ОСОБЕННОСТИ ИДЕНТИФИКАЦИИ НОРМАЛЬНОГО ЗАКОНА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Статистический анализ выборочных данных является эффективным инструментом исследования трендов экономических процессов и их критических состояний. Широко используемый на практике инструментарий статистических исследований основывается на предположении нормального закона распределения рассматриваемых выборочных данных. В статье автор раскрывает, что применение популярного в таких задачах критерия согласия К. Пирсона для подтверждения нормальности распределений выборочных данных может приводить к ложным выводам, в случаях когда исходная генеральная совокупность распределена по нормальному закону, а критерий указывает на низкую вероятность реализации гипотезы нормальности. Предлагает численную процедуру исследования особенностей идентификации нормальности выборочных данных, использующую оригинальный инструмент в виде эталонных статистических рядов, которые соответствуют выборкам определенного объема при заданных статистических оценках математического ожидания и среднего квадратического отклонения. Автор представил методику численного моделирования и результаты исследования характеристик выборочных данных, влияющих на ошибки в идентификации принадлежности к генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение. Проведенные численные эксперименты позволили получить статистические данные для исследования достоверности идентификации выборочных распределений. Автор привел рекомендации, позволяющие избежать ошибок идентификации нормального распределения выборочных данных.