Если случайная величина может принимать только целые, неотрицательные значения, то используется дискретное распределение вероятностей. Это означает, что мы имеем дело с ситуацией, в которой значения случайной величины могут быть перечислены или перечислены в виде конечного или бесконечного списка.

Для более глубокого понимания, давайте рассмотрим несколько ключевых моментов:

• Определение случайной величины: Случайная величина - это функция, которая сопоставляет каждому элементу из некоторого пространства элемент из числового пространства. В нашем случае это целые неотрицательные числа.
• Примеры дискретных случайных величин:
  • Количество сбоев в работе оборудования за определенный период времени.
  • Число клиентов, приходящих в магазин за день.
  • Количество лампочек, которые перегорели в определенной партии.
• Распределения: Наиболее известные дискретные распределения, которые могут описывать такие величины, это:
  • Распределение Пуассона - используется для моделирования количества событий, происходящих в фиксированное время.
  • Биномиальное распределение - используется для моделирования числа успехов в серии независимых испытаний.

Таким образом, если вы работаете с случайной величиной, принимающей целые неотрицательные значения, вам следует использовать дискретные распределения вероятностей и соответствующие методы анализа.