Das Springer essential „Der dritte Parameter und die asymmetrische Varianz“ hatte bereits das Anliegen des Autors behandelt, die Dominanz der Normalverteilung bei der qualitativen Beurteilung von Ereignissen infrage zu stellen. Daher wurden auch einige Passagen hieraus in das vorliegende essential übernommen.

Das weitere Anliegen besteht darin aufzuführen, dass selbst die Funktion der Equibalancedistribution, Eqbl nicht zielführend ist, wenn es sich bei empirisch ermittelten Häufigkeitsverteilungen mit logarithmischen Eigenschaften handelt.

Das ist offensichtlich bei Wachstumsprozessen, wie sie in der Finanzwelt und in der Medizin vorkommt der Fall. Aber auch in der Untersuchung der Pünktlichkeit kann weder eine Normalverteilung noch eine Equibalancedistribution – aufgrund der Steilheit der Dichte – für eine objektive Wertung herhalten. Insofern kann nur eine weitere Funktion, die logarithmische Variante der Eqbl – die logarithmische Equibalancedistribution – zum Einsatz kommen.

Anders als in der Lognormalverteilung berücksichtigt die Eqbl sowohl die Schiefe als auch die Kurtosis aus den Schätzparametern und kann daher helfen extreme Ereignisentwicklungen frühzeitig zu entdecken. Ein aufgeführter Test auf Konvergenz der Eqbl mag die Analysis wie in dem essential.

„Der dritte Parameter und die asymmetrische Varianz“ untermauern, sodass davon ausgegangen werden kann, dass es sich auch bei der Eqbl um eine Dichte handelt, die sich der Wahrscheinlichkeitssumme von 1 nähert.

Es ist aber auch einsehbar, dass sehr kurzzeitige, mit heftigen Streuungen versehene Ereignisse, wie sie zum Beispiel bei Erdbeben auftreten, nicht mehr über Stichproben so frühzeitig detektierbar sind, dass Evakuierungen wirksam sein können um die Bevölkerung vor Schaden zu schützen.