Бимодальное распределение (к опросу про ставку)

Короткий дисклеймер: тем, кто знает как в социологии возникает бимодальное распределение, основная часть наврядли будет интересна, можно сразу смотреть последний абзац.

Вот в сегодняшнем опросе обнаружилось интересное. Опубликую результаты картинкой:

Видим два явных пика: на ~10% и на финальном значении. Уверен, если бы в опросе было больше вариантов, то и второй пик был бы заметен
отчетливее.

Почему вообще говорят о нормальном распределении? Проходившие курс теории вероятности и матстатистики строгие формулировки и без меня знают; потому отмечу уж совсем на пальцах. Если возьмем серию независимых случайных событий (например результат броска кубика), то результат будет описываться нормальным распределением. Поэтому, нормальное распределение часто возникает в жизни. 

Гуманитарные науки — не исключение. Для социологов например нормальное распределение вообще стало простите за тавтологию нормальным — сиречь обыденным. Неудивительно: ведь и статистика большая и число независимых (слабозависимых) факторов, влияющих на предпочтение тоже велико.

Например, результаты выборов (процент проголосовавших по округу) описываются нормальным распределением. Однако, так бывает не всегда. Простейший пример: заставшие первые созывы Госдумы в нынешней России помнят, что половина состава избиралась на одномандатной основе. В ситуации, когда одномандатный округ состоит из двух существенно разных местностей (например два города), легко ожидать, что распределение отнюдь не будет близким к нормальному. А напротив, будут два пика: высокого процента в «своем» городе и низкого в «чужом».

А теперь вернемся к опросу. Возможная трактовка такова: есть некие рыночные ожидания, консенсус повышения до ну скажем 10%; а есть определенная группа голосовавших, которая понимает, что да, консенсус такой, но чтобы продемонстрировать решительность, ЦБ должен будет повысить ставку шоково — значимо выше консенсуса. Результат узнаем скоро.