С помощью рядов распределения решается важнейшая задача статистики – характеристика и измерение показателей колеблемости для варьирующих признаков.В вариационных рядах существует определенная связь в изменении частот и значений варьирующего признака: с увеличением варьирующего признака величина частот вначале возрастает до определенной величины, а затем уменьшается. Такого рода изменения называются закономерностями распределения.Важные свойства кривой распределения – это степень ее асимметрии, высоко– или низковершинность, которые в совокупности характеризуют форму или тип кривой распределения.Важная задача – это определение формы кривой.Характер общего распределения предполагает оценку степени его однородности и вычисление показателей асимметрии и эксцесса.Симметричным называют распределение, в котором частоты любых двух вариантов, равноотстоящих в обе стороны от центра распределения, равны между собой.Для симметричных распределений средняя арифметическая, мода и медиана равны между собой.Наиболее точным и распространенным является показатель, основанный на определении центрального момента третьего порядка.Общим является нормальное распределение, которое может быть представлено графически в виде симметричной куполообразной кривой.Куполообразная форма кривой показывает, что большинство значений концентрируется вокруг центра измерения, и в действительно симметричном одновершинном распределении средняя, мода и медиана совпадут.Закон нормального распределения предполагает, что отклонение от среднего значения является результатом большого количества мелких отклонений, что позитивные и негативные отклонения равновероятны и что наиболее вероятным значением всех в равной мере надежных измерений является их арифметическая средняя.Теоретической кривой распределения называют кривую распределения, которая выражает общую закономерность данного типа.В кривой нормального распределения отражается закономерность, которая возникает при взаимодействии множества случайных причин.Для симметричных распределений рассчитывается показатель эксцесса (островершинности).Эксцесс – выпад вершины эмпирического распределения вверх или вниз от вершины кривой нормального распределения.Оценка показателей асимметрии и эксцесса дает возможность сделать вывод о том, можно ли отнести данное эмпирическое распределение к типу кривых нормального распределения.