Razlika između verzija stranice "Normalna raspodjela"
| [pregledana izmjena] | [pregledana izmjena] |
Uklonjeni sadržaj Dodani sadržaj
Rescuing 1 sources and submitting 0 for archiving.) #IABot (v2.0 |
Rescuing 1 sources and submitting 0 for archiving.) #IABot (v2.0 |
||
Red 8:
Ovaj skup distribucija je definirao [[Karl Friedrich Gauss|Karl Fridrih Gaus]], kada je analizirao astronomske podatke<ref>Havil, 2003</ref> i formulirao jednačinu funkcije gustine normalne raspodjele.
Normalna distribucija je izuzetno korisna zbog centralne granične teoreme, u koja polazi od pretpostavke da je, pod blagim uvjetima, u mnogim slučajnim varijablama moguće iz nje samostalno izvući uzorak sa istim smislom distribucije, bez obzira na oblik originalne: fizičke količine koja se očekuje da će biti zbir mnogih nezavisnih procesa (kao što su greške mjerenja) koji često imaju distribuciju u neposrednoj blizini normalne.<ref>Lyon A. (2014). [http://aidanlyon.com/papers/Lyon-normal_distributions.pdf Why are Normal Distributions Normal?] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20141225172258/http://aidanlyon.com/papers/Lyon-normal_distributions.pdf |date=25 Decembar 2014 }}, The British Journal for the Philosophy of Science.</ref> Osim toga, mnogi rezultati i metode (kao što su propagacije neizvjesnosti i najmanji kvadrati kao parametri podobnosti) mogu biti izvedeni analitički u eksplicitnoj formi, kada su relevantne varijable normalno distribuirane.
Gaussova razdioba se ponekad neformalno naziva i ''zvonasta kriva''. Međutim, mnoge druge distribucije su u obliku zvona (kao što je [[Cauchy]] distribucija, studentova t-distribucija i logističke distribucije). Izrazi kao ''Gaussova funkcija'' i ''Gaussova zvonasta krive'' su također dvosmisleni jer ponekad se odnose na višesmislenost normalne distribucije koji se ne mogu izravno tumačiti u smislu vjerojatnosti.
| |||