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Cauda longa (do inglês long tail) é um termo utilizado pela Estatística pra discernir distribuições de detalhes como a curva de Pareto, onde o volume de detalhes é classificado de forma decrescente. No momento em que comparada a uma distribuição normal, ou Gaussiana, a cauda longa dá uma quantidade muito superior de fatos no decorrer da cauda.

Dadas opções vários, uma amplo população de consumidores, e custos miseráveis de armazenamento e distribuição dos produtos, o modelo de compras da população resulta na demanda dos produtos seguirem uma distribuição de probabilidade segundo uma lei de potência. O conceito página inicial prontamente se localiza presente em diversas áreas.

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Sempre que revendedores tradicionais se limitam à área à esquerda do gráfico, livrarias online conseguem uma receita superior a partir da área à direita. apenas clique na seguinte página da web é uma característica conhecida de determinadas distribuições estatísticas (como as leis de potência, distribuição de Pareto, e lei de Zipf). Esta característica também é conhecida como cauda gorda ou cauda pesada.

Em distribuições de basta clicar no seguinte site , uma população com alta periodicidade ou amplitude é seguida por uma de baixa regularidade ou amplitude que gradativamente decresce assintoticamente. Os eventos no encerramento da cauda tem uma expectativa de situação muito baixa. Por rua de diretriz, pra tais distribuições populacionais, a maioria das ocorrências (mais da metade, e onde o Começo de Pareto se aplica) 80% correspondem aos primeiros 20% dos itens pela distribuição.

Distribuições ou funções de leis de potências caracterizam uma quantidade respeitável de comportamentos da meio ambiente e esforços humanos. conteúdo adicional episódio alavancou o interesse científico e social por essas distribuições e as relações que as criam. A observação de tais distribuições geralmente indica para tipos específicos de mecanismos, e podes apontar uma conexão com outros sistemas teoricamente não relacionados.

visite a próxima postagem de Chris Anderson e Clay Shirky enfatizam casos especiais nos quais somos capazes de modificar as relações subjacentes e avaliar o impacto nas frequências dos eventos. Nesses casos os eventos pouco frequentes, de baixa amplitude (ou nanico rendimento), que são representados na divisão da curva após os primeiros 20% - a cauda longa -, são capazes de se tornar responsáveis pela maior área resultante.