Для приложений порядковых статистик в критериях проверки статистических гипотез (см. § 11.2) важную роль играют величины  — значения величины математического ожидания порядковой статистики. Один из способов вычисления этих величин основан на преобразовании
 — значения величины математического ожидания порядковой статистики. Один из способов вычисления этих величин основан на преобразовании  которое приводит к независимым случайным величинам, равномерно распределенным на (0,1). В силу монотонности этого преобразования имеем
 которое приводит к независимым случайным величинам, равномерно распределенным на (0,1). В силу монотонности этого преобразования имеем 
 
Как следует из формулы для  , величины
, величины  подчиняются бета-распределению и
 подчиняются бета-распределению и 
 
Отсюда приближенное значение 
 (12.45)
	(12.45) 
Более точную аппроксимацию можно получить, разлагая функцию  в ряд Тейлора в окрестности значения
 в ряд Тейлора в окрестности значения  Так, взяв три производные, получим для приближенного определения значений
 Так, взяв три производные, получим для приближенного определения значений  
 
 
где  
Используя большее число членов ряда Тейлора и соответственно большее число моментов распределения  можно получить и более точные формулы. Разложение (12.46) аналогично разложению Пирсона [39]. Для нормального распределения имеем, в частности, используя первые два члена (12.46),
 можно получить и более точные формулы. Разложение (12.46) аналогично разложению Пирсона [39]. Для нормального распределения имеем, в частности, используя первые два члена (12.46), 
 (12.47)
	(12.47) 
 
Другой способ расчета приближенных значений  состоит в замене правой части равенства (12.45) на
 состоит в замене правой части равенства (12.45) на 
 
В частности, показано, что для порядковых статистик нормального распределения нужно брать 