Merkezi Limit Teoremi nedeniyle * değil * normal olarak dağıtılan bir değişken örneği var mı?


11

Normal dağılım, CLT'yi öğrenene kadar sezgisel görünmüyor, bu da gerçek hayatta neden bu kadar yaygın olduğunu açıklıyor. Ama bu bir miktar "doğal" dağılım olarak ortaya çıkıyor mu?


4
Fiziksel difüzyon teorisi, herhangi bir sisteme uygulanabilir olduğu ölçüde, bir noktadan kaynaklanan miktarların (sıcaklık veya konsantrasyon gibi) normal dağılımlarını öngörür. Gerçekten de, birçok sistem yaygındır (opsiyon fiyatları, homojen ortamlarda partikül taşınması, vb.), Bir Normal dağılımın gerçekçi olmayan derecede büyük veya küçük değerlere tam olarak dayanması gerektiğini varsaymak için örneklerin bol olduğu varsayımıyla örneklerin bol olduğu anlamına gelir. - bu, tüm fiziksel teorinin yanlış anlaşılması olurdu.
whuber

2
Normal dağılım, sabit varyans kısıtlaması altında entropiyi en üst düzeye çıkardığını öğrenene kadar sezgisel görünmüyor.
leonbloy

Yanıtlar:


11

Bir dereceye kadar bunun istatistiksel bir konu kadar felsefi bir konu olabileceğini düşünüyorum.

Birçok doğal olarak meydana gelen olay yaklaşık olarak normal olarak dağılır. Bunun altında yatan nedenin CLT gibi bir şey olup olmadığı tartışılabilir :

  • İnsanların yükseklikleri, birçok küçük nedenin (belki de bağımsız, olası aynı şekilde dağılmayan) toplamı olarak düşünülebilir: çeşitli kemiklerin uzunlukları veya çeşitli gen ifadelerinin sonuçları veya birçok diyet etkisinin sonuçları veya yukarıdakilerin hepsinin bir kombinasyonu .

  • Test puanları , birçok bireysel test sorusundaki (muhtemelen aynı şekilde dağıtılmış, tamamen bağımsız) puanların toplamı olarak düşünülebilir.

  • Bir parçacığın bir akışkandaki Brown hareketinin bir sonucu olarak bir boyutta hareket ettiği mesafe : Hareket soyut olarak moleküllerin IID rastgele vuruşlarından kaynaklanan rastgele bir yürüyüş olarak düşünülebilir.

(0,2π).Bununla birlikte, normal x ve y koordinatları, arka planda CLT ile ilgili bir mekanizmayı haklı gösterebilecek, hedeflemedeki birçok küçük yanlışlığın toplamı olarak düşünülebilir.

Tarihsel anlamda, astronomik gözlemleri modellemek için çift üstel (Laplace) dağılımları yerine normal (Gauss) dağılımların yaygın kullanımı kısmen CLT'den kaynaklanabilir. Bu tür gözlemlerin hatalarını modellemenin ilk günlerinde , her biri kendi favori dağılımını tartışan Gauss ve Laplace arasında bir tartışma vardı . Çeşitli nedenlerle, normal model kazanmıştır. Normal dağılımın nihai başarısının bir nedeninin, CLT'nin normal sınırlarına dayanan matematiksel kolaylık olduğu iddia edilebilir. Hangi dağıtım ailesinin daha iyi uyum sağladığı belirsiz olsa bile bu doğru gibi görünüyor. (Şimdi bile, hala "en iyi gözlem" olduğunu düşünen astronomlar vartitiz, saygın bir gökbilimci tarafından yapılan, muhtemelen daha az yetenekli gözlemciler tarafından yapılan birçok gözlemin ortalamasından daha iyi bir değer olmak zorundadır . Aslında, istatistikçilerin hiçbir müdahalesini tercih etmiyorlardı.)


Evet. Hala yazım hataları düzeltiliyor. Bunu fark ettiğiniz için teşekkürler. 'Test puanlarında' aynı hata düzeltildi.
BruceET

-3

Birçok doğal olarak oluşan değişken normal olarak dağıtılır. İnsanların tepeleri? Hayvan kolonilerinin büyüklüğü?


1
@Happy Aslında burada verilen hiçbir örnek normal olarak dağıtılmaz, çünkü normal dağılımın desteği -finity ile + infinity arasındadır ve verilen örnekler hiçbir zaman sıfır veya daha az olamaz. Her durumda, normal dağılım yararlı bir yaklaşım olabilir, ancak dağıtımın kuyruklarıyla ilgileniyorsanız değil.
JeremyC

2
İnsan yüksekliği bu nedenle, aslında, (yaklaşık olarak) bağımsız genler toplamı sonucudur olan clt nedeniyle.
gardenhead

2
@ArtemMavrin: Negatif yükseklik elde etmek 8+ standart sapma gibi bir şey olacaktır. Biri normal olasılık yaklaşık 8 sd'nin ötesinde sıfır olasılık kütlesi yerleştirdiği için geçerli değilse, gerçekte normal olarak dağıtılmış bir değerin olasılık 1 ile irrasyonel olduğunu, ancak tüm ölçümlerimizin rasyonel sayılar olduğunu da şikayet edebilirsiniz .
Cliff AB

1
@ArtemMavrin: Soru herhangi bir şey olup olmadığını iyi, tam olarak normal dağılıma sahip, yani Cevap basit: hayır. Hatta değil rnorm(1). Multinomiyal dışındaki tüm dağılımlarla aynıdır.
Cliff AB

2
n
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.