Poisson-verspreiding teenoor normale verspreiding
Poisson en Normale verspreiding kom van twee verskillende beginsels af. Poisson is een voorbeeld vir Diskrete Waarskynlikheidsverspreiding, terwyl Normaal aan Kontinue Waarskynlikheidsverspreiding behoort.
Normale Verspreiding is algemeen bekend as 'Gaussiese Verspreiding' en word die beste gebruik om probleme wat in Natuurwetenskappe en Sosiale Wetenskappe ontstaan, te modelleer. Baie streng probleme word ondervind met hierdie verspreiding. Mees algemene voorbeeld sal die 'waarnemingsfoute' in 'n spesifieke eksperiment wees. Normale verspreiding volg 'n spesiale vorm genaamd 'Bell curve' wat die lewe makliker maak vir die modellering van groot hoeveelhede veranderlikes. Intussen het normaalverspreiding ontstaan uit 'Sentrale limietstelling' waaronder die groot aantal ewekansige veranderlikes 'normaal' versprei is. Hierdie verspreiding het simmetriese verspreiding oor sy gemiddelde. Wat beteken eweredig versprei vanaf sy x-waarde van 'Peak Graph Value'.
pdf: 1/√(2πσ^2) e^(〖(x-µ)〗^2/(2σ^2))
Bogenoemde vergelyking is die Waarskynlikheidsdigtheidfunksie van 'Normaal' en deur te vergroot verwys µ en σ2 'gemiddeld' en 'variansie' onderskeidelik. Die mees algemene geval van normaalverspreiding is die 'Standaardnormaalverspreiding' waar µ=0 en σ2=1. Dit impliseer dat die pdf van nie-standaard normaalverdeling beskryf dat, die x-waarde, waar die piek regs geskuif is en die breedte van die klokvorm vermenigvuldig is met die faktor σ, wat later hervorm word as 'Standaardafwyking' of vierkantswortel van 'Variansie' (σ^2).
Aan die ander kant is Poisson 'n perfekte voorbeeld vir diskrete statistiese verskynsel. Dit kom as die beperkende geval van binomiale verspreiding - die algemene verspreiding onder 'Diskrete Waarskynlikheidsveranderlikes'. Daar word verwag dat Poisson gebruik sal word wanneer 'n probleem opduik met besonderhede van 'koers'. Belangriker nog, hierdie verspreiding is 'n kontinuum sonder 'n onderbreking vir 'n interval van tydperk met die bekende voorkomskoers. Vir 'onafhanklike' byeenkomste beïnvloed 'n mens se uitslag nie die volgende gebeurtenis nie, sal die beste geleentheid wees, waar Poisson ter sprake kom.
Dus as 'n geheel moet 'n mens sien dat beide die verdelings vanuit twee heeltemal verskillende perspektiewe is, wat die meeste ooreenkomste onder hulle oortree.
