問題をモデル化するときに対称確率分布を使用することで問題をリストできますか？
そうです！問題をモデル化する際の対称確率分布を使用することの問題は次のとおりです。

 - 柔軟性の欠如：正規分布などの対称確率分布は、すべてのタイプのデータには適していません。それらは、基礎となるデータ生成プロセスを正確に反映していない可能性があり、実際のデータにうまく適合しない場合があります。
 - 歪度：多くの現実世界のデータセットが歪んでいます。つまり、対称ではありません。対称確率分布を使用してそのようなデータをモデル化すると、偏った結果が得られ、予測が不正確になります。
 - 外れ値：対称確率分布は、外れ値に非常に敏感です。外れ値の存在下では、分布がデータの全範囲をキャプチャできない場合があり、平均と分散はデータの中心的な傾向と変動を表すものではない場合があります。
 - 限られた記述パワー：対称確率分布は、データのあらゆる範囲の特性をキャプチャしない場合があります。たとえば、正規分布は、データが単峰性であると想定していますが、常にそうであるとは限りません。
 - 推論と予測：場合によっては、対称的な確率分布を使用すると、推論と予測が誤っています。これは、分布の根底にある仮定がデータに適していない可能性があり、パラメーターの信頼性の低い推定値と不正確な予測につながる可能性があるためです。