Jednak istnieje nieskończona liczba punktów, które mogą istnieć.
Więcej zasobów
Finance jest oficjalnym dostawcą globalnego programu Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Certyfikat FMVA® Dołącz do ponad 350 600 studentów, którzy pracują dla firm takich jak Amazon, JP Morgan i Ferrari, program certyfikacji, który ma pomóc każdemu zostać światowej klasy analitykiem finansowym . Aby kontynuować karierę, przydatne będą poniższe dodatkowe zasoby finansowe:
- Podstawowe pojęcia statystyczne w finansach Podstawowe pojęcia dotyczące statystyki w finansach Dokładne zrozumienie statystyki jest niezwykle ważne, abyśmy mogli lepiej zrozumieć finanse. Ponadto koncepcje statystyczne mogą pomóc inwestorom w monitorowaniu
- Rozkład normalny Rozkład normalny Rozkład normalny jest również nazywany rozkładem Gaussa lub Gaussa. Ten rodzaj dystrybucji jest szeroko stosowany w naukach przyrodniczych i społecznych. Plik
- Parametr Parametr Parametr jest użytecznym elementem analizy statystycznej. Odnosi się do cech, które służą do definiowania danej populacji. Jest do tego przyzwyczajony
- Bezwarunkowe prawdopodobieństwo Bezwarunkowe prawdopodobieństwo Bezwarunkowe prawdopodobieństwo, nazywane również krańcowym prawdopodobieństwem, odnosi się do prawdopodobieństwa, na które nie mają wpływu poprzednie lub przyszłe zdarzenia. Innymi słowy,
