問題をモデル化する際に対称確率分布を使用する多くの理由があります。

1.シンプルさ：対称分布は、多くの場合、より複雑で非対称分布よりも数学的に作業しやすくなります。
2.歪度なし：データに歪度がない場合、対称分布を使用することが適切です。たとえば、データが正規分布している場合、対称分布は適切です。
3.不明な分布：データの分布が不明な場合、対称分布は分析の合理的な出発点になります。これは、対称分布が比較的簡単に推定し、適合度の良さをテストできるためです。
4.比較：対称分布を使用すると、対称分布を使用してモデル化された他のデータセットと簡単に比較できます。これは、金融市場など、さまざまな集団の比較など、特定のコンテキストで役立ちます。
5.バランスの取れた結果：目的の結果が平均の両側で等しく発生する可能性が高い場合、対称分布が適切な選択になる可能性があります。たとえば、公正な試験のテストスコアの分布をモデル化する場合、対称分布が適切な選択かもしれません。
There are many good reasons to use a symmetric probability distribution when modelling a problem:

1. Simplicity: Symmetric distributions are often simpler and easier to work with mathematically than more complex, asymmetric distributions.
2. No skewness: If there is no skewness in the data, then using a symmetric distribution can be appropriate. For example, if the data is normally distributed, a symmetric distribution is a good fit.
3. Unknown distribution: If the distribution of the data is unknown, a symmetric distribution can be a reasonable starting point for analysis. This is because symmetric distributions are relatively easy to estimate and test for goodness of fit.
4. Comparison: Using a symmetric distribution allows for easy comparison with other data sets that are also modelled using symmetric distributions. This can be useful in certain contexts, such as in financial markets or in comparing different populations.
5. Balanced outcome: When the outcome of interest is equally likely to occur on both sides of the mean, a symmetric distribution can be an appropriate choice. For example, when modelling the distribution of test scores for a fair exam, a symmetric distribution may be a good choice.