Критерий Фишера, также известный как F-критерий, используется для проверки гипотезы о равенстве дисперсий двух выборок. Давайте разберем, в каких случаях он применяется, и какие условия должны быть соблюдены.

• Когда необходимо сравнить величины выборочных дисперсий двух рядов данных, которые распределены по нормальному закону.
• Когда выборки могут быть не равны по величине, но важно, чтобы каждая из выборок была получена из нормально распределенной генеральной совокупности.

Теперь давайте рассмотрим, почему именно эти условия важны:

1. Нормальное распределение: Критерий Фишера предполагает, что данные в выборках распределены нормально. Это условие критично, поскольку метод основан на свойствах нормального распределения.
2. Сравнение дисперсий: Основная задача критерия Фишера — это тестирование гипотезы о равенстве дисперсий. Если дисперсии значимо различаются, это может указывать на то, что данные из разных популяций.
3. Разные размеры выборок: Критерий может быть применен даже если размеры выборок не равны, что делает его более гибким в использовании.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос: "сравниваются величины выборочных дисперсий двух рядов данных, распределенных по нормальному закону". Это условие является основным для применения критерия Фишера.