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 |
m →top: datumi: ispravljam "D. Mjesec GGGG" u "D. M. GGGG" |
||
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.
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.
Red 22:
Ako je <math>\mu = 0</math> and <math>\sigma = 1</math>, distribucija se zove ''standardna normalna distribucija'' ili ''jedinica normalne distribucije'' označene kao <math>N(0,1)</math>, a slučajna varijabla ove distribucije je ''standardno normalno odstupanje''.
Normalna distribucija je samo apsolutno kontinuirana raspodjela koja se kumulira izvan dvije prethodne (tj, osim srednje vrijednosti i varijanse) kada mogućnost entropije iznosi su nula.<ref>{{cite book |last=Cover |first=Thomas M. |author2=Thomas, Joy A. |year=2006 |title=Elements of Information Theory |publisher=John Wiley and Sons |page=254 }}</ref><ref>{{cite journal |last1=Park |first1=Sung Y. |last2=Bera |first2=Anil K. |year=2009 |title=Maximum Entropy Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model |journal=Journal of Econometrics |pages=219–230 |publisher=Elsevier |url=http://www.wise.xmu.edu.cn/Master/Download/..%5C..%5CUploadFiles%5Cpaper-masterdownload%5C2009519932327055475115776.pdf |accessdate=2011-06-02 |doi=10.1016/j.jeconom.2008.12.014 |volume=150 |issue=2 |date= |archive-url=https://web.archive.org/web/20160307144515/http://wise.xmu.edu.cn/uploadfiles/paper-masterdownload/2009519932327055475115776.pdf |archive-date=7.
Normalna distribucije je potklasa [[eliptična distribucija|eliptične distribucije]]. Normalne distribucije su simetrične oko njihove srednje vrijednosti, uz nultu vjerovatnoću prelaza iza nule preko cijele realne linije. Kao takva, ona ne može biti pogodan model za varijable koje su same po sebi pozitivne ili snažno iskrivljene, kao što su [[težina]] osobe ili cijena u finansijama. Takve varijable mogu bolje opisati druge distribucije, kao što je [[log-normalnu distribucija]] ili [[Pareto distribucija]].
| |||