En
Register Log in
  1. Main
  2. Monograph
  3. Current issues of pedagogy and psychology
  4. Software for checking pedagogical experiment data...

Software for checking pedagogical experiment data for deviations from the normal distribution in the Scilab environment

Book Chapter
DOI: 10.31483/r-149841
Open Access
Monograph «Current issues of pedagogy and psychology»
Creative commons logo
Published in:
Monograph «Current issues of pedagogy and psychology»
Authors:
Valerii I. Zagrevskii 1 , Dmitrii A. Lavshuk 1 , Andrei V. Klochkov 1
Work direction:
Глава 13
Pages:
168-183
Received: 16 July 2025

Rating:
Article accesses:
314
Published in:
РИНЦ Информрегистр
1 Mogilev State A. Kuleshov University
For citation:

Abstract

The chapter discusses the mathematical apparatus of statistical analysis used in pedagogical research on physical culture and sports. A software solution for estimating the deviation of the empirical distribution of experimental data from the normal distribution based on the Scilab software package is presented. The technology in question implements the GOST R ISO 5479–2002 for checking the deviation of the probability distribution from the normal distribution based on the graphical method and using the criteria of moments: skewness and kurtosis. The paper presents the implementation of the results of computational experiments that solve the research goal.

References

  1. 1. ГОСТ Р ИСО 5479–2002. Статистические методы. Проверка отклонения распределения вероятностей от нормального распределения. – М.: Изд-во стандартов, 2002. – 30 с.
  2. 2. Елисеева И.И. Общая теория статистики: учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев; под ред. И.И. Елисеевой. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 656 с.
  3. 3. Емельянова Ю.П. Программирование в Scilab: учеб. пособие (лабораторный практикум) / Ю.П. Емельянова, П.В. Пакшин; Нижегород. гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева. – Н. Новгород, 2015. – 114 с.
  4. 4. Конопелько Л.А. Математическое моделирование в техносферной безопасности / Л.А. Конопелько, В.В. Растоскуев, М.А. Кустикова [и др.]. – СПб.: Университет ИТМО, 2018. – 65 с. – EDN BEFNUZ
  5. 5. Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б., Постовалов С.Н., Чимитова Е.В. Статистический анализ Статистический анализ данных, моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Компьютерный подход: монография. – Новосибирск: НГТУ, 2011. – 888 с.
  6. 6. Петров Ю.В. Моделирование случайных величин: учеб. пособие / Ю.В. Петров, С.Н. Аникин, С.А. Юхно; Балт. гос. техн. ун-т. – СПб., 2020. – 90 с.
  7. 7. Семенова Т.И. Визуализация результатов вычислений в Scilab / Т.И. Семенова, А.В. Загвоздкина, В.А. Загвоздкин // Информатика и кибернетика. – 2018. – №4 (14). – С. 2–10.
  8. 8. Титов А.Н. Методы приближения функций и их приложения: учебно-методическое пособие / А.Н. Титов, Е.Р. Бадертдинова, Р.Ф. Тазиева; Минобрнауки России, Казан. нац. исслед. технол. ун-т. – Казань: КНИТУ, 2021. – 92 с.

Comments(0)

When adding a comment stipulate:
  • the relevance of the published material;
  • general estimation (originality and relevance of the topic, completeness, depth, comprehensiveness of topic disclosure, consistency, coherence, evidence, structural ordering, nature and the accuracy of the examples, illustrative material, the credibility of the conclusions;
  • disadvantages, shortcomings;
  • questions and wishes to author.