#статистика #Гаусс #нормальное_распределение

Мы знаем, что нормальное распределение встречается часто, но не всегда.
Поэтому важно научиться определять, действительно ли набор данных распределён нормально.

Вот базовые признаки:

🔹Симметричность распределения
Если построить гистограмму распределения данных (с небольшим шагом), мы должны увидеть более-менее симметричный график.
Форма может отличаться (на скрине — разные варианты), но левая и правая части должны быть сопоставимы.

🔹Унимодальность
Если говорить просто - у распределения должна быть одна вершина (одна мода).

🔹Близость средних значений
Среднее арифметическое, медиана и мода должны быть равны или очень близки друг к другу.

🔹 Статистические тесты
Тесты Шапиро–Уилка, Колмогорова–Смирнова и др.
Проблема в том, что в Excel нет готовых функций для их расчёта, а ручной подсчёт достаточно трудоёмкий.
Поэтому на практике удобнее использовать онлайн-калькуляторами (таким например) или рассчитывать в Python или R.