Да, подходы дают одинаковые результаты для нормального распределения с нулевым средним .
Достаточно проверить, что вероятности совпадают на интервалах, потому что они порождают сигма-алгебру всех (лебеговских) измеримых множеств. Пусть - стандартная нормальная плотность: дает вероятность того, что стандартная переменная Normal лежит в интервале . Тогда для - усеченная вероятность являетсяΦ ( ( a , b ] )ΦΦ ( ( a , b ] )( а , б )0≤a≤b
Φtruncated((a,b])=Φ((a,b])/Φ([0,∞])=2Φ((a,b])
(потому что ) и сложенная вероятностьΦ([0,∞])=1/2
Φfolded((a,b])=Φ((a,b])+Φ([−b,−a))=2Φ((a,b])
из-за симметрии около .0Φ0
Этот анализ справедлив для любого распределения, которое симметрично относительно и имеет нулевую вероятность быть . Однако если среднее значение отлично от нуля , распределение не симметрично, и оба подхода не дают одинакового результата, как показывают те же вычисления.000
На этом графике показаны функции плотности вероятности для нормального (1,1) распределения (желтый), сложенного нормального (1,1) распределения (красный) и усеченного нормального (1,1) распределения (синий). Обратите внимание, что сложенное распределение не разделяет характерную форму кривой колокола с двумя другими. Синяя кривая (усеченное распределение) - это положительная часть желтой кривой, масштабированная так, чтобы иметь единичную площадь, тогда как красная кривая (сложенное распределение) - это сумма положительной части желтой кривой и ее отрицательного хвоста (как отражено вокруг ось у).