Слайд 3 Нормальное распределение наиболее часто встречается на практике и теоретически наиболее полно разработано.
Множество событий происходит случайно вследствие воздействия на них большого числа независимых (или слабо зависимых) возмущений, и у таких явлений закон распределения близок к нормальному. Установлено, что нормальное распределение содержит минимум информации о случайной величине по сравнению с любыми распределениями с той же дисперсией. Следовательно, замена некоторого распределения эквивалентным нормальным не может привести к переоценке точности наблюдений, что широко используется на практике.
Слайд 4График плотности нормального распределения
График плотности нормального распределения называется нормальной кривой, или
кривой Гаусса
Слайд 5График функции нормального распределения