* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

Выборочной соВокупности рЕпрЕЗЕнтАтиВностЬ 79 чайные значения переменной отличаются от ее среднего значения, тем вероятнее их появление. И наоборот, чем больше отклонения значений переменной от ее средней величины, тем меньше вероятность их появления. Таким образом, значения отклонения от средних величин, т. е. значения вида хi – х, несут информацию о вариации изучаемых переменных. Если бы все значения признака были одинаковы и совпадали с его средней величиной, то совокупность значений этого признака была бы предельно однородной. Обычно число положительных отклонений от среднего арифметического значения совокупности примерно равно числу отрицательных отклонений, т. е. сумма всех отклонений неизбежно стремится к нулевому значению. Поэтому, если бы потребовалось просуммировать все отклонения признака в совокупности, то эта сумма всегда была бы равна нулю: ∑ ( x − x) = 0 . Во избежание этого каждое отклонение возводят в квадрат и находят сумму квадратов – дисперсию. Нормальное распределение в полной мере характеризуется параметрами: х – среднее значение признака и б – среднее квадратическое (стандартное) отклонение. Среднее х определяет положение распределения относительно оси x; стандартное отклонение показывает форму кривой; чем больше значение б, тем шире кривая и тем ниже ее максимум. Площадь под нормальной кривой располагается таким образом, что в границах х ± б находится 68 % всего распределения признака, в границах х ± 2б – 95,5 %, в пределах х ± 3б – 99,7 %. Вероятность того, что разность между случайной переменной, распределенной примерно по нормальному закону, и ее средним значением по абсолютной величине превосходит 3б – меньше, чем 0,3 %. Отсюда следует, что практически со стопроцентной точностью можно утверждать: i =1 1 n − Оценка репрезентативности выборочной совокупности по форме распределения показателей представляет собой сравнение мер