Участник:Чижик Григорий/Песочница
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: ==Гипергеометрическое распределение== В теории вероятности и статистике, гипергеометрическое распре...) |
|||
| Строка 10: | Строка 10: | ||
! Всего | ! Всего | ||
|- | |- | ||
| - | ! | + | ! С дефектом (успех) |
| <tex>k</tex> | | <tex>k</tex> | ||
| <tex>m-k</tex> | | <tex>m-k</tex> | ||
| <tex>m</tex> | | <tex>m</tex> | ||
|- | |- | ||
| - | ! | + | ! Без дефекта |
| <tex>n-k</tex> | | <tex>n-k</tex> | ||
| <tex>N+k-n-m</tex> | | <tex>N+k-n-m</tex> | ||
| Строка 25: | Строка 25: | ||
| <tex>N</tex> | | <tex>N</tex> | ||
|} | |} | ||
| + | |||
| + | Это выборка из <tex>N</tex> объектов в которых <tex>m</tex> дефективных. Гипергеометрическое распределение описывает вероятность того, что именно <tex>k</tex> дефективных в выборке из <tex>n</tex> конкретных объектов, взятых из совокупности. | ||
| + | |||
| + | Если случайная величина <tex>X</tex> распределена гипрегеометрически с параметрами <tex>N,m,n</tex>, тогда вероятность получить ровно <tex>k</tex> успехов (дефективных объектов в предыдущем примере) будет следующей: | ||
| + | |||
| + | <tex> | ||
| + | f(k;N,m,n)=\frac{\tbinom mk\binom {N-m}{n-k}}{\cbinom Nk} | ||
| + | </tex> | ||
Версия 12:57, 9 января 2009
Гипергеометрическое распределение
В теории вероятности и статистике, гипергеометрическое распределение это дискретное вероятностное распределение, которое описывает количество успехов в выборке без возвращений длины над конечной совокупностью объектов.
| Попали в выборку | Не попали в выборку | Всего | |
|---|---|---|---|
| С дефектом (успех) | | | |
| Без дефекта | | | |
| Всего | | | |
Это выборка из объектов в которых
дефективных. Гипергеометрическое распределение описывает вероятность того, что именно
дефективных в выборке из
конкретных объектов, взятых из совокупности.
Если случайная величина распределена гипрегеометрически с параметрами
, тогда вероятность получить ровно
успехов (дефективных объектов в предыдущем примере) будет следующей:
