Talaan ng mga Nilalaman:

Paano mo malalaman kung anong posibilidad na gamitin?
Paano mo malalaman kung anong posibilidad na gamitin?

Video: Paano mo malalaman kung anong posibilidad na gamitin?

Video: Paano mo malalaman kung anong posibilidad na gamitin?
Video: Paano malalaman kung naka connect yung number,nyo sa amo,@Mielyn4@Mielmarcelino#buhayofwlife@*#62# 2024, Abril
Anonim

Upang matukoy probabilidad , kailangan mong idagdag o ibawas, i-multiply o hatiin ang mga probabilidad ng mga orihinal na kinalabasan at mga kaganapan. Ikaw gamitin ilang kumbinasyon nang napakadalas na mayroon silang sariling mga panuntunan at formula.

Sa pagpapanatiling nakikita ito, paano mo pipiliin ang tamang pamamahagi ng posibilidad?

Upang piliin ang tamang pamamahagi ng posibilidad:

  1. Tingnan ang variable na pinag-uusapan.
  2. Suriin ang mga paglalarawan ng mga pamamahagi ng posibilidad.
  3. Piliin ang distribusyon na nagpapakilala sa variable na ito.
  4. Kung available ang makasaysayang data, gamitin ang distribution fitting para piliin ang distribution na pinakamahusay na naglalarawan sa iyong data.

Gayundin, ano ang iba't ibang uri ng pamamahagi? marami naman magkaiba klasipikasyon ng posibilidad mga pamamahagi . Ang ilan sa mga ito ay kinabibilangan ng normal pamamahagi , chi square pamamahagi , binomial pamamahagi , at Poisson pamamahagi . Ang magkaiba probabilidad mga pamamahagi maglingkod magkaiba layunin at kumakatawan magkaiba mga proseso ng pagbuo ng data.

Katulad nito, ito ay tinatanong, paano mo mahahanap ang probability distribution?

Probability . Probability ay ang posibilidad na ang isang kaganapan ay magaganap at kalkulado sa pamamagitan ng paghahati sa bilang ng mga kanais-nais na resulta sa kabuuang bilang ng mga posibleng resulta. Ang pinakasimpleng halimbawa ay isang coin flip. Kapag nag-flip ka ng barya, dalawa lang ang posibleng resulta, ang resulta ay ulo o buntot.

Paano mo pipiliin ang pamamahagi ng data?

Pumili ang pamamahagi kasama datos mga punto na halos sumusunod sa isang tuwid na linya at ang pinakamataas na p-value. Sa kasong ito, ang Weibull pamamahagi akma sa datos pinakamahusay. Kapag nababagay ka sa iyong datos na may parehong 2-parameter pamamahagi at ang 3-parameter na katapat nito, ang huli ay madalas na mukhang mas angkop.

Inirerekumendang: