Ensartet fordeling er en type sannsynlighetsfordeling der alle utfall er like sannsynlige. En enhetlig fordeling er ofte definert på et kontinuerlig intervall, noe som betyr at sannsynligheten for at ethvert utfall faller innenfor et visst område er den samme.
Hvordan skriver du en enhetlig fordeling?
En enhetlig fordeling er en fordeling der alle verdier har samme sannsynlighet. For å skrive en enhetlig fordeling må du spesifisere minimums- og maksimumsverdier, og sannsynligheten for hver verdi. For eksempel, hvis du har en enhetlig fordeling fra 1 til 10, med en sannsynlighet på 0,1 for hver verdi, vil du skrive den som:
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 , 10
P(1) = P(2) = P(3) = P(4) = P(5) = P(6) = P(7) = P(8) = P(9) = P(10) = 0,1 Hva er enhetlige data i matematikk? Ensartede data er data som er jevnt fordelt over en rekke verdier. Hver verdi i datasettet forekommer med samme frekvens.
Hva er datadistribusjon i statistikk? Det finnes mange forskjellige typer datafordelinger, men de vanligste er normalfordelingen, den ensartede fordelingen og binomialfordelingen. Normalfordelingen er den viktigste fordelingen i statistikk fordi det er fordelingen som de fleste virkelige data følger. Den enhetlige fordelingen er også viktig fordi det er fordelingen som tilfeldige data følger. Binomialfordelingen er viktig fordi det er fordelingen data fra Bernoulli-forsøk følger.
Hvordan beregner du CDF?
Gitt en tilfeldig variabel X med en sannsynlighetsmassefunksjon (PMF) p(x), er den kumulative fordelingsfunksjonen (CDF) til X:
CDF(x) = P(X <= x) = sum fra i= 0 til x av p(i)
Hvordan vet jeg om dataene mine er jevnt fordelt?
Det er noen måter å teste for ensartethet, men den vanligste er kjikvadrattesten. For å gjøre denne testen må du først samle dataene dine i like intervaller. Deretter beregner du det forventede antallet datapunkter i hver boks (dette er bare det totale antallet datapunkter delt på antall hyller). Til slutt sammenligner du det observerte og forventede antallet datapunkter i hver beholder ved å bruke kjikvadratstatistikken:
$$chi^2 = sum_{i=1}^n frac{(O_i - E_i) ^2}{E_i}$$
der $O_i$ er det observerte antallet datapunkter i bin $i$ og $E_i$ er det forventede antallet datapunkter i bin $i$. Hvis dataene dine er jevnt fordelt, bør kjikvadratstatistikken være nær antall hyller.