الاختلافات بين بدف و بمف الفرق بين
بدف مقابل بمف
هذا الموضوع معقد جدا لأنه يتطلب مزيدا من الفهم لأكثر من معرفة محدودة بالفيزياء. في هذه المقالة، ونحن سوف يكون التفريق بدف، وظيفة الكثافة الاحتمالية، مقابل بمف، احتمال وظيفة كتلة. كلا المصطلحين يرتبطان بالفيزياء أو حساب التفاضل والتكامل، أو حتى الرياضيات أعلى؛ وبالنسبة لأولئك الذين يتابعون الدورات أو الذين قد يكونون في المرحلة الجامعية من الدورات ذات الصلة الرياضيات، هو أن تكون قادرة على تحديد بشكل صحيح وتمييز بين كلا المصطلحين لذلك سيكون من المفهوم على نحو أفضل.
- 1>>المتغيرات العشوائية ليست مفهومة تماما تماما، ولكن، بمعنى ما، عندما تتحدث عن استخدام الصيغ التي تستمد بمف أو بدف من الحل النهائي الخاص بك، هو كل شيء عن التمييز منفصلة ومستمرة المتغيرات العشوائية التي تجعل من التمييز.
إن مصطلح كتلة احتمال الاحتمال، بمف، يتعلق بكيفية ارتباط الدالة في الإعداد المنفصل بالوظيفة عند الحديث عن الإعداد المستمر، من حيث الكتلة والكثافة. وهناك تعريف آخر هو أنه بالنسبة إلى بمف، فإن هذه الدالة ستؤدي إلى نتيجة لاحتمال وجود متغير عشوائي منفصل يساوي بالضبط قيمة معينة. قل على سبيل المثال، كم عدد رؤساء في 10 قذفات من عملة واحدة.
الآن، دعونا نتحدث عن وظيفة الكثافة الاحتمالية، بدف. وهو محدد فقط للمتغيرات العشوائية المستمرة. والأهم من ذلك هو أن القيم المعطاة هي مجموعة من القيم المحتملة التي تعطي احتمال المتغير العشوائي الذي يقع ضمن هذا المدى. قل، على سبيل المثال، ما هو وزن الإناث في ولاية كاليفورنيا من سن ثمانية عشر إلى خمسة وعشرين.
مع ذلك كأساس، فمن الأسهل أن ندرك متى لاستخدام صيغة بدف وعندما يجب أن تستخدم صيغة بمف.
- 3>>ملخص:
باختصار، يتم استخدام بمف عندما الحل الذي تحتاج إلى التوصل إلى أن تتراوح ضمن عدد من المتغيرات العشوائية منفصلة. بدف، من ناحية أخرى، يستخدم عندما تحتاج إلى التوصل إلى مجموعة من المتغيرات العشوائية المستمرة.
يستخدم بمف متغيرات عشوائية منفصلة.
يستخدم بدف المتغيرات العشوائية المستمرة.
استنادا إلى الدراسات، بدف هو مشتق من سدف، وهي وظيفة التوزيع التراكمي. يستخدم سدف لتحديد احتمال حدوث متغير عشوائي مستمر ضمن أي مجموعة فرعية قابلة للقياس من نطاق معين. وفيما يلي مثال على ذلك:
سنقوم بحساب احتمال وجود درجة بين 90 و 110.
P (90 = P (X <110) - p (X <90) = 0. 84 -0. 16 = 0. 68 = 68٪ باختصار، الفرق هو أكثر ارتباطا مع المتغيرات العشوائية المستمرة بدلا من منفصلة. تم استخدام كلا المصطلحين في كثير من الأحيان في هذه المقالة.لذلك سيكون من الأفضل تضمين هذه المصطلحات في الواقع. المتغير العشوائي المنفصل = عادة ما يتم حساب الأرقام. فإنه يأخذ سوى عدد قابل للعد من قيمة متميزة، مثل، 0، 1، 2، 3، 4، 5، 6، 7، 8، 9، وهلم جرا. ومن الأمثلة الأخرى للمتغيرات العشوائية المنفصلة ما يلي: عدد الأطفال في الأسرة. عدد الأشخاص الذين يشاهدون ليلة الجمعة عرض الماتيني. عدد المرضى في ليلة رأس السنة الميلادية. يكفي القول، إذا كنت تتحدث عن التوزيع الاحتمالي لمتغير عشوائي منفصل، فستكون قائمة الاحتمالات التي يمكن أن ترتبط بالقيم المحتملة. المتغير العشوائي المستمر = هو متغير عشوائي يغطي في الواقع القيم اللانهائية. وبدلا من ذلك، فإن هذا هو السبب في أن المصطلح المستمر يطبق على المتغير العشوائي لأنه يمكن أن يفترض جميع القيم الممكنة ضمن المدى المعين من الاحتمال. ومن الأمثلة على المتغيرات العشوائية المستمرة: درجة الحرارة في فلوريدا لشهر ديسمبر. كمية هطول الأمطار في مينيسوتا. وقت الكمبيوتر في ثوان لمعالجة برنامج معين. نأمل، مع تعريف المصطلحات الواردة في هذه المقالة، لن يكون من الأسهل على أي شخص يقرأ هذا المقال أن يفهم الاختلافات بين وظيفة الكثافة الاحتمالية مقابل وظيفة الكتلة الاحتمالية.
