İstatistiksel verilerin belirli bir düzen veya yapı içinde nasıl dağıldığını gösteren matematiksel modellerdir. Bu dağılımlar, istatistik ve olasılık teorisinde önemli bir rol oynarlar ve birçok bilim dalında, mühendislikte ve diğer alanlarda kullanılırlar. İşte bazı önemli istatistiksel dağılımlar
- Normal Dağılım (Gaussian Dağılım):
- Belli bir ortalama ve standart sapma ile karakterize edilen simetrik bir dağılımdır. Çok sayıda rastgele olayın toplamı olarak ortaya çıkan dağılımlar genellikle normal dağılıma yaklaşır.
- Binom Dağılım:
- İki olası sonuçlu (başarı veya başarısızlık) bir deneyin belirli sayıda tekrarı sonucu ortaya çıkan dağılımdır.
- Poisson Dağılım:
- Belirli bir zaman diliminde veya belirli bir alanda nadir görülen olayların sayısını modellemek için kullanılır.
- Exponential Dağılım:
- Olayların arasındaki zamanın dağılımını modellemek için kullanılır. Özellikle rastgele olayların arasındaki süreleri açıklamak için kullanılır.
- Üniform Dağılım:
- Belirli bir aralıktaki tüm değerlerin eşit olasılıkla ortaya çıkma durumunu modelleyen dağılımdır.
- Gamma Dağılımı:
- İki parametre aracılığıyla bir dizi rastgele değişkenin toplamını modellemek için kullanılır.
- Log-Normal Dağılım:
- Logaritmik dönüşümü normal dağılıma sahip olan bir rastgele değişkenin kendisi log-normal dağılıma sahiptir.
- Chi-Kare Dağılımı:
- Bağımsız, standart normal dağılıma sahip rastgele değişkenlerin karelerinin toplamının dağılımını ifade eder.
Bu dağılımlar, istatistik ve olasılık teorisinde çeşitli konuları kapsar ve çeşitli uygulama alanlarına sahiptir. Hangi dağılımın kullanılacağı, incelenen olayın özelliklerine ve verilerin doğasına bağlı olarak değişebilir.