Abstract:
В статті розглянуто закон розподілу великих вибірок багатократних спостережень, який був запропонований кембриджським професором Г. Джеффрісом. Відмічено, що класичні основи метода найменших квадратів залишались непорушними більше ніж 200 років. Це було обумовлено тим, що виміри велись вручну і як правило, їх обсяги n < 500. Але в наш час масова автоматизація вимірювальних процесів в усіх галузях знань частіше всього призводить до вибірок обсягом n > 500, які не вкладаються в рамки нормальності і які вимагають інших засобів математичної обробки. Обґрунтовано, важливість використання цих засобів і нових уявлень про розподіл похибок спостережень у великих вибірках в практиці вищої професійної освіти і педагогічних дослідженнях.
