В моем опыте наилучшим образом описать данные при нормальном распределении можно с помощью среднего значения и стандартного отклонения.
Среднее значение является мерой центральной тенденции и показывает среднюю величину данных. Оно рассчитывается путем сложения всех значений и деления на их количество. Стандартное отклонение, в свою очередь, показывает степень распределения данных от среднего значения. Чем больше стандартное отклонение, тем больше разброс данных относительно среднего значения.
Выборка, распределенная нормально, характеризуется симметричным колоколообразным графиком. Используя среднее значение и стандартное отклонение, мы можем описать распределение данных и понять, как они сгруппированы вокруг среднего значения.
Другие варианты, такие как моды и размах вариации, могут быть полезны в описании данных при других типах распределений, но в случае нормального распределения эти показатели могут не отражать данные наилучшим образом.
Таким образом, сочетание среднего значения и стандартного отклонения является наилучшим способом описания данных при нормальном распределении. Они предоставляют информацию о среднем значении и степени разброса данных, позволяя лучше понять характеристики выборки.