Probabilité Distribution: distribution de probabilité signifie la liste de tous les événements possibles ou les résultats associés à une complète d'une piste et leur cartographie probabilities.The dans la distribution de probabilité pr {} est d'événements de S à vrai numbers.The Distributions de probabilité est classée en deux types: les distributions de probabilité discrètes: Si 'a' une variable aléatoire et prend des valeurs numériques A1, A2, ..........., An avec des probabilités p (A1), p (A2), .. .... p (An) est constituée respectively.It des valeurs de la variable aléatoire A et leurs probabilités correspondantes p (A). isΣp (A) = 1continuous Distributions de probabilité: Quelques fois la distribution de probabilité ne suit pas la distribution normale standard, mais il suit une distribution.in normale générale ce cas, le z-score premier à le convertir en un distribution.The normale standard distribution de probabilité également utiliser dans les statistiques, dans les statistiques que nous utilisons des utilisations pratiques level.some théoriques et pratiques sont donnés ci-dessous.1) Les paramètres des intervalles de confiance et aux régions critiques pour hypothèse tests.when trouver ceux-ci nous utilisons la probabilité distribution.2) pour les données pour déterminer le modèle de répartition raisonnable, nous utilisons le distribution.3 de probabilité) les intervalles statistiques et des tests d'hypothèses sont fondées sur des hypothèses de distribution spécifiques, avant de calculer ces basée sur une hypothèse de distribution, besoin de vérifier que l'hypothèse est justifiée pour la set.Here de données donné la distribution ne convient pas à la distribution pour les données le mieux adapté, mais un modèle assez suffisant pour que la technique statistique donne la fonction conclusions.Distribution valide: la fonction de distribution est également appelée fonction de distribution cumulative. La fonction de répartition d'une variable aléatoire discrète X est défini asF (x) = P (X ≤ x) = Σp (xi): (- ∞ Si X est une variable aléatoire continue, la fonction donnée BYF (x) = P (X ≤ x) '= int'f (t) dt pour les limites -∞ Où f (t) est la valeur de la fonction de densité de probabilité de X à t est appelée la fonction de distribution ou de la distribution cumulative de X. Nous allons apprendre sur la densité de probabilité fonction et des exemples de problèmes sont donnés below.Learning pour la fonction de densité de probabilité: fonction de densité de probabilité (pdf): La définition mathématique d'une fonction de densité de probabilité continue f (x) est une fonction qui vérifie les propriétés suivantes: (i) La probabilité X est. entre deux points a et b isP (a ≤ x ≤ b) = 'int_a ^ bf (x) dx' (ii) Il est positif pour tous les vrais X. (iii) l'intégrale de la fonction de probabilité est 1Learning pour les fonctions de probabilité continue sont appelés pdf La probabilité en un seul point est toujours zéro pour un intervalle uncontinuous est connu comme les probabilités de probability.The continues sont mesurées sur des intervalles et non à des points simples. Autrement dit, l'aire sous la courbe entre deux points de distance définit la probabilité pour que la fonction de probabilité interval.Discrete sont désignés en fonction de masse de probabilité et la fonction de probabilité continues sont désignées comme fonction de densité de probabilité. La fonction de probabilité terme couvre à la fois distribution.ExampleWhen discret et continu une paire de dés sont jetés. laissez nous prenons la variable aléatoire X et il identifie la somme des points. Donc, trouver l'espace de l'échantillon et la probabilité distribution.Solution: laissez nous prenons pour l'espace de l'échantillon le premier numéro de la paire ordonnée est le nombre afficher sur la première matrice, et le second nombre est r montrant sur la deuxième die le nombre. Donc, il y a trente-six résultats possibles donc l'espace d'échantillon a trente-six éléments totally.TABLE 1: espace d'échantillon (1,6) (2,6) (3,6) (4,6) (5,6 Tableau: ) (6,6) (1,5) (2,5) (3,5) (4,5) (5,5) (6,5) (1,4) (2,4) (3,4 ) (4,4) (5,4) (6,4) (1,3) (2,3) (3,3) (4,3) (5,3) (6,3) (1,2 ) (2,2) (3,2 (4,2) (5,2) (6,2) (1,1) (2,1) (3,1) (4,1) (5,1) (6,1) TABLEAU 2: Tableau: Probabilité distributionx 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12f (x) 1/36 2/36 3/36 4/36 5/36 6/36 5/36 4/36 3/36 2/36 1/36