В каком случае предположение Uniform(a,b) наиболее разумно как стартовая модель?

AСимметричный разброс вокруг среднего μ с отклонениями вида σ нормального распределения
BВремя ожидания со свойством отсутствия памяти: будущее не зависит от уже прошедшего
CВысокая дисперсия из-за редких выбросов: основная масса далеко от центра распределения
DИзвестны границы интервала a и b, и нет причин выделять значения внутри по вероятности
Правильный ответ. Uniform(a,b) уместно, когда известны границы и плотность внутри интервала можно считать одинаковой.

Разбор

Равномерная модель полезна, когда вы знаете, что величина лежит в определённом диапазоне, но нет информации о предпочтениях внутри него. Тогда постоянная плотность — простое и прозрачное допущение. В реальных задачах его часто используют как базовое приближение, а затем проверяют, нет ли пиков или смещений, через данные и квантили. Симметрия вокруг среднего, свойство отсутствия памяти и тяжёлые хвосты указывают на другие распределения.

Можно заниматься бесплатно

Готовим вопросы…

Три вопроса по теме этой страницы, с объяснениями.

Тренировать статистику в браузере

Ещё вопросы по теме «Непрерывные распределения»