Для того чтобы рассчитать значение критерия согласия Пирсона (хи-квадрат), мы должны выполнить несколько шагов. Этот критерий используется для проверки гипотезы о соответствии наблюдаемых данных теоретическому распределению, в данном случае нормальному распределению.

1. Соберите данные: У вас есть данные о 200 деталях, сгруппированные по отклонениям от расчетного размера. Предположим, что у вас есть таблица с интервалами отклонений и количеством деталей в каждом интервале.
2. Определите теоретические частоты: Для каждого интервала вычислите теоретическую частоту, предполагая, что данные следуют нормальному распределению. Это можно сделать, используя функцию плотности нормального распределения и интегрируя ее по каждому интервалу, чтобы найти вероятность попадания в этот интервал. Затем умножьте эту вероятность на общее количество деталей (200).
3. Рассчитайте хи-квадрат: Используйте формулу критерия согласия Пирсона:
   • хи-квадрат = Σ((O_i - E_i)^2 / E_i),
   где O_i — наблюдаемая частота в i-м интервале, а E_i — теоретическая частота в i-м интервале.
4. Определите число степеней свободы: Число степеней свободы равно количеству интервалов минус количество параметров, оцененных из данных (в случае нормального распределения это два параметра: среднее и стандартное отклонение), минус 1.
5. Сравните с критическим значением: Используя таблицу распределения хи-квадрат, найдите критическое значение для вашего уровня значимости (α = 0,05) и соответствующего числа степеней свободы. Сравните рассчитанное значение хи-квадрат с критическим значением:
   • Если рассчитанное значение меньше критического, то гипотеза о нормальном распределении не отвергается.
   • Если рассчитанное значение больше критического, то гипотеза отвергается.

Поскольку конкретные данные о распределении и интервалах не предоставлены, невозможно точно рассчитать значение критерия согласия Пирсона. Однако, если у вас есть данные, вы можете следовать этим шагам для выполнения расчета.