Итак, решаю свои задачки дальше, смысл такой у меня есть нагрузка на мою систему. Например количество запускаемых программ в час. Я собираюсь с помощью теории массового обслуживания расчитать время обслуживания, а также в дальнейшем расчитывать необходимое количество обслуживающих устройств и прочее. Это теория, теперь практика, почитав про теорию массового обслуживания я посмотрел что в мне нужно определить закон распределения входящего потока, в примерах сказано, что он может быть 4-х видов - пуасоновский поток(M), фиксированный(D), распределение Эрланга(Ek) и распределение произвольного вида(GI). Начинаю анализировать свой входящий поток и смотрю, что он подчиняется больше нормальному распределению, нежели пуасоновскому потоку, строю частоты, расчитываю значение, строю теоретические частоты, но критерий наблюдаемый выше критичного, и я логично подхожу к выводу, что это не пусановский поток, вопрос - может ли входящий поток для теории массового обслуживания подчинятся нормальному закону распределения? или только Пуасона? Или я напутал что-то с теорией опять? Критерий пирсона и теоретические частоты для пуасоновского потока считал вот по этому образцу: http://statmetkach.com/lab11.html

Ну, единственное, что могу сказать: если гипотеза о нормальности распределения не противоречит данным, то и с пуассоновским распределением в этом случае согласие тоже должно быть: у Вас довольно большие средние (около 38 с лишним, а распределение Пуассона с таким параметром не очень отличается от нормального: если X ~ П(a), то (X - a)/sqrt(a) с ростом a имеет распределение, близкое к стандартному нормальному).

Смотрю на приведённую выборку - если это реальные полные данные, то она, по-моему, совсем не согласуется с предположением о пуассоновском распределении. Слишком большой кусок вероятности (около 0,3) отвечает числам, которые не наблюдаются ни разу: меньше 33 и больше 46. Тогда как таких наблюдений должно быть порядка 17 и 8 соответственно (теоретические частоты). Статистика критерия хи-квадрат будет больше (только за счёт этих двух крайних интервалов, не учитывая частоты попадания в остальные точки), чем (0-17)^2/17 + (0-8)^2/8 = 17+8 = 25, а квантиль уровня 0,95 у хи-квадрат распределения даже с 13+2-1=14 степенями свободы всего-то 23,68.

Если это полные данные, и Вы получили по ним согласие с Пуассоном, то что-то не так с применением критерия. Скорее всего, вот что: обратите внимание - в файле по ссылке сумма теоретических частот равна объёму выборки. Так должно быть.