--- title: Распределения seo: description: >- Тема «Распределения» для собеседования Data Analyst. Приведите три примера распределений с длинным хвостом. Почему они важны в задачах классификации и регрессии? Приведите пример данных, распределение которых не Гауссово и не логнормальное. title: Распределения — Data Analyst --- [Все темы Data Analyst](/prep/data-analyst) ## Приведите три примера распределений с длинным хвостом. Почему они важны в задачах классификации и регрессии? [#q-14bee738d69b81bb9e95d5d163b50788] Три практических примера: [степенной закон](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%82%D0%B5%D0%BF%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B7%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BD), [закон Парето](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BD_%D0%9F%D0%B0%D1%80%D0%B5%D1%82%D0%BE) и продажи продуктов (например, продукты-бестселлеры против обычных). При решении задач классификации и регрессии важно не забывать о распределении с длинным хвостом, поскольку редко встречающиеся значения составляют существенную часть выборки. Это влияет на выбор метода обработки выбросов. Кроме того, некоторые методики машинного обучения предполагают, что данные распределены нормально. :::note[Ссылки для изучения] 1. [Распределения Коши и Парето: плотности и хвосты](https://math.nsc.ru/LBRT/v1/OldDepartmentSite/chernova/tv/tv_nsu07.pdf#page=63) 1. [Распределение Стьюдента и существование моментов](https://math.nsc.ru/LBRT/v1/OldDepartmentSite/chernova/ms/ms_nsu07.pdf#page=70) ::: --- ## Приведите пример данных, распределение которых не Гауссово и не логнормальное. [#q-14bee738d69b8107af3dec1b43058522] Примеры: - Любые категориальные данные не будут иметь ни гауссова, ни логнормального распределения. - Экспоненциальные распределения. Например, количество времени, которое продержится автомобильный аккумулятор или время до следующего землетрясения. :::note[Ссылки для изучения] 1. [Распределение Пуассона как модель числа редких событий](https://math.nsc.ru/LBRT/v1/OldDepartmentSite/chernova/tv/tv_nsu07.pdf#page=58) :::