📊 Распределение Гаусса (нормальное распределение) Одно из самых важных понятий в статистике и машинном обучении — это нормальное распределение, или распределение Гаусса. 🔹 Параметры: - μ (среднее) — центр распределения, - σ (стандартное отклонение) — определяет «разброс» данных. 📌 Правило 68-95-99.7: ✔️ 68% данных в пределах μ ± σ, ✔️ 95% — в μ ± 2σ, ✔️ 99.7% — в μ ± 3σ. Нормальное распределение — это «невидимый порядок» в хаосе данных! 📈 Благодаря этому наводится порядок и в человеческих понятиях: ✅ Нормально - это то что попадает в диапазон μ ± 2σ (95% всех кейсов). ❌ Не нормально (отклонения/девиации) - это по 2,5% с левого и правого края графика. Выводы: 1️⃣ Говоря/слыша слова нормально/не нормально следует представить нормальное распределение и проверить, попадает ли оно соответствующий диапазон? Так, может оказаться, что материться на работе Не нормально, потому что 95% коллег 95% времени не матерятся.🐸 2️⃣ Норма зависит от выборки. Для разных выборок понятие нормально