ГОСТ Р 50779.21-96 Статистические методы. Правила определения и методы расчета статистических характеристик по выборочным данным. Часть 1. Нормальное распределение.
ГОСТ Р 50779.21-96
Группа Т59
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Статистические методы
ПРАВИЛА ОПРЕДЕЛЕНИЯ И МЕТОДЫ РАСЧЕТА СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПО ВЫБОРОЧНЫМ ДАННЫМ
Часть 1. Нормальное распределение
Statistical methods. Determination rules and methods for calculation of statistical
characteristics based on sample data. Part 1. Normal distribution
ОКС 03.120.20*
ОКСТУ 0011
Дата введения 1997-07-01
Предисловие
1 РАЗРАБОТАН И ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации "Стандартизация статистических методов управления качеством" ТК 125
АО "Нижегородский научно-исследовательский центр контроля и диагностики технических систем" (АО НИЦ КД)
2 ПРИНЯТ И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Постановлением Госстандарта России от 14 августа 1996 г. N 513
3 В настоящем стандарте учтены требования международного стандарта ИСО 2854-76 "Статистическое представление данных. Методы оценки и проверки гипотез о средних значениях и дисперсиях"
4 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ
Введение
Стандарт устанавливает процедуры и методы решения ряда практических задач статистики в случае, когда наблюдаемые величины являются случайными и распределены по нормальному закону.
В стандарте изложены методы решения следующих задач:
а) точечного оценивания параметров нормального распределения случайной величины;
б) точечного оценивания вероятности попадания (доли распределения) случайной величины в заданный интервал и вне его;
в) интервального (доверительного) оценивания параметров и величин, указанных в подпунктах а и б;
г) проверки гипотез об этих же величинах.
Все приводимые процедуры используют ограниченный ряд статистических независимых наблюдений, полученных в производстве, в лабораторных условиях, при контроле, измерении, оценке и т.п.
1 ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ
Стандарт устанавливает методы, применяемые для:
- оценки математического ожидания и дисперсии генеральной совокупности;
- проверки гипотез относительно значений этих параметров;
- оценки вероятности попадания (доли распределения) случайной величины в заданный интервал.
Примечание - Вероятность попадания случайной величины в интервал равна доле распределения случайном величины в этом интервале. В большинстве практических задач физический смысл имеет понятие "доля распределения случайной величины в интервале", которое далее используют в данном стандарте.
Методы, изложенные в настоящем стандарте, применимы в том случае, если выполнены следующие условия:
- элементы выборки получены путем независимых повторений эксперимента. В случае конечной генеральной совокупности объем должен составлять не более 10% объема генеральной совокупности;
- наблюдаемые переменные распределены по нормальному закону. Однако, если распределение вероятностей не сильно отличается от нормального, то описанные в стандарте методы остаются применимыми для большинства практических приложений. В этом случае объем выборки должен быть не менее 10, причем достоверность получаемых статистических выводов возрастает при увеличении объемов выборок.
2 НОРМАТИВНЫЕ ССЫЛКИ
В настоящем стандарте использована ссылка на ГОСТ 15895-77 Статистические методы управления качеством продукции. Термины и определения
3 ОПРЕДЕЛЕНИЯ
В настоящем стандарте применяют термины по ГОСТ 15895, а также приведенные ниже:
Точечное оценивание параметра - получение оценки параметра в виде одного численного значения.
Интервальное (доверительное) оценивание параметра - получение оценки параметра в виде доверительного интервала.
Примечание - Доверительный интервал может быть двусторонним или односторонним.
Нулевая гипотеза - предположение о распределении генеральной совокупности, которое проверяется по статистическим данным. В частности, в данном стандарте рассматривают предположения о значениях параметров распределения.
4 ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
Примечание - Далее по тексту - среднее значение.
5 ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ
5.1 Настоящий стандарт содержит описание типовых статистических задач и процедур, при помощи которых они решаются. Представленные задачи могут быть разбиты на три класса:
- точечное и интервальное оценивание среднего значения генеральной совокупности;
- точечное и интервальное оценивание дисперсии генеральной совокупности;
- точечное и интервальное оценивание доли распределения (вероятности попадания) случайной величины в заданном интервале и вне его.
5.2 Для решения каждой из перечисленных задач по 5.1 приведены процедуры их решения (разделы 6, 7, 8), включающие в себя:
1) исходные и статистические данные;
2) определение стандартных табличных данных, которые необходимы для проведения вычислений (приложения А, Б, В, Г), а также проведения вычислений параметров и коэффициентов по приведенным формулам;
3) результаты, полученные в итоге проведенных вычислений.
5.3 Для задач каждого класса приведены примеры их применения на практике (в производстве, медицине, химии). Спектр возможных применений этих задач не ограничивается приведенными в разделах 6, 7, 8 примерами.
5.4 Во всех приведенных задачах предполагается, что исходные статистические данные подчиняются нормальному закону распределения. В тех случаях, когда изначально в этом нет достаточной уверенности, должны быть проведены предварительные исследования соответствия исходных данных нормальному закону.
5.5 Процедуры решения перечисленных в 5.2 задач представлены в таблицах, соответствующих этим задачам (разделы 6, 7, 8).
Для удобства пользования таблицами разделов 6, 7, 8 задачи соответствующих разделов перечислены в обобщенных таблицах 5.1, 5.2, 5.3, 5.4.
Таблица 5.1 - Номера таблиц для решения задач по оценке среднего значения (раздел 6)
Задача оценки среднего значения | Номер таблицы | |
| известна | неизвестна |
Оценка среднего | 6.1 | 6.2 |
Сравнение среднего значения с заданной величиной | 6.3 | 6.4 |
Сравнение двух средних | 6.5 | 6.6 |
Оценка разности двух средних | 6.7 | 6.8 |
Таблица 5.2 - Номера таблиц для решения задач по оценке дисперсии (раздел 7)
Задача оценки дисперсии | Номер таблицы |
Оценка дисперсии | 7.1 |
Сравнение дисперсии или стандартного отклонения с заданной величиной | 7.2 |
Сравнение двух дисперсий или двух стандартных отклонений | 7.3 |
Таблица 5.3 - Номера таблиц для решения задач по точечной оценке доли распределения случайной величины в заданном интервале (раздел 8)
Номер таблицы | |
известна | неизвестна |
8.2 | 8.3 |
Таблица 5.4 - Номера таблиц для решения задач по интервальной оценке доли распределения случайной величины при неизвестной дисперсии в заданном интервале
Заданные границы интервала | Искомая величина | Номер таблицы |
, | 8.4 | |
, | 8.5 | |
, | , | 8.6 |
, | 8.7 | |
, | 8.8 | |
, | , | 8.9 |
5.6 Процедуры интервального оценивания доли распределения случайной величины в заданном интервале, изложенные в разделе 8 настоящего стандарта, являются простыми для применения, но не самыми эффективными. Более эффективными являются процедуры с использованием таблиц нецентрального распределения Стьюдента или таблиц толерантных множителей, которые не приводятся в настоящем стандарте.
6 ТОЧЕЧНОЕ И ИНТЕРВАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОЖИДАНИЯ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ
6.1 Алгоритм точечного и интервального оценивания среднего значения при известной дисперсии приведен в таблице 6.1.
Таблица 6.1 - Оценка среднего значения при известной дисперсии
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления |
1 Объем выборки: | 1 Квантиль стандартного нормального закона распределения уровня ( ): |
2 Сумма значений наблюдаемых величин: | 2 Квантиль стандартного нормального закона распределения уровня ( ): |
3 Известное значение дисперсии: | 3 Вычисляем: |
4 Выбранная доверительная вероятность: | 4 Вычисляем: |
| 5 Вычисляем: |
Результаты: | |
1 Точечная оценка параметра : | |
2 Двусторонний симметричный доверительный интервал для : . | |
3 Односторонние доверительные интервалы для : или . | |
Примечание - Квантили стандартного нормального закона распределения определяют по таблице А.1 приложения А |
Примеры
2 Оценка настройки автоматического оборудования для розлива жидкости в тару. Условие и возможные типы оценок - как в примере 1.
6.2 Алгоритм точечного и интервального оценивания среднего значения при неизвестной дисперсии приведен в таблице 6.2.
Таблица 6.2 - Оценка среднего значения при неизвестной дисперсии
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления |
1 Объем выборки: | 1 Квантиль распределения Стьюдента уровня ( ) с степенями свободы: |
2 Сумма значений наблюдаемых величин: | 2 Квантиль распределения Стьюдента уровня ( ) с степенями свободы: |
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин: | 3 Вычисляем: |
4 Степени свободы:
| 4 Вычисляем:
|
5 Выбранная доверительная вероятность: | 5 Вычисляем: |
| 6 Вычисляем: |
| 7 Вычисляем: |
Результаты:
1 Точечная оценка параметра : | |
2 Точечная оценка параметра : | |
3 Двусторонний симметричный доверительный интервал для параметра : | |
4 Односторонние доверительные интервалы для параметра : или (1) (2) | |
Примечание - Квантили распределения Стьюдента определяют по таблице Б.1 приложения Б |
Пример - Примеры те же, что и в 6.1, но точность, определяемая разбросом контролируемых значений, заранее неизвестна.
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления |
1 Объем выборки: | 1 Квантиль стандартного нормального закона распределения уровня ( ): |
2 Сумма значений наблюдаемых величин: | 2 Квантиль стандартного нормального закона распределения уровня ( ): |
3 Заданное значение:
| 3 Вычисляем: |
4 Известное значение дисперсии генеральной совокупности:
или стандартного отклонения: |
|
5 Выбранный уровень значимости: |
|
Результаты: | |
Сравнение выборочного среднего значения с заданным значением : | |
1 В двустороннем случае: | |
Предположение равенства выборочного среднего и заданного значений (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |
2 В одностороннем случае: | |
а) Предположение о том, что выборочное среднее не меньше чем (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |
б) Предположение о том, что выборочное среднее не больше чем (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |
Примечание - Квантили стандартного нормального закона распределения определяют по таблице А.1 приложения А |
Возможные технологические процессы: механическая обработка, расфасовка и другие, где равновозможны отклонения контролируемого параметра в большую и меньшую сторону от центра настройки.
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления |
1 Объем выборки: | 1 Квантиль распределения Стьюдента уровня ( ) с степенями свободы: |
2 Сумма значений наблюдаемых величин:
| 2 Квантиль распределения Стьюдента уровня ( ) с степенями свободы: |
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин:
| 3 Вычисляем: |
4 Заданное значение: | 4 Вычисляем: |
5 Степени свободы: | 5 Вычисляем: |
6 Выбранный уровень значимости: |
|
Результаты: | |
Сравнение выборочного среднего значения с заданным значением : | |
1 В двустороннем случае: | |
Предположение равенства выборочного среднего и заданного значений (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |
2 В одностороннем случае: | |
а) Предположение о том, что выборочное среднее не меньше чем (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |
б) Предположение о том, что выборочное среднее не больше чем (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |
Примечание - Квантили распределения Стьюдента определяют по таблице Б.1 приложения Б |
Примеры
1 То же, что и в примере 6.3, но точность технологического процесса заранее неизвестна.
2 Контрольные проверки в розничной торговле и сфере обслуживания.
Например, у пяти человек, купивших по 1 кг сливочного масла, проводят повторное взвешивание товара на контрольных, более точных весах. При этом должен быть получен ответ на вопрос: являются ли отклонения от точного веса случайными или имеется систематическое обвешивание покупателей.
То же - при отпуске бензина и масел на автозаправочных станциях, то же - при продаже тканей в магазинах и т.п.
6.5 Алгоритм решения задачи сравнения двух неизвестных средних значений при известных дисперсиях приведен в таблице 6.5.
Таблица 6.5 - Сравнение двух средних значений при известных дисперсиях
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления | ||
| Первая выборка | Вторая выборка | 1 Квантиль стандартного нормального закона распределения уровня ( ):
|
1 Объем выборки: | 2 Квантиль стандартного нормального закона распределения уровня ( ): | ||
2 Суммы значений наблюдаемых величин: | 3 Вычисляем: ; | ||
3 Известные значения дисперсий генеральных совокупностей: | 4 Вычисляем: | ||
4 Выбранный уровень значимости: |
| ||
Результаты: | |||
Сравнение средних значений двух совокупностей: | |||
1 Двусторонний случай: | |||
Предположение равенства средних значений (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |||
2 Односторонний случай: | |||
а) Предположение о том, что первое среднее не меньше второго (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |||
б) Предположение о том, что первое среднее не больше второго (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |||
Примечание - Квантили стандартного нормального закона распределения определяют по таблице А.1 приложения А |
Примеры
2 Требуется определить, одинаково ли среднее значение - параметр содержание кофеина в двух партиях таблеток аскофена, выпущенных разными фармацевтическими заводами. При этом заранее известны характеристики разброса этого содержания (т.е. дисперсии) для каждого из двух заводов.
6.6 Алгоритм решения задачи сравнения двух средних значений при неизвестных, но равных дисперсиях приведен в таблице 6.6.
Таблица 6.6 - Сравнение двух средних значений при неизвестных дисперсиях
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления | ||
| Первая выборка | Вторая выборка | 1 Квантиль распределения Стьюдента уровня ( ) с степенями свободы: |
1 Объем выборки: | |||
2 Сумма значений наблюдаемых величин: | 2 Квантиль распределения Стьюдента уровня ( ) с степенями свободы: | ||
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин: | 3 Вычисляем: ; | ||
4 Степени свободы:
| 4 Вычисляем: | ||
5 Выбранный уровень значимости: | 5 Вычисляем: | ||
Результаты: | |||
Сравнение средних значений двух совокупностей: | |||
1 Двусторонний случай: | |||
а) Предположение о том, что (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |||
2 Односторонний случай: | |||
а) Предположение о том, что (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |||
б) Предположение о том, что первое среднее не больше второго (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |||
Примечание - Квантили распределения Стьюдента определяют по таблице Б.1 приложения Б
|
Примечание - Дисперсии неизвестны, но в предположении могут быть равными.
Примеры
1 Примеры те же, что и для 6.5, но дисперсии неизвестны. Применение этих задач может встречаться чаще, чем задач в 6.5, т.к. в большинстве случаев в двух сравниваемых процессах или совокупностях дисперсии неизвестны.
2 Пример из 6.5 может быть распространен на сравнение содержания различных химических веществ или примесей в двух совокупностях.
6.7 Алгоритм точечного и интервального оценивания разности двух средних при известных дисперсиях приведен в таблице 6.7.
Таблица 6.7 - Оценка разности двух средних значений при известных дисперсиях
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления | ||
| Первая выборка | Вторая выборка | 1 Квантиль стандартного нормального закона распределения уровня ( ): |
1 Объем выборки: | 2 Квантиль стандартного нормального закона распределения уровня ( ): | ||
2 Суммы значений наблюдаемых величин: | 3 Вычисляем: ; | ||
3 Известное значение дисперсий генеральной совокупности: | 4 Вычисляем: | ||
4 Выбранный уровень значимости: |
| ||
тогда доверительная вероятность равна |
|
| |
Результаты: | |||
1 Точечная оценка разности между средними значениями параметров и для двух совокупностей: . | |||
2 Односторонний доверительный интервал для разности : или . | |||
3 Двусторонний доверительный интервал для разности : . | |||
4 Предположение равенства средних значений (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |||
Примечание - Квантили стандартного нормального закона распределения определяют по таблице А.1 приложения А |
Пример - Сопоставление однотипных средних значений показателя качества для двух технологических процессов или двух совокупностей изделий. Считается, что дисперсии для обоих технологических процессов или совокупностей известны.
Например, оценка разности средней толщины гальванического покрытия двух партий одинаковых изделий; оценка разности среднего содержания вредных примесей в двух партиях химикатов и т.п.
6.8 Алгоритм точечного и интервального оценивания разности двух средних значений при неизвестных, но равных дисперсиях приведен в таблице 6.8.
Таблица 6.8 - Оценка разности двух средних значений при неизвестных, но равных* дисперсиях
___________
* Гипотезы равенства дисперсий двух генеральных совокупностей могут быть проверены по таблице 7.3 раздела 7
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления | ||
| Первая выборка | Вторая выборка | 1 Квантиль распределения Стьюдента уровня ( ) с степенями свободы: |
1 Объем выборки: | |||
2 Суммы значений наблюдаемых величин: | 2 Квантиль распределения Стьюдента уровня ( ) с степенями свободы: | ||
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин: | 3 Вычисляем: ; | ||
4 Степени свободы
| 4 Вычисляем: | ||
5 Выбранная доверительная вероятность:
| 5 Вычисляем: | ||
Результаты: | |||
1 Точечная оценка разности между средними значениями параметров и для двух совокупностей: . | |||
2 Двусторонний доверительный интервал для разности : . | |||
3 Односторонний доверительный интервал для разности : или . | |||
Примечание - Квантили распределения Стьюдента определяют по по таблице Б.1 приложения Б |
Пример - Пример тот же, что и в 6.7, но дисперсии неизвестны. Применение этих оценок может встречаться чаще, чем оценки в 6.7, т.к. в большинстве случаев в двух сравниваемых совокупностях дисперсии неизвестны.
7 ТОЧЕЧНОЕ И ИНТЕРВАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ДИСПЕРСИИ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ
7.1 Алгоритм точечного и интервального оценивания дисперсии или стандартного отклонения приведен в таблице 7.1.
Таблица 7.1 - Точечная и интервальная оценки дисперсии или стандартного отклонения
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления |
1 Объем выборки: | 1 Квантили -распределения с степенями свободы уровней , ( ), и ( ) соответственно |
2 Сумма значений наблюдаемых величин: | |
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин: | |
4 Степени свободы: | 2 Вычисляем: |
5 Выбранная доверительная вероятность: | 3 Вычисляем: |
Результаты: | |
1 Точечные оценки дисперсии и стандартного отклонения генеральной совокупности: ; . | |
2 Двусторонний доверительный интервал* для дисперсии : . | |
3 Односторонний доверительный интервал* для дисперсии : или (3) (4) _____________ * Значения границ доверительного интервала стандартного отклонения являются корнем квадратным из значений границ доверительного интервала дисперсии . | |
Примечание - Квантили -распределения определяют по по таблице В.1 приложения В |
Примеры
1 Оценка точности (т.е. средней величины разброса) показателей качества на выходе технологического процесса.
2 Оценка точности поддержания заданного значения параметра в системах автоматического регулирования (например, температуры в печи).
7.2 Алгоритм решения задачи сравнения дисперсии или стандартного отклонения с заданной величиной приведен в таблице 7.2.
Таблица 7.2 - Сравнение дисперсии или стандартного отклонения с заданной величиной
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления |
1 Объем выборки: | 1 Квантили -распределения с степенями свободы уровней , ( ), и ( ) соответственно |
2 Сумма значений наблюдаемых величин: | |
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин:
| |
4 Заданное значение: | 2 Вычисляем: |
5 Степени свободы: | 3 Вычисляем: |
6 Выбранный уровень значимости: |
|
Результаты: | |
Сравнение дисперсии с заданным значением ; или сравнение стандартного отклонения с заданным значением : | |
1 Двусторонний случай: | |
Предположение равенства дисперсии (стандартного отклонения) и заданного значения (нулевая гипотеза) отклоняется, если: или . | |
2 Односторонний случай: | |
а) Предположение о том, что дисперсия (стандартное отклонение) не больше заданного значения (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |
б) Предположение о том, что дисперсия (стандартное отклонение) не меньше заданного значения (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |
Примечание - Квантили -распределения определяют по таблице В.1 приложения В |
Примеры
7.3 Алгоритм решения задачи сравнения дисперсий или стандартных отклонений двух генеральных совокупностей приведен в таблице 7.3.
Таблица 7.3 - Сравнение дисперсий или стандартных отклонений двух генеральных совокупностей
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления | ||
| Первая выборка | Вторая выборка | 1 Вычисляем: |
1 Объем выборки: | ; | ||
2 Сумма значений наблюдаемых величин: | . | ||
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин: | 2 Вычисляем: | ||
4 Степени свободы: | . | ||
5 Выбранный уровень значимости:
| 3 Квантили распределения Фишера:
| ||
Результаты: | |||
Сравнение дисперсий двух совокупностей: | |||
1 Двусторонний случай: | |||
Предположение равенства дисперсии или равенства двух стандартных отклонений (нулевая гипотеза) отвергается, если: или . | |||
2 Односторонний случай: | |||
а) Предположение о том, что (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |||
б) Предположение о том, что (нулевая гипотеза) отклоняется, если: . | |||
Примечание - Квантили распределения Фишера определяют по таблице Г.1-Г.9 приложения Г |
Примеры
1 Сравнение точности двух станков-автоматов по результатам контроля геометрических размеров деталей.
2 Соотношение стабильности двух технологий, например, отечественного и зарубежного предприятий, на основе сравнения результатов контроля двух выборок из двух соответствующих совокупностей изделий.
8 ТОЧЕЧНОЕ И ИНТЕРВАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ДОЛИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ В ЗАДАННОМ ИНТЕРВАЛЕ*
________________
* Доля распределения случайной величины в заданном интервале равна попаданию случайной величины в этот интервал. В большинстве практических задач физический смысл имеет понятие "доля распределения случайной величины в интервале", используемый в данном стандарте, хотя все приведенные статистические выводы справедливы и для "вероятности попадания случайной величины в интервал".
Исходные данные | Табличные данные и вычисления |
1 Среднее значение (математическое ожидание): | 1 Пересчитанная для стандартного нормального закона эквивалентная нижняя граница интервала:
|
2 Стандартное отклонение или дисперсия | 2 Пересчитанная для стандартного нормального закона эквивалентная верхняя граница интервала:
|
3 Границы интервала: нижняя верхняя | 3 Доля распределения случайной величины, лежащая ниже границы : Если не задано, то |
| 4 Доля распределения случайной величины, лежащая выше границы : Если не задано, то |
Результаты: | |
1 Доля распределения случайной величины вне интервала : . | |
2 Доля распределения случайной величины в интервале : | |
Примечание - Величины и представляют собой значения функции стандартного нормального закона распределения, которые определяют по таблице А.1 приложения А |
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления |
1 Объем выборки: | 1 Точечная оценка среднего значения: |
2 Стандартное отклонение: или дисперсия | 2 Пересчитанные для стандартного нормального закона эквивалентные границы интервала: нижняя: верхняя:
|
3 Сумма значений наблюдаемых величин: | 3 Точечная оценка доли распределения случайной величины, лежащей ниже границы (см. таблицу 8.1) Если не задана, то |
4 Границы интервала: нижняя верхняя | 4 Точечная оценка доли распределения случайной величины, лежащей выше границы (см. таблицу 8.1) Если не задана, то |
Результаты: | |
1 Точечная оценка доли распределения случайной величины вне интервала : . | |
2 Точечная оценка доли распределения случайной величины в интервале : . | |
Примечание - Величины и представляют собой значения функции стандартного нормального закона распределения, которые определяют по таблице А.1 приложения А |
Пример - Оценка уровня несоответствия показателя качества продукции, который следует ожидать при работе станка или технологического процесса при установленном допуске и неизвестном уровне настройки. При этом считают, что точность станка или технологического процесса известна или достаточно точно оценена заранее.
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления |
1 Объем выборки: | 1 Точечная оценка среднего значения: |
2 Сумма значений наблюдаемых величин: | 2 Вычисляем: |
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин:
| 3 Точечная оценка стандартного отклонения: |
4 Границы интервала: нижняя верхняя | 4 Пересчитанные для стандартного нормального закона эквивалентные границы интервала нижняя: верхняя: |
| 5 Точечная оценка доли распределения случайной величины, лежащей ниже границы (см. таблицу 8.1): Если не задана, то |
| 6 Точечная оценка доли распределения случайной величины, лежащей выше границы (см. таблицу 8.1): Если не задана, то |
Результаты: | |
1 Точечная оценка доли распределения случайной величины вне интервала : . | |
2 Точечная оценка доли распределения случайной величины в интервале : . | |
Примечание - Величины и представляют собой значения функции стандартного нормального закона распределения, которые определяют по таблице А.1 приложения А |
Пример тот же, что и в 8.2, но точность станка или технологического процесса неизвестна.
Примеры
1 Определение уровня несоответствий для показателя "толщина гальванопокрытия". Случай, когда необходимо иметь определенную уверенность в том, что уровень несоответствий не превышает установленного предельного процента.
Необходимые условия: , | |
Статистические и исходные данные | Промежуточные вычисления и процедуры |
1 Объем выборки: | 1 Устанавливаем соответственно три пары доверительных вероятностей: |
2 Сумма значений наблюдаемых величин:
| - для и - для , причем |
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин:
|
, где = 1, 2, 3, тогда |
4 Степени свободы: |
|
5 Выбранная доверительная вероятность:
| |
6 Нижняя граница одностороннего интервала: | 2 Процедура доверительного оценивания среднего значения и стандартного отклонения |
2.1 Интервальная оценка параметра с доверительной вероятностью (см. формулу (2) таблицы 6.2) | |
| 2.2 Интервальная оценка параметра с доверительной вероятностью (см. формулу (4) таблицы 7.1) |
| Примечание - Данную процедуру повторяют три раза |
| 3 Интервальная оценка величины при полученных значениях параметров и - по таблице 8.1: |
| 4 После повторения процедуры по пунктам 2 и 3 для = 1, 2, 3 имеем: |
Результаты: | |
1 Верхняя доверительная граница для , соответствующая доверительной вероятности : . | |
2 Нижняя доверительная граница для : . |
Необходимые условия: , | |
Статистические и исходные данные | Промежуточные вычисления и процедуры |
1 Объем выборки: | 1 Устанавливаем соответственно три пары доверительных вероятностей: |
2 Сумма значений наблюдаемых величин: | - для и - для , причем |
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин: |
, где = 1, 2, 3, тогда |
4 Степени свободы: |
|
5 Выбранная доверительная вероятность:
| |
6 Верхняя граница одностороннего интервала: | 2 Процедура доверительного оценивания среднего значения и стандартного отклонения |
| 2.1 Интервальная оценка параметра с доверительной вероятностью : (см. формулу (1) таблицы 6.2) |
| 2.2 Интервальная оценка параметра с доверительной вероятностью : (см. формулу (4) таблицы 7.1) |
| Примечание - Данную процедуру повторяют три раза |
| 3 Интервальная оценка величины при полученных значениях параметров и - по таблице 8.1: |
| 4 После повторения процедуры по пунктам 2 и 3 для = 1, 2, 3 имеем: |
Результаты: | |
1 Верхняя доверительная граница для , соответствующая доверительной вероятности : . | |
2 Нижняя доверительная граница для : . |
Пример - Определение уровня несоответствий для показателя "процент примесей" в металлургии или в фармакологии. Случай, когда необходимо иметь определенную уверенность в том, что уровень несоответствий не превышает установленного предельного процента.
Необходимые условия: , | |
Статистические и исходные данные | Промежуточные вычисления и процедуры |
1 Объем выборки: | 1 Устанавливаем соответственно три пары доверительных вероятностей: |
2 Сумма значений наблюдаемых величин:
| - для и - для , причем |
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин:
|
, где = 1, 2, 3, тогда |
4 Степени свободы: |
|
5 Выбранная доверительная вероятность:
| |
6 Границы интервала: | 2 Процедура доверительного оценивания среднего значения и стандартного отклонения |
| 2.1 Интервальная оценка параметра с доверительной вероятностью : , (см. формулу (1), (2) таблицы 6.2) |
| 2.2 Наихудшая точка : , если , если |
| 2.3 Интервальная оценка для параметра , соответствующая доверительной вероятности : (см. формулу (4) таблицы 7.1) |
| Примечание - Данную процедуру повторяют три раза
|
| 3 Интервальная оценка величины при полученных значениях параметров и - по таблице 8.1: |
| 4 После повторения процедуры по пунктам 2 и 3 для = 1, 2, 3 имеем: |
Результаты: | |
1 Верхняя доверительная граница для , соответствующая доверительной вероятности ( ): . | |
2 Нижняя доверительная граница для : . |
Пример из 8.2, но точность станка заранее неизвестна. Случай, когда необходимо иметь определенную уверенность в том, что уровень несоответствий не превышает установленного предельного значения.
Необходимые условия: , | |
Статистические и исходные данные | Промежуточные вычисления и процедуры |
1 Объем выборки: | 1 Устанавливаем соответственно три пары доверительных вероятностей: |
2 Сумма значений наблюдаемых величин: | - для и - для , причем |
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин:
|
, где = 1, 2, 3, тогда |
4 Степени свободы: |
|
5 Выбранная доверительная вероятность:
| |
6 Нижняя граница одностороннего интервала: | 2 Процедура доверительного оценивания среднего значения и стандартного отклонения |
2.1 Интервальная оценка параметра с доверительной вероятностью : (см. формулу (2) таблицы 6.2) | |
| 2.2 Интервальная оценка параметра с доверительной вероятностью : (см. формулу (3) таблицы 7.1)
|
| Примечание - Данную процедуру повторяют три раза |
| 3 Интервальная оценка величины при полученных значениях параметров и - по таблице 8.1: |
| 4 После повторения процедуры по пунктам 2 и 3 для = 1, 2, 3 имеем: |
Результаты: | |
1 Нижняя доверительная граница для , соответствующая доверительной вероятности ( ): . | |
2 Верхняя доверительная граница для : . |
Пример - Доказательство (с заданной вероятностью) того, что уровень несоответствий по данному показателю качества превышает установленное в нормативной документации предельное значение. Случай предъявления рекламаций на серийную или массовую продукцию по определенному показателю качества.
Необходимые условия: , |
| |
Статистические и исходные данные | Промежуточные вычисления и процедуры |
|
1 Объем выборки: | 1 Устанавливаем соответственно три пары доверительных вероятностей: |
|
2 Сумма значений наблюдаемых величин: | - для и - для , причем |
|
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин:
|
, где = 1, 2, 3, тогда |
|
4 Степени свободы: |
|
|
5 Выбранная доверительная вероятность:
|
| |
6 Верхняя граница одностороннего интервала: | 2 Процедура доверительного оценивания среднего значения и стандартного отклонения |
|
2.1 Интервальная оценка параметра с доверительной вероятностью : (см. формулу (2) таблицы 6.2)
|
| |
| 2.2 Интервальная оценка параметра с доверительной вероятностью : (см. формулу (3) таблицы 7.1)
|
|
| Примечание - Данную процедуру повторяют три раза |
|
| 3 Интервальная оценка величины при полученных значениях параметров и - по таблице 8.1: |
|
| 4 После повторения процедуры по пунктам 2 и 3 для = 1, 2, 3 имеем: |
|
Результаты: | ||
1 Нижняя доверительная граница для , соответствующая доверительной вероятности ( ): . | ||
2 Верхняя доверительная граница для : . |
Необходимые условия: , | |
Статистические и исходные данные | Промежуточные вычисления и процедуры |
1 Объем выборки: | 1 Устанавливаем соответственно три пары доверительных вероятностей: |
2 Сумма значений наблюдаемых величин: | - для и - для , причем |
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин:
|
, где = 1, 2, 3, тогда |
4 Степени свободы: |
|
5 Выбранная доверительная вероятность:
| |
6 Границы интервала: | 2 Процедура доверительного оценивания среднего значения и стандартного отклонения |
| 2.1 Интервальная оценка параметра с доверительной вероятностью : или (см. формулу (1),(2) таблицы 5.2)
|
| 2.2 Наихудшая точка : , если (2.2.1) , если (2.2.2) , если формулы (2.2.1) и (2.2.2) не выполняются |
| 2.3 Интервальная оценка параметра с доверительной вероятностью : (см.формулу (3) таблицы 7.1)
|
| Примечание - Данная процедура повторяется три раза |
| 3 Интервальная оценка величины при полученных значениях и - по таблице 8.1: |
| 4 После повторения процедуры по пунктам 2 и 3 для = 1, 2, 3 имеем: |
Результаты: | |
1 Нижняя доверительная граница для , соответствующая доверительной вероятности ( ): . | |
2 Верхняя доверительная граница для : . |
ПРИЛОЖЕНИЕ А
(справочное)
ТАБЛИЦА ЗНАЧЕНИЙ ФУНКЦИИ СТАНДАРТНОГО НОРМАЛЬНОГО ЗАКОНА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
A.1 В таблице A.1 даны значения функции стандартного нормального закона распределения
т.е. значения площади под кривой
Таблица A.1 - Значения функции стандартного нормального закона распределения
0,00 | 0,50000 | 0,69146 | 0,84134 | 0,93319 | 0,97725 | 0,99379 | 0,99865 |
0,01 | 0,50399 | 0,69497 | 0,84375 | 0,93448 | 0,97778 | 0,99396 | 0,99869 |
0,02 | 0,50798 | 0,69847 | 0,84614 | 0,93574 | 0,97831 | 0,99413 | 0,99874 |
0,03 | 0,51197 | 0,70194 | 0,84850 | 0,93699 | 0,97882 | 0,99430 | 0,99878 |
0,04 | 0,51595 | 0,70540 | 0,85083 | 0,93822 | 0,97932 | 0,99446 | 0,99882 |
0,05 | 0,51994 | 0,70884 | 0,85314 | 0,93943 | 0,97982 | 0,99461 | 0,99886 |
0,06 | 0,52392 | 0,71226 | 0,85543 | 0,94062 | 0,98030 | 0,99477 | 0,99889 |
0,07 | 0,52790 | 0,71566 | 0,85769 | 0,94179 | 0,98077 | 0,99492 | 0,99893 |
0,08 | 0,53188 | 0,71904 | 0,85993 | 0,94295 | 0,98124 | 0,99506 | 0,99896 |
0,09 | 0,53586 | 0,72240 | 0,86214 | 0,94408 | 0,98169 | 0,99520 | 0,99900 |
0,10 | 0,53983 | 0,72575 | 0,86433 | 0,94520 | 0,98214 | 0,99534 | 0,99903 |
0,11 | 0,54380 | 0,72907 | 0,86650 | 0,94630 | 0,98257 | 0,99547 | 0,99906 |
0,12 | 0,54776 | 0,73237 | 0,86864 | 0,94738 | 0,98300 | 0,99560 | 0,99910 |
0,13 | 0,55172 | 0,73565 | 0,87076 | 0,94845 | 0,98341 | 0,99573 | 0,99913 |
0,14 | 0,55567 | 0,73891 | 0,87286 | 0,94950 | 0,98382 | 0,99585 | 0,99916 |
0,15 | 0,55962 | 0,74215 | 0,87493 | 0,95053 | 0,98422 | 0,99598 | 0,99918 |
0,16 | 0,56356 | 0,74537 | 0,87698 | 0,95154 | 0,98461 | 0,99609 | 0,99921 |
0,17 | 0,56750 | 0,74857 | 0,87900 | 0,95254 | 0,98500 | 0,99621 | 0,99924 |
0,18 | 0,57142 | 0,75175 | 0,88100 | 0,95352 | 0,98537 | 0,99632 | 0,99926 |
0,19 | 0,57535 | 0,75490 | 0,88298 | 0,95449 | 0,98574 | 0,99643 | 0,99929 |
0,20 | 0,57926 | 0,75804 | 0,88493 | 0,95543 | 0,98610 | 0,99653 | 0,99931 |
0,21 | 0,58317 | 0,76115 | 0,88686 | 0,95637 | 0,98645 | 0,99664 | 0,99934 |
0,22 | 0,58706 | 0,76424 | 0,88877 | 0,95728 | 0,98679 | 0,99674 | 0,99936 |
0,23 | 0,59095 | 0,76731 | 0,89065 | 0,95818 | 0,98713 | 0,99683 | 0,99938 |
0,24 | 0,59483 | 0,77035 | 0,89251 | 0,95907 | 0,98745 | 0,99693 | 0,99940 |
0,25 | 0,59871 | 0,77337 | 0,89435 | 0,95994 | 0,98778 | 0,99702 | 0,99942 |
0,26 | 0,60257 | 0,77637 | 0,89617 | 0,96080 | 0,98809 | 0,99711 | 0,99944 |
0,27 | 0,60642 | 0,77935 | 0,89796 | 0,96164 | 0,98840 | 0,99720 | 0,99946 |
0,28 | 0,61026 | 0,78230 | 0,89973 | 0,96246 | 0,98870 | 0,99728 | 0,99948 |
0,29 | 0,61409 | 0,78524 | 0,90147 | 0,96327 | 0,98899 | 0,99736 | 0,99950 |
0,30 | 0,61791 | 0,78814 | 0,90320 | 0,96407 | 0,98928 | 0,99744 | 0,99952 |
0,31 | 0,62172 | 0,79103 | 0,90490 | 0,96485 | 0,98956 | 0,99752 | 0,99953 |
0,32 | 0,62552 | 0,79389 | 0,90658 | 0,96562 | 0,98983 | 0,99760 | 0,99955 |
0,33 | 0,62930 | 0,79673 | 0,90824 | 0,96638 | 0,99010 | 0,99767 | 0,99957 |
0,34 | 0,63307 | 0,79955 | 0,90988 | 0,96712 | 0,99036 | 0,99774 | 0,99958 |
0,35 | 0,63683 | 0,80234 | 0,91149 | 0,96784 | 0,99061 | 0,99781 | 0,99960 |
0,36 | 0,64058 | 0,80511 | 0,91308 | 0,96856 | 0,99086 | 0,99788 | 0,99961 |
0,37 | 0,64431 | 0,80785 | 0,91466 | 0,96926 | 0,99111 | 0,99795 | 0,99962 |
0,38 | 0,64803 | 0,81057 | 0,91621 | 0,96995 | 0,99134 | 0,99801 | 0,99964 |
0,39 | 0,65173 | 0,81327 | 0,91774 | 0,97062 | 0,99158 | 0,99807 | 0,99965 |
0,40 | 0,65542 | 0,81594 | 0,91924 | 0,97128 | 0,99180 | 0,99813 | 0,99966 |
0,41 | 0,65910 | 0,81859 | 0,92073 | 0,97193 | 0,99202 | 0,99819 | 0,99968 |
0,42 | 0,66276 | 0,82121 | 0,92220 | 0,97257 | 0,99224 | 0,99825 | 0,99969 |
0,43 | 0,66640 | 0,82381 | 0,92364 | 0,97320 | 0,99245 | 0,99831 | 0,99970 |
0,44 | 0,67003 | 0,82639 | 0,92507 | 0,97381 | 0,99266 | 0,99836 | 0,99971 |
0,45 | 0,67364 | 0,82894 | 0,92647 | 0,97441 | 0,99286 | 0,99841 | 0,99972 |
0,46 | 0,67724 | 0,83147 | 0,92785 | 0,97500 | 0,99305 | 0,99846 | 0,99973 |
0,47 | 0,68082 | 0,83398 | 0,92922 | 0,97558 | 0,99324 | 0,99851 | 0,99974 |
0,48 | 0,68439 | 0,83646 | 0,93056 | 0,97615 | 0,99343 | 0,99856 | 0,99975 |
0,49 | 0,68793 | 0,83891 | 0,93189 | 0,97670 | 0,99361 | 0,99861 | 0,99976 |
Примечание - - значение аргумента от 0,00 до 0,49. Значение аргумента от 0,50 и выше находят как сумму и величин 0,5; 1,0; 1,5 и т.д. (см. заголовки колонок таблицы) |
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
(справочное)
ТАБЛИЦА ЗНАЧЕНИЙ КВАНТИЛЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТЬЮДЕНТА
Таблица Б.1 - Значения квантилей распределения Стьюдента
| Значения квантилей распределения Стьюдента при уровне доверия | ||||||||||||
| 0,55 | 0,6 | 0,65 | 0,7 | 0,75 | 0,8 | 0,85 | 0,9 | 0,95 | 0,975 | 0,99 | 0,995 | 0,9995 |
1 | 0,158 | 0,325 | 0,510 | 0,727 | 1,000 | 1,376 | 1,963 | 3,078 | 6,314 | 12,706 | 31,821 | 63,657 | 636,619 |
2 | 0,142 | 0,289 | 0,445 | 0,617 | 0,816 | 1,061 | 1,386 | 1,886 | 2,920 | 4,303 | 6,965 | 9,925 | 31,598 |
3 | 0,137 | 0,277 | 0,424 | 0,584 | 0,765 | 0,978 | 1,250 | 1,638 | 2,353 | 3,182 | 4,541 | 5,841 | 12,924 |
4 | 0,134 | 0,271 | 0,414 | 0,569 | 0,741 | 0,941 | 1,190 | 1,533 | 2,132 | 2,776 | 3,747 | 4,604 | 8,610 |
5
| 0,132 | 0,267 | 0,408 | 0,559 | 0,727 | 0,920 | 1,156 | 1,476 | 2,015 | 2,571 | 3,365 | 4,032 | 6,869 |
6 | 0,131 | 0,265 | 0,404 | 0,543 | 0,718 | 0,906 | 1,134 | 1,440 | 1,943 | 2,447 | 3,143 | 3,707 | 5,959 |
7 | 0,130 | 0,263 | 0,402 | 0,549 | 0,711 | 0,896 | 1,119 | 1,415 | 1,895 | 2,365 | 2,998 | 3,499 | 5,408 |
8 | 0,130 | 0,262 | 0,399 | 0,546 | 0,706 | 0,889 | 1,108 | 1,397 | 1,860 | 2,306 | 2,896 | 3,355 | 5,041 |
9 | 0,129 | 0,261 | 0,398 | 0,543 | 0,703 | 0,883 | 1,100 | 1,383 | 1,833 | 2,262 | 2,821 | 3,250 | 4,781 |
10
| 0,129 | 0,260 | 0,397 | 0,542 | 0,700 | 0,879 | 1,093 | 1,372 | 1,812 | 2,228 | 2,764 | 3,169 | 4,587 |
11 | 0,129 | 0,260 | 0,396 | 0,540 | 0,697 | 0,876 | 1,088 | 1,363 | 1,796 | 2,201 | 2,718 | 3,106 | 4,437 |
12 | 0,128 | 0,259 | 0,395 | 0,539 | 0,695 | 0,873 | 1,083 | 1,356 | 1,782 | 2,179 | 2,681 | 3,055 | 4,318 |
13 | 0,128 | 0,259 | 0,394 | 0,538 | 0,694 | 0,870 | 1,079 | 1,350 | 1,771 | 2,160 | 2,650 | 3,012 | 4,221 |
14 | 0,128 | 0,258 | 0,393 | 0,537 | 0,692 | 0,868 | 1,076 | 1,345 | 1,761 | 2,145 | 2,624 | 2,977 | 4,140 |
15
| 0,128 | 0,258 | 0,393 | 0,536 | 0,691 | 0,866 | 1,074 | 1,341 | 1,753 | 2,131 | 2,602 | 2,947 | 4,173 |
16 | 0,128 | 0,258 | 0,392 | 0,535 | 0,690 | 0,865 | 1,071 | 1,337 | 1,746 | 2,120 | 2,583 | 2,921 | 4,015 |
17 | 0,128 | 0,257 | 0,392 | 0,534 | 0,689 | 0,863 | 1,069 | 1,333 | 1,740 | 2,110 | 2,567 | 2,898 | 3,965 |
18 | 0,127 | 0,257 | 0,392 | 0,534 | 0,688 | 0,862 | 1,067 | 1,330 | 1,734 | 2,101 | 2,552 | 2,878 | 3,922 |
19 | 0,127 | 0,257 | 0,391 | 0,533 | 0,688 | 0,861 | 1,066 | 1,328 | 1,729 | 2,093 | 2,539 | 2,861 | 3,883 |
20
| 0,127 | 0,257 | 0,391 | 0,533 | 0,687 | 0,860 | 1,064 | 1,325 | 1,725 | 2,086 | 2,528 | 2,845 | 3,850 |
21 | 0,127 | 0,257 | 0,391 | 0,532 | 0,686 | 0,859 | 1,063 | 1,323 | 1,721 | 2,080 | 2,518 | 2,831 | 3,819 |
22 | 0,127 | 0,256 | 0,390 | 0,532 | 0,686 | 0,858 | 1,061 | 1,321 | 1,717 | 2,074 | 2,508 | 2,819 | 3,792 |
23 | 0,127 | 0,256 | 0,390 | 0,532 | 0,685 | 0,858 | 1,060 | 1,319 | 1,714 | 2,069 | 2,500 | 2,807 | 3,767 |
24 | 0,127 | 0,256 | 0,390 | 0,531 | 0,685 | 0,857 | 1,059 | 1,318 | 1,711 | 2,064 | 2,492 | 2,797 | 3,745 |
25
| 0,127 | 0,256 | 0,390 | 0,531 | 0,684 | 0,856 | 1,058 | 1,316 | 1,708 | 2,060 | 2,485 | 2,787 | 3,725 |
26 | 0,127 | 0,256 | 0,390 | 0,531 | 0,684 | 0,856 | 1,058 | 1,315 | 1,706 | 2,056 | 2,479 | 2,779 | 3,707 |
27 | 0,127 | 0,256 | 0,389 | 0,531 | 0,684 | 0,855 | 1,057 | 1,314 | 1,703 | 2,052 | 2,473 | 2,771 | 3,690 |
28 | 0,127 | 0,256 | 0,389 | 0,530 | 0,683 | 0,855 | 1,056 | 1,313 | 1,701 | 2,048 | 2,467 | 2,763 | 3,674 |
29 | 0,127 | 0,256 | 0,389 | 0,530 | 0,683 | 0,854 | 1,055 | 1,311 | 1,699 | 2,045 | 2,462 | 2,756 | 3,659 |
30
| 0,127 | 0,256 | 0,389 | 0,530 | 0,683 | 0,854 | 1,055 | 1,310 | 1,697 | 2,042 | 2,457 | 2,750 | 3,646 |
40 | 0,126 | 0,255 | 0,388 | 0,529 | 0,681 | 0,851 | 0,050 | 1,303 | 1,684 | 2,021 | 2,423 | 2,704 | 3,551 |
60 | 0,126 | 0,254 | 0,387 | 0,527 | 0,679 | 0,848 | 0,046 | 1,296 | 1,671 | 2,000 | 2,390 | 2,660 | 3,460 |
120 | 0,126 | 0,254 | 0,386 | 0,526 | 0,677 | 0,845 | 0,041 | 1,289 | 1,658 | 1,980 | 2,358 | 2,617 | 3,373 |
0,126 | 0,253 | 0,385 | 0,524 | 0,674 | 0,842 | 0,036 | 1,282 | 1,645 | 1,960 | 2,326 | 2,576 | 3,291 |
ПРИЛОЖЕНИЕ В
(справочное)
| Значения квантилей -распределения при уровне доверия | ||||||||||||
| 0,01 | 0,02 | 0,05 | 0,1 | 0,2 | 0,3 | 0,5 | 0,7 | 0,8 | 0,9 | 0,95 | 0,98 | 0,99 |
1 | 0,0157 | 0,0628 | 0,0393 | 0,0158 | 0,0642 | 0,148 | 0,455 | 1,074 | 1,642 | 2,706 | 3,841 | 5,412 | 6,635 |
2 | 0,0201 | 0,0404 | 0,103 | 0,211 | 0,446 | 0,713 | 1,386 | 2,408 | 3,219 | 4,605 | 5,991 | 7,824 | 9,210 |
3 | 0,115 | 0,185 | 0,352 | 0,584 | 1,005 | 1,424 | 2,366 | 3,665 | 4,642 | 6,251 | 7,815 | 9,837 | 11,345 |
4 | 0,297 | 0,429 | 0,711 | 1,064 | 1,649 | 2,195 | 3,357 | 4,878 | 5,989 | 7,779 | 9,488 | 11,668 | 13,277 |
5 | 0,554 | 0,752 | 1,145 | 1,160 | 2,343 | 3,000 | 4,351 | 6,064 | 7,289 | 9,233 | 11,070 | 13,388 | 15,086 |
6 | 0,872 | 1,134 | 1,635 | 2,204 | 3,070 | 3,828 | 5,348 | 7,231 | 8,558 | 10,645 | 12,592 | 15,033 | 16,812 |
7 | 1,239 | 1,564 | 2,167 | 2,833 | 3,822 | 4,671 | 6,346 | 8,383 | 9,803 | 12,017 | 14,067 | 16,622 | 18,475 |
8 | 1,646 | 2,032 | 2,733 | 3,490 | 4,594 | 5,527 | 7,344 | 9,524 | 11,030 | 13,362 | 15,507 | 18,168 | 20,090 |
9 | 2,088 | 2,532 | 3,325 | 4,168 | 5,380 | 6,393 | 8,343 | 10,656 | 12,242 | 14,684 | 16,919 | 19,679 | 21,666 |
10 | 2,358 | 3,059 | 3,940 | 4,865 | 6,179 | 7,267 | 9,342 | 11,781 | 13,442 | 15,987 | 18,307 | 21,161 | 23,209 |
11 | 3,053 | 3,609 | 4,575 | 5,578 | 6,989 | 8,148 | 10,341 | 12,899 | 14,631 | 17,275 | 19,675 | 22,618 | 24,725 |
12 | 3,571 | 4,178 | 5,226 | 6,304 | 7,807 | 9,034 | 11,340 | 14,011 | 15,821 | 18,549 | 21,026 | 24,054 | 26,217 |
13 | 4,107 | 4,765 | 5,892 | 7,042 | 8,634 | 9,926 | 12,340 | 15,119 | 16,985 | 19,812 | 22,362 | 25,472 | 27,688 |
14 | 4,660 | 5,368 | 6,571 | 7,790 | 9,467 | 10,821 | 13,339 | 16,222 | 18,151 | 21,064 | 23,585 | 26,873 | 29,141 |
15 | 5,229 | 5,985 | 7,261 | 8,547 | 10,307 | 11,721 | 14,339 | 17,322 | 19,311 | 22,307 | 24,996 | 28,259 | 30,578 |
16 | 5,812 | 6,614 | 7,962 | 9,312 | 11,152 | 12,624 | 15,333 | 18,418 | 20,465 | 23,542 | 26,296 | 29,633 | 32,000 |
17 | 6,408 | 7,255 | 8,672 | 10,035 | 12,002 | 13,531 | 16,338 | 19,511 | 21,615 | 24,769 | 27,587 | 30,995 | 33,409 |
18 | 7,015 | 7,906 | 9,390 | 10,865 | 12,857 | 14,440 | 17,338 | 20,601 | 22,760 | 25,989 | 28,869 | 32,346 | 34,805 |
19 | 7,633 | 8,567 | 10,117 | 11,651 | 13,716 | 15,352 | 18,338 | 21,689 | 23,900 | 27,204 | 30,144 | 33,687 | 36,191 |
20 | 8,260 | 9,237 | 10,851 | 12,443 | 14,578 | 16,266 | 19,337 | 22,775 | 25,038 | 28,412 | 31,410 | 35,020 | 37,566 |
21 | 8,897 | 9,915 | 11,591 | 13,240 | 15,445 | 17,182 | 20,337 | 23,858 | 26,171 | 29,615 | 32,671 | 36,343 | 38,932 |
22 | 9,542 | 10,600 | 12,338 | 14,041 | 16,314 | 18,101 | 21,337 | 24,939 | 27,301 | 30,813 | 33,924 | 37,659 | 40,289 |
23 | 10,196 | 11,293 | 13,091 | 14,848 | 17,187 | 19,021 | 22,337 | 26,018 | 28,429 | 32,007 | 35,172 | 38,968 | 41,638 |
24 | 10,856 | 11,992 | 13,848 | 15,659 | 18,062 | 19,943 | 23,337 | 27,096 | 29,553 | 33,196 | 36,415 | 40,270 | 42,980 |
25 | 11,524 | 12,697 | 14,611 | 16,473 | 18,940 | 20,867 | 24,337 | 28,172 | 30,675 | 34,382 | 37,652 | 41,566 | 44,314 |
26 | 12,198 | 13,409 | 15,379 | 17,292 | 19,820 | 21,792 | 25,336 | 29,246 | 31,795 | 35,563 | 38,885 | 42,856 | 45,642 |
27 | 12,879 | 14,125 | 16,151 | 18,114 | 20,703 | 22,719 | 26,336 | 30,319 | 32,912 | 36,741 | 40,113 | 44,140 | 46,963 |
28 | 13,565 | 14,847 | 16,928 | 18,939 | 21,588 | 23,647 | 27,336 | 31,391 | 34,027 | 37,916 | 41,337 | 45,419 | 48,278 |
29 | 14,256 | 15,574 | 17,708 | 19,768 | 22,475 | 24,577 | 28,336 | 32,461 | 35,139 | 39,087 | 42,557 | 46,693 | 49,588 |
30 | 14,953 | 16,306 | 18,493 | 20,599 | 23,364 | 25,508 | 29,336 | 33,530 | 36,250 | 40,256 | 43,773 | 47,962 | 50,892 |
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
(справочное)
ТАБЛИЦЫ ЗНАЧЕНИЙ КВАНТИЛЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ФИШЕРА
| Квантили -распределения уровня = 0,5 для степеней свободы | ||||||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 12 | 15 | 20 | 24 | 30 | 40 | 60 | 120 | |
1 | 1,0000 | 1,5000 | 1,7092 | 1,8227 | 1,8937 | 1,9422 | 1,9774 | 2,0041 | 2,0250 | 2,0419 | 2,0674 | 2,0931 | 2,1190 | 2,1321 | 2,1452 | 2,1584 | 2,1716 | 2,1848 | 2,1981 |
2 | 0,66667 | 1,0000 | 1,1349 | 1,2071 | 1,2519 | 1,2824 | 1,3045 | 1,3213 | 1,3344 | 1,3450 | 1,3610 | 1,3771 | 1,3933 | 1,4014 | 1,4096 | 1,4178 | 1,4261 | 1,4344 | 1,4427 |
3 | 0,58506 | 0,88110 | 1,0000 | 1,0632 | 1,1024 | 1,1289 | 1,1482 | 1,1627 | 1,1741 | 1,1833 | 1,1972 | 1,2111 | 1,2252 | 1,2322 | 1,2393 | 1,2464 | 1,2536 | 1,2608 | 1,2680 |
4
| 0,54863 | 0,82843 | 0,94054 | 1,0000 | 1,0367 | 1,0617 | 1,0797 | 1,0933 | 1,1040 | 1,1126 | 1,1255 | 1,1386 | 1,1517 | 1,1583 | 1,1649 | 1,1716 | 1,1782 | 1,1849 | 1,1916 |
5 | 0,52807 | 0,79877 | 0,90715 | 0,96456 | 1,0000 | 1,0240 | 1,0414 | 1,0545 | 1,0648 | 1,0730 | 1,0855 | 1,0980 | 1,1106 | 1,1170 | 1,1234 | 1,1297 | 1,1361 | 1,1426 | 1,1490 |
6 | 0,51489 | 0,77976 | 0,88578 | 0,94191 | 0,97654 | 1,0000 | 1,0169 | 1,0298 | 1,0398 | 1,0478 | 1,0600 | 1,0722 | 1,0845 | 1,0907 | 1,0969 | 1,1031 | 1,1093 | 1,1156 | 1,1219 |
7 | 0,50572 | 0,76655 | 0,87095 | 0,92619 | 0,96026 | 0,98334 | 1,0000 | 1,0126 | 1,0224 | 1,0304 | 1,0423 | 1,0543 | 1,0664 | 1,0724 | 1,0785 | 1,0846 | 1,0908 | 1,0969 | 1,1031 |
8 | 0,49898 | 0,75683 | 0,86004 | 0,91464 | 0,94831 | 0,97111 | 0,98757 | 1,0000 | 1,0097 | 1,0175 | 1,0293 | 1,0412 | 1,0531 | 1,0591 | 1,0651 | 1,0711 | 1,0771 | 1,0832 | 1,0893 |
9
| 0,49382 | 0,74938 | 0,85168 | 0,90580 | 0,93916 | 0,96175 | 0,97805 | 0,99037 | 1,0000 | 1,0077 | 1,0194 | 1,0311 | 1,0429 | 1,0489 | 1,0548 | 1,0608 | 1,0667 | 1,0727 | 1,0788 |
10 | 0,48973 | 0,74349 | 0,84508 | 0,89882 | 0,93193 | 0,95436 | 0,97054 | 0,98276 | 0,99232 | 1,0000 | 1,0116 | 1,0232 | 1,0349 | 1,0408 | 1,0467 | 1,0526 | 1,0585 | 1,0645 | 1,0705 |
11 | 0,48644 | 0,73872 | 0,83973 | 0,89316 | 0,92608 | 0,94837 | 0,96445 | 0,97661 | 0,98610 | 0,99373 | 1,0052 | 1,0168 | 1,0284 | 1,0343 | 1,0401 | 1,0460 | 1,0519 | 1,0578 | 1,0637 |
12 | 0,48369 | 0,73477 | 0,83530 | 0,88848 | 0,92124 | 0,94342 | 0,95943 | 0,97152 | 0,98097 | 0,98856 | 1,0000 | 1,0115 | 1,0231 | 1,0289 | 1,0347 | 1,0405 | 1,0464 | 1,0523 | 1,0582 |
13 | 0,48141 | 0,73145 | 0,83159 | 0,88454 | 0,91718 | 0,93926 | 0,95520 | 0,96724 | 0,97665 | 0,98421 | 0,99560 | 1,0071 | 1,0186 | 1,0243 | 1,0301 | 1,0360 | 1,0418 | 1,0476 | 1,0535 |
14
| 0,47944 | 0,72862 | 0,82842 | 0,88119 | 0,91371 | 0,93573 | 0,95161 | 0,96360 | 0,97298 | 0,98051 | 0,99186 | 1,0033 | 1,0147 | 1,0205 | 1,0263 | 1,0321 | 1,0379 | 1,0437 | 1,0495 |
15 | 0,47775 | 0,72619 | 0,82569 | 0,87830 | 0,91073 | 0,93627 | 0,94850 | 0,96046 | 0,96981 | 0,97732 | 0,98863 | 1,0000 | 1,0114 | 1,0172 | 1,0229 | 1,0287 | 1,0345 | 1,0403 | 1,0461 |
16 | 0,47628 | 0,72406 | 0,82330 | 0,87578 | 0,90812 | 0,93001 | 0,94580 | 0,95773 | 0,96705 | 0,97454 | 0,98582 | 0,99716 | 1,0086 | 1,0143 | 1,0200 | 1,0258 | 1,0315 | 1,0373 | 1,0431 |
17 | 0,47499 | 0,72219 | 0,82121 | 0,87357 | 0,90584 | 0,92767 | 0,94342 | 0,95532 | 0,96462 | 0,97203 | 0,98334 | 0,99466 | 1,0060 | 1,0117 | 1,0174 | 1,0232 | 1,0289 | 1,0347 | 1,0405 |
18 | 0,47385 | 0,72053 | 0,81936 | 0,87161 | 0,90381 | 0,92560 | 0,94132 | 0,95319 | 0,96247 | 0,96993 | 0,98116 | 0,99245 | 1,0038 | 1,0095 | 1,0152 | 1,0209 | 1,0267 | 1,0324 | 1,0382 |
19
| 0,47284 | 0,71906 | 0,81771 | 0,86987 | 0,90200 | 0,92375 | 0,93944 | 0,95129 | 0,96056 | 0,96800 | 0,97920 | 0,99047 | 1,0018 | 1,0075 | 1,0132 | 1,0189 | 1,0246 | 1,0304 | 1,0361 |
20 | 0,47192 | 0,71773 | 0,81621 | 0,86830 | 0,90038 | 0,92210 | 0,93776 | 0,94959 | 0,95884 | 0,96626 | 0,97746 | 0,98870 | 1,0000 | 1,0057 | 1,0114 | 1,0171 | 1,0228 | 1,0285 | 1,0343 |
21 | 0,47108 | 0,71653 | 0,81487 | 0,86688 | 0,89891 | 0,92060 | 0,93624 | 0,94805 | 0,95728 | 0,96470 | 0,97587 | 0,98710 | 0,99838 | 1,0040 | 1,0097 | 1,0154 | 1,0211 | 1,0268 | 1,0326 |
22 | 0,47033 | 0,71545 | 0,81365 | 0,86559 | 0,89759 | 0,91924 | 0,93486 | 0,94665 | 0,95588 | 0,96328 | 0,97444 | 0,98565 | 0,99692 | 1,0026 | 1,0082 | 1,0139 | 1,0196 | 1,0253 | 1,0311 |
23 | 0,46965 | 0,71446 | 0,81255 | 0,86442 | 0,89638 | 0,91800 | 0,93360 | 0,94538 | 0,95459 | 0,96199 | 0,97313 | 0,98433 | 0,99558 | 1,0012 | 1,0069 | 1,0126 | 1,0183 | 1,0240 | 1,0297 |
24
| 0,46902 | 0,71356 | 0,81153 | 0,86335 | 0,89527 | 0,91687 | 0,93245 | 0,94422 | 0,95342 | 0,96081 | 0,97194 | 0,98312 | 0,99436 | 1,0000 | 1,0057 | 1,0113 | 1,0170 | 1,0227 | 1,0284 |
25 | 0,46844 | 0,71272 | 0,81061 | 0,86236 | 0,89425 | 0,91583 | 0,93140 | 0,94315 | 0,95234 | 0,95972 | 0,97084 | 0,98201 | 0,99324 | 0,99887 | 1,0045 | 1,0102 | 1,0159 | 1,0215 | 1,0273 |
26 | 0,46793 | 0,71195 | 0,80975 | 0,86145 | 0,89331 | 0,91487 | 0,93042 | 0,94217 | 0,95135 | 0,95872 | 0,96983 | 0,98099 | 0,99220 | 0,99783 | 1,0035 | 1,0091 | 1,0148 | 1,0205 | 1,0262 |
27 | 0,46744 | 0,71124 | 0,80894 | 0,86061 | 0,89244 | 0,91399 | 0,92952 | 0,94126 | 0,95044 | 0,95779 | 0,96889 | 0,98004 | 0,99125 | 0,99687 | 1,0025 | 1,0082 | 1,0138 | 1,0195 | 1,0252 |
28 | 0,46697 | 0,71059 | 0,80820 | 0,85983 | 0,89164 | 0,91317 | 0,92869 | 0,94041 | 0,94958 | 0,95694 | 0,96802 | 0,97917 | 0,99036 | 0,99598 | 1,0016 | 1,0073 | 1,0129 | 1,0186 | 1,0243 |
29
| 0,46654 | 0,70999 | 0,80753 | 0,85911 | 0,89089 | 0,91241 | 0,92791 | 0,93963 | 0,94879 | 0,95614 | 0,96722 | 0,97835 | 0,98954 | 0,99515 | 1,0008 | 1,0064 | 1,0121 | 1,0177 | 1,0234 |
30 | 0,46616 | 0,70941 | 0,80689 | 0,85844 | 0,89019 | 0,91169 | 0,92719 | 0,93889 | 0,94805 | 0,95540 | 0,96647 | 0,97759 | 0,98877 | 0,99438 | 1,0000 | 1,0056 | 1,0113 | 1,0170 | 1,0226 |
40 | 0,46330 | 0,70531 | 0,80228 | 0,85357 | 0,88516 | 0,90654 | 0,92197 | 0,93361 | 0,94272 | 0,95003 | 0,96104 | 0,97211 | 0,98323 | 0,98880 | 0,99440 | 1,0000 | 1,0056 | 1,0113 | 1,0169 |
60 | 0,46053 | 0,70122 | 0,79770 | 0,84873 | 0,88017 | 0,90144 | 0,91679 | 0,92838 | 0,93743 | 0,94471 | 0,95566 | 0,96667 | 0,97773 | 0,98328 | 0,98884 | 0,99411 | 1,0000 | 1,0056 | 1,0112 |
120 | 0,45774 | 0,69717 | 0,79314 | 0,84392 | 0,87521 | 0,89637 | 0,91164 | 0,92318 | 0,93218 | 0,93943 | 0,95032 | 0,96128 | 0,97228 | 0,97780 | 0,98333 | 0,98887 | 0,99443 | 1,0000 | 1,0056 |
0,45494 | 0,69315 | 0,78866 | 0,83918 | 0,87029 | 0,89135 | 0,90654 | 0,91802 | 0,92698 | 0,93418 | 0,94503 | 0,95593 | 0,96687 | 0,97236 | 0,97787 | 0,98339 | 0,98891 | 0,99445 | 1,0000 |
Квантили -распределения уровня = 0,75 для степени свободы | |||||||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 12 | 15 | 20 | 24 | 30 | 40 | 60 | 120 | |
1 | 5,8285 | 7,5000 | 8,1999 | 8,5810 | 8,8198 | 8,9833 | 9,1021 | 9,1922 | 9,2631 | 9,3202 | 9,4064 | 9,4934 | 9,5813 | 9,6255 | 9,6698 | 9,7144 | 9,7591 | 9,8041 | 9,8492 |
2 | 2,5714 | 3,0000 | 3,1534 | 3,2320 | 3,2799 | 3,3121 | 3,3352 | 3,3526 | 3,3661 | 3,3770 | 3,3934 | 3,4098 | 3,4263 | 3,4345 | 3,4428 | 3,4511 | 3,4594 | 3,4677 | 3,4761 |
3 | 2,0239 | 2,2798 | 2,3555 | 2,3901 | 2,4095 | 2,4218 | 2,4302 | 2,4364 | 2,4410 | 2,4447 | 2,4500 | 2,4552 | 2,4602 | 2,4626 | 2,4650 | 2,4674 | 2,4697 | 2,4720 | 2,4742 |
4
| 1,8074 | 2,0000 | 2,0467 | 2,0642 | 2,0723 | 2,0766 | 2,0790 | 2,0805 | 2,0814 | 2,0820 | 2,0826 | 2,0829 | 2,0828 | 2,0827 | 2,0825 | 2,0821 | 2,0817 | 2,0812 | 2,0806 |
5 | 1,6925 | 1,8528 | 1,8843 | 1,8927 | 1,8947 | 1,8945 | 1,8935 | 1,8923 | 1,8911 | 1,8899 | 1,8877 | 1,8851 | 1,8820 | 1,8802 | 1,8784 | 1,8763 | 1,8742 | 1,8719 | 1,8694 |
6 | 1,6214 | 1,7622 | 1,7844 | 1,7872 | 1,7852 | 1,7821 | 1,7789 | 1,7760 | 1,7733 | 1,7708 | 1,7668 | 1,7621 | 1,7569 | 1,7540 | 1,7510 | 1,7477 | 1,7443 | 1,7407 | 1,7368 |
7 | 1,5732 | 1,7010 | 1,7169 | 1,7157 | 1,7111 | 1,7059 | 1,7011 | 1,6969 | 1,6931 | 1,6898 | 1,6843 | 1,6781 | 1,6712 | 1,6675 | 1,6635 | 1,6593 | 1,6548 | 1,6502 | 1,6452 |
8 | 1,5384 | 1,6569 | 1,6683 | 1,6642 | 1,6575 | 1,6508 | 1,6448 | 1,6396 | 1,6350 | 1,6310 | 1,6244 | 1,6170 | 1,6088 | 1,6043 | 1,5996 | 1,5945 | 1,5892 | 1,5836 | 1,5777 |
9
| 1,5121 | 1,6236 | 1,6315 | 1,6253 | 1,6170 | 1,6091 | 1,6022 | 1,5961 | 1,5909 | 1,5863 | 1,5788 | 1,5705 | 1,5611 | 1,5560 | 1,5506 | 1,5450 | 1,5389 | 1,5325 | 1,5257 |
10 | 1,4915 | 1,5975 | 1,6028 | 1,5949 | 1,5863 | 1,5765 | 1,5688 | 1,5621 | 1,5563 | 1,5513 | 1,5430 | 1,5338 | 1,5235 | 1,5179 | 1,5119 | 1,5056 | 1,4990 | 1,4919 | 1,4843 |
11 | 1,4749 | 1,5767 | 1,5798 | 1,5794 | 1,5598 | 1,5502 | 1,5418 | 1,5346 | 1,5284 | 1,5230 | 1,5140 | 1,5041 | 1,4930 | 1,4869 | 1,4805 | 1,4737 | 1,4664 | 1,4587 | 1,4504 |
12 | 1,4613 | 1,5595 | 1,5609 | 1,5503 | 1,5389 | 1,5286 | 1,5197 | 1,5120 | 1,5054 | 1,4996 | 1,4902 | 1,4796 | 1,4678 | 1,4613 | 1,4544 | 1,4471 | 1,4393 | 1,4310 | 1,4221 |
13 | 1,4500 | 1,5452 | 1,5451 | 1,5336 | 1,5214 | 1,5105 | 1,5011 | 1,4931 | 1,4861 | 1,4801 | 1,4701 | 1,4590 | 1,4465 | 1,4397 | 1,4324 | 1,4247 | 1,4164 | 1,4075 | 1,3980 |
14
| 1,4403 | 1,5331 | 1,5317 | 1,5194 | 1,5066 | 1,4952 | 1,4854 | 1,4770 | 1,4697 | 1,4634 | 1,4530 | 1,4414 | 1,4284 | 1,4212 | 1,4136 | 1,4055 | 1,3967 | 1,3874 | 1,3772 |
15 | 1,4321 | 1,5227 | 1,5202 | 1,5071 | 1,4938 | 1,4820 | 1,4718 | 1,4631 | 1,4556 | 1,4491 | 1,4383 | 1,4263 | 1,4127 | 1,4052 | 1,3973 | 1,3888 | 1,3796 | 1,3698 | 1,3591 |
16 | 1,4249 | 1,5137 | 1,5103 | 1,4965 | 1,4827 | 1,4705 | 1,4601 | 1,4511 | 1,4433 | 1,4366 | 1,4255 | 1,4130 | 1,3990 | 1,3913 | 1,3830 | 1,3742 | 1,3646 | 1,3543 | 1,3432 |
17 | 1,4186 | 1,5057 | 1,5015 | 1,4873 | 1,4730 | 1,4605 | 1,4497 | 1,4405 | 1,4325 | 1,4256 | 1,4142 | 1,4014 | 1,3869 | 1,3790 | 1,3704 | 1,3613 | 1,3514 | 1,3406 | 1,3290 |
18 | 1,4130 | 1,4988 | 1,4938 | 1,4790 | 1,4644 | 1,4516 | 1,4406 | 1,4312 | 1,4230 | 1,4159 | 1,4042 | 1,3911 | 1,3762 | 1,3680 | 1,3592 | 1,3497 | 1,3395 | 1,3284 | 1,3162 |
19
| 1,4081 | 1,4925 | 1,4870 | 1,4717 | 1,4568 | 1,4437 | 1,4325 | 1,4228 | 1,4145 | 1,4073 | 1,3953 | 1,3819 | 1,3666 | 1,3582 | 1,3492 | 1,3394 | 1,3289 | 1,3174 | 1,3048 |
20 | 1,4037 | 1,4870 | 1,4808 | 1,4652 | 1,4500 | 1,4366 | 1,4252 | 1,4153 | 1,4069 | 1,3995 | 1,3873 | 1,3736 | 1,3580 | 1,3494 | 1,3401 | 1,3301 | 1,3193 | 1,3074 | 1,2943 |
21 | 1,3997 | 1,4820 | 1,4753 | 1,4593 | 1,4438 | 1,4302 | 1,4186 | 1,4086 | 1,4000 | 1,3925 | 1,3801 | 1,3661 | 1,3502 | 1,3414 | 1,3319 | 1,3217 | 1,3105 | 1,2983 | 1,2848 |
22 | 1,3961 | 1,4774 | 1,4703 | 1,4540 | 1,4382 | 1,4244 | 1,4126 | 1,4025 | 1,3937 | 1,3861 | 1,3735 | 1,3593 | 1,3431 | 1,3341 | 1,3245 | 1,3140 | 1,3025 | 1,2900 | 1,2761 |
23 | 1,3928 | 1,4733 | 1,4657 | 1,4491 | 1,4331 | 1,4191 | 1,4072 | 1,3969 | 1,3880 | 1,3803 | 1,3675 | 1,3531 | 1,3366 | 1,3275 | 1,3176 | 1,3069 | 1,2952 | 1,2824 | 1,2681 |
24
| 1,3898 | 1,4695 | 1,4615 | 1,4447 | 1,4285 | 1,4143 | 1,4022 | 1,3918 | 1,3828 | 1,3750 | 1,3621 | 1,3474 | 1,3307 | 1,3214 | 1,3113 | 1,3004 | 1,2885 | 1,2754 | 1,2607 |
25 | 1,3870 | 1,4661 | 1,4577 | 1,4406 | 1,4242 | 1,4099 | 1,3976 | 1,3871 | 1,3780 | 1,3701 | 1,3570 | 1,3422 | 1,3252 | 1,3158 | 1,3056 | 1,2945 | 1,2823 | 1,2689 | 1,2538 |
26 | 1,3845 | 1,4629 | 1,4542 | 1,4368 | 1,4203 | 1,4058 | 1,3935 | 1,3828 | 1,3737 | 1,3656 | 1,3524 | 1,3374 | 1,3202 | 1,3106 | 1,3002 | 1,2889 | 1,2765 | 1,2628 | 1,2474 |
27 | 1,3822 | 1,4600 | 1,4510 | 1,4334 | 1,4166 | 1,4021 | 1,3896 | 1,3788 | 1,3696 | 1,3615 | 1,3481 | 1,3329 | 1,3155 | 1,3058 | 1,2953 | 1,2838 | 1,2712 | 1,2572 | 1,2414 |
28 | 1,3800 | 1,4573 | 1,4480 | 1,4302 | 1,4133 | 1,3986 | 1,3860 | 1,3752 | 1,3658 | 1,3576 | 1,3441 | 1,3288 | 1,3112 | 1,3013 | 1,2906 | 1,2790 | 1,2662 | 1,2519 | 1,2358 |
29
| 1,3780 | 1,4547 | 1,4452 | 1,4272 | 1,4102 | 1,3953 | 1,3826 | 1,3717 | 1,3623 | 1,3541 | 1,3404 | 1,3249 | 1,3071 | 1,2971 | 1,2863 | 1,2745 | 1,2615 | 1,2470 | 1,2306 |
30 | 1,3761 | 1,4524 | 1,4426 | 1,4244 | 1,4073 | 1,3923 | 1,3795 | 1,3685 | 1,3590 | 1,3507 | 1,3369 | 1,3213 | 1,3033 | 1,2933 | 1,2823 | 1,2703 | 1,2571 | 1,2424 | 1,2256 |
40 | 1,3626 | 1,4355 | 1,4239 | 1,4045 | 1,3863 | 1,3706 | 1,3571 | 1,3455 | 1,3354 | 1,3266 | 1,3119 | 1,2952 | 1,2758 | 1,2649 | 1,2529 | 1,2397 | 1,2249 | 1,2080 | 1,1883 |
60 | 1,3493 | 1,4188 | 1,4055 | 1,3848 | 1,3657 | 1,3491 | 1,3349 | 1,3226 | 1,3119 | 1,3026 | 1,2870 | 1,2691 | 1,2481 | 1,2361 | 1,2229 | 1,2081 | 1,1912 | 1,1715 | 1,1474 |
120 | 1,3362 | 1,4024 | 1,3873 | 1,3654 | 1,3453 | 1,3278 | 1,3128 | 1,2999 | 1,2886 | 1,2787 | 1,2621 | 1,2428 | 1,2200 | 1,2068 | 1,1921 | 1,1752 | 1,1555 | 1,1314 | 1,0987 |
1,3233 | 1,3863 | 1,3694 | 1,3463 | 1,3251 | 1,3068 | 1,2910 | 1,2774 | 1,2654 | 1,2549 | 1,2371 | 1,2163 | 1,1914 | 1,1767 | 1,1600 | 1,1404 | 1,1164 | 1,0838 | 1,0000 |
| Квантили -распределения уровня = 0,999 для степени свободы | ||||||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 12 | 15 | 20 | 24 | 30 | 40 | 60 | 120 | |
1 | 4053,00 | 5000,00 | 5404,00 | 5625,00 | 5764,00 | 5859,00 | 5929,00 | 5981,00 | 6023,00 | 6056,00 | 6107,00 | 6158,00 | 6209,00 | 6235,00 | 6261,00 | 6287,00 | 6313,00 | 6340,00 | 6366,00 |
2 | 998,5 | 999,0 | 999,2 | 999,2 | 999,3 | 999,3 | 999,4 | 999,4 | 999,4 | 999,4 | 999,4 | 999,4 | 999,4 | 999,5 | 999,5 | 999,5 | 999,5 | 999,5 | 999,5 |
3 | 167,0 | 148,5 | 141,1 | 137,1 | 134,6 | 132,8 | 131,6 | 130,6 | 129,9 | 129,2 | 128,3 | 127,4 | 126,4 | 125,9 | 125,4 | 125,0 | 124,5 | 124,0 | 123,5 |
4
| 74,14 | 61,25 | 56,18 | 53,44 | 51,71 | 50,53 | 49,66 | 49,00 | 48,47 | 48,05 | 47,41 | 46,76 | 46,10 | 45,77 | 45,43 | 45,09 | 44,75 | 44,40 | 44,05 |
5 | 47,18 | 37,12 | 33,20 | 31,09 | 29,75 | 28,84 | 28,16 | 27,64 | 27,24 | 26,92 | 26,42 | 25,91 | 25,39 | 25,14 | 24,87 | 24,60 | 24,33 | 24,06 | 23,79 |
6 | 35,51 | 27,00 | 23,70 | 21,92 | 20,81 | 20,03 | 19,46 | 19,03 | 18,69 | 18,41 | 17,99 | 17,56 | 17,12 | 16,89 | 16,67 | 16,44 | 16,21 | 15,99 | 15,75 |
7 | 29,25 | 21,69 | 18,77 | 17,19 | 16,21 | 15,52 | 15,02 | 14,63 | 14,33 | 14,08 | 13,71 | 13,32 | 12,93 | 12,73 | 12,53 | 12,33 | 12,12 | 11,91 | 11,70 |
8 | 25,42 | 18,49 | 15,83 | 14,39 | 13,49 | 12,86 | 12,40 | 12,04 | 11,77 | 11,54 | 11,19 | 10,84 | 10,48 | 10,30 | 10,11 | 9,92 | 9,73 | 9,53 | 9,33 |
9
| 22,86 | 16,39 | 13,90 | 12,56 | 11,71 | 11,13 | 10,70 | 10,37 | 10,11 | 9,89 | 9,57 | 9,24 | 8,90 | 8,72 | 8,55 | 8,37 | 8,19 | 8,00 | 7,81 |
10 | 21,04 | 14,91 | 12,55 | 11,28 | 10,48 | 9,92 | 9,52 | 9,20 | 8,96 | 8,75 | 8,45 | 8,13 | 7,80 | 7,64 | 7,47 | 7,30 | 7,12 | 6,94 | 6,76 |
11 | 19,69 | 13,81 | 11,56 | 10,35 | 9,58 | 9,05 | 8,66 | 8,35 | 8,12 | 7,92 | 7,63 | 7,32 | 7,01 | 6,85 | 6,68 | 6,52 | 6,35 | 6,17 | 6,00 |
12 | 18,64 | 12,97 | 10,80 | 9,63 | 8,89 | 8,38 | 8,00 | 7,71 | 7,48 | 7,29 | 7,00 | 6,71 | 6,40 | 6,25 | 6,09 | 5,93 | 5,76 | 5,59 | 5,42 |
13 | 17,81 | 12,31 | 10,21 | 9,07 | 8,35 | 7,86 | 7,49 | 7,21 | 6,98 | 6,80 | 6,52 | 6,23 | 5,93 | 5,78 | 5,63 | 5,47 | 5,30 | 5,14 | 4,97 |
14
| 17,14 | 11,78 | 9,73 | 8,62 | 7,92 | 7,43 | 7,08 | 6,80 | 6,58 | 6,40 | 6,13 | 5,85 | 5,56 | 5,41 | 5,25 | 5,10 | 4,94 | 4,77 | 4,60 |
15 | 16,59 | 11,34 | 9,34 | 8,25 | 7,57 | 7,09 | 6,74 | 6,47 | 6,26 | 6,08 | 5,81 | 5,54 | 5,25 | 5,10 | 4,95 | 4,80 | 4,64 | 4,47 | 4,31 |
16 | 16,12 | 10,97 | 9,00 | 7,94 | 7,27 | 6,81 | 6,46 | 6,19 | 5,98 | 5,81 | 5,55 | 5,27 | 4,99 | 4,85 | 4,70 | 4,54 | 4,39 | 4,23 | 4,06 |
17 | 15,72 | 10,66 | 8,73 | 7,68 | 7,02 | 6,56 | 6,22 | 5,96 | 5,75 | 5,58 | 5,32 | 5,05 | 4,78 | 4,63 | 4,48 | 4,33 | 4,18 | 4,02 | 3,85 |
18 | 15,38 | 10,39 | 8,49 | 7,46 | 6,81 | 6,35 | 6,02 | 5,76 | 5,56 | 5,39 | 5,13 | 4,87 | 4,59 | 4,45 | 4,30 | 4,15 | 4,00 | 3,84 | 3,67 |
19
| 15,08 | 10,16 | 8,28 | 7,26 | 6,62 | 6,18 | 5,85 | 5,59 | 5,39 | 5,22 | 4,97 | 4,70 | 4,43 | 4,29 | 4,14 | 3,99 | 3,84 | 3,68 | 3,51 |
20 | 14,82 | 9,95 | 8,10 | 7,10 | 6,46 | 6,02 | 5,69 | 5,44 | 5,24 | 5,08 | 4,82 | 4,56 | 4,29 | 4,15 | 4,00 | 3,86 | 3,70 | 3,54 | 3,38 |
21 | 14,59 | 9,77 | 7,94 | 6,95 | 6,32 | 5,88 | 5,56 | 5,31 | 5,11 | 4,95 | 4,70 | 4,44 | 4,17 | 4,03 | 3,88 | 3,74 | 3,58 | 3,42 | 3,26 |
22 | 14,38 | 9,61 | 7,80 | 6,81 | 6,19 | 5,76 | 5,44 | 5,19 | 4,99 | 4,83 | 4,58 | 4,33 | 4,06 | 3,92 | 3,78 | 3,63 | 3,48 | 3,32 | 3,15 |
23 | 14,19 | 9,47 | 7,67 | 6,69 | 6,08 | 5,65 | 5,33 | 5,09 | 4,89 | 4,73 | 4,48 | 4,23 | 4,23 | 3,82 | 3,68 | 3,53 | 3,38 | 3,22 | 3,05 |
24
| 14,03 | 9,34 | 7,55 | 6,59 | 5,98 | 5,55 | 5,23 | 4,99 | 4,80 | 4,64 | 4,39 | 4,14 | 3,87 | 3,74 | 3,59 | 3,45 | 3,29 | 3,14 | 2,97 |
25 | 13,88 | 9,22 | 7,45 | 6,49 | 5,88 | 5,46 | 5,15 | 4,91 | 4,71 | 4,56 | 4,31 | 4,06 | 3,79 | 3,66 | 3,52 | 3,37 | 3,22 | 3,06 | 2,89 |
26 | 13,74 | 9,12 | 7,36 | 6,41 | 5,80 | 5,38 | 5,07 | 4,83 | 4,64 | 4,48 | 4,24 | 3,99 | 3,72 | 3,59 | 3,44 | 3,30 | 3,15 | 2,99 | 2,82 |
27 | 13,61 | 9,02 | 7,27 | 6,33 | 5,73 | 5,31 | 5,00 | 4,76 | 4,57 | 4,41 | 4,17 | 3,92 | 3,66 | 3,52 | 3,38 | 3,23 | 3,08 | 2,92 | 2,75 |
28 | 13,50 | 8,93 | 7,19 | 6,25 | 5,66 | 5,24 | 4,93 | 4,69 | 4,50 | 4,35 | 4,11 | 3,86 | 3,60 | 3,46 | 3,32 | 3,18 | 3,02 | 2,86 | 2,69 |
29
| 13,39 | 8,85 | 7,12 | 6,19 | 5,59 | 5,18 | 4,87 | 4,64 | 4,45 | 4,29 | 4,05 | 3,80 | 3,54 | 3,41 | 3,27 | 3,12 | 2,97 | 2,81 | 2,64 |
30 | 13,29 | 8,77 | 7,05 | 6,12 | 5,53 | 5,12 | 4,82 | 4,58 | 4,39 | 4,24 | 4,00 | 3,75 | 3,49 | 3,36 | 3,22 | 3,07 | 2,92 | 2,76 | 2,59 |
40 | 12,61 | 8,25 | 6,60 | 5,70 | 5,13 | 4,73 | 4,44 | 4,21 | 4,02 | 3,87 | 3,64 | 3,40 | 3,15 | 3,01 | 2,87 | 2,73 | 2,57 | 2,41 | 2,23 |
60 | 11,97 | 7,76 | 6,17 | 5,31 | 4,76 | 4,37 | 4,09 | 3,87 | 3,69 | 3,54 | 3,31 | 3,08 | 2,83 | 2,69 | 2,55 | 2,41 | 2,25 | 2,08 | 1,89 |
120 | 11,38 | 7,32 | 5,79 | 4,95 | 4,42 | 4,04 | 3,77 | 3,55 | 3,38 | 3,24 | 3,02 | 2,78 | 2,53 | 2,40 | 2,26 | 2,11 | 1,95 | 1,76 | 1,54 |
10,83 | 6,91 | 5,42 | 4,62 | 4,10 | 3,74 | 3,47 | 3,27 | 3,10 | 2,96 | 2,74 | 2,51 | 2,27 | 2,13 | 1,99 | 1,84 | 1,66 | 1,45 | 1,00 |
| Квантили -распределения уровня = 0,9995 для степени свободы | |||||||||||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 15 | 20 | 24 | 30 | 40 | 50 | 60 | 100 | 120 | 200 | 500 | |
1 | 1620000 | 2000000 | 2160000 | 2250000 | 2310000 | 2340000 | 2370000 | 2390000 | 2410000 | 2420000 | 2430000 | 2440000 | 2460000 | 2480000 | 2490000 | 2500000 | 2510000 | 2520000 | 2520000 | 2530000 | 2530000 | 2530000 | 2540000 | 2540000 |
2 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 | 2000 |
3 | 266 | 237 | 225 | 218 | 214 | 211 | 209 | 208 | 207 | 206 | 204 | 204 | 203 | 201 | 200 | 199 | 199 | 198 | 198 | 197 | 197 | 197 | 196 | 196 |
4
| 106 | 87,4 | 80,1 | 76,1 | 73,6 | 71,9 | 70,6 | 69,7 | 68,9 | 68,3 | 67,8 | 67,4 | 66,5 | 65,5 | 65,1 | 64,6 | 64,1 | 63,8 | 63,6 | 63,2 | 63,1 | 62,9 | 62,7 | 62,6 |
5 | 63,6 | 49,8 | 44,4 | 41,5 | 39,7 | 38,5 | 37,6 | 36,9 | 36,4 | 35,9 | 35,6 | 35,2 | 34,6 | 33,9 | 33,5 | 33,1 | 32,7 | 32,5 | 32,3 | 32,1 | 32,0 | 31,8 | 31,7 | 31,6 |
6 | 46,1 | 34,8 | 30,4 | 28,1 | 26,6 | 25,6 | 24,9 | 24,3 | 23,9 | 23,5 | 23,2 | 23,0 | 22,4 | 21,9 | 21,7 | 21,4 | 21,1 | 20,9 | 20,7 | 20,5 | 20,4 | 20,3 | 20,2 | 20,1 |
7 | 37,0 | 27,2 | 23,5 | 21,4 | 20,2 | 19,3 | 18,7 | 18,2 | 17,8 | 17,5 | 17,2 | 17,0 | 16,5 | 16,0 | 15,7 | 15,5 | 15,2 | 15,1 | 15,0 | 14,7 | 14,7 | 14,6 | 14,5 | 14,4 |
8 | 31,6 | 22,8 | 19,4 | 17,6 | 16,4 | 15,7 | 15,1 | 14,6 | 14,3 | 14,0 | 13,8 | 13,6 | 13,1 | 12,7 | 12,5 | 12,2 | 12,0 | 11,8 | 11,8 | 11,6 | 11,5 | 11,4 | 11,4 | 11,3 |
9
| 28,0 | 19,9 | 16,8 | 15,1 | 14,1 | 13,3 | 12,8 | 12,4 | 12,1 | 11,8 | 11,6 | 11,4 | 11,0 | 10,6 | 10,4 | 10,2 | 9,94 | 9,80 | 9,1 | 9,53 | 9,49 | 9,40 | 9,32 | 9,26 |
10 | 25,5 | 17,9 | 15,0 | 13,4 | 12,4 | 11,8 | 11,3 | 10,9 | 10,6 | 10,3 | 10,1 | 9,93 | 9,56 | 9,16 | 8,96 | 8,75 | 8,54 | 8,42 | 8,33 | 8,16 | 8,12 | 8,04 | 7,96 | 7,90 |
11 | 23,6 | 16,4 | 13,6 | 12,2 | 11,2 | 10,6 | 10,1 | 9,76 | 9,48 | 9,24 | 9,04 | 8,88 | 8,52 | 8,14 | 7,94 | 7,75 | 7,55 | 7,43 | 7,35 | 7,18 | 7,14 | 7,06 | 6,98 | 6,93 |
12 | 22,2 | 15,3 | 12,7 | 11,2 | 10,4 | 9,74 | 9,28 | 8,94 | 8,66 | 8,43 | 8,24 | 8,08 | 7,74 | 7,37 | 7,18 | 7,00 | 6,80 | 6,68 | 6,61 | 6,45 | 6,41 | 6,33 | 6,25 | 6,20 |
15 | 19,5 | 13,2 | 10,8 | 9,48 | 8,66 | 8,10 | 7,68 | 7,36 | 7,11 | 6,91 | 6,75 | 6,60 | 6,27 | 5,93 | 5,75 | 5,58 | 5,40 | 5,29 | 5,21 | 5,06 | 5,02 | 4,94 | 4,87 | 4,83 |
20
| 17,2 | 11,4 | 9,20 | 8,02 | 7,28 | 6,76 | 6,38 | 6,08 | 5,85 | 5,66 | 5,51 | 5,38 | 5,07 | 4,75 | 4,58 | 4,42 | 4,24 | 4,15 | 4,07 | 3,93 | 3,90 | 3,82 | 3,75 | 3,70 |
24 | 16,2 | 10,6 | 8,52 | 7,39 | 6,68 | 6,18 | 5,82 | 5,54 | 5,31 | 5,13 | 4,98 | 4,85 | 4,55 | 4,25 | 4,09 | 3,93 | 3,76 | 3,66 | 3,59 | 3,44 | 3,41 | 3,33 | 3,27 | 3,22 |
30 | 15,2 | 9,90 | 7,90 | 6,82 | 6,14 | 5,66 | 5,31 | 5,04 | 4,82 | 4,65 | 4,51 | 4,38 | 4,10 | 3,80 | 3,65 | 3,48 | 3,32 | 3,22 | 3,15 | 3,00 | 2,97 | 2,89 | 2,82 | 2,78 |
40 | 14,4 | 9,25 | 7,33 | 6,30 | 5,64 | 5,19 | 4,85 | 4,59 | 4,38 | 4,21 | 4,07 | 3,95 | 3,68 | 3,39 | 3,24 | 3,08 | 2,92 | 2,82 | 2,74 | 2,60 | 2,57 | 2,49 | 2,41 | 2,37 |
60 | 13,6 | 8,65 | 6,81 | 5,82 | 5,20 | 4,76 | 4,44 | 4,18 | 3,98 | 3,82 | 3,69 | 3,57 | 3,30 | 3,02 | 2,87 | 2,71 | 2,55 | 2,45 | 2,38 | 2,23 | 2,19 | 2,11 | 2,03 | 1,98 |
120
| 12,8 | 8,10 | 6,34 | 5,39 | 4,79 | 4,37 | 4,07 | 3,82 | 3,63 | 3,47 | 3,34 | 3,22 | 3,96 | 2,67 | 2,53 | 2,38 | 2,21 | 2,11 | 2,01 | 1,88 | 1,84 | 1,75 | 1,67 | 1,60 |
12,1 | 7,60 | 5,91 | 5,00 | 4,42 | 4,02 | 3,72 | 3,48 | 3,30 | 3,14 | 3,02 | 2,90 | 2,65 | 2,37 | 2,22 | 2,07 | 1,91 | 1,79 | 1,71 | 1,53 | 1,48 | 1,36 | 1,22 | 1,00 |
| Квантили -распределения уровня = 0,095 для степени свободы | ||||||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 12 | 15 | 20 | 24 | 30 | 40 | 60 | 120 | |
1 | 16211 | 20000 | 21615 | 22500 | 23056 | 23437 | 23715 | 23925 | 24091 | 24224 | 24426 | 24630 | 24836 | 24940 | 25044 | 25148 | 25253 | 25359 | 25465 |
2 | 198,50 | 199,00 | 199,17 | 199,25 | 199,30 | 199,33 | 199,36 | 199,37 | 199,39 | 199,40 | 199,42 | 199,43 | 199,45 | 199,46 | 199,47 | 199,47 | 199,48 | 199,49 | 199,51 |
3 | 55,552 | 49,799 | 47,467 | 46,195 | 45,392 | 44,838 | 44,434 | 44,126 | 43,882 | 43,686 | 43,387 | 43,085 | 42,778 | 42,622 | 42,466 | 42,308 | 42,149 | 41,989 | 41,829 |
4
| 31,333 | 26,284 | 24,259 | 23,155 | 22,456 | 21,975 | 21,622 | 21,352 | 21,139 | 20,967 | 20,705 | 20,438 | 20,167 | 20,030 | 19,892 | 19,752 | 19,611 | 19,468 | 19,325 |
5 | 22,785 | 18,314 | 16,530 | 15,556 | 14,940 | 14,513 | 14,200 | 13,961 | 13,772 | 13,618 | 13,384 | 13,146 | 12,903 | 12,780 | 12,656 | 12,530 | 12,402 | 12,274 | 12,144 |
6 | 18,635 | 14,544 | 12,917 | 12,028 | 11,464 | 11,073 | 10,786 | 10,566 | 10,391 | 10,250 | 10,034 | 9,8140 | 9,5888 | 9,4741 | 9,3583 | 9,2408 | 9,1219 | 9,0015 | 8,8793 |
7 | 16,236 | 12,404 | 10,882 | 10,050 | 9,5221 | 9,1554 | 8,8854 | 8,6781 | 8,5138 | 8,3803 | 8,1764 | 7,9678 | 7,7540 | 7,6450 | 7,5345 | 7,4225 | 7,3088 | 7,1933 | 7,0760 |
8 | 14,688 | 11,042 | 9,5965 | 8,8051 | 8,3018 | 7,9520 | 7,6942 | 7,4960 | 7,3386 | 7,2107 | 7,0149 | 6,8143 | 6,6082 | 6,5029 | 6,3961 | 6,2875 | 6,1772 | 6,0649 | 5,9505 |
9
| 13,614 | 10,107 | 8,7171 | 7,9559 | 7,4711 | 7,1338 | 6,8849 | 6,6933 | 6,5411 | 6,4171 | 6,2274 | 6,0325 | 5,8318 | 5,7292 | 5,6248 | 5,5186 | 5,4104 | 5,3001 | 5,1875 |
10 | 12,826 | 9,4270 | 8,0807 | 7,3428 | 6,8723 | 6,5446 | 6,3025 | 6,1159 | 5,9676 | 5,8467 | 5,6613 | 5,4707 | 5,2740 | 5,1732 | 5,0705 | 4,9659 | 4,8592 | 4,7501 | 4,6385 |
11 | 12,226 | 8,9122 | 7,6004 | 6,8809 | 6,4217 | 6,1015 | 5,8648 | 5,6821 | 5,5368 | 5,4182 | 5,2363 | 5,0489 | 4,8552 | 4,7557 | 4,6543 | 4,5508 | 4,4450 | 4,3367 | 4,2256 |
12 | 11,754 | 8,5096 | 7,2258 | 6,5211 | 6,0711 | 5,7570 | 5,5245 | 5,3451 | 5,2021 | 5,0855 | 4,9063 | 4,7214 | 4,5299 | 4,4315 | 4,3309 | 4,2282 | 4,1229 | 4,0149 | 3,9039 |
13 | 11,374 | 8,1865 | 6,9257 | 6,2335 | 5,7910 | 5,4819 | 5,2529 | 5,0761 | 4,9351 | 4,8199 | 4,6429 | 4,4600 | 4,2703 | 4,1726 | 4,0727 | 3,9704 | 3,8665 | 3,7577 | 3,6465 |
14
| 11,060 | 7,9216 | 6,6803 | 5,9984 | 5,5623 | 5,2574 | 5,0313 | 4,8566 | 4,7173 | 4,6034 | 4,4281 | 4,2468 | 4,0585 | 3,9614 | 3,8619 | 3,7600 | 3,6553 | 3,5473 | 3,4359 |
15 | 10,798 | 7,7008 | 6,4760 | 5,8029 | 5,3721 | 5,0708 | 4,8473 | 4,6743 | 4,5364 | 4,4236 | 4,2498 | 4,0698 | 3,8826 | 3,7859 | 3,6867 | 3,5850 | 3,4803 | 3,3722 | 3,2602 |
16 | 10,575 | 7,5138 | 6,3034 | 5,6378 | 5,2117 | 4,9134 | 4,6920 | 4,5207 | 4,3838 | 4,2719 | 4,0994 | 3,9205 | 3,7342 | 3,6378 | 3,5388 | 3,4372 | 3,3324 | 3,2240 | 3,1115 |
17 | 10,384 | 7,3536 | 6,1556 | 5,4967 | 5,0746 | 4,7789 | 4,5594 | 4,3893 | 4,2535 | 4,1423 | 3,9709 | 3,7929 | 3,6073 | 3,5112 | 3,4124 | 3,3107 | 3,2058 | 3,0971 | 2,9839 |
18 | 10,218 | 7,2148 | 6,0277 | 5,3746 | 4,9560 | 4,6627 | 4,4448 | 4,2759 | 4,1410 | 4,0305 | 3,8599 | 3,6827 | 3,4977 | 3,4017 | 3,3030 | 3,2014 | 3,0962 | 2,9871 | 2,8732 |
19
| 10,073 | 7,0935 | 5,9161 | 5,2681 | 4,8526 | 4,5614 | 4,3448 | 4,1770 | 4,0428 | 3,9329 | 3,7631 | 3,5866 | 3,4020 | 3,3062 | 3,2075 | 3,1058 | 3,0004 | 2,8908 | 2,7762 |
20 | 9,9439 | 6,9865 | 5,8177 | 5,1743 | 4,7616 | 4,4721 | 4,2569 | 4,0900 | 3,9564 | 3,8470 | 3,6779 | 3,5020 | 3,3178 | 3,2220 | 3,1234 | 3,0215 | 2,9159 | 2,8058 | 2,6904 |
21 | 9,8295 | 6,8914 | 5,7304 | 5,0911 | 4,6808 | 4,3931 | 4,1789 | 4,0128 | 3,8799 | 3,7709 | 3,6024 | 3,4270 | 3,2431 | 3,1474 | 3,0488 | 2,9467 | 2,8408 | 2,7302 | 2,6140 |
22 | 9,7271 | 6,8064 | 5,6524 | 5,0168 | 4,6088 | 4,3225 | 4,1094 | 3,9440 | 3,8116 | 3,7030 | 3,5350 | 3,3600 | 3,1764 | 3,0807 | 2,9821 | 2,8799 | 2,7736 | 2,6625 | 2,5455 |
23 | 9,6348 | 6,7300 | 5,5823 | 4,9500 | 4,5441 | 4,2591 | 4,0469 | 3,8822 | 3,7502 | 3,6420 | 3,4745 | 3,2999 | 3,1165 | 3,0208 | 2,9221 | 2,8198 | 2,7132 | 2,6016 | 2,4837 |
24
| 9,5513 | 6,6609 | 5,5190 | 4,8898 | 4,4857 | 4,2019 | 3,9905 | 3,8264 | 3,6949 | 3,5870 | 3,4199 | 3,2456 | 3,0624 | 2,9667 | 2,8679 | 2,7654 | 2,6585 | 2,5463 | 2,4276 |
25 | 9,4753 | 6,5982 | 5,4615 | 4,8351 | 4,4327 | 4,1500 | 3,9394 | 3,7758 | 3,6447 | 3,5370 | 3,3704 | 3,1963 | 3,0133 | 2,9176 | 2,8187 | 2,7160 | 2,6088 | 2,4960 | 2,3765 |
26 | 9,4059 | 6,5409 | 5,4091 | 4,7852 | 4,3844 | 4,1027 | 3,8928 | 3,7297 | 3,5989 | 3,4916 | 3,3252 | 3,1515 | 2,9685 | 2,8728 | 2,7738 | 2,6709 | 2,5633 | 2,4501 | 2,3297 |
27 | 9,3423 | 6,4885 | 5,3611 | 4,7396 | 4,3402 | 4,0594 | 3,8501 | 3,6875 | 3,5571 | 3,4499 | 3,2839 | 3,1104 | 2,9275 | 2,8318 | 2,7327 | 2,6296 | 2,5217 | 2,4079 | 2,2867 |
28 | 9,2838 | 6,4403 | 5,3170 | 4,6977 | 4,2996 | 4,0197 | 3,8110 | 3,6487 | 3,5186 | 3,4117 | 3,2460 | 3,0727 | 2,8899 | 2,7941 | 2,6949 | 2,5916 | 2,4834 | 2,3690 | 2,2469 |
29
| 9,2297 | 6,3958 | 5,2764 | 4,6591 | 4,2622 | 3,9830 | 3,7749 | 3,6130 | 3,4832 | 3,3765 | 3,2111 | 3,0379 | 2,8551 | 2,7594 | 2,6601 | 2,5565 | 2,4479 | 2,3331 | 2,2102 |
30 | 9,1797 | 6,3547 | 5,2388 | 4,6233 | 4,2276 | 3,9492 | 3,7416 | 3,5801 | 3,4505 | 3,3440 | 3,1787 | 3,0057 | 2,8230 | 2,7272 | 2,6278 | 2,5241 | 2,4151 | 2,2998 | 2,1760 |
40 | 8,8278 | 6,0664 | 4,9759 | 4,3738 | 3,9860 | 3,7129 | 3,5088 | 3,3498 | 3,2220 | 3,1167 | 2,9531 | 2,7811 | 2,5984 | 2,5020 | 2,4015 | 2,2958 | 2,1838 | 2,0635 | 1,9318 |
60 | 8,4946 | 5,7950 | 4,7290 | 4,1399 | 3,7600 | 3,4918 | 3,2911 | 3,1344 | 3,0083 | 2,9042 | 2,7419 | 2,5705 | 2,3872 | 2,2898 | 2,1874 | 2,0789 | 1,9622 | 1,8341 | 1,6885 |
120 | 8,1790 | 5,5393 | 4,4973 | 3,9207 | 3,5482 | 3,2849 | 3,0874 | 2,9330 | 2,8083 | 2,7052 | 2,5439 | 2,3727 | 2,1881 | 2,0890 | 1,9839 | 1,8709 | 1,7469 | 1,6055 | 1,4311 |
7,8794 | 5,2983 | 4,2794 | 3,7151 | 3,3499 | 3,0913 | 2,8968 | 2,7444 | 2,6210 | 2,5188 | 2,3583 | 2,1868 | 1,9998 | 1,8983 | 1,7891 | 1,6691 | 1,5325 | 1,3637 | 1,0000 |
| Квантили -распределения уровня = 0,9 для степени свободы | ||||||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 12 | 15 | 20 | 24 | 30 | 40 | 60 | 120 | |
1 | 39,864 | 49,500 | 53,593 | 55,833 | 57,241 | 58,204 | 58,906 | 59,439 | 59,858 | 60,195 | 60,705 | 61,220 | 61,740 | 62,002 | 62,265 | 62,529 | 62,794 | 63,061 | 63,328 |
2 | 8,5263 | 9,0000 | 9,1618 | 9,2434 | 9,2926 | 9,3255 | 9,3491 | 9,3668 | 9,3805 | 9,3916 | 9,4081 | 9,4247 | 9,4413 | 9,4496 | 9,4579 | 9,4663 | 9,4746 | 9,4829 | 9,4913 |
3 | 5,5383 | 5,4624 | 5,3908 | 5,3427 | 5,3092 | 5,2847 | 5,2662 | 5,2517 | 5,2400 | 5,2304 | 5,2156 | 5,2003 | 5,1845 | 5,1764 | 5,1681 | 5,1597 | 5,1512 | 5,1425 | 5,1337 |
4
| 4,5448 | 4,3246 | 4,1908 | 4,1073 | 4,0506 | 4,0098 | 3,9790 | 3,9549 | 3,9357 | 3,9199 | 3,8955 | 3,8703 | 3,8443 | 3,8310 | 3,8174 | 3,8036 | 3,7896 | 3,7753 | 3,7607 |
5 | 4,0604 | 3,7797 | 3,6195 | 3,5202 | 3,4530 | 3,4045 | 3,3679 | 3,3393 | 3,3163 | 3,2974 | 3,2682 | 3,2380 | 3,2067 | 3,1905 | 3,1741 | 3,1573 | 3,1402 | 3,1228 | 3,1050 |
6 | 3,7760 | 3,4633 | 3,2888 | 3,1808 | 3,1075 | 3,0546 | 3,0145 | 2,9830 | 2,9577 | 2,9369 | 2,9047 | 2,8712 | 2,8363 | 2,8183 | 2,8000 | 2,7812 | 2,7620 | 2,7423 | 2,7222 |
7 | 3,5894 | 3,2574 | 3,0741 | 2,9605 | 2,8833 | 2,8274 | 2,7849 | 2,7516 | 2,7247 | 2,7025 | 2,6681 | 2,6322 | 2,5947 | 2,5753 | 2,5555 | 2,5351 | 2,5142 | 2,4928 | 2,4708 |
8 | 3,4579 | 3,1131 | 2,9238 | 2,8064 | 2,7265 | 2,6683 | 2,6241 | 2,5893 | 2,5612 | 2,5380 | 2,5020 | 2,4642 | 2,4246 | 2,4041 | 2,3830 | 2,3614 | 2,3391 | 2,3162 | 2,2926 |
9
| 3,3603 | 3,0065 | 2,8129 | 2,6927 | 2,6106 | 2,5509 | 2,5053 | 2,4694 | 2,4403 | 2,4163 | 2,3789 | 2,3396 | 2,2983 | 2,2768 | 2,2547 | 2,2320 | 2,2085 | 2,1843 | 2,1592 |
10 | 3,2850 | 2,9245 | 2,7277 | 2,6053 | 2,5216 | 2,4606 | 2,4140 | 2,3772 | 2,3473 | 2,3226 | 2,2841 | 2,2435 | 2,2007 | 2,1784 | 2,1554 | 2,1317 | 2,1072 | 2,0818 | 2,0554 |
11 | 3,2252 | 2,8595 | 2,6602 | 2,5362 | 2,4512 | 2,3891 | 2,3416 | 2,3040 | 2,2735 | 2,2482 | 2,2087 | 2,1671 | 2,1230 | 2,1000 | 2,0762 | 2,0516 | 2,0261 | 1,9997 | 1,9721 |
12 | 3,1765 | 2,8068 | 2,6055 | 2,4801 | 2,3940 | 2,3310 | 2,2828 | 2,2446 | 2,2135 | 2,1878 | 2,1474 | 2,1049 | 2,0597 | 2,0360 | 2,0115 | 1,9861 | 1,9597 | 1,9323 | 1,9036 |
13 | 3,1362 | 2,7632 | 2,5603 | 2,4337 | 2,3467 | 2,2830 | 2,2341 | 2,1953 | 2,1638 | 2,1376 | 2,0966 | 2,0532 | 2,0070 | 1,9827 | 1,9576 | 1,9315 | 1,9043 | 1,8759 | 1,8462 |
14
| 3,1022 | 2,7265 | 2,5222 | 2,3947 | 2,3069 | 2,2426 | 2,1931 | 2,1539 | 2,1220 | 2,0954 | 2,0537 | 2,0095 | 1,9625 | 1,9377 | 1,9119 | 1,8852 | 1,8572 | 1,8280 | 1,7973 |
15 | 3,0732 | 2,6952 | 2,4898 | 2,3614 | 2,2730 | 2,2081 | 2,1582 | 2,1185 | 2,0862 | 2,0593 | 2,0171 | 1,9722 | 1,9243 | 1,8990 | 1,8728 | 1,8454 | 1,8168 | 1,7867 | 1,7551 |
16 | 3,0481 | 2,6682 | 2,4618 | 2,3327 | 2,2438 | 2,1783 | 2,1280 | 2,0880 | 2,0553 | 2,0281 | 1,9854 | 1,9399 | 1,8913 | 1,8656 | 1,8388 | 1,8108 | 1,7816 | 1,7507 | 1,7182 |
17 | 3,0262 | 2,6446 | 2,4374 | 2,3077 | 2,2183 | 2,1524 | 2,1017 | 2,0613 | 2,0284 | 2,0009 | 1,9577 | 1,9117 | 1,8624 | 1,8362 | 1,8090 | 1,7805 | 1,7506 | 1,7191 | 1,6856 |
18 | 3,0070 | 2,6239 | 2,4160 | 2,2858 | 2,1958 | 2,1296 | 2,0785 | 2,0379 | 2,0047 | 1,9770 | 1,9333 | 1,8868 | 1,8368 | 1,8103 | 1,7827 | 1,7537 | 1,7232 | 1,6910 | 1,6567 |
19
| 2,9899 | 2,6056 | 2,3970 | 2,2663 | 2,1760 | 2,1094 | 2,0580 | 2,0171 | 1,9836 | 1,9557 | 1,9117 | 1,8647 | 1,8142 | 1,7873 | 1,7592 | 1,7298 | 1,6988 | 1,6659 | 1,6308 |
20 | 2,9747 | 2,5893 | 2,3801 | 2,2489 | 2,1582 | 2,0913 | 2,0397 | 1,9985 | 1,9649 | 1,9367 | 1,8924 | 1,8449 | 1,7938 | 1,7667 | 1,7382 | 1,7083 | 1,6768 | 1,6433 | 1,6074 |
21 | 2,9609 | 2,5746 | 2,3649 | 2,2333 | 2,1423 | 2,0751 | 2,0232 | 1,9819 | 1,9480 | 1,9197 | 1,8750 | 1,8272 | 1,7756 | 1,7481 | 1,7193 | 1,6890 | 1,6569 | 1,6228 | 1,5862 |
22 | 2,9486 | 2,5613 | 2,3512 | 2,2193 | 2,1279 | 2,0605 | 2,0084 | 1,9668 | 1,9327 | 1,9043 | 1,8593 | 1,8111 | 1,7590 | 1,7312 | 1,7021 | 1,6714 | 1,6389 | 1,6042 | 1,5668 |
23 | 2,9374 | 2,5493 | 2,3387 | 2,2065 | 2,1149 | 2,0472 | 1,9949 | 1,9531 | 1,9189 | 1,8903 | 1,8450 | 1,7964 | 1,7439 | 1,7159 | 1,6864 | 1,6554 | 1,6224 | 1,5871 | 1,5490 |
24
| 2,9271 | 2,5383 | 2,3274 | 2,1949 | 2,1030 | 2,0351 | 1,9826 | 1,9407 | 1,9063 | 1,8775 | 1,8319 | 1,7831 | 1,7302 | 1,7019 | 1,6721 | 1,6407 | 1,6073 | 1,5715 | 1,5327 |
25 | 2,9177 | 2,5283 | 2,3170 | 2,1843 | 2,0922 | 2,0241 | 1,9714 | 1,9292 | 1,8947 | 1,8658 | 1,8200 | 1,7708 | 1,7175 | 1,6890 | 1,6589 | 1,6272 | 1,5934 | 1,5570 | 1,5176 |
26 | 2,9091 | 2,5191 | 2,3075 | 2,1745 | 2,0822 | 2,0139 | 1,9610 | 1,9188 | 1,8841 | 1,8550 | 1,8090 | 1,7596 | 1,7059 | 1,6771 | 1,6468 | 1,6147 | 1,5805 | 1,5437 | 1,5036 |
27 | 2,9012 | 2,5106 | 2,2987 | 2,1655 | 2,0730 | 2,0045 | 1,9515 | 1,9091 | 1,8743 | 1,8451 | 1,7989 | 1,7492 | 1,6951 | 1,6662 | 1,6356 | 1,6032 | 1,5686 | 1,5313 | 1,4906 |
28 | 2,8939 | 2,5028 | 2,2906 | 2,1571 | 2,0645 | 1,9959 | 1,9427 | 1,9001 | 1,8652 | 1,8359 | 1,7895 | 1,7395 | 1,6852 | 1,6560 | 1,6252 | 1,5925 | 1,5575 | 1,5198 | 1,4784 |
29
| 2,8871 | 2,4955 | 2,2831 | 2,1494 | 2,0566 | 1,9878 | 1,9345 | 1,8918 | 1,8568 | 1,8274 | 1,7808 | 1,7306 | 1,6759 | 1,6465 | 1,6155 | 1,5825 | 1,5472 | 1,5090 | 1,4670 |
30 | 2,8807 | 2,4887 | 2,2761 | 2,1422 | 2,0492 | 1,9803 | 1,9269 | 1,8841 | 1,8490 | 1,8195 | 1,7727 | 1,7223 | 1,6673 | 1,6377 | 1,6065 | 1,5732 | 1,5376 | 1,4989 | 1,4564 |
40 | 2,8354 | 2,4404 | 2,2261 | 2,0909 | 1,9968 | 1,9269 | 1,8725 | 1,8289 | 1,7929 | 1,7627 | 1,7146 | 1,6624 | 1,6052 | 1,5741 | 1,5411 | 1,5056 | 1,4672 | 1,4248 | 1,3769 |
60 | 2,7914 | 2,3933 | 2,1774 | 2,0410 | 1,9457 | 1,8747 | 1,8194 | 1,7748 | 1,7380 | 1,7070 | 1,6574 | 1,6034 | 1,5435 | 1,5107 | 1,4755 | 1,4373 | 1,3952 | 1,3476 | 1,2915 |
120 | 2,7478 | 2,3473 | 2,1300 | 1,9923 | 1,8959 | 1,8238 | 1,7675 | 1,7220 | 1,6843 | 1,6524 | 1,6012 | 1,5450 | 1,4821 | 1,4472 | 1,4094 | 1,3676 | 1,3203 | 1,2646 | 1,1926 |
2,7055 | 2,3026 | 2,0838 | 1,9449 | 1,8473 | 1,7741 | 1,7167 | 1,6702 | 1,6315 | 1,5987 | 1,5458 | 1,4871 | 1,4206 | 1,3832 | 1,3419 | 1,2951 | 1,2400 | 1,1686 | 1,0000 |
| Квантили -распределения уровня = 0,95 для степени свободы | ||||||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 15 | 20 | 30 | 40 | 60 | 120 | |
1 | 161,45 | 199,50 | 215,71 | 224,58 | 230,16 | 233,99 | 236,77 | 238,88 | 240,54 | 241,88 | 243,91 | 245,95 | 248,01 | 249,05 | 250,09 | 251,14 | 252,20 | 253,25 | 254,32 |
2 | 18,513 | 19,000 | 19,164 | 19,247 | 19,296 | 19,330 | 19,353 | 19,371 | 19,385 | 19,396 | 19,413 | 19,429 | 19,446 | 19,454 | 19,462 | 19,471 | 19,479 | 19,487 | 19,496 |
3 | 10,128 | 9,5521 | 9,2766 | 9,1172 | 9,0135 | 8,9406 | 8,8868 | 8,8452 | 8,8123 | 8,7855 | 8,7446 | 8,7029 | 8,6602 | 8,6385 | 8,6166 | 8,5944 | 8,5720 | 8,5494 | 8,5265 |
4
| 7,7086 | 6,9443 | 6,5914 | 6,3883 | 6,2560 | 6,1631 | 6,0942 | 6,0410 | 5,9988 | 5,9644 | 5,9117 | 5,8578 | 5,8025 | 5,7744 | 5,7459 | 5,7170 | 5,6878 | 5,6581 | 5,6281 |
5 | 6,6079 | 5,7861 | 5,4095 | 5,1922 | 5,0503 | 4,9503 | 4,8759 | 4,8183 | 4,7725 | 4,7351 | 4,6777 | 4,6188 | 4,5581 | 4,5272 | 4,4957 | 4,4638 | 4,4314 | 4,3984 | 4,3650 |
6 | 5,9874 | 5,1433 | 4,7571 | 4,5337 | 4,3874 | 4,2839 | 4,2066 | 4,1468 | 4,0990 | 4,0600 | 3,9999 | 3,9381 | 3,8742 | 3,8415 | 3,8082 | 3,7743 | 3,7398 | 3,7047 | 3,6688 |
7 | 5,5914 | 4,7374 | 4,3468 | 4,1203 | 3,9715 | 3,8660 | 3,7870 | 3,7257 | 3,6767 | 3,6365 | 3,5747 | 3,5108 | 3,4445 | 3,4105 | 3,3758 | 3,3404 | 3,3043 | 3,2674 | 3,2298 |
8 | 5,3177 | 4,4590 | 4,0662 | 3,8378 | 3,6875 | 3,5806 | 3,5005 | 3,4381 | 3,3881 | 3,3472 | 3,2840 | 3,2184 | 3,1503 | 3,1152 | 3,0794 | 3,0428 | 3,0053 | 2,9669 | 2,9276 |
9
| 5,1174 | 4,2565 | 3,8626 | 3,6331 | 3,4817 | 3,3738 | 3,2927 | 3,2296 | 3,1789 | 3,1373 | 3,0729 | 3,0061 | 2,9365 | 2,9005 | 2,8637 | 2,8259 | 2,7872 | 2,7475 | 2,7067 |
10 | 4,9646 | 4,1028 | 3,7083 | 3,4780 | 3,3258 | 3,2172 | 3,1355 | 3,0717 | 3,0204 | 2,9782 | 2,9130 | 2,8450 | 2,7740 | 2,7372 | 2,6996 | 2,6609 | 2,6211 | 2,5801 | 2,5379 |
11 | 4,8443 | 3,9823 | 3,5874 | 3,3567 | 3,2039 | 3,0946 | 3,0123 | 2,9480 | 2,8962 | 2,8536 | 2,7876 | 2,7186 | 2,6464 | 2,6090 | 2,5705 | 2,5309 | 2,4901 | 2,4480 | 2,4045 |
12 | 4,7472 | 3,8853 | 3,4903 | 3,2592 | 3,1059 | 2,9961 | 2,9134 | 2,8486 | 2,7964 | 2,7534 | 2,6866 | 2,6169 | 2,5436 | 2,5055 | 2,4663 | 2,4259 | 2,3842 | 2,3410 | 2,2962 |
13 | 4,6672 | 3,8056 | 3,4105 | 3,1791 | 3,0254 | 2,9153 | 2,8321 | 2,7669 | 2,7144 | 2,6710 | 2,6037 | 2,5331 | 2,4589 | 2,4202 | 2,3803 | 2,3392 | 2,2966 | 2,2524 | 2,2064 |
14
| 4,6001 | 3,7389 | 3,3439 | 3,1122 | 2,9582 | 2,8477 | 2,7642 | 2,6987 | 2,6458 | 2,6021 | 2,5342 | 2,4630 | 2,3879 | 2,3487 | 2,3082 | 2,2664 | 2,2230 | 2,1778 | 2,1307 |
15 | 4,5431 | 3,6823 | 3,2874 | 3,0556 | 2,9013 | 2,7905 | 2,7066 | 2,6408 | 2,5876 | 2,5437 | 2,4753 | 2,4035 | 2,3275 | 2,2878 | 2,2468 | 2,2043 | 2,1601 | 2,1141 | 2,0658 |
16 | 4,4940 | 3,6337 | 3,2389 | 3,0069 | 2,8524 | 2,7413 | 2,6572 | 2,5911 | 2,5377 | 2,4935 | 2,4247 | 2,3522 | 2,2756 | 2,2354 | 2,1938 | 2,1507 | 2,1058 | 2,0589 | 2,0096 |
17 | 4,4513 | 3,5915 | 3,1968 | 2,9647 | 2,8100 | 2,6987 | 2,6143 | 2,5480 | 2,4943 | 2,4499 | 2,3807 | 2,3077 | 2,2304 | 2,1898 | 2,1477 | 2,1040 | 2,0584 | 2,0107 | 1,9604 |
18 | 4,4139 | 3,5546 | 3,1599 | 2,9277 | 2,7729 | 2,6613 | 2,5767 | 2,5102 | 2,4563 | 2,4117 | 2,3421 | 2,2686 | 2,1906 | 2,1497 | 2,1071 | 2,0629 | 2,0166 | 1,9681 | 1,9168 |
19
| 4,3808 | 3,5219 | 3,1274 | 2,8951 | 2,7401 | 2,6283 | 2,5435 | 2,4768 | 2,4227 | 2,3779 | 2,3080 | 2,2341 | 2,1555 | 2,1141 | 2,0712 | 2,0264 | 1,9796 | 1,9302 | 1,8780 |
20 | 4,3513 | 3,4928 | 3,0984 | 2,8661 | 2,7109 | 2,5990 | 2,5140 | 2,4471 | 2,3928 | 2,3479 | 2,2776 | 2,2033 | 2,1242 | 2,0825 | 2,0391 | 1,9938 | 1,9464 | 1,8963 | 1,8432 |
21 | 4,3248 | 3,4668 | 3,0725 | 2,8401 | 2,6848 | 2,5727 | 2,4876 | 2,4205 | 2,3661 | 2,3210 | 2,2504 | 2,1757 | 2,0960 | 2,0540 | 2,0102 | 1,9645 | 1,9165 | 1,8657 | 1,8117 |
22 | 4,3009 | 3,4434 | 3,0491 | 2,8167 | 2,6613 | 2,5491 | 2,4638 | 2,3965 | 2,3419 | 2,2967 | 2,2258 | 2,1508 | 2,0707 | 2,0283 | 1,9842 | 1,9380 | 1,8895 | 1,8380 | 1,7831 |
23 | 4,2793 | 3,4221 | 3,0280 | 2,7955 | 2,6400 | 2,5277 | 2,4422 | 2,3748 | 2,3201 | 2,2747 | 2,2036 | 2,1282 | 2,0476 | 2,0050 | 1,9605 | 1,9139 | 1,8649 | 1,8128 | 1,7570 |
24
| 4,2597 | 3,4028 | 3,0088 | 2,7763 | 2,6207 | 2,5082 | 2,4226 | 2,3551 | 2,3002 | 2,2547 | 2,1834 | 2,1077 | 2,0267 | 1,9838 | 1,9390 | 1,8920 | 1,8424 | 1,7897 | 1,7331 |
25 | 4,2417 | 3,3852 | 2,9912 | 2,7587 | 2,6030 | 2,4904 | 2,4047 | 2,3371 | 2,2821 | 2,2365 | 2,1649 | 2,0889 | 2,0075 | 1,9643 | 1,9192 | 1,8718 | 1,8217 | 1,7684 | 1,7110 |
26 | 4,2252 | 3,3690 | 2,9751 | 2,7426 | 2,5868 | 2,4741 | 2,3883 | 2,3205 | 2,2655 | 2,2197 | 2,1479 | 2,0716 | 1,9898 | 1,9464 | 1,9010 | 1,8533 | 1,8027 | 1,7488 | 1,6906 |
27 | 4,2100 | 3,3541 | 2,9604 | 2,7278 | 2,5719 | 2,4591 | 2,3732 | 2,3053 | 2,2501 | 2,2043 | 2,1323 | 2,0558 | 1,9736 | 1,9299 | 1,8842 | 1,8361 | 1,7851 | 1,7307 | 1,6717 |
28 | 4,1960 | 3,3404 | 2,9467 | 2,7141 | 2,5581 | 2,4453 | 2,3593 | 2,2913 | 2,2360 | 2,1900 | 2,1179 | 2,0411 | 1,9586 | 1,9147 | 1,8687 | 1,8203 | 1,7689 | 1,7138 | 1,6541 |
29
| 4,1830 | 3,3277 | 2,9340 | 2,7014 | 2,5454 | 2,4324 | 2,3463 | 2,2782 | 2,2229 | 2,1768 | 2,1045 | 2,0275 | 1,9446 | 1,9005 | 1,8543 | 1,8055 | 1,7537 | 1,6981 | 1,6377 |
30 | 4,1709 | 3,3158 | 2,9223 | 2,6896 | 2,5336 | 2,4205 | 2,3343 | 2,2662 | 2,2107 | 2,1646 | 2,0921 | 2,0148 | 1,9317 | 1,8874 | 1,8409 | 1,7918 | 1,7396 | 1,6835 | 1,6223 |
40 | 4,0848 | 3,2317 | 2,8387 | 2,6060 | 2,4459 | 2,3359 | 2,2400 | 2,1802 | 2,1240 | 2,0772 | 2,0035 | 1,9245 | 1,8389 | 1,7929 | 1,7444 | 1,6928 | 1,6373 | 1,5766 | 1,5089 |
60 | 4,0012 | 3,1504 | 2,7581 | 2,5252 | 2,3683 | 2,2540 | 2,1665 | 2,0970 | 2,0401 | 1,9926 | 1,9174 | 1,8364 | 1,7480 | 1,7001 | 1,6491 | 1,5943 | 1,5343 | 1,4673 | 1,3893 |
120 | 3,9201 | 3,0718 | 2,6802 | 2,4472 | 2,2900 | 2,1750 | 2,0867 | 2,0164 | 1,9588 | 1,9105 | 1,8337 | 1,7505 | 1,6587 | 1,6084 | 1,5543 | 1,4952 | 1,4290 | 1,3519 | 1,2539 |
3,8415 | 2,9957 | 2,6049 | 2,3719 | 2,2141 | 2,0986 | 2,0096 | 1,9384 | 1,8799 | 1,8307 | 1,7522 | 1,6664 | 1,5705 | 1,5173 | 1,4591 | 1,3940 | 1,3180 | 1,2214 | 1,0000 |
| Квантили -распределения уровня = 0,0975 для степени свободы | ||||||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 15 | 20 | 24 | 30 | 40 | 60 | 120 | |
1 | 647,79 | 799,50 | 864,16 | 899,58 | 921,85 | 937,11 | 948,22 | 956,66 | 963,28 | 968,63 | 976,71 | 984,87 | 993,10 | 997,25 | 1001,4 | 1005,6 | 1009,8 | 1014,0 | 1018,3 |
2 | 38,506 | 39,000 | 39,165 | 39,248 | 39,298 | 39,331 | 39,355 | 39,373 | 39,387 | 39,398 | 39,415 | 39,431 | 39,448 | 39,456 | 39,465 | 39,473 | 39,481 | 39,490 | 39,498 |
3 | 17,443 | 16,044 | 15,439 | 15,101 | 14,885 | 14,735 | 14,624 | 14,540 | 14,473 | 14,419 | 14,337 | 14,253 | 14,167 | 14,124 | 14,081 | 14,037 | 13,992 | 13,947 | 13,902 |
4
| 12,218 | 10,649 | 9,9792 | 9,6045 | 9,3645 | 9,1973 | 9,0741 | 8,9796 | 8,9047 | 8,8439 | 8,7512 | 8,6565 | 8,5599 | 8,5109 | 8,4613 | 8,4111 | 8,3604 | 8,3092 | 8,2573 |
5 | 10,007 | 8,4336 | 7,7636 | 7,3879 | 7,1464 | 6,9777 | 6,8531 | 6,7572 | 6,6810 | 6,6192 | 6,5246 | 6,4227 | 6,3285 | 6,2780 | 6,2269 | 6,1751 | 6,1225 | 6,0693 | 6,0153 |
6 | 8,8131 | 7,2598 | 6,5988 | 6,2272 | 5,9876 | 5,8197 | 5,6955 | 5,5996 | 5,5234 | 5,4613 | 5,3662 | 5,2687 | 5,1684 | 5,1172 | 5,0652 | 5,0125 | 4,9589 | 4,9045 | 4,8491 |
7 | 8,0727 | 6,5415 | 5,8898 | 5,5226 | 5,2852 | 5,1186 | 4,9949 | 4,8994 | 4,8232 | 4,7611 | 4,6658 | 4,5678 | 4,4667 | 4,4150 | 4,3624 | 4,3089 | 4,2544 | 4,1989 | 4,1423 |
8 | 7,5709 | 6,0595 | 5,4160 | 5,0526 | 4,8173 | 4,6517 | 4,5286 | 4,4332 | 4,3572 | 4,2951 | 4,1997 | 4,1012 | 3,9995 | 3,9472 | 3,8940 | 3,8398 | 3,7844 | 3,7279 | 3,6702 |
9
| 7,2093 | 5,7147 | 5,0781 | 4,7181 | 4,4844 | 4,3197 | 4,1971 | 4,1020 | 4,0260 | 3,9639 | 3,8682 | 3,7694 | 3,6669 | 3,6142 | 3,5604 | 3,5055 | 3,4493 | 3,3918 | 3,3329 |
10 | 6,9367 | 5,4564 | 4,8256 | 4,4683 | 4,2361 | 4,0721 | 3,9498 | 3,8549 | 3,7790 | 3,7168 | 3,6209 | 3,5217 | 3,4186 | 3,3654 | 3,3110 | 3,2554 | 3,1984 | 3,1399 | 3,0798 |
11 | 6,7241 | 5,2559 | 4,6300 | 4,2751 | 4,0440 | 3,8807 | 3,7586 | 3,6638 | 3,5879 | 3,5257 | 3,4296 | 3,3299 | 3,2261 | 3,1725 | 3,1176 | 3,0613 | 3,0035 | 2,9441 | 2,8828 |
12 | 6,5538 | 5,0959 | 4,4742 | 4,1212 | 3,8911 | 3,7283 | 3,6065 | 3,5118 | 3,4358 | 3,3736 | 3,2773 | 3,1772 | 3,0728 | 3,0187 | 2,9633 | 2,9063 | 2,8478 | 2,7874 | 2,7249 |
13 | 6,4143 | 4,9653 | 4,3472 | 3,9959 | 3,7667 | 3,6043 | 3,4827 | ,3,3880 | 3,3120 | 3,2497 | 3,1532 | 3,0527 | 2,9477 | 2,8932 | 2,8373 | 2,7797 | 2,7204 | 2,6590 | 2,5955 |
14
| 6,2979 | 4,8567 | 4,2417 | 3,8919 | 3,6634 | 3,5014 | 3,3799 | 3,2853 | 3,2093 | 3,1469 | 3,0501 | 2,9493 | 2,8437 | 2,7888 | 2,7324 | 2,6742 | 2,6142 | 2,5519 | 2,4872 |
15 | 6,1995 | 4,7650 | 4,1528 | 3,8043 | 3,5764 | 3,4147 | 3,2934 | 3,1987 | 3,1227 | 3,0602 | 2,9633 | 2,8621 | 2,7559 | 2,7006 | 2,6437 | 2,5850 | 2,5242 | 2,4611 | 2,3953 |
16 | 6,1151 | 4,6867 | 4,0768 | 3,7294 | 3,5021 | 3,3406 | 3,2194 | 3,1248 | 3,0488 | 2,9862 | 2,8890 | 2,7875 | 2,6808 | 2,6252 | 2,5678 | 2,5085 | 2,4471 | 2,3831 | 2,3163 |
17 | 6,0420 | 4,6189 | 4,0112 | 3,6648 | 3,4379 | 3,2767 | 3,1556 | 3,0610 | 2,9849 | 2,9222 | 2,8249 | 2,7230 | 2,6158 | 2,5598 | 2,5021 | 2,4422 | 2,3801 | 2,3153 | 2,2474 |
18 | 5,9781 | 4,5597 | 3,9539 | 3,6083 | 3,3820 | 3,2209 | 3,0999 | 3,0053 | 2,9291 | 2,8664 | 2,7689 | 2,6667 | 2,5590 | 2,5027 | 2,4445 | 2,3842 | 2,3214 | 2,2558 | 2,1869 |
19
| 5,9216 | 4,5075 | 3,9034 | 3,5587 | 3,3327 | 3,1718 | 3,0509 | 2,9563 | 2,8800 | 2,8173 | 2,7196 | 2,6171 | 2,5089 | 2,4523 | 2,3937 | 2,3329 | 2,2695 | 2,2032 | 2,1333 |
20 | 5,8715 | 4,4613 | 3,8587 | 3,5147 | 3,2891 | 3,1283 | 3,0074 | 2,9128 | 2,8365 | 2,7737 | 2,6758 | 2,5731 | 2,4645 | 2,4076 | 2,3486 | 2,2873 | 2,2234 | 2,1562 | 2,0853 |
21 | 5,8266 | 4,4199 | 3,8188 | 3,4754 | 3,2501 | 3,0895 | 2,9686 | 2,8740 | 2,7977 | 2,7348 | 2,6368 | 2,5338 | 2,4247 | 2,3675 | 2,3082 | 2,2465 | 2,1819 | 2,1141 | 2,0422 |
22 | 5,7863 | 4,3828 | 3,7829 | 3,4401 | 3,2151 | 3,0546 | 2,9338 | 2,8392 | 2,7628 | 2,6998 | 2,6017 | 2,4984 | 2,3890 | 2,3315 | 2,2718 | 2,2097 | 2,1446 | 2,0760 | 2,0032 |
23 | 5,7498 | 4,3492 | 3,7505 | 3,4083 | 3,1835 | 3,0232 | 2,9024 | 2,8077 | 2,7313 | 2,6682 | 2,5699 | 2,4665 | 2,3567 | 2,2989 | 2,2389 | 2,1763 | 2,1107 | 2,0415 | 1,9677 |
24
| 5,7167 | 4,3187 | 3,7211 | 3,3794 | 3,1548 | 3,9946 | 2,8738 | 2,7791 | 2,7027 | 2,6396 | 2,5412 | 2,4374 | 2,3273 | 2,2693 | 2,2090 | 2,1460 | 2,0799 | 2,0099 | 1,9353 |
25 | 5,6864 | 4,2909 | 3,6943 | 3,3530 | 3,1287 | 2,9685 | 2,8478 | 2,7531 | 2,6766 | 2,6135 | 2,5149 | 2,4110 | 2,3005 | 2,2422 | 2,1816 | 2,1183 | 2,0517 | 1,9811 | 1,9055 |
26 | 5,6586 | 4,2655 | 3,6697 | 3,3289 | 3,1048 | 2,9447 | 2,8240 | 2,7293 | 2,6528 | 2,5895 | 2,4909 | 2,3867 | 2,2759 | 2,2174 | 2,1565 | 2,0928 | 2,0257 | 1,9545 | 1,8781 |
27 | 5,6331 | 4,2421 | 3,6472 | 3,3067 | 3,0828 | 2,9228 | 2,8021 | 2,7074 | 2,6309 | 2,5676 | 2,4688 | 2,3644 | 2,2533 | 2,1946 | 2,1334 | 2,0693 | 2,0018 | 1,9299 | 1,8527 |
28 | 5,6096 | 4,2205 | 3,6264 | 3,2863 | 3,0625 | 2,9027 | 2,7820 | 2,6872 | 2,6106 | 2,5473 | 2,4484 | 2,3438 | 2,2324 | 2,1735 | 2,1121 | 2,0477 | 1,9796 | 1,9072 | 1,8291 |
29
| 5,5878 | 4,2006 | 3,6072 | 3,2674 | 3,0438 | 2,8840 | 2,7633 | 2,6686 | 2,5919 | 2,5286 | 2,4295 | 2,3248 | 2,2131 | 2,1540 | 2,0923 | 2,0276 | 1,9591 | 1,8861 | 1,8072 |
30 | 5,5675 | 4,1821 | 3,5894 | 3,2499 | 3,0265 | 2,8667 | 2,7460 | 2,6513 | 2,5746 | 2,5112 | 2,4120 | 2,3072 | 2,1952 | 2,1359 | 2,0739 | 2,0089 | 1,9400 | 1,8664 | 1,7867 |
40 | 5,4239 | 4,0510 | 3,4633 | 3,1261 | 2,9037 | 2,7444 | 2,6238 | 2,5289 | 2,4519 | 2,3882 | 2,2882 | 2,1819 | 2,0677 | 2,0069 | 1,9429 | 1,8752 | 1,8028 | 1,7242 | 1,6371 |
60 | 5,2857 | 3,9253 | 3,3425 | 3,0077 | 2,7863 | 2,6274 | 2,5068 | 2,4117 | 2,3344 | 2,2702 | 2,1692 | 2,0613 | 1,9445 | 1,8817 | 1,8152 | 1,7440 | 1,6668 | 1,5810 | 1,4822 |
120 | 5,1524 | 3,8046 | 3,2270 | 2,8943 | 2,6740 | 2,5154 | 2,3948 | 2,2994 | 2,2217 | 2,1570 | 2,0548 | 1,9450 | 1,8249 | 1,7597 | 1,6899 | 1,6141 | 1,5299 | 1,4327 | 1,3104 |
5,0239 | 3,6889 | 3,1161 | 2,7858 | 2,5665 | 2,4082 | 2,2875 | 2,1918 | 2,1136 | 2,0483 | 1,9447 | 1,8326 | 1,7085 | 1,6402 | 1,5660 | 1,4835 | 1,3883 | 1,2684 | 1,0000 |
| Квантили -распределения уровня = 0,099 для степени свободы | ||||||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 15 | 20 | 30 | 40 | 60 | 120 | |
1 | 4052,2 | 4999,5 | 5403,3 | 5624,6 | 5763,7 | 5859,0 | 5928,3 | 5981,1 | 6022,5 | 6055,8 | 6106,3 | 6157,3 | 6208,7 | 6234,6 | 6260,7 | 6286,8 | 6313,0 | 6339,4 | 6366,0 |
2 | 98,503 | 99,000 | 99,166 | 99,249 | 99,299 | 99,332 | 99,356 | 99,374 | 99,388 | 99,399 | 99,416 | 99,432 | 99,449 | 99,458 | 99,466 | 99,474 | 99,483 | 99,491 | 99,499 |
3 | 34,116 | 30,817 | 29,457 | 28,710 | 28,237 | 27,911 | 27,672 | 27,489 | 27,345 | 27,229 | 27,052 | 26,872 | 26,690 | 26,598 | 26,505 | 26,411 | 26,316 | 26,221 | 26,125 |
4
| 21,198 | 18,000 | 16,694 | 15,977 | 15,522 | 15,207 | 14,976 | 14,799 | 14,659 | 14,546 | 14,374 | 14,198 | 14,020 | 13,929 | 13,838 | 13,745 | 13,652 | 13,558 | 13,463 |
5 | 16,258 | 13,274 | 12,060 | 11,392 | 10,967 | 10,672 | 10,456 | 10,289 | 10,158 | 10,051 | 9,8883 | 9,7222 | 9,5527 | 9,4665 | 9,3793 | 9,2912 | 9,2020 | 9,1118 | 9,0204 |
6 | 13,745 | 10,925 | 9,7795 | 9,1483 | 8,7459 | 8,4661 | 8,2600 | 8,1016 | 7,9761 | 7,8741 | 7,7183 | 7,5590 | 7,3958 | 7,3127 | 7,2285 | 7,1432 | 7,0568 | 6,9690 | 6,8861 |
7 | 12,246 | 9,5466 | 8,4513 | 7,8467 | 7,4604 | 7,1914 | 6,9928 | 6,8401 | 6,7188 | 6,6201 | 6,4691 | 6,3143 | 6,1554 | 6,0743 | 5,9921 | 5,9084 | 5,8236 | 5,7372 | 5,6495 |
8 | 11,259 | 8,6491 | 7,5910 | 7,0060 | 6,6318 | 6,3707 | 6,1776 | 6,0289 | 5,9106 | 5,8143 | 5,6668 | 5,5151 | 5,3591 | 5,2793 | 5,1981 | 5,1156 | 5,0316 | 4,9460 | 4,8588 |
9
| 10,561 | 8,0215 | 6,9919 | 6,4221 | 6,0569 | 5,8018 | 5,6129 | 5,4671 | 5,3511 | 5,2565 | 5,1114 | 4,9621 | 4,8080 | 4,7290 | 4,6486 | 4,5667 | 4,4831 | 4,3978 | 4,3105 |
10 | 10,044 | 7,5594 | 6,5523 | 5,9943 | 5,6363 | 5,3858 | 5,2001 | 5,0567 | 4,9424 | 4,8492 | 4,7059 | 4,5582 | 4,4054 | 4,3269 | 4,2469 | 4,1653 | 4,0819 | 3,9965 | 3,9090 |
11 | 9,6460 | 7,2057 | 6,2167 | 5,6683 | 5,3160 | 5,0692 | 4,8861 | 4,7445 | 4,6315 | 4,5393 | 4,3974 | 4,2509 | 4,0990 | 4,0209 | 3,9411 | 3,8596 | 3,7761 | 3,6904 | 3,6025 |
12 | 9,3302 | 6,9266 | 5,9526 | 5,4119 | 5,0643 | 4,8206 | 4,6395 | 4,4994 | 4,3875 | 4,2961 | 4,1553 | 4,0096 | 3,8584 | 3,7805 | 3,7008 | 3,6192 | 3,5355 | 3,4494 | 3,3608 |
13 | 9,0738 | 6,7010 | 5,7394 | 5,2053 | 4,8616 | 4,6204 | 4,4410 | 4,3021 | 4,1911 | 4,1003 | 3,9603 | 3,8154 | 3,6646 | 3,5868 | 3,5070 | 3,4253 | 3,3413 | 3,2548 | 3,1654 |
14
| 8,8616 | 6,5149 | 5,5639 | 5,0354 | 4,6950 | 4,4558 | 4,2779 | 4,1399 | 4,0297 | 3,9394 | 3,8001 | 3,6557 | 3,5052 | 3,4274 | 3,3476 | 3,2656 | 3,1813 | 3,0942 | 3,0040 |
15 | 8,6831 | 6,3589 | 5,4170 | 4,8932 | 4,5556 | 4,3183 | 4,1415 | 4,0045 | 3,8948 | 3,8049 | 3,6662 | 3,5222 | 3,3719 | 3,2940 | 3,2141 | 3,1319 | 3,0471 | 3,2995 | 2,8684 |
16 | 8,5310 | 6,2262 | 5,2922 | 4,7726 | 4,4374 | 4,2016 | 4,0259 | 3,8896 | 3,7804 | 3,6909 | 3,5527 | 3,4089 | 3,2588 | 3,1808 | 3,1007 | 3,0182 | 2,9330 | 2,8447 | 2,7528 |
17 | 8,3997 | 6,1121 | 5,1850 | 4,6690 | 4,3359 | 4,1015 | 3,9267 | 3,7910 | 3,6822 | 3,5931 | 3,4552 | 3,3117 | 3,1615 | 3,0835 | 3,0032 | 2,9205 | 2,8348 | 2,7459 | 2,6530 |
18 | 8,2854 | 6,0129 | 5,0919 | 4,5790 | 4,2479 | 4,0146 | 3,8406 | 3,7054 | 3,5971 | 3,5082 | 3,3706 | 3,2273 | 3,0771 | 2,9990 | 2,9185 | 2,8354 | 2,7493 | 2,6597 | 2,5660 |
19
| 8,1850 | 5,9259 | 5,0103 | 4,5003 | 4,1708 | 3,9386 | 3,7653 | 3,6305 | 3,5225 | 3,4338 | 3,2965 | 3,1533 | 3,0031 | 2,9249 | 2,8442 | 2,7608 | 2,6742 | 2,5839 | 2,4893 |
20 | 8,0960 | 5,8489 | 4,9382 | 4,4307 | 4,1027 | 3,8714 | 3,6987 | 3,5644 | 3,4567 | 3,3682 | 3,2311 | 3,0880 | 2,9377 | 2,8594 | 2,7785 | 2,6947 | 2,6077 | 2,5168 | 2,4212 |
21 | 8,0166 | 5,7804 | 4,8740 | 4,3688 | 4,0421 | 3,8117 | 3,6396 | 3,5056 | 3,3981 | 3,3098 | 3,1729 | 3,0299 | 2,8796 | 2,8011 | 2,7200 | 2,6359 | 2,5484 | 2,4568 | 2,3603 |
22 | 7,9454 | 5,7190 | 4,8166 | 4,3134 | 3,9880 | 3,7583 | 3,5867 | 3,4530 | 3,3458 | 3,2576 | 3,1209 | 2,9780 | 2,8274 | 2,7488 | 2,6675 | 2,5831 | 2,4951 | 2,4029 | 2,3055 |
23 | 7,8811 | 5,6637 | 4,7649 | 4,2635 | 3,9392 | 3,7102 | 3,5390 | 3,4057 | 3,2986 | 3,2106 | 3,0740 | 2,9311 | 2,7805 | 2,7017 | 2,6202 | 2,5355 | 2,4471 | 2,3542 | 2,2559 |
24
| 7,8229 | 5,6136 | 4,7181 | 4,2184 | 3,8951 | 3,6667 | 3,4959 | 3,3629 | 3,2560 | 3,1681 | 3,0316 | 2,8887 | 2,7380 | 2,6591 | 2,5773 | 2,4923 | 2,4035 | 2,3099 | 2,2107 |
25 | 7,7698 | 5,5680 | 4,6755 | 4,1774 | 3,8550 | 3,6272 | 3,4568 | 3,3239 | 3,2172 | 3,1294 | 2,9931 | 2,8502 | 2,6993 | 2,6203 | 2,5383 | 2,4530 | 2,3637 | 2,2695 | 2,1694 |
26 | 7,7213 | 5,5263 | 4,6366 | 4,1400 | 3,8183 | 3,5911 | 3,4210 | 3,2884 | 3,1818 | 3,0941 | 2,9579 | 2,8150 | 2,6640 | 2,5848 | 2,5026 | 2,4170 | 2,3273 | 2,2325 | 2,1315 |
27 | 7,6767 | 5,4881 | 4,6009 | 4,1056 | 3,7848 | 3,5580 | 3,3882 | 3,2558 | 3,1494 | 3,0618 | 2,9256 | 2,7827 | 2,6316 | 2,5522 | 2,4699 | 2,3840 | 2,2938 | 2,1984 | 2,0965 |
28 | 7,6356 | 5,4529 | 4,5681 | 4,0740 | 3,7539 | 3,5276 | 3,3581 | 3,2259 | 3,1195 | 3,0320 | 2,8959 | 2,7530 | 2,6017 | 2,5223 | 2,4397 | 2,3535 | 2,2629 | 2,1670 | 2,0642 |
29
| 7,5976 | 5,4205 | 4,5378 | 4,0449 | 3,7254 | 3,4995 | 3,3302 | 3,1982 | 3,0920 | 3,0045 | 2,8685 | 2,7256 | 2,5742 | 2,4946 | 2,4118 | 2,3253 | 2,2344 | 2,1378 | 2,0342 |
30 | 7,5625 | 5,3903 | 4,5097 | 4,0179 | 3,6990 | 3,4735 | 3,3045 | 3,1726 | 3,0665 | 2,9791 | 2,8431 | 2,7002 | 2,5487 | 2,4689 | 2,3860 | 2,2992 | 2,2079 | 2,1107 | 2,0062 |
40 | 7,3141 | 5,1785 | 4,3126 | 3,8283 | 3,5138 | 3,2910 | 3,1238 | 2,9930 | 2,8876 | 2,8005 | 2,6648 | 2,5216 | 2,3689 | 2,2880 | 2,2034 | 2,1142 | 2,0194 | 1,9172 | 1,8047 |
60 | 7,0771 | 4,9774 | 4,1259 | 3,6491 | 3,3389 | 3,1187 | 2,9530 | 2,8233 | 2,7185 | 2,6318 | 2,4961 | 2,3523 | 2,1978 | 2,1154 | 2,0285 | 1,9360 | 1,8363 | 1,7263 | 1,6006 |
120 | 6,8510 | 4,7865 | 3,9491 | 3,4796 | 3,1735 | 2,9559 | 2,7918 | 2,6629 | 2,5586 | 2,4721 | 2,3363 | 2,1915 | 2,0346 | 1,9500 | 1,8600 | 1,7628 | 1,6557 | 1,5330 | 1,3805 |
6,6349 | 4,6052 | 3,7816 | 3,3192 | 3,0173 | 2,8020 | 2,6393 | 2,5113 | 2,4073 | 2,3209 | 2,1848 | 2,0385 | 1,8783 | 1,7908 | 1,6964 | 1,5923 | 1,4730 | 1,3246 | 1,0000 |