Два нормальных распределения имеют одинаковое среднее μ, но у второго стандартное отклонение σ больше. Как будет выглядеть второе по сравнению с первым?
AУ второго дисперсия меньше, плотность в центре выше и кривая выглядит уже первой по горизонтали.
BУ второго среднее сдвинется вправо, а форма кривой плотности при этом останется ровно такой же.
CУ второго плотность распределения станет дискретной, потому что больший разброс убирает непрерывность.
DУ второго дисперсия больше, кривая шире по горизонтали, а пик плотности ниже первого.
Правильный ответ. Большее
σ при том же среднем означает большую дисперсию и более широкую, но более низкую кривую плотности.Разбор
При фиксированном среднем параметр σ отвечает за разброс: чем он больше, тем больше типичные отклонения от центра. Это увеличивает дисперсию и делает график плотности более распластанным, потому что общая площадь под кривой должна оставаться равной 1. В аналитике это означает большую неопределённость и более широкий диапазон значений квантилей. Среднее при этом не сдвигается, а плотность остаётся непрерывной.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Команда задаёт SLA по задержке как порог, равный 95-му процентилю задержки. При стабильной системе что это означает на языке вероятностей?
Ещё вопросы по теме «Непрерывные распределения»
- В продуктовой аналитике время ответа эндпойнта иногда моделируют как `Normal(μ,σ)`. Что корректно сказать про вероятность того, что время ответа будет ровно 200 мс?
- На графике плотности для нормального распределения `Normal(μ,σ)` вы увидели, что максимум плотности больше 1. Что это означает?
- Вы моделируете время до следующей покупки пользователя, если покупки происходят с примерно постоянной интенсивностью и без заметной сезонности в коротком окне. Какая модель распределения чаще всего подходит как первое приближение?
- В модели ошибки измерения вы используете `Normal(μ,σ)`. Как правильно интерпретировать параметры `μ` и `σ`?
- Время ожидания ответа оператора моделируется как `Exponential(λ)`. Клиент уже ждёт 3 минуты. Что верно про условную вероятность ждать ещё больше 2 минут?
- Все вопросы по «Непрерывные распределения» →