ပုံမှန် သို့မဟုတ် တစ်ပြေးညီ ဖြန့်ဖြူးခြင်း- ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။

ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှုသည် စာရင်းဇယားများတွင် အသုံးအများဆုံးဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုဖြစ်သည်။

၎င်းတွင်အောက်ပါဂုဏ်သတ္တိများရှိသည်။

• အချိုးကျသည်။
• ခေါင်းလောင်းပုံသဏ္ဍာန်

ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှု၏ကွက်ကွက်တစ်ခုကို ဖန်တီးပါက၊ ၎င်းသည် ဤကဲ့သို့ဖြစ်လိမ့်မည်-

တူညီသောဖြန့်ဝေမှုသည် a မှ b ကြားကာလတစ်ခုကြားရှိတန်ဖိုးတစ်ခုစီတွင်ဖြစ်ပေါ်နိုင်ခြေတူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

၎င်းတွင်အောက်ပါဂုဏ်သတ္တိများရှိသည်။

• အချိုးကျသည်။
• စတုဂံပုံသဏ္ဍာန်

ယူနီဖောင်း ဖြန့်ချီခြင်း၏ ကွက်ကွက်တစ်ခုကို ဖန်တီးပါက၊ ၎င်းသည် အောက်ပါအတိုင်း ဖြစ်လိမ့်မည်-

ပုံမှန် ဖြန့်ဖြူးခြင်းနှင့် တူညီသော ဖြန့်ဖြူးမှုသည် အောက်ပါ တူညီချက် ရှိသည်။

• ဖြန့်ဝေမှုနှစ်ခုသည် အချိုးညီညီဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖြန့်ဖြူးမှု၏ဗဟိုကိုဖြတ်၍ မျဉ်းတစ်ကြောင်းဆွဲမည်ဆိုလျှင်၊ ဖြန့်ဖြူးမှု၏ဘယ်နှင့်ညာခြမ်းများသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ပြည့်စုံစွာထင်ဟပ်နေလိမ့်မည်-

သို့သော် ဖြန့်ဖြူးမှုနှစ်ခုတွင် အောက်ပါ ကွာခြားချက် ရှိသည်။

• ဖြန့်ချီမှုတွင် ပုံစံအမျိုးမျိုးရှိသည်။
• ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှုသည် ခေါင်းလောင်းပုံသဏ္ဌာန်ဖြစ်ပြီး ဖြန့်ဖြူးမှု၏ဗဟိုအနီးရှိတန်ဖိုးများသည် ဖြန့်ဖြူးမှု၏အမြီးပိုင်းရှိတန်ဖိုးများထက် ပိုမိုဖြစ်ပွားနိုင်ခြေပိုများသည်ဟု ဆိုလိုသည်။
• ယူနီဖောင်း ဖြန့်ဖြူးမှုသည် လေးထောင့်ပုံသဏ္ဍာန်ဖြစ်ပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ ဖြန့်ဖြူးမှုရှိ တန်ဖိုးတစ်ခုစီတွင် ဖြစ်ပေါ်နိုင်ခြေ တူညီပါသည်။

ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးခြင်း သို့မဟုတ် တစ်ပြေးညီ ဖြန့်ဖြူးခြင်း- ၎င်းတို့ကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်နည်း။

သာမာန်ဖြန့်ဖြူးမှုကို “ ခေါင်းလောင်းမျဉ်းကွေး” ပုံသဏ္ဍာန်အတိုင်း လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော ဖြစ်ရပ်ဆန်းများကို စံနမူနာပြုရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မွေးကင်းစကလေးငယ်များ၏ မွေးကင်းစအလေးချိန်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပျမ်းမျှအားဖြင့် 7.5 ပေါင်ဝန်းကျင်ရှိကြောင်း ကောင်းစွာမှတ်တမ်းတင်ထားသည်။

အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုရှိ မွေးကင်းစကလေးငယ်များ၏ မွေးကင်းစအလေးချိန်၏ ဟီစတိုဂရမ်တွင် ယေဘုယျအားဖြင့် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှုနှင့် ကိုက်ညီသည့် ခေါင်းလောင်းပုံသဏ္ဍာန်ကို ပြသသည်-

ကလေးအများစုသည် ကိုယ်အလေးချိန် ၇.၅ ပေါင်ဝန်းကျင်ရှိနိုင်ပြီး ကိုယ်အလေးချိန် ၇ ပေါင်အောက် အနည်းငယ်ရှိပြီး အချို့မှာ ၈ ပေါင်ကျော် အလေးချိန်ရှိသည်။

အပြန်အလှန်အားဖြင့်၊ တူညီသော ဖြ န့်ဖြူး မှုကို ရလဒ်တစ်ခုစီသည် အညီအမျှ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည့် အခြေအနေများကို နမူနာယူရန် အသုံးပြုပါသည်။

ဂန္ထဝင်ဥပမာတစ်ခုသည် သေတ္တာကို လှိမ့်နေသည်။ အကယ်၍ သင်သည် အသေကို တစ်ကြိမ်လှိမ့်ပါက၊ 1 နှင့် 6 အကြားရှိ နံပါတ်တစ်ခုအပေါ် ကျရောက်နိုင်ခြေသည် ဂဏန်းတစ်ခုစီတွင် ပေါ်လာနိုင်ခြေ တူညီသောကြောင့် တစ်ပြေးညီ ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အသေခံနိုင်သော ကိန်းဂဏန်း ၆ လုံး ရှိသည်၊ ထို့ကြောင့် သင် ၁ ကို လှိမ့်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ ၁/၆ ဖြစ်သည်။

အလားတူ၊ သင် 2 ကို လှိမ့်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေသည် 1/6 ဖြစ်သည်။

အလားတူ၊ သင် 3 ကို လှိမ့်ခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေသည် 1/6 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

အပိုဆု- သာမာန်နှင့် တစ်ပြေးညီ ဖြန့်ဖြူးမှုကို မည်သို့စီစဉ်မည်နည်း။

ပုံမှန်နှင့်တူညီသောဖြန့်ဝေမှုများ၏ကွက်များကိုဖန်တီးရန် R တွင်အောက်ပါကုဒ်ကိုအသုံးပြုခဲ့သည်-

 #define x-axis
x <- seq(-4, 4, length=100)

#calculate normal distribution probabilities
y <- dnorm(x)

#plot normal distribution
plot(x, y, type = " l ", lwd = 2 )

#define x-axis
x <- seq(-4, 4, length=100)

#calculate uniform distribution probabilities
y <- dunif(x, min = -3, max = 3)

#plot uniform distribution
plot(x, y, type = " l ", lwd = 2 , xlim = c(-4, 4))

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးခြင်း၏ ခိုင်မာသော ဥပမာ ၆
ယူနီဖောင်းဖြန့်ဖြူးခြင်း၏ ခိုင်မာသော ဥပမာ ၅
အချိုးညီသော ဖြန့်ဝေမှု- အဓိပ္ပါယ် + ဥပမာများ