Diferencia entre binomial y poisson
Binomial vs poisson
A pesar del hecho, numerosas distribuciones caen en la categoría de "distribuciones de probabilidad continua" Binomial y Poisson establecen ejemplos para la "distribución de probabilidad discreta" y entre los bien utilizados también. Además de este hecho común, se pueden presentar puntos significativos para contrastar estas dos distribuciones y uno debe identificar en cuyo ocasión uno de esto ha sido elegido correctamente.
Distribución binomial
'Distribución binomial' es la distribución preliminar utilizada para encontrar problemas estadísticos. En el que se dibuja un tamaño muestreado de 'n' con el reemplazo del tamaño 'n' de los ensayos de los cuales produce un éxito de 'P'. Principalmente esto se ha llevado a cabo para, experimentos que proporcionan dos resultados principales, al igual que los resultados 'sí', 'no'. Por el contrario de esto, si el experimento se realiza sin reemplazo, entonces el modelo se encontrará con 'distribución hipergeométrica' que es independiente de todos sus resultados. Aunque 'binomial' también entra en juego en esta ocasión, si la población ('n') es mucho mayor en comparación con la 'n' y finalmente se dice que es el mejor modelo para la aproximación.
Sin embargo, en la mayoría de las ocasiones, la mayoría de nosotros nos confundimos con el término 'juicios de Bernoulli'. Sin embargo, tanto el 'binomial' como 'Bernoulli' son similares en significados. Siempre que 'n = 1 "juicio de Bernoulli' se llame especialmente, 'distribución de Bernoulli'
La siguiente definición es una forma simple de traer la imagen exacta entre 'binomial' y 'bernoulli':
'Distribución binomial' es la suma de 'ensayos de Bernoulli' independientes y distribuidos uniformemente. A continuación se mencionan algunas ecuaciones importantes, se encuentran en la categoría de 'binomial'
Función de masa de probabilidad (PMF): (nortek) pagk(1-P)N-K ; (nortek) = [n !] / [K !] [(N-K) !]
Media: NP
Mediana: NP
Varianza: NP (1-P)
En este ejemplo particular,
'n'- toda la población del modelo
'K'- tamaño del que se dibuja y se reemplaza desde' n '
'P'- Probabilidad de éxito para cada conjunto de experimentos que consiste solo en dos resultados
Distribución de veneno
Por otro lado, esta 'distribución de Poisson' ha sido elegida en el caso de las sumas más específicas de 'distribución binomial' más específica. En otras palabras, se podría decir fácilmente que 'Poisson' es un subconjunto de 'binomial' y más un caso menos limitante de 'binomial'.
Cuando se produce un evento dentro de un intervalo de tiempo fijo y con una tasa promedio conocida, entonces es común que el caso pueda modelarse utilizando esta 'distribución de Poisson'. Además de eso, el evento también debe ser "independiente". Mientras que no es el caso en 'binomial'.
'Poisson' se usa cuando surgen problemas con la 'tasa'. Esto no siempre es cierto, pero la mayoría de las veces es cierto.
Función de masa de probabilidad (PMF): (λk /k!) mi-λ
Media: λ
Varianza: λ
¿Cuál es la diferencia entre binomial y poisson??
En su conjunto, ambos son ejemplos de 'distribuciones de probabilidad discretas'. Además de eso, 'binomial' es la distribución común utilizada con mayor frecuencia, sin embargo, 'Poisson' se deriva como un caso limitante de un 'binomial'.
Según todo este estudio, podemos llegar a una conclusión diciendo que, independientemente de la 'dependencia', podemos aplicar 'binomial' para encontrar los problemas, ya que es una buena aproximación incluso para ocurrencias independientes. En contraste, el 'Poisson' se usa en preguntas/problemas con reemplazo.
Al final del día, si un problema se resuelve con ambas formas, que es para la pregunta 'dependiente', uno debe encontrar la misma respuesta en cada instancia.
