Информация об изменениях

Сообщение Re: Нормальное распределение от 19.12.2018 22:57

Изменено 19.12.2018 23:26 eskimo82

Re: Нормальное распределение
ES>Первое, когда упоминают нормальное распределение, часто опускают последнее слово — нормальное распределение вероятностей.

Норма́льное распределение, также называемое распределением Гаусса или Гаусса — Лапласа — распределение вероятностей, которое в одномерном случае задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса.


ES>В свою очередь, распределение вероятностей — это закон, описывающий область значений случайной величины и вероятности их исхода.

Нормальное распределение и распределение вероятностей — это совершенно разные вещи. Почувствуйте сэр разницу. Распределение вероятностей может быть нормальным, а может и не быть в силу каких-то причин.

ES>Далее, случайная величина — это численное выражение результата случайного события.

Если распределение вероятностей не совпадает с нормальным распределением, то процесс является не случайным.
Re: Нормальное распределение
ES>Первое, когда упоминают нормальное распределение, часто опускают последнее слово — нормальное распределение вероятностей.

Норма́льное распределение, также называемое распределением Гаусса или Гаусса — Лапласа — распределение вероятностей, которое в одномерном случае задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса.


ES>В свою очередь, распределение вероятностей — это закон, описывающий область значений случайной величины и вероятности их исхода.

Нормальное распределение и распределение вероятностей — это совершенно разные вещи. Почувствуйте сэр разницу. Распределение вероятностей может быть нормальным, а может и не быть в силу каких-то причин.

ES>Далее, случайная величина — это численное выражение результата случайного события.

Если распределение вероятностей не совпадает с нормальным распределением, то процесс является не случайным.

ЗЫ: Простой пример из физики — вы меряете одну и туже величину, но много раз, а потом строите график — по оси X измеряемую величину, а по оси Y кол-во результатов соответсвующих данному x.
В идеальном мире должна получится дельта функция Дирака отцентрированая по X согласно измеряемомму значению. В реальном мире измереные значения будут различаться.
Вот если профиль измерений совпадает с нормальным распределением (с ссоотвествующим среднеквадпратичным отклонением) то вы померили то что надо,
а вот если нет — то при всем уважении сэр, вы намеряли полную херню. Ищите дополнительные факторы влиящие на измерения.