Для чего нужно нормальное распределение?

Случайная величина подчиняется нормальному закону распределения, когда она подвержена влиянию большого числа случайных факторов, что является типичной ситуацией в анализе данных. Поэтому нормальное распределение служит хорошей моделью для многих реальных процессов.

Как определить нормальное распределение или нет?

Самый простой графический способ проверки характера распределения данных — построение гистограммы (с помощью функции hist() — это сделать несложно). Если гистограмма имеет колоколообразный симметричный вид, можно сделать заключение о том, что анализируемая переменная имеет примерно нормальное распределение.

Как называют величины которые в ходе наблюдений или испытаний могут принимать различные значения?

Случайными величинами (данными) называют такие величины, которые в ходе наблюдений или испытаний могут принимать различные значения. Можно говорить о том, что их значения зависят от случая.

Как называется случайная величина которая может принимать любое значение из некоторого промежутка?

Случайная величина, множество возможных значений которой конечно или счетно, называется дискретной случайной величиной. ... Случайная величина, способная принимать любые значения из некоторого конечного или бесконечного интервала называется непрерывной случайной величиной.

Что характеризует математическое ожидание?

Математическое ожидание случайной величины X (обозначается M(X) или реже E(X)) характеризует среднее значение случайной величины (дискретной или непрерывной). Мат. ожидание - это первый начальный момент заданной СВ. ... Эта характеристика описывает некое усредненное положение случайной величины на числовой оси.

Для чего нужно нормальное распределение?