Distribution discrète
Une distribution discrète est une distribution statistique qui montre les probabilités de résultats avec des valeurs finies. Les distributions statistiques peuvent être discrètes ou continues. Une distribution continue est construite à partir de résultats ayant potentiellement des valeurs mesurables infinies.
Dans l’ensemble, les concepts de distribution de probabilité discrète et continue et les variables aléatoires qu’ils décrivent sont à la base de la théorie des probabilités et de l’analyse statistique.
Comprendre la distribution discrète
La distribution est un concept statistique utilisé dans la recherche de données. Les statisticiens cherchant à identifier les résultats et les probabilités d'une étude particulière traceront des points de données mesurables à partir d'un ensemble de données, ce qui donnera un diagramme de distribution de probabilité. De nombreux types de formes de diagramme de distribution de probabilité peuvent résulter d'une étude de distribution. Certaines des distributions de probabilité les plus courantes comprennent: normale, uniforme, binomiale, géométrique, de Poisson, exponentielle, khi-carré, gamma et bêta.
Les distributions doivent être discrètes ou continues.
Les statisticiens peuvent identifier le développement d'une distribution discrète ou continue par la nature des résultats à mesurer. Les distributions discrètes ont un nombre fini de résultats. Par exemple, lorsque l'on étudie la distribution de probabilité d'un dé à six côtés numérotés, il ne peut y avoir que six résultats possibles. La valeur finie est donc six. Un autre exemple peut inclure une pièce de monnaie. Lancer une pièce ne peut donner que deux résultats. La valeur finie est donc deux.
Exemples de distribution discrète
Les distributions de probabilités discrètes les plus courantes sont les suivantes: binomial, Poisson, Bernoulli et multinomial. Un exemple où la distribution discrète peut être intéressante pour les entreprises est la gestion des stocks. L'étude de la fréquence des stocks vendus conjointement avec une quantité finie de stocks disponibles peut fournir à une entreprise une distribution de probabilité menant à des indications sur la répartition appropriée des stocks afin d'optimiser l'utilisation de la superficie en pieds carrés.
Des distributions discrètes peuvent également apparaître dans la simulation de Monte Carlo. La simulation de Monte Carlo est une technique de modélisation qui identifie les probabilités de différents résultats à l'aide d'une technologie programmée. Il est principalement utilisé pour aider à prévoir des scénarios et à identifier les risques. Dans la simulation de Monte Carlo, les résultats avec des valeurs discrètes produiront des distributions discrètes pour l'analyse. Ces distributions sont utilisées pour déterminer les risques et les compromis entre les différents éléments considérés.
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