中心极限定理 正态分布【概率论】

采用正态分布在很多应用中都是一个明智的选择。当我们由于缺乏关于某个实数上分布的先验知识而不知道该选择怎样的形式时,正态分布是默认的比较好的选择,其中有两个原因:

1. 我们想要建模的很多分布的真实情况是比较接近正态分布的。中心极限定理说明很多独立随机变量的和近似服从正态分布。

2. 在具有相同方差的所有可能的概率分布中,正态分布在实数上具有最大的不确定性。因此,我们可以认为正态分布是对模型加入的先验知识量最少的分布。

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