Какие основные законы распределения применяются для анализа статистических данных?

Некоторые основные законы распределения, которые применяются для анализа статистических данных:

• Нормальный закон распределения. cyberleninka.ru kpfu.ru Наиболее часто встречается в природе. cyberleninka.ru Характеризуется средним значением (математическим ожиданием) и среднеквадратическим отклонением. cyberleninka.ru
• Логнормальное распределение. nnov.hse.ru Используется для описания распределения доходов, банковских вкладов, цен активов, месячной заработной платы, посевных площадей под разные культуры, срока годности различных изделий и других величин. nnov.hse.ru
• Распределение Стьюдента. nnov.hse.ru Применяется при оценивании математического ожидания, прогнозного значения и других характеристик с помощью доверительных интервалов, при оценке значимости коэффициента корреляции Пирсона, для проверки равенства средних значений в двух выборках, коэффициентов регрессионной зависимости, гипотез однородности выборок и так далее. nnov.hse.ru
• Распределение Фишера-Снедекора. nnov.hse.ru Используется при проверке гипотез об адекватности модели в регрессионном анализе, о равенстве дисперсий. nnov.hse.ru
• Биномиальное распределение. moodle.kstu.ru Применяется, когда случайная величина принимает возможные значения 0, 1, …, n с определёнными вероятностями. moodle.kstu.ru
• Закон Пуассона. moodle.kstu.ru Используется для дискретной случайной величины, которая может принимать только целые неотрицательные значения 0, 1, 2, …, m, …. moodle.kstu.ru
• Закон равномерной плотности. moodle.kstu.ru Применяется, когда возможные значения непрерывной случайной величины лежат в пределах интервала a < x < b, и в пределах этого интервала все значения случайной величины равновероятны. moodle.kstu.ru