Крутая математика, которая предсказывает любой хаос Если у вас есть игральный кубик и вы бросите его один раз, никто не может предугадать, что на нём выпадет. Но если бросить этот же кубик 10 тысяч раз, выпавшие числа можно будет предсказать почти безошибочно. Это возможно благодаря неочевидным законам статистики, в частности — благодаря нормальному распределению. В этой статье объясняем, что такое нормальное распределение и зачем оно нужно. Зная о законе нормального распределения, вы сможете предсказывать будущее, понимать любые социальные процессы и не вестись на манипуляции журналистов...

Рассмотрим инструментарий нормального распределения в Python и ключевые аналитические кейсы. Для работы с ним можно использовать модуль stats библиотеки scipy. В частности, с помощью функции norm можно создать само распределение, у которого есть методы для проведения типичных операций: Допустим, вы владеете магазином, в котором товары сбываются по нормальному закону со средним 500 и стандартным отклонением 100. Для визуализации кейса можно использовать следующий код: Перечисленные выше методы понадобятся для подсчета разных статистик...

Задача Треугольное распределение Часто при недостатке информации о характере распределения случайной величины или для его упрощения используют распределение Симпсона, или, по-другому, треугольное распределение. Распределение Симпсона часто используется при моделировании процессов, например в системах массового обслуживания. Большим плюсом треугольного распределения является то, что оно определено на ограниченном участке значений, его края находятся не на бесконечности, как, например, у нормального (гауссовского) распределения...