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

AКогда значения симметричны вокруг μ и отклонения описываются σ.
BКогда известны границы a и b и нет причин считать какие-то значения внутри интервала более вероятными, то density можно принять постоянной.
CКогда время ожидания имеет свойство memoryless.
DКогда в данных ожидается очень высокая variance из-за редких выбросов.
Правильный ответ. Uniform(a,b) уместно, когда известны границы a и b и density 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 density — простое и прозрачное допущение. В реальных задачах его часто используют как базовое приближение, а затем проверяют, нет ли пиков или смещений через данные и quantile.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Для непрерывной модели с density как получить probability, что значение лежит между a и b?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Непрерывные распределения»