Нормальное распределение (распределение

Гаусса)

Наибольшее распространение получил нормальный закон распределения, называемый часто распределением Гаусса:

(6.6)

где s — параметр рассеивания распределения, равный СКО; Х_ц — центр распределения, равный МО. Вид нормального распределения показан на рис. 6.3.

Рис. 6.6. Экспоненциальные распределения, определяемые по

формуле (6.5) при sl = 1 и Х_ц = 0

Широкое использование нормального распределения на практике объясняется центральной предельной теоремой теории вероятностей [48, 49], утверждающей, что распределение случайных погрешностей будет близко к нормальному всякий раз, когда результаты наблюдений формируются под действием большого числа независимо действующих факторов, каждый из которых оказывает лишь незначительное действие по сравнению с суммарным действием всех остальных.