ამბობენ, რომ X შემთხვევით სიდიდეს აქვს k რიგის ცენტრალური მომენტი და ამას  აღნიშნავენ ${\alpha }_k=E(X-\mu {)}^k$, თუ $E{\left|X-\mu \right|}^k<\infty$, სადაც E - მათემატიკური ლოდინია, k ნატურალური რიცხვია, $\mu =EX.$ პოპულაციის დისპერსია არის მეორე რიგის ცენტრალური მომენტი E (k=2).                               

სტატისტიკაში რიგის ცენტრალური მომენტი გამოითვლება ფორმულით: $a_k=\frac{1}{n}\sum _{i-1}^n(X_i-\overline{X}{)}^k$ , სადაც $X_1,X_2,...,X_n$ არის n მოცულობის შერჩევა. შერჩევის დისპერსია $S^2=a_2=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(X_i-\overline{X})2$ არის მეორე რიგის ცენტრალური მომენტი. 

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა