Eine stetige Verteilung beschreibt die Wahrscheinlichkeiten für die möglichen Werte einer stetigen Zufallsvariablen. Als stetige Zufallsvariable wird eine Zufallsvariable mit einer Menge möglicher Werte (der Spannweite) bezeichnet, die unendlich und nicht zählbar ist.
Die Wahrscheinlichkeit einer stetigen Zufallsvariablen (x) ist als die Fläche unter der Kurve ihrer PDF definiert. Daher können nur Wertebereiche eine Wahrscheinlichkeit ungleich null aufweisen. Die Wahrscheinlichkeit, mit der eine stetige Zufallsvariable gleich einem bestimmten Wert ist, liegt stets bei null.
Die stetige Normalverteilung kann die Verteilung des Gewichts erwachsener Männer beschreiben. Sie können z. B. die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der ein Mann zwischen 160 und 170 Pfund wiegt.
Die Wahrscheinlichkeit, mit der x genau gleich einem bestimmten Wert ist, liegt jedoch stets bei null, da die Fläche unter der Kurve bei einem beliebigen einzelnen Punkt, der keine Breite besitzt, null ist. Zum Beispiel liegt die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Mann mit unendlicher Präzision genau 190 Pfund wiegt, bei null. Sie können eine Wahrscheinlichkeit ungleich null berechnen, mit der ein Mann mehr als 190 Pfund, weniger als 190 Pfund oder zwischen 189,9 und 190,1 Pfund wiegt, doch die Wahrscheinlichkeit, mit der er exakt 190 Pfund wiegt, ist null.
Eine diskrete Verteilung beschreibt die Wahrscheinlichkeit, mit der jeder einzelne Wert einer diskreten Zufallsvariablen auftritt. Eine diskrete Zufallsvariable ist eine Zufallsvariable mit zählbaren Werten, z. B. eine Liste nicht negativer ganzer Zahlen.
Mit einer diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilung kann jedem möglichen Wert der diskreten Zufallsvariablen eine Wahrscheinlichkeit ungleich null zugeordnet werden. Daher wird eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung oft in tabellarischer Form dargestellt.
x | P (X = x) |
---|---|
5 | 0,037833 |
10 | 0,12511 |
15 | 0,034718 |