大データの統計分析における確率分布 - ダミー

確率分布は、有用なパターンを見つけるためにデータを分析するために使用できる多くの統計的手法の1つです。 二項分布： 二項分布を使用して、2つの値のうちの1つのみを仮定できる変数を分析します。たとえば、スポーツクラブのメンバーのうち特定の割合が左利きである確率を判断できます。

• - > ポアソン分布：ポアソン分布を使用して、ある時間間隔で発生する一定数のイベントの可能性を記述します。例えば、これは、今後1時間に特定の数のヒットがウェブサイト上で発生する可能性を記述するために使用することができる。
  正規分布：正規分布は、経済学、金融、マーケティング、生物学、心理学など多くの学問分野で最も広く使われている確率分布です。正規分布の特徴の1つは、

• 対称性 - 変数の分布の平均よりも所定の距離の確率が、平均より上の同じ距離である確率と等しいことです。

• <！例えば、米国のすべての男性の平均身長が70インチで、高さが正規分布している場合、無作為に選ばれた男性は、男性と同じように68〜70インチの高さになりそうです70〜72インチの高さでなければならない。 正規分布は多くのアプリケーションでうまくいきます。たとえば、金融資産へのリターンを記述するために、金融分野でよく使用されます。解釈と実装が容易なため、正規分布の仮定がほぼ正しい場合でも正規分布が使用されることがあります。

  - > スチューデントのt分布：
  スチューデントのt分布は正規分布と同様ですが、スチューデントのt分布では、極端に小さい値または非常に大きな値が発生する可能性がより高くなります。この分布は、変数が正規分布に一致するには変動が大きすぎる状況でよく使用されます。これは、小さなサンプルの特性が分析されている場合に当てはまります。小さなサンプルでは、​​サンプル間のばらつきがかなり大きくなる可能性があるため、正規分布を使用してプロパティを記述しないでください。

  スチューデントt分布はW.Gossetは、ギネスの醸造会社で働いていました。彼は小さなサンプル手段の特性を記述しようとしていました。

  カイ二乗分布：

  カイ二乗分布は、いくつかのタイプのアプリケーションに適しています。たとえば、母集団が特定の確率分布に従うかどうかを決定するために使用することができます。また、母集団の分散が指定された値と等しいかどうかをテストし、2つのデータセットの独立性をテストするためにも使用できます。 F-分布：F-分布は、カイ2乗分布から導出される。 2つの母集団の分散が互いに等しいかどうかをテストするために使用します。 F分布は、回帰分析などのアプリケーションにも役立ちます。