正态分布过度使用的痛点与重尾分布的潜在应用
问题概述
用户指出正态分布在实际情境中（如布朗运动、人身高）被过度使用，而重尾分布（Pareto/功率律）更贴合许多现象；同时，MEMS工程师将布朗运动比作‘恶魔’，表明在微观尺度上对布朗运动的建模和控制存在实际困难。
痛点标签
- 正态分布在非正态数据中的误用导致预测不准确
- 布朗运动在微观器件中造成不可预测的扩散，给MEMS设计带来挑战
待验证问题
- 是否有具体的应用场景希望用重尾分布替代正态分布？
- 在MEMS或纳米器件中，是否有现有工具能缓解布朗运动带来的扩散问题？
- 是否愿意尝试新的统计建模工具？
证据
原话
I feel that normal distribution is way overused in practical contexts (apart from explaining Brownian motion, heights of people, and some other interesting observations). Heavy-tailed distributions that follow pareto or power-law, tend to be closer to actual reality, on many phenomena.
原话
Brownian motion is the devil. The DEVIL.
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