数据并非都是正态分布：三种常见的统计分布及其应用

本文约4300字，建议阅读10+分钟统计分布是统计推断领域的重要工具，它为数据分析和预测提供了基础。你有没有过这样的经历？使用一款减肥app，通过它的图表来监控自己的体重变化，并预测何时能达到理想体重。这款app预测我需要八年时间才能恢复到大学时的体重，这种不切实际的预测是因为应用使用了简单的线性模型来进行体重预测。这个模型将我所有过去的体重数据进行平均处理，然后绘制一条直线预测未来的体重变化。然而，体重减轻通常不会呈线性发展，使用更复杂的数学模型，如泊松回归，可能会更加贴近真实情况。在探讨体重减轻的模型时，我们通常会遇到各种统计分布，其中最常见的是正态分布和泊松分布。正态分布，因其钟形的概率密度函数而广为人知，常用于描述自然现象中的随机变量，比如人的体重。它假设数据围绕一个 ………………………………