Интерактивная статистика

56 бесплатных интерактивных уроков: от среднего и медианы до A/B-тестов и Байеса. Двигайте графики и стройте интуицию. Без регистрации.

Модуль 3 «Распределения»

Нормальное распределение (колокол)

У случайной величины есть распределение — а у распределений есть типовые формы. Одна встречается так часто, что получила имя: нормальное распределение, или «колокол». Разберёмся, как оно устроено и почему появляется повсюду.

Нормальное

PDF — плотность: сама высота это не вероятность; вероятность попасть в интервал = площадь под кривой на нём. Вся площадь = 1.

значение →
▏ теория (PDF)▮ выборка (гистограмма)Среднее ≈ 0.00 · набрано значений: 0

Симметричный «колокол»: большинство значений толпится у центра, к краям всё реже. μ задаёт, где стоит центр, σ — насколько широко значения расходятся (σ растягивает колокол шире и ниже, μ двигает его по оси). Появляется там, где величина складывается из множества мелких независимых случайностей — рост людей, погрешности измерений, отклонения деталей. Нажмите «насыпать» — гистограмма реальной выборки приближается к теоретической плотности.

Перед Вами кривая нормального распределения. По горизонтали — значение, по вертикали — насколько часто оно встречается. Большинство значений толпится у середины, а к краям становится всё реже. Отсюда и форма колокола.

Что это значит

Главное, что даёт колокол, — описать целую гору данных всего двумя числами. Обычно, чтобы что-то сказать про величину, нужны сами данные. Но если форма нормальная, то μ (где стоит центр) и σ (насколько широко всё расходится) содержат всё остальное: чтобы ответить «какая доля людей выше 190 см?», достаточно μ = 178 и σ = 7 — перепись не нужна. Два числа заменяют собой тысячи наблюдений, ничего важного не теряя.

Второй подарок — общий язык для несравнимых вещей. Рост в сантиметрах, баллы теста в очках, погрешность детали в микронах напрямую не сопоставить. Но z-оценка переводит любое значение в одну шкалу — «на сколько σ ты отклонился от центра», — и человек ростом 192 см (z = 2) оказывается ровно так же необычен, как студент с баллом на две сигмы выше среднего. Поэтому z-оценка встречается везде: от медицинских норм до кредитных скорингов.

И практический вывод: всё это работает, только пока форма действительно колоколообразная. Поэтому первый шаг — не считать σ и проценты, а посмотреть на гистограмму и убедиться, что перед Вами колокол, а не скошенный хвост, притворяющийся им.

Где это встречается

Рост взрослых людей почти идеально ложится в колокол. На том же устроены медицинские нормы: «нормой» считают значения близко к середине, а отклонение измеряют в σ.

И производство: деталь, выпавшая за ±3σ, помечается как брак — это и есть знаменитое «правило трёх сигм».

Колокол вошёл в моду в XIX веке благодаря Адольфу Кетле: он заметил, что рост и вес тысяч солдат ложатся в нормальную кривую, и придумал концепцию «среднего человека» — а заодно индекс массы тела, которым мы пользуемся до сих пор.

Определения
μ (среднее)
центр колокола — где он стоит на оси.
σ (стандартное отклонение)
ширина колокола — насколько широко расходятся значения.
Правило трёх сигм
для нормального распределения: ≈68% значений лежат в пределах ±1σ от центра, ≈95% — в ±2σ, 99.7% — в ±3σ. Доли не зависят от конкретных μ и σ.
По-простому: почти все значения — в трёх шагах-σ от центра: 68 / 95 / 99.7%.
z-оценкаz = (x − μ) / σ
на сколько стандартных отклонений значение отстоит от центра. Переводит любую величину в шкалу «насколько это редко».
По-простому: на сколько σ значение далеко от центра — единая линейка редкости.
PDF (плотность)
кнопка PDF: высота колокола — не вероятность; вероятность попасть в интервал = площадь под кривой на нём. Вся площадь = 1.
По-простому: вероятность — это площадь под кривой на участке, а не высота.
CDF
кнопка CDF: накопленная вероятность — высота в точке x = доля значений ≤ x. Для колокола это плавная S-образная линия от 0 до 1.
По-простому: сколько данных уже накопилось левее этой точки — от 0 до 100%.
Когда метод врёт (допущения)

Правило 68-95-99.7 работает, только если данные действительно близки к нормальным. Реальные величины часто скошены (доходы, время сессии, чеки) — доли внутри σ-интервалов там другие, и «выброс за 3σ» может оказаться обычным хвостом.

Нормальность чаще появляется у СРЕДНИХ по выборкам (так работает ЦПТ), а не у сырых данных. Прежде чем применять правило к отдельным наблюдениям, проверьте форму на гистограмме.

Дальше →
Понравились материалы?

Эти материалы делает канал «Кусочек пиццы» — аналитика данных простыми словами: разборы реальных кейсов, метрики, карьера. Подпишитесь, чтобы не потерять.

Подписаться на «Кусочек пиццы»