Закон Распределения

В теории вероятностей — удобный описательный термин,  могущий означать в зависимости от контекста  распределение  вероятностей (см.) (напр., к.-л. случайной величины) или соответствующую функцию, либо плотность распределения. З.р. может носить разный характер. Так, плотность распределения может быть непрерывной и дискретной. При непрерывном распределении отвечающая ему кривая может быть симметричной и скошенной, с "горбами" и без них и т. д. Широко распространено и играет большую роль  в статистике математической (см.) нормальное (гауссово) распределение. Распространенность  нормального распределения объясняется справедливостью  известной из теории вероятностей центральной предельной теоремы: если значения нек-рой случайной величины складываются из значений достаточно большого количества произвольно распределенных величин, каждая из к-рых действует на первую сравнительно слабо, то первая величина распределена нормально. Многие переменные (случайные величины), изучаемые в ходе социологич. исследования, интегрируют в себе большое количество экономич., психологич. и др. факторов, каждый из к-рых в отдельности оказывает на итоговую переменную сравнительно слабое влияние.  А такие переменные в силу центральной предельной теоремы должны быть распределены нормально. В социологич. исследованиях встречаются не только нормальные распределения. З.р. многих случайных величин, играющих большую роль в статистич. анализе,  хорошо изучены, и для них рассчитаны статистич. таблицы, позволяющие определить, какова вероятность  наугад выбранного значения рассматриваемой случайной величины попасть в ту или иную область ее измерения. Лит.: Хастингс Н., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям. М., 1980; Большее Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М., 1983; Боровков А.А. Математическая статистика.  М., 1984. Ю.Н. Толстова