Исходные данные

12,29	9,39	12,71	13,09	12,42	11,38	7,20	12,00	9,20	12,03
8,69	13,34	12,03	11,29	10,01	11,70	11,86	10,43	8,71	11,19
10,54	10,36	12,44	12,02	8,81	10,71	10,52	10,76	9,67	11,21
10,93	12,30	10,38	10,58	11,89	11,04	11,76	10,21	8,63	12,07
11,05	11,59	12,16	11,40	15,10	11,35	9,26	11,06	12,95	12,01

Промахами могут являться крайние члены данного вариационного ряда, т.е. и . Проверяем по вариационному критерию являются ли эти значения промахами.

Для вычисляем отношение:

Находим для уровня значимости =5% и для данного объема выборки , где - объем исходной выборки:

Сравниваем полученные значения с табличным:

Из неравенства следует, что подозреваемые результаты нехарактерны для рассматриваемой генеральной совокупности и должны быть исключены из рассматриваемой выборки.

Проверяем по критерию Стьюдента являются ли наибольшее и наименьшее значения данного ряда промахами.

Находим табличное значение , учитывая, что ,

Проверяем, является ли промахом по критерию Стьюдента наибольшее значение :

; проверяемое значение исключается из анализируемой выборки как промах.

Проверяем, является ли промахом по критерию Стьюдента наименьшее значение :

; проверяемое значение является промахом и исключается из анализируемой выборки. Максимальный объем выборки 48.

3.4. Понятие закона распределения случайной величины

Случайная погрешность – составляющая погрешности измерения, изменяющаяся случайным образом (по знаку и значению) в сериях повторных измерений одного и того же размера физической величины, проведенных в одинаковых условиях.

В проявлениях такого рода погрешностей не наблюдается закономерностей и при повторных испытаниях они обнаруживаются в виде некоторого разброса получаемых результатов.

Законом распределения случайной величины называется всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями.

Наиболее часто встречающийся на практике закон распределения – это нормальный закон распределения. Главная особенность, выделяющая этот закон среди других, состоит в том, что он является предельным законом, к которому приближаются другие законы распределения при весьма часто встречающихся типичных условиях.