If you're seeing this message, it means we're having trouble loading external resources on our website.

Ако си зад уеб филтър, моля, увери се, че домейните *. kastatic.org и *. kasandbox.org са разрешени.

Основно съдържание

Вероятностни разпределения от емпирични данни

Можем да определим приблизително вероятностното разпределение като използваме емпирични данни или данни от наблюдения. Създадено от Сал Кан.

Видео транскрипция

В условието е дадено, че Джейда притежава ресторант, в който клиентите могат да поръчват през специално приложение. Тя решава да предложи промоция на разядките, за да привлече повече клиенти. Тя се интересува от вероятността клиент да поръча голям брой разядки. Джейда проследила колко разядки са поръчани във всяка от последните 500 поръчки. Значи броят на разядките – 40 от 500 поръчки не съдържат разядки, 120 от 500 поръчки имат по 3 разядки и така нататък. Да означим с Х броят на разядките в една произволна поръчка. Въз основа на тези резултати да се построи приблизително вероятностно разпределение на Х. Постави видеото на пауза и помисли самостоятелно, след което ще продължим заедно. Търси се приблизителното вероятностно разпределение, защото ние не знаем действителната вероятност. Не можем да влезем в главите на хората и да установим вероятността, с която мозъкът реагира по точно определен начин, за да поръча разядка. Но можем да разгледаме резултатите от предишните поръчки, тези емпирични данни ето тук, за да определим приблизителното разпределение. Значи можем да разгледаме последните 500 поръчки, и за всеки от резултатите да помислим каква част от 500 поръчки имат същия резултат. Това ще бъде нашата апроксимация. Резултатите са – можем да имаме нула разядки, една, две, три, четири, пет или шест. Виждаме, че приблизителната вероятност да има нула разядки е 40 върху 500, което е равно на 4 върху 50, което е равно на 2 върху 25. Тук ще запиша 2/25. Вероятността да се поръча една разядка е 90 върху 500, което е равно на 9 върху 50. Мисля, че не може да се опрости повече. След това имаме 160 върху 500, което е 16 върху 50, което е 8 върху 25. Продължаваме по същия начин. 120 от 500 е равно на 12 от 50, равно на 6 от 25. После 50 от 500, това е 1 от 10. Ще го напиша така. 30 от 500 е равно на 3 от 50. Ще го напиша така. Накрая, но не по значение, 10 от 500, това е равно на 1 от 50. Готови сме! Намерихме приблизителното вероятностно разпределение на случайната променлива Х.