בבעיות מעשיות נתקלים פעמים רבות במשתנים כמותיים המקבלים רצף של ערכים : אורך , גובה , משקל , טמפרטורה , מרחק , משך זמן ועוד . כיצד נתאר את ההתפלגות של משתנה רציף ? נשים לב תחילה שעבור משתנים אלו אין משמעות מעשית לשאלה מה ההסתברות לקבל ערך מדויק מסוים מתוך רצף הערכים האפשריים – שהרי ההסתברות לקבלת כל ערך בודד היא אפסית . [ בפועל אין , בדרך כלל , אפשרות למדוד ערך מדויק , ואנו מדווחים למעשה על ערך מעוגל . במדידת גובה , לדוגמה , הערך הנמדד 171 ס " מ , מייצג למעשה קטע ערכים קטן כלשהו סביב . 171 ] בניתוח ההתפלגות של משתנה רציף נתעניין אפוא בהסתברות שהמשתנה יקבל ערך בקטע כלשהו . כיצד תחושבנה הסתברויות של קטעים ? עקומת הצפיפות של משתנה רציף נזכיר שכאשר אוספים עוד ועוד נתונים על ערכי תכונה כמותית רציפה באוכלוסיה , ניתן לצייר עבורה היסטוגרמת שכיחות יחסית – חלקה יותר ויותר . באופן זה , ההיסטוגרמות מתקרבות לגרף חלק ונוח לטיפול – לו קראנו עקומת הצפיפות של התפלגות התכונה ( ראו הגדרה ואיורים בעמ ' 27 , 26 בשער " סטטיסטיקה תיאורית " ) . נזכיר : השטח מתחת לעקומת הצפיפות – מעל קטע כלשהו , מבטא את השכיחות...
אל הספר