Нормальное распределение является основным инструментом в теории вероятностей и математической статистике, особенно в контексте проверки гипотез. Давайте разберем, в каких случаях используется нормальное распределение и какой из предложенных вариантов является правильным.

• При проверке гипотезы о равенстве вероятностей: Обычно используется для категориальных данных, и в этом случае чаще применяются критерии, такие как критерий хи-квадрат, а не нормальное распределение.
• При проверке гипотезы о значении вероятности события: Это также может быть связано с дискретными распределениями, и здесь нормальное распределение не является основным инструментом.
• При проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий: Для этой проверки может использоваться тест Фишера (F-тест), который основан на распределении F, а не на нормальном.
• При проверке гипотезы о значении генеральной дисперсии: В этом случае, если выборки достаточно большие (обычно n > 30), можно применять нормальное распределение для приближенного анализа, особенно при использовании статистики, основанной на выборочной дисперсии.

Таким образом, наиболее подходящий ответ — это при проверке гипотезы о значении генеральной дисперсии, особенно когда речь идет о больших выборках, где центральная предельная теорема позволяет использовать нормальное распределение для оценки.