ПРИЛОЖЕНИЯ. Функция нормального распределения

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Функция нормального распределения

Величина Ф (х) = Р [X? х], где Х имеет нормальное распределение со средним 0 и дисперсией 1. (Заметим, что если Z имеет нормальное распределение со средним 0 и дисперсией s², то Р [Z? z] = Ф [(z - m .)/s]).

х	Ф (х)	X	Ф W
0,0	0,500	1,5	0,933
0,1	0,540	1,6	0,945
0,2	0,579	1,7	0,955
0,3	0,618	1.8	0,964
0,4	0,655	1,9	0,971
0,5	0,692	2,0	0,977
0,6	0,726	2,1	0,982
0,7	0,758	2,2	0,986
0,8	0,788	2,3	0,989
0,9	0,816	2,4	0,9918
1,0	0,841	2,5	0,9938
1,1	0,864	2,6	0,9953
1,2	0,885	2,7	0,9965
1,3	0,903	2,8	0,9974
1,4	0,919	2,9	0,9981

Ф(-x)=1-Ф(x)

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Процентные точки распределения хи-квадрат

Число в таблице, стоящее в строке d (d степеней свободы), есть Значение Т для которого P[ >T] = Р, где Р - вероятность, указанная в шапке столбца.

	Вероятность <хвоста>, Р
Степени свободы, d	0.10	0.05	0.01	0.001
1	2,71	3,84	6,63	10,83
2	4,61	5,99	9,21	13,81
3	6,25	7,81	11,34	16,27
	7,78	9,49	13,28	18,47
	9,24	11,07	15,09	20,52
	10,64	12,59	16,81	22,46
	12,02	14,07	18,48	24,32
	13,36	15,51	20,09	26,12
	14,68	16,92	21,67	27,88
	15,99	18,31	23,21	29,59
	18,55	21,03	26,22	32,91
	21,06	23,68	29,14	36,12
	23,54	26,30	32,00	39.25
	25,99	28,87	34,81	42,31
	28.41	31,41	37,57	45,31
	34,38	37,65	44,31	52,62
	40,26	43,77	50,89	59,70
	51,81	55,76	63,69	73,40
	63,17	67,50	76,15	86,66
	74,40	79,08	88,38	99,61
	85,53	90,53	100,4	112,3
	96,58	101,9	112,3	124,8
	107,6	113,1	124,1	137,2
	118,5	124,3	135,8	149,4
	10%	5%	1%	0,1%

* Читателю можно порекомендовать, например, следующие таблицы: Большев Л. Н., Смирнов Н. В. Таблицы математической статистики. М., Наука, 1965; Я н к о Я. Математико-статистические таблицы. М., Госстатиздат, 1961; Оуэн Л. Б. Сборник статистических таблиц. 2-е изд. М., ВЦ АН СССР, 1973; Митропольский А. К. Техника статистических вычис-лений. 2-е изд. М., Наука, 1971. - Примеч. пер

* Здесь автор пользуется фрагментами так называемой теории шкал Стивенса. Желающие узнать подробности могут обратиться, например, к работам:

Стивене С. Экспериментальная психология. Т. I, М., Прогресс, 1960; О с и-п о в Г. В., Андреев Э.П. Методы измерения в социологии. М., Наука, 1977;

А д л е р Ю. П. Предпланирование эксперимента. М., Знание, 1980. - Примеч. пер.

* В отечественной литературе сложилась традиция говорить о <путевом анализе>, <путевой модели>, <путевой диаграмме>, <путевом коэффициенте>. Нам такая терминология представляется мало удачной, поскольку речь идет о <пути> от причины к следствию, да еще в условиях статистического шума. Поэтому мы в соответствии с обычной статистической практикой предпочитаем говорить об <анализе связей> (оставляя слово <причинных> в скобках или вовсе опуская его), <диаграмме связей> и т. п. Честь разработки этой статистической техники принадлежит С. Райту, который обобщил свои классические результаты в работе: WrightC. Themethodofpathcoefficients. - AnnalesofMathematicalStatistics,1934, 5, р. 161-215. См. также: Математика в социологии: моделирование и обработка информации. Сборник. М., Мир, 1977 и Х е и с Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. М., Финансы и статистика, 1981, гл. 4.- Примеч. пер.

* У автора - voters. - Примеч. пер.

* По всей вероятности, <Бауэри>, <Кемп> и <Парк Слоуп> символизируют социальное происхождение обследуемых: <из городской бедноты*, <потомственный военный>, <аристократ>, соответственно. - Примеч. пер.

Дата добавления: 2015-09-01