Комментарии 8
Оно имеет форму колокола (см. ниже), и большинство естественных и социальных явлений в реальной жизни подчиняются нормальному распределению. Почему?
Потому что большинство этих явлений - сложные процессы, состоящие из большого числа простых: https://ru.wikipedia.org/wiki/Центральная_предельная_теорема.
Вообще-то уже давно признано, что нормальное распределение редко встречается в реальности.
---------------------------
Есть такая байка:
Математики думали, что физики экспериментально доказали существование нормального распределения данных в реальности.
Физики полагали, что математики доказали строго математически реальность нормального распределения.
Вот так и появилось нормальное распределение, которое в реальности встречается редко.
----------------
Когда в прошлом веке ученые-экспериментаторы это поняли, то появилась теория(методы) робастного оценивания данных, как фактическое признание отсутствия нормальности распределения реальных данных.
-----------------------------
Только финансисты и чиновники все еще упорно считают среднюю зарплату, как арифметическое среднее, а диапазон разброса данных, как средний квадрат отклонения от арифметического среднего, и чайникам рассказывают байки про нормальное распределение.
Автор, у вас ошибка в тексте. Вы пишите, что "это означает, что в среднем рост мужчин в нашем районе отличается (меньше или больше) от среднего на 10 сантиметров". В действительности среднее отклонение от среднего в вашем примере 1 см: (корень(1004))/10. И чуть упрощая, это называется стандартная ошибка, а не стандартное отклонение. Поправьте, пожалуйста
Извините, ошибся в формулировках - среднее отклонение от среднего - это либо сумма модулей деленное на количество испытаний (в вашем примере это 8) или, строго говоря, сумма отклонений деленное на количество испытаний т.е. строго ноль. Ни то, ни другое не является стандартным отклонением, как у вас написано
Автор, это дело вкуса, но, имхо, вы вообще зря в статью для начинающих потащили нормальное распределение. Во первых, тезис о том, что "большинство ... явлений подчиняются нормальному распределению" очень полемичен и не стоит его вносить в мозг новичкам, как непреложную истину. Во вторых, ценность нормального распределения не в том, что вы указали, а в том, что благодаря центральной предельной теореме, выборка средних значений выборок стремится к нормальному распределению - боюсь, что объяснить это новичкам будет непросто. В третьих, связь между величиной стандартного отклонения и количества покрываемых испытаний (которую вы хотите показать) существует и вне зависимости от формы распределения (неравенство Чебышева)
Стандартное отклонение для полных чайников