La distribuzione lognormale è un termine usato nella teoria della probabilità e nella matematica correlata. Si riferisce alla distribuzione di probabilità di una variabile con un logaritmo distribuito normalmente. A volte è anche chiamata distribuzione di Galton.
Una distribuzione normale per una variabile è anche chiamata distribuzione gaussiana. È un buon indicatore di probabilità che utilizza un gruppo di risultati intorno a una media. Idee come la “curva di Bell” si basano anch’esse sulla distribuzione normale e vengono utilizzate in molti tipi diversi di studi statistici.
Si dice che una distribuzione lognormale sia utile per un numero di variabili indipendenti con valori positivi. Questo tipo di calcolo è utile, ad esempio, nei modelli finanziari in cui le variabili devono essere moltiplicate o proiettate in modo esponenziale, o negli studi scientifici che includono condizioni mutevoli.
Lo studio di una distribuzione lognormale può utilizzare sia la media che la mediana. Può anche essere correlato a funzioni come una funzione di densità di probabilità, che cerca di analizzarne la formazione, e una funzione di distribuzione cumulativa. Gli statistici che utilizzano questo tipo di teorie della probabilità sfruttano diverse equazioni per saperne di più sul significato di queste proiezioni.
Sebbene la distribuzione normale sia attribuita a Carl Friedrich Guass, uno scienziato tedesco attivo in molti campi scientifici, gli storici attribuiscono ad Abraham de Moivre l'”invenzione” di questa tecnica. De Moivre, un matematico francese, era un contemporaneo di Isaac Newton, famoso per i suoi contributi alla trigonometria e ad altri tipi di matematica. La storia della matematica mostra come i futuri ingegneri e matematici abbiano costruito sugli sforzi pionieristici di questi primi pensatori per applicare il loro lavoro a vari usi.
In questi giorni, gli esperti del settore riferiscono che la distribuzione lognormale è spesso utile per modellare il potenziale guasto di un’unità fisica sotto carichi di stress. Gli ingegneri usano la distribuzione lognormale, così come un altro metodo popolare chiamato distribuzione di Weibull, per valutare le probabilità di guasto. Questi due tipi di strumenti di probabilità sono talvolta inclusi nel software specifico del settore per la modellazione predittiva.
La distribuzione lognormale è utile anche in altri studi che alcuni chiamano biologica o organica. Ad esempio, gli scienziati hanno dimostrato che la diluizione di un liquido in un altro tende a seguire schemi di distribuzione lognormali. Gli stessi schemi sono evidenti in altri eventi organici come lo sbiadimento di una fonte di luce. Ciò rende la distribuzione lognormale preziosa negli studi sulla “valutazione del rischio umano ed ecologico” e altre attività simili, secondo ricercatori esperti che utilizzano ampiamente le distribuzioni lognormali.
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