经验分布是指从观测数据中得出的概率分布，而不是基于理论模型的概率分布。它表示数据集中不同结果的出现频率，提供了一种根据实际观测结果估计数据的潜在概率分布的方法。经验分布的含义在统计分析中尤为重要，因为它使研究人员和数据科学家能够理解和可视化数据在现实中的分布情况，而无需对基础过程做出假设。
经验分布是通过计算观测数据点的相对频率来构造的。对于给定的数据集，经验分布含义提供了对每种可能结果概率的估计。与由数学公式（例如正态分布、二项分布）定义的理论分布不同，经验分布直接基于手头的数据。
当数据的潜在理论分布未知或数据不符合标准分布时，经验分布尤其有用。它们通常用于探索性数据分析，以了解数据的特征，例如中心趋势、变异性、偏度和峰度。
经验分布对企业来说意义重大，因为它为分析和理解现实世界数据提供了一种实用的方法，这对于做出明智的决策至关重要。通过使用实证分布，企业可以根据实际观察获得对模式、趋势和概率的洞察，而不必依赖实践中可能站不住脚的理论假设。
在市场营销中，经验分布可用于分析客户的购买行为。通过研究一段时间内购买金额的经验概率分布或购买频率，企业可以确定为定价策略、促销活动和库存管理提供依据的模式。
在金融领域，经验分布用于通过分析资产的历史回报来评估投资风险。通过了解过去回报的经验累积分布，企业可以估计不同结果（例如亏损或收益）的概率，并做出更明智的投资决策。
在质量控制和制造中，实证分布有助于企业了解生产过程的可变性。通过分析产品测量值或缺陷率的分布，公司可以确定需要改进的领域，减少浪费，并确保产品符合质量标准。
总而言之，经验分布是从观测数据中得出的概率分布，反映了数据集中不同结果的相对频率。它是通过计算观测数据点的相对频率来构造的，提供了一种无需依赖理论模型即可估计潜在概率分布的方法。对于企业而言，实证分布对于分析现实世界数据、识别模式以及在营销、财务、质量控制和预测等领域做出明智决策至关重要。
通过利用经验概率分布，企业可以获得支持有效决策和长期成功的实用见解。