В нашем примере (пример 6) определим л, если & == 0,02:
(1,282)% — (0,012)?
"=—090 @в ТЯ
> 8.
Введем еще одну характеристику случайной величины.
Часто бывает нужно сравнить изменчивость разнородных
величин, например влажности и глубины.
Для такого сравнения х и с не годятся, так как они
сами в этом случае являются разнородными величинами.
Поэтому нужна отвлеченная мера изменчивости, не зави-
сящая 
от 
единиц 
измерения 
сравниваемых 
величин.
Такую меру представляет коэффициент вариации, или
чёнчивости, @,, равный стандарту, выраженному в про-
центах от средней:
и‚=1’;= 100.
Пример 7. Пусть для_глубины No = 1; оу == 01 а средняя влаж-
ность_ на_этой глубине 
No == 0,322 (а == 0,005).
Тогда
0,005
0399 100
1,6% ,
© = —- +100 = 10%.
Сравинвая теперь © 
М ©, можем сказать, что в данном опыте при
значительных — измененнях 
глубниы 
влажность 
изменяется — мезна-
чительно.
Выравнивание статистических рядов. В результатах
опытного определения той 
или 
иной величины всегда
присутствует элемент случайности. Объясняется это тем,
что число наблюдений всегда ограничено, что произве-
дены именно те, а не другие опыты, давшие именно эти,
а не другие результаты. Только при очень большом числе.
наблюдений элементы случайности сглаживаются, и слу-
чайное явление в полной мере обнаруживает присущую.
ему закономерность, Поэтому при обработке статистиче-
ского материала часто приходится решать вопрос о том,
как подобрать для данного статистического ряда теорети-
ческую кривую распределения, выражающую лишь суще-
ственные черты статистического материала, но не случай-
мости, связанные с недостаточным объемом эксперимен-
228