Page 75 - 70

2
2 ' 2
m    ax  2  a 1 ,
2
3  ' ' ' ' 2 
m    x   a  a 3 2 a  2    ,
a
1
1
3
3
 
4  ' ' ' ' ' 2 ' 4 
m    x   a  4 a 3 a  6 a 2      .
a
 3
a
4
4
1
1
1
 
' 2
Тоді  xx 0  a 1  x  ,34 мкм; m 2  94 ,26 мкм ; m 3 
 113 ,86мкм 3 ; m  25374 ,9мкм 4 .
4
Коефіцієнт асиметрії k oc визначимо за допомогою (3.29), в
результаті чого отримаємо, що
3
k ac   113 ,86  94 ,26    0 ,12 .
Коефіцієнт ексцесу k екс визначимо за допомогою (3.32) і
отримаємо, що
2
k екс  25374 ,9  ,2694   3   0 ,14 .
Отримані значення k ac і k екс дають можливість стверд-
жувати, що результати спостережень розсіювань, які приведені в
табл. П3.2, досить добре описуються нормальним законом розпо-
ділу.

3.3. Закони розподілу випадкових величин

В табл. 3.1 приведена відповідна інформація про деякі із ві-
домих законів розподілу ймовірностей випадкових величин. Однак
одним із найбільш широко розповсюджених законів розподілу є
нормальний закон розподілу (закон розподілу Гауса), що пояс-
нюється центральною граничною теоремою теорії ймовірностей.
Центральна гранична теорема теорії ймовірностей ствер-
джує, що розподіл випадкових величин (похибок) буде близьким до
нормального кожний раз, коли результати спостережень формують-
ся під впливом великої кількості незалежно діючих факторів, кож-

106