การกระจายแบบสม่ำเสมอ - ภาพรวมตัวอย่างและประเภท

ในทางสถิติการแจกแจงแบบสม่ำเสมอเป็นคำที่ใช้เพื่ออธิบายรูปแบบของการแจกแจงความน่าจะเป็นซึ่งทุกผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มีโอกาสเกิดขึ้นเท่ากัน ความน่าจะเป็นคงที่เนื่องจากตัวแปรแต่ละตัวมีโอกาสเป็นผลลัพธ์เท่ากัน

สรุปย่อ

• ในทางสถิติการแจกแจงแบบสม่ำเสมอคือการแจกแจงความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์ทั้งหมดมีโอกาสเท่ากัน
• การแจกแจงสม่ำเสมอแบบไม่ต่อเนื่องมีผลลัพธ์จำนวน จำกัด การแจกแจงสม่ำเสมอแบบต่อเนื่องคือการแจกแจงทางสถิติที่มีค่าที่วัดได้เท่ากันไม่สิ้นสุด
• แนวคิดของการแจกแจงสม่ำเสมอแบบไม่ต่อเนื่องและการแจกแจงสม่ำเสมอแบบต่อเนื่องตลอดจนตัวแปรสุ่มที่อธิบายเป็นรากฐานของการวิเคราะห์ทางสถิติและทฤษฎีความน่าจะเป็น

ตัวอย่างของการกระจายสม่ำเสมอ

การแจกแจงแบบสม่ำเสมอเป็นการแจกแจงทางสถิติที่ง่ายที่สุด แนวคิดเรื่องการแจกแจงแบบสม่ำเสมอตลอดจนตัวแปรสุ่มที่อธิบายเป็นรากฐานของการวิเคราะห์ทางสถิติและทฤษฎีความน่าจะเป็น

ตัวอย่างเช่นหากคุณยืนอยู่ที่มุมถนนและเริ่มสุ่มยื่นบิล 100 ดอลลาร์ให้กับผู้โชคดีที่เดินผ่านไปผู้ที่เดินผ่านไปมาทุกคนจะมีโอกาสได้รับเงินเท่า ๆ กัน เปอร์เซ็นต์ของความน่าจะเป็นคือ 1 หารด้วยจำนวนผลลัพธ์ทั้งหมด (จำนวนคนเดินผ่าน) อย่างไรก็ตามหากคุณชอบคนตัวเตี้ยหรือผู้หญิงพวกเขาจะมีโอกาสสูงที่จะได้รับเงิน $ 100 มากกว่าคนอื่น ๆ นั่นจะไม่ถูกอธิบายว่าเป็นความน่าจะเป็นสม่ำเสมอ

สำรับไพ่ยังมีการกระจายแบบสม่ำเสมอ เนื่องจากแต่ละคนมีโอกาสที่เท่าเทียมกันในการวาดจอบหัวใจไม้กอล์ฟหรือเพชร อีกตัวอย่างหนึ่งที่มีการกระจายสม่ำเสมอคือเมื่อโยนเหรียญ โอกาสโดนหางหรือหัวก็เหมือนกัน กราฟของการแจกแจงแบบสม่ำเสมอมักจะแบนโดยที่ด้านข้างและด้านบนขนานกับแกน x และ y

ประเภทของการกระจายสม่ำเสมอ

การกระจายแบบสม่ำเสมอสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทตามประเภทของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้

1. การกระจายสม่ำเสมอแบบไม่ต่อเนื่อง

ในสถิติและทฤษฎีความน่าจะเป็นการแจกแจงแบบไม่ต่อเนื่องเป็นการแจกแจงทางสถิติที่ความน่าจะเป็นของผลลัพธ์มีความเป็นไปได้เท่า ๆ กันและมีค่า จำกัด ตัวอย่างที่ดีของการกระจายสม่ำเสมอแบบไม่ต่อเนื่องคือผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของการหมุนแม่พิมพ์ 6 เหลี่ยม ค่าที่เป็นไปได้จะเป็น 1, 2, 3, 4, 5 หรือ 6 ในกรณีนี้ตัวเลขทั้งหกแต่ละตัวมีโอกาสที่จะปรากฏเท่ากัน ดังนั้นทุกครั้งที่โยนไม้ตาย 6 เหลี่ยมแต่ละด้านมีโอกาส 1/6

จำนวนค่า จำกัด เป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับค่า 1.3, 4.2 หรือ 5.7 เมื่อทำการรีดแฟร์ อย่างไรก็ตามหากมีการเพิ่มการตายอีกครั้งและทั้งคู่ถูกโยนการแจกแจงที่ได้ผลลัพธ์จะไม่สม่ำเสมออีกต่อไปเนื่องจากความน่าจะเป็นของผลรวมไม่เท่ากัน อีกตัวอย่างง่ายๆคือการแจกแจงความน่าจะเป็นของเหรียญที่พลิก ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ในสถานการณ์ดังกล่าวสามารถเป็นได้เพียงสองอย่าง ดังนั้นค่า จำกัด คือ 2

มีหลายวิธีที่การกระจายเครื่องแบบแบบไม่ต่อเนื่องอาจมีประโยชน์สำหรับธุรกิจ ตัวอย่างเช่นอาจเกิดขึ้นในการจัดการสินค้าคงคลังการตรวจสอบสินค้าคงคลังการตรวจสอบสินค้าคงคลังคือกระบวนการตรวจสอบบันทึกทางการเงินที่มีสินค้าคงคลังและบันทึกทางกายภาพ สามารถทำได้โดยผู้ตรวจสอบและอื่น ๆ ในการศึกษาความถี่ของการขายสินค้าคงคลัง สามารถให้การแจกแจงความน่าจะเป็นที่สามารถแนะนำธุรกิจเกี่ยวกับวิธีการจัดสรรพื้นที่โฆษณาอย่างเหมาะสมเพื่อการใช้พื้นที่ตารางฟุต

การแจกแจงแบบไม่ต่อเนื่องยังมีประโยชน์ในการจำลองมอนติคาร์โลการจำลองมอนติคาร์โลการจำลองมอนติคาร์โลเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่แตกต่างกันในปัญหาที่ไม่สามารถแก้ไขได้เนื่องจากการรบกวนของตัวแปรสุ่ม . นี่คือเทคนิคการสร้างแบบจำลองที่ใช้เทคโนโลยีโปรแกรมเพื่อระบุความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน การจำลองมอนติคาร์โลมักใช้เพื่อคาดการณ์สถานการณ์และช่วยในการระบุความเสี่ยง

2. การกระจายสม่ำเสมออย่างต่อเนื่อง

การแจกแจงแบบสม่ำเสมอทั้งหมดไม่ต่อเนื่อง บางอย่างต่อเนื่อง การแจกแจงแบบสม่ำเสมอแบบต่อเนื่อง (หรือที่เรียกว่าการแจกแจงแบบสี่เหลี่ยม) คือการแจกแจงทางสถิติที่มีค่าที่วัดได้เท่ากันไม่สิ้นสุด ซึ่งแตกต่างจากตัวแปรสุ่มแบบไม่ต่อเนื่องตัวแปรสุ่มแบบต่อเนื่องสามารถรับค่าจริงใดก็ได้ภายในช่วงที่ระบุ

การกระจายสม่ำเสมออย่างต่อเนื่องมักจะอยู่ในรูปทรงสี่เหลี่ยมผืนผ้า ตัวอย่างที่ดีของการแจกแจงแบบสม่ำเสมออย่างต่อเนื่องคือตัวสร้างตัวเลขสุ่มในอุดมคติ ด้วยการแจกแจงแบบสม่ำเสมอเช่นเดียวกับการแจกแจงสม่ำเสมอแบบไม่ต่อเนื่องตัวแปรทุกตัวมีโอกาสเกิดขึ้นเท่ากัน อย่างไรก็ตามมีจุดที่สามารถมีอยู่ได้ไม่ จำกัด

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

Finance เป็นผู้ให้บริการอย่างเป็นทางการของ Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™FMVA® Certification เข้าร่วม 350,600+ นักเรียนที่ทำงานให้กับ บริษัท ต่างๆเช่นโปรแกรมการรับรอง Amazon, JP Morgan และ Ferrari ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยให้ทุกคนเป็นนักวิเคราะห์การเงินระดับโลก . เพื่อความก้าวหน้าในอาชีพการงานของคุณแหล่งข้อมูลด้านการเงินเพิ่มเติมด้านล่างนี้จะเป็นประโยชน์:

• แนวคิดสถิติพื้นฐานในการเงินแนวคิดสถิติพื้นฐานสำหรับการเงินความเข้าใจที่มั่นคงเกี่ยวกับสถิติเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยให้เราเข้าใจการเงินได้ดีขึ้น นอกจากนี้แนวคิดด้านสถิติยังช่วยให้นักลงทุนตรวจสอบได้
• การแจกแจงแบบปกติการแจกแจงแบบปกติเรียกอีกอย่างว่าการแจกแจงแบบเกาส์เซียนหรือการแจกแจงแบบเกาส์ การกระจายประเภทนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในวิทยาศาสตร์ธรรมชาติและสังคม
• พารามิเตอร์พารามิเตอร์พารามิเตอร์เป็นองค์ประกอบที่มีประโยชน์ของการวิเคราะห์ทางสถิติ หมายถึงลักษณะที่ใช้กำหนดประชากรที่กำหนด มันถูกใช้เพื่อ
• ความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขความน่าจะเป็นที่ไม่มีเงื่อนไขหรือที่เรียกว่าความน่าจะเป็นส่วนเพิ่มหมายถึงความน่าจะเป็นที่ไม่ได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์ก่อนหน้าหรือในอนาคต กล่าวอีกนัยหนึ่ง