К распределениям, близким к нормальному распределению, относятся несколько статистических распределений, которые имеют схожие свойства. Рассмотрим некоторые из них:

• Симметричное распределение Стьюдента (t-распределение): Это распределение используется, когда размер выборки невелик и/или неизвестна дисперсия генеральной совокупности. Оно имеет форму, схожую с нормальным распределением, но с более тяжелыми хвостами.
• Распределение Коши: Это распределение также имеет тяжелые хвосты и симметрично относительно своего среднего. Оно не имеет определенного математического ожидания и дисперсии, но в некоторых случаях может быть полезно для описания данных.
• Нормализованное распределение: Это распределение получается из нормального распределения путем изменения его параметров. Например, можно нормализовать выборку, чтобы она имела среднее 0 и дисперсию 1.
• Логнормальное распределение: Если логарифм случайной величины имеет нормальное распределение, то сама величина будет следовать логнормальному распределению. Оно часто используется для моделирования положительных значений, таких как доходы или цены.
• Бета-распределение: Это распределение определяется на промежутке от 0 до 1 и может принимать различные формы в зависимости от параметров. Оно также может быть приближено к нормальному распределению при определенных условиях.
• Гамма-распределение: Это распределение используется для моделирования положительных непрерывных случайных величин. При определенных параметрах оно может быть приближено к нормальному распределению.

Эти распределения часто используются в статистических анализах и моделировании, особенно когда данные не идеально подходят под нормальное распределение, но все же имеют схожие характеристики. Понимание этих распределений помогает в выборе правильного метода анализа данных и интерпретации результатов.