Проверяем гипотезу H
, состоящую в том, что исходная выборка получена из нормального распределения. Проверка основана на критерии согласия хи-квадрат и ее идея заключается в следующем.
Предположим, что Х имеет нормальное распределение и вычислим числа p
- вероятности попадания значения случайной величины Х в интервалы
. При этом в качестве m и s используем их оценки. Если наше предположение о нормальности верно, а объем выборки достаточно велик, то относительные частоты h
должны быть близки к числам p
. Следовательно, близость чисел p
и h
служит доводом в пользу H
, а значимое (существенное) различие между ними – доводом против H
.
Дадим точное описание процедуры проверки гипотезы H
.
а) Вычисляем вспомогательные величины z
.

б) Вычисляем p
, исходя из того, что гипотеза H
верна.
Если H
верна, то вероятности p
можно найти по формуле
. (6)
где
(z) - функция Лапласа или функция распределения нормированного нормального распределения, ее значения находим в соответствующей таблице.
в) Вычисляем значение критерия хи-квадрат по формуле
г) Находим критическое значение
. Для этого выберем число a, называемое уровнем значимости (обычно 0.05 или 0.025). Затем из таблицы квантилей распределения
по двум входным параметрам – числу b=1 - a и числу степеней свободы m находим b -квантиль. Это и есть искомое критическое значение. Обозначим его через
. В нашем случае m=к–3.
д) Применяем следующее правило:
если
>
, то гипотеза H
отвергается.
если
≤
, то гипотеза H
принимается.
Замечание. Критерий
является приближенным. Его точность возрастает с увеличением N. При этом число k также должно увеличиваться, например, можно определять k по формуле
. На практике точность критерия
считается удовлетворительной, если выполнены условия
N ³ 50 и N
³ 5, i=1,…k. (7)
Если же условие N
³ 5 не выполнено для какого-то из интервалов, то этот интервал нужно объединить с тем из двух соседних интервалов, у которого частота меньше. При этом число интервалов k уменьшится на единицу и две частоты N
нужно заменить новой частотой.