Forskel mellem poissonfordeling og normalfordeling
Poisson Distribution vs Normal Distribution
Poisson og Normal distribution kommer fra to forskellige principper. Poisson er et eksempel på diskret sandsynlighedsfordeling, mens normalt tilhører kontinuerlig sandsynlighedsfordeling.
Normal distribution er generelt kendt som 'Gaussian Distribution' og bruges mest til at modellere problemer, der opstår i naturvidenskab og samfundsvidenskab. Mange strenge problemer opstår ved hjælp af denne distribution. Mest almindelige eksempel ville være 'Observationsfejl' i et bestemt eksperiment. Normal distribution følger en speciel form kaldet 'Bell kurve', der gør livet lettere for modellering af stor mængde variabler. I mellemtiden stammer den normale distribution fra 'Central Limit Theorem', hvorved det store antal tilfældige variabler distribueres 'normalt'. Denne fordeling har symmetrisk fordeling om dens middelværdi. Hvilket betyder jævnt fordelt fra sin x-værdi af 'Peak Graph Value'.
pdf: 1 / √ (2πσ ^ 2) e ^ (〖(x-μ)〗 ^ 2 / (2σ ^ 2))
Ovennævnte ligning er sandsynlighedsdensitetsfunktionen af 'Normal' og ved forstørrelse henviser μ og σ2 henholdsvis 'mean' og 'variance'. Det mest generelle tilfælde af normal distribution er 'Standard Normal Distribution' hvor μ = 0 og σ2 = 1. Dette indebærer, at pdf af ikke-standard normalfordeling beskriver, at x-værdien, hvor toppen er forskudt, og bellformens bredde er blevet multipliceret med faktoren σ, som senere reformeres som 'Standardafvigelse' eller kvadratroden af 'Variance' (σ ^ 2).
På den anden side er Poisson et perfekt eksempel på diskret statistisk fænomen. Det kommer som det begrænsende tilfælde af binomialfordeling - den fælles fordeling mellem 'Diskrete sandsynlighedsvariabler'. Poisson forventes at blive brugt, når et problem opstår med detaljer om 'rate'. Endnu vigtigere er denne fordeling et kontinuum uden en pause i et tidsinterval med den kendte forekomstrate. For 'uafhængige' begivenheder har et resultat ikke indflydelse på det næste hændelse vil være den bedste lejlighed, hvor Poisson kommer i spil.
Så som en helhed må man se, at begge fordelingerne er fra to helt forskellige perspektiver, som krænker de oftest ligheder mellem dem.
