Tajriba yoki kuzatuv natijasida olingan tasodifiy kattalikning empirik taqsimlanishi eng yaqin kelgan nazariy taqsimlanish bilan approksimatsiyalanadi.
2. MA’LUMOTLARGA ISHLOV BERISH IZCHILLIGI
Tajriba ma’lumotlari quyidagi izchillikda qayta ishlanadi [4].
1. Tajriba ma’lumotlari asosida empirik egri chiziq yasaladi.
2. Empirik taqsimlanish parametrlari aniqlanadi.
3. Empirik egri chiziqning ko’rinishidan kelib chiqib, taqsimlanish funktsiyasi zichligi haqida bitta yoki bir nechta nazariy taxmin ilgari suriladi.
4. Empirik egri chiziq qabul qilingan taxmin asosida to’g’rilanib, taqsimlanishning nazariy egri chizig’i quriladi.
5. Empirik va nazariy egri chiziqlar moslik mezonlariga ko’ra taqqoslanadi.
6. Mazkur taqsimlanish uchun zichlik funktsiyasi uzil-kesil tanlab olinadi.
Matematik statistikadan faqat tasodifiy kattaliklar statistik turg’unlikka ega bo’lgan holdagina statistik modelni shakllantiruvchi matematik apparat sifatida foydalanish mumkin.
Matematik statistikadan faqat tasodifiy kattaliklar statistik turg’unlikka ega bo’lgan holdagina statistik modelni shakllantiruvchi matematik apparat sifatida foydalanish mumkin.
Odatda, statistik turg’unlik, N tajribalar soni oshganda A hodisaning sodir bo’lish nisbiy chastotasi (takrorlanuvchanligi) qandaydir A hodisaning ehtimolligi deb ataluvchi R(A) qiymatga yaqin bo’lib qolishi bilan tasdiqlanadi, ya’ni
bu yerda: mA – qandaydir tajribani N marta takrorlaganda A hodisaning sodir bo’lish soni.
Biroq, statistik turg’unlikni tajribada bu tarzda tekshirib bo’lmaydi, chunki birinchidan tajriba o’tkazganda N ni cheksizlikkacha oshirib bo’lmaydi, ikkinchi-dan ko’pincha tajriba o’tkazuvchiga R(A) kattaligi noma’lum bo’ladi. SHuning uchun statistik turg’unlikni tekshirishning mumkin bo’lgan usullardan biri, avval-dan belgilangan, tajribalarning bir qismi bo’yicha hisoblangan A hodisaning nisbiy chastotasini, tajribalarnig barcha majmuasi bo’yicha aniqlangan A hodisaning chastotasiga taqqoslashdan iborat bo’ladi [5].
