ES>Первое, когда упоминают нормальное распределение, часто опускают последнее слово — нормальное распределение вероятностей.

Норма́льное распределение, также называемое распределением Гаусса или Гаусса — Лапласа — распределение вероятностей, которое в одномерном случае задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса.

ES>В свою очередь, распределение вероятностей — это закон, описывающий область значений случайной величины и вероятности их исхода.
Нормальное распределение и распределение вероятностей — это совершенно разные вещи. Почувствуйте сэр разницу. Распределение вероятностей может быть нормальным, а может и не быть в силу каких-то причин.

ES>Далее, случайная величина — это численное выражение результата случайного события.
Если распределение вероятностей не совпадает с нормальным распределением, то процесс является не случайным.

ЗЫ: Простой пример из физики — вы меряете одну и туже величину, но много раз, а потом строите график — по оси X измеряемую величину, а по оси Y кол-во результатов соответсвующих данному x.
В идеальном мире должна получится дельта функция Дирака отцентрированая по X согласно измеряемомму значению. В реальном мире измереные значения будут различаться.
Вот если профиль измерений совпадает с нормальным распределением (с соотвествующим среднеквадратичным отклонением) то вы померили то что надо,
а вот если нет — то при всем уважении сэр, вы намеряли полную херню. Ищите дополнительные факторы влиящие на измерения.

ES>Первое, когда упоминают нормальное распределение, часто опускают последнее слово — нормальное распределение вероятностей.

Норма́льное распределение, также называемое распределением Гаусса или Гаусса — Лапласа — распределение вероятностей, которое в одномерном случае задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса.

ES>В свою очередь, распределение вероятностей — это закон, описывающий область значений случайной величины и вероятности их исхода.
Нормальное распределение и распределение вероятностей — это совершенно разные вещи. Почувствуйте сэр разницу. Распределение вероятностей может быть нормальным, а может и не быть в силу каких-то причин.

ES>Далее, случайная величина — это численное выражение результата случайного события.
Если распределение вероятностей не совпадает с нормальным распределением, то процесс является не случайным.

ЗЫ: Простой пример из физики — вы меряете одну и туже величину, но много раз, а потом строите график — по оси X измеряемую величину, а по оси Y кол-во результатов соответсвующих данному x.
В идеальном мире должна получится дельта функция Дирака отцентрированая по X согласно измеряемомму значению. В реальном мире измереные значения будут различаться.
Вот если профиль измерений совпадает с нормальным распределением (с соотвествующим среднеквадратичным отклонением) то вы померили то что надо,
а вот если нет — то при всем уважении сэр, вы намеряли полную херню. Ищите дополнительные факторы влиящие на измерения.


ЗЫ2:
ES>А если меня 10 раз спросить за кого голосовать, я 10 раз отвечу одно и то же. Как и любого другого человека в трезвом уме и здравой памяти.
Безусловно ты ответиш все 10 раз одно и то же. Но это совсем не значит что все твои ответы будут услышаны, записаны и подсчитаны все 10 раз одинаково верно, тем более когда ты не один, а сотни тысяч.