Мультимодальное распределение не обязательно указывает на аномальные данные, но может указывать на наличие нескольких различных подгрупп или популяций внутри исследуемого набора данных. 1

Например, в случае с распределением доходов населения, мультимодальность может свидетельствовать о наличии нескольких социальных слоёв с разными уровнями дохода. 1

Однако наличие шума в данных может скрыть основную структуру, что затрудняет выявление истинных режимов мультимодального распределения. 4

Кроме того, данные с мультимодальным распределением не могут быть адекватно описаны одним средним значением или стандартным отклонением, которые обычно используются в одномерном анализе. 4 Вместо этого аналитикам может потребоваться сегментировать данные на отдельные группы, каждая из которых имеет свои собственные статистические свойства. 4 Такая сегментация может привести к более точному моделированию и прогнозам, поскольку позволяет учитывать уникальные характеристики каждой подгруппы. 4