Основные законы распределения статистических оценок

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Распределение статистических оценок в большинстве случаев достаточно точно описывается такими законами распределения, как: нормальный, «хи-квадрат», Стьюдента и Фишера-Снедекора. Поскольку нормальное распределение было достаточно подробно рассмотрено выше, рассмотрим другие распределения.

Пусть

независимые нормально распределенные случайные величины с нулевым математическим ожиданием и средним квадратическим отклонением, равным единице. Тогда закон распределения суммы квадратов этих случайных величин, т.е. случайной величины:

, называется законом «хи-квадрат» с n степенями свободы. Если же эти величины связаны одним линейным соотношением, например,

, то число степеней свободы уменьшается на единицу и становится равным

Распределение «хи-квадрат» определяется только одним параметром – числом степеней свободы k. С увеличением числа степеней свободы это распределение медленно приближается к нормальному распределению.