Log-normal'e ek olarak $ [0, \ infty) $ desteği olan $ \ chi ^ 2 $ veya gamma gibi epeyce dağıtım olduğundan hayır derim. (Wikipedia bile bu kritere ayrılmış bir listeye sahiptir.)
Pratikte, bu tür dağılımların gerçekte gözlemlenmek için yaklaşık yararlı olduğu farklı koşullar vardır ve ölçülen fenomen. Örneğin, bazı durumlarda, sınırda sansürlü terimini gözlemlerin sınırın nasıl üstüne ve altına gidebileceğini açıklamak için kullanabilirsiniz, ancak bunlar yalnızca bir belirli bir destek (ve bu desteğin dışına çıktıklarında son noktada ve / veya ötesinde olarak kaydedilirler). Buna tipik olarak, sayısal değeri sınırların dışında ölçemeyen bir enstrümanınız olduğunda, yalnızca sınırda veya sınırın altında olduğunu bilir. Log-normal için bir örnek $ \ log (\ text {wages}) $ ölçümüdür. ABD nüfus sayımına göre dağıtımı 0 $ 'dan sansürlediklerine inanıyorum, ancak kendi işlerinin sahibi insanlar olumsuz olabilir. (Bazı makro ekonomik değişkenler, log-normal dağılımla iyi bir şekilde tahmin edilir, ancak gerçek mikro düzey birimlerin desteği kısmen olumsuzdur.)
Diğer bir örnek (user41315'in belirtildiği gibi) kesilmiş dağılımlardır. Kesilmiş, "kesilmiş" anlamına gelir. Bazen ölçümü yalnızca sınırı aşarsa gözlemler / kaydederiz. Ücretlerin başka bir ekonomik örneği için, yalnızca , maaşınız 0 $ 'ın üzerindeyse vergi başvurusunda bulunmanız gerektiğini varsayalım. Dolayısıyla, 0 $ 'dan daha azına sahip olsanız bile sadece 0 $' ı kaydeden sayıma benzemez, sadece 0 $ 'dan az maaşı olan bireyleri gözlemlemezsiniz. Yorumda whuber'ın da belirttiği gibi, herhangi bir dağıtımı alabilir ve kesilmiş bir dağıtım olarak yeniden ifade edebilirsiniz.
Sansürlenen veya kesilen açıklamaları, belirli dağılımları değil, verilerin nasıl ölçüldüğünü ifade eder. Yine de $ [0, \ infty) $ ile sınırlanmış tüm ölçümler mutlaka kesilmez veya sansürlenmez. Örneğin, bildiğimiz uzaklıklar veya değerler kareleri 0 $ 'ın altına inemez.