概率分佈

概率分佈（粵音：koi3 leot2 fan1 bou3）喺統計學同概率論上係指一個提供「手上有個變數 $x$，$x$ 每個可能數值出現嘅機會率係幾多」呢項資訊嘅函數。

概論

睇埋：概率論同統計學

概率分佈係成日用嚟描述「柞數據乜嘢樣」嘅架生。一個概率分佈係一個數學函數，而呢個函數表達咗每個數值喺某個總體或者樣本入面出現嘅概率，$\Pr(X=x)=f(x)$，當中 $f$ 就係個概率分佈。例如假設而家掟一個銀仔，用 $X$ 代表掟個銀仔嘅結果，掟 10 次（個總體係全世界嘅掟銀仔結果，而呢 10 次就係一個樣本）。$X$ 係公嘅機會率係 0.5（即係 50%），而 $X$ 係字嘅機會率都係 0.5（假設個銀仔冇做過手腳）咁高，相應嘅概率分佈如下：

$P(X=gung)=0.5$，「$X$ 係公（$X=gung$）嘅機會率係 50%」。

$P(X=zi)=0.5$，「$X$ 係字（$X=zi$）嘅機會率係 50%」。

响現實世界嘅科研入面，啲變數好少可會「一係公一係字」咁二元，但個原理一樣：常態分佈就係科學最常用嘅概率分佈之一，如果由一個常態分佈嘅總體嗰度抽樣，個變數嘅平均值會係出現得最密嘅數值，低過平均嘅數值同高過平均嘅數值出現嘅機會率一樣，而離平均值愈遠嘅數值，抽到出嚟嘅機會率就愈低，如果按住個樣本畫一個概率分佈圖（打橫個條 X 軸係「個變數嘅可能數值」，而打戙嗰條 Y 軸係「每個數值出現嘅機會率」），一個常態分佈會俾出一條好似鐘噉嘅形狀嘅線（即係所謂嘅 bell curve）。常態分佈嘅概率密度函數係（$\sigma$ 係個分佈嘅標準差）：

$f(x)={\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}e^{-{\frac {1}{2}}\left({\frac {x-\mu }{\sigma }}\right)^{2}}$

一個概率分佈圖；幅圖打橫個條 X 軸係「個變數嘅可能數值」，而打直嗰條 Y 軸係「每個數值出現嘅機會率」。呢幅係一幅常態分佈。

假設

一般嚟講，做統計嗰陣都會假設抽樣個過程係獨立同分佈（IID）嘅－噉講嘅意思係指，樣本入面每個個體嘅數值喺由個總體嗰度抽出嚟嗰陣嘅概率分佈都係一樣，而且相互之間獨立（一個抽到嘅數值嘅概率分佈唔會影響到下一個抽到嘅數值嘅）。呢個假設慳咗好多時間同精神－如果吓吓做統計都要諗第二個抽出嚟嘅數值同第一個抽出嚟嘅數值嘅概率分佈會唔會唔同咗嘅話，計起統計上嚟就會撈絞得好交關。

平均值（Mu）同標準差（Sigma）嘅數值對常態分佈嘅影響；數值大嘅標準差表示啲個體普遍同個樣本嘅平均值差好遠。

睇埋

• 概率分佈一覽