Как бимодальное распределение влияет на анализ данных?

Бимодальное распределение (наличие двух модальных значений) может указывать на существование двух различных подгрупп в данных, что требует их раздельного анализа. sky.pro

Некоторые другие аспекты влияния бимодального распределения на анализ данных:

• Создание более сложной центральной тенденции. www.geeksforgeeks.org Бимодальные распределения могут существенно влиять на среднее и медиану, что усложняет процесс анализа. www.geeksforgeeks.org
• Возможность выявления закономерностей, которые сложно обнаружить с помощью вычислительных процедур. www.iki.rssi.ru lib.uni-dubna.ru К таким закономерностям относятся, например, сложные взаимосвязи, исключения или аномалии. www.iki.rssi.ru lib.uni-dubna.ru
• Возможность понимания природы исследуемого явления. sky.pro Форма распределения может дать аналитику ценную информацию о сути изучаемого явления. sky.pro

Примеры бимодального распределения: распределение роста в популяции смешанного пола или экзаменационных баллов в классе, где одни учащиеся преуспевают, а другие показывают плохие результаты. www.geeksforgeeks.org