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. // The law of errors distribution of large samples of multiple observations is considered in the article. This law was proposed by Cambridge professor H. Jeffrey. It is noted that the classical foundations of the method of least-squares remained unshakable for more than 200 years. It was due to the fact that the measurements were carried out manually and their volume was usually n < 500. Nowadays, the mass automation of measurements in all demesnes of knowledge leads to samples n > 500 that do not fit into the frames of normality and require other methods of their mathematical processing. The importance of using these methods and new ideas about the errors distribution of observations in large samples in the practice of higher professional education and pedagogical research are noted in the article.
