![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •3. Выборочные аналоги дифференц фр Выборочным аналогом дифференциальной функции f(X) является функция
- •- Частость попадания наблюдаемых значений свх в частичный интервал, длина которого h, тогда выборочная дифференциальная функция
- •4. Статистич хар-ки вариац рядов
- •А для интервального ряда
- •5.Понятие о точечной оценке числ хар-ки св. Св-ва точечных оценок
- •6. Точечные оценки мо и их св-ва
- •8 Частость как точечная оценка вероятности события
- •10. Доверительный интервал для мо при известном σ
- •11. Доверительный интервал для мо при неизвестном σ
- •12. Интервальная оценка вероятности события
- •13. Определение объема выборки
- •14Понятие статистических гипотез,виды,ошибки 1 и 2го рода
- •15Основной принцип проверки статистических гипотез
13. Определение объема выборки
Выбор совок-тью или просто выборкой, наз. совок-ть случ отобр объектов. Ген. совок-тью наз. совок-ть объектов, из кот. произв-ся выборка. Объемом совок-ти (выборочной или генеральной) наз. число объектов этой совок-ти. При составл выб можно поступать двояко: после того, как объект отобран и над ним произвед наблюд, он может быть возвр, либо не возвр в ген. совок-ть. В соот-вии с этим, выборки подраздел на повторн и бесповторн.
Для опред необх объема выборки, при кот с заданн вер-ю γ можно утвержд, что выборочн средняя отлич-ся от генерального по абсолютн величине меньше чем на δ, используют формулы:
а) в случае известной дисперсии: n=(tγ2σ2)/δ2, где Ф(tγ)= γ
б) в случае неизвестн дисперсии организуют специальную «пробную» выборку небольш объема, находят оценку S2, и полагая, что σ2≈S2 , находят объем «основной» выборки: n=(tγ2S2)/δ2
14Понятие статистических гипотез,виды,ошибки 1 и 2го рода
Закон распределения определяет количественные характеристики генеральной совокупности.
Если закон распределения неизвестен, но есть основания предположить, что он имеет определенный вид (например, А), то выдвигают гипотезу: генеральная совокупность распределена по закону А. В этой гипотезе речь идет о виде предполагаемого распределения.
Часто закон
распределения известен, но неизвестны
его параметры. Если есть основания
предположить, что неизвестный параметр
равен определенному значению
,
то выдвигается гипотеза
.
То есть в этой гипотезе речь идет о
предполагаемой
величине параметра
известного распределения.
Статистической называют гипотезу о виде неизвестного распределения или о параметрах известных распределений
Наряду с выдвинутой гипотезой рассматривают и противоречащую ей гипотезу. Если выдвинутая гипотеза будет отвергнута, то имеет место противоречащая гипотеза.
Нулевой (основной)
называют
выдвинутую гипотезу
.
Альтернативной
(конкурирующей) называют
гипотезу
,
которая противоречит нулевой. Простой
называют гипотезу, содержащую только
одно предположение. Например, если
– параметр показательного распределения,
то гипотеза
– простая. Сложной
называют
гипотезу, состоящую из конечного или
бесконечного числа простых гипотез.
Например, сложная гипотеза
состоит из бесконечного множества
простых гипотез вида
,
где
– любое число, большее 3.
Выдвинутая гипотеза может быть правильной или неправильной, поэтому возникает необходимость ее проверки. Так как проверку производят статистическими методами, то ее называют статистической. В итоге статистической проверки гипотезы в двух случаях может быть принято неправильное решение, т.е. могут быть допущены ошибки двух родов.
Ошибка первого рода состоит в том, что будет отвергнута правильная гипотеза. Ошибка второго рода состоит в том, что будет принята неправильная гипотеза. Следует отметить, что последствия ошибок могут оказаться различными. Правильное решение может быть принято также в двух случаях, когда принимается правильная гипотеза или отвергается неверная гипотеза.
Вероятность
совершить ошибку первого рода принято
обозначать через
;
ее называют уровнем
значимости.
Чаще всего, уровень значимости принимают
равным 0,05 или 0,01.