Distribuição lognormal é um termo usado na teoria da probabilidade e matemática relacionada. Refere-se à distribuição de probabilidade de uma variável com um logaritmo normalmente distribuído. Às vezes também é chamada de distribuição de Galton.
Uma distribuição normal de uma variável também é chamada de distribuição Gaussiana. É um bom indicador de probabilidade que usa um conjunto de resultados em torno de uma média média. Idéias como a “curva de Bell” também são baseadas na distribuição normal e são usadas em muitos tipos diferentes de estudos estatísticos.
Uma distribuição lognormal é considerada útil para várias variáveis independentes com valores positivos. Esse tipo de cálculo é útil, por exemplo, em modelos financeiros em que as variáveis precisam ser multiplicadas ou projetadas exponencialmente, ou em estudos científicos que incluem mudanças nas condições.
O estudo de uma distribuição lognormal pode usar médias e medianas. Também pode estar relacionado a funções como uma função de densidade de probabilidade, que busca analisar sua formação, e uma função de distribuição cumulativa. Os estatísticos que usam esses tipos de teorias de probabilidade tiram proveito de diversas equações para aprender mais sobre o que essas projeções significam.
Embora a distribuição normal seja atribuída a Carl Friedrich Guass, um cientista alemão que atuou em muitos campos científicos, os historiadores na verdade atribuem a Abraham de Moivre a “invenção” desta técnica. De Moivre, um matemático francês, foi contemporâneo de Isaac Newton, famoso por suas contribuições para a trigonometria e outros tipos de matemática. A história da matemática mostra como os futuros engenheiros e matemáticos aproveitaram os esforços pioneiros desses primeiros pensadores para aplicar seu trabalho a vários usos.
Hoje em dia, os especialistas do setor relatam que a distribuição log-normal costuma ser útil para modelar a falha potencial de uma unidade física sob cargas de estresse. Os engenheiros usam a distribuição lognormal, bem como outro método popular chamado distribuição Weibull, para avaliar as probabilidades de falha. Esses dois tipos de ferramentas de probabilidade às vezes são incluídos em softwares específicos do setor para modelagem preditiva.
A distribuição lognormal também é útil em outros estudos que alguns chamam de biológico ou orgânico. Por exemplo, os cientistas mostraram que a diluição de um líquido em outro tende a seguir padrões de distribuição lognormal. Os mesmos padrões são evidentes em outros eventos orgânicos, como o desbotamento de uma fonte de luz. Isso torna a distribuição lognormal valiosa em estudos de “avaliação de risco humano e ecológico” e outras atividades semelhantes, de acordo com pesquisadores especialistas que usam amplamente as distribuições lognormal.
SmartAsset.