gn="justify"> = x < i align = "justify"> т +1 .
Розглянуте властивість дискретних розподілів створює значні труднощі при табулюванні і використанні подібних розподілів, оскільки неможливим виявляється точно витримати типові чисельні значення характеристик розподілу. Зокрема, це так для критичних значень і рівнів значимості непараметричних статистичних критеріїв (див. нижче), оскільки розподілу статистик цих критеріїв дискретно. p align="justify"> Велике значення в статистиці має квантиль порядку p = ВЅ. Він називається медіаною (випадкової величини X або її функції розподілу F (x)) і позначається Ме (Х). В геометрії є поняття В«медіанаВ» - пряма, що проходить через вершину трикутника і ділить протилежну його бік навпіл. У математичній статистиці медіана ділить навпіл не сторони трикутника, а розподіл випадкової величини: рівність F (x 0,5 ) = 0,5 означає, що ймовірність потрапити лівіше x 0,5 та ймовірність потрапити правіше x 0,5 (або безпосередньо x 0,5 ) рівні між собою і дорівнюють ВЅ , тобто
Р (Х <х 0 , 5 ) = Р (Х> х 0 , 5 ) = ВЅ.
Медіана вказує В«центрВ» розподілу. З точки зору однієї з сучасних концепцій - теорії стійких статистичних процедур - медіана є більш гарною характеристикою випадкової величини, ніж математичне сподівання [2,7]. При обробці результатів вимірювань в порядкової шкалою (див. главу про теорії вимірювань) медіаною можна користуватися, а математичним очікуванням - ні. p align="justify"> Ясний сенс має така характеристика випадкової величини, як мода - значення (або значення) випадкової величини, відповідне локального максимуму щільності ймовірності для безперервної випадкової величини або локального максимуму ймовірності для дискретної випадкової величини.
Якщо х 0 - мода випадкової величини з щільністю f (x), ...
