Говорят, что распределение усечено,
когда оказывается, что наблюдения не могут принимать все значения, допустимые
для этого распределения. Например, случайная величина, подчиняющаяся
нормальному распределению, может принимать любое значение между -
и +. Если же ее значения ограничены и, скажем, всегда больше 0, то говорят, что она подчиняется усеченному нормальному
распределению.
В современной речи этот термин почти
не встречается, поскольку его ценность ограничена – ведь необходимо еще
указывать, как “перераспределяются” вероятности. В итоге, усеченное, скажем,
нормальное, распределение оказывается очень не похожим на нормальное.