A symmetric probability distribution is a distribution that is unchanged when its probability density function or probability mass function is reflected around a vertical line at some value of the random variable. For example, a normal distribution is symmetric.

One issue with using a symmetric probability distribution when modelling problems is that it may not reflect the true shape of the data or phenomenon. Many real-world data sets are skewed, meaning they have more values on one side than the other. For example, income data is typically skewed right, meaning there are more low-income earners than high-income earners.

Another issue with using a symmetric probability distribution when modelling problems is that it may not capture outliers or extreme values that may be important for analysis or decision making. A symmetric distribution assumes that most values are close to the mean, but some data sets may have values that are far away from the mean and have a significant impact on the outcome.
การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบสมมาตรคือการแจกแจงที่ไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นหรือฟังก์ชันมวลของความน่าจะเป็นสะท้อนรอบๆ เส้นแนวตั้งที่ค่าหนึ่งของตัวแปรสุ่ม ตัวอย่างเช่น การแจกแจงแบบปกติเป็นแบบสมมาตร ปัญหาหนึ่งของการใช้การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบสมมาตรในการสร้างแบบจำลองปัญหาก็คือ มันอาจไม่สะท้อนรูปร่างที่แท้จริงของข้อมูลหรือปรากฏการณ์ ชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงหลายชุดมีการบิดเบือน ซึ่งหมายความว่าชุดข้อมูลด้านหนึ่งมีค่ามากกว่าอีกชุดหนึ่ง ตัวอย่างเช่น โดยทั่วไปข้อมูลรายได้จะบิดเบือนไปทางขวา ซึ่งหมายความว่าผู้มีรายได้น้อยจะมีจำนวนมากกว่าผู้มีรายได้สูง ปัญหาอีกประการหนึ่งของการใช้การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบสมมาตรเมื่อสร้างโมเดลปัญหาก็คือ อาจไม่สามารถจับค่าผิดปกติหรือค่าสุดขั้วที่อาจมีความสำคัญต่อการวิเคราะห์หรือการตัดสินใจ การแจกแจงแบบสมมาตรจะถือว่าค่าส่วนใหญ่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ย แต่ชุดข้อมูลบางชุดอาจมีค่าที่อยู่ห่างจากค่าเฉลี่ยและมีผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence