
- •Тема Статистические оценки параметров распределения
- •20. 1 Несмещенные, эффективные и состоятельные статистические оценки
- •20.8. Выборочная дисперсия
- •Групповая, внутригрупповая, межгрупповая и общая дисперсия
- •20.6. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной дисперсии
- •54.3 Начальный и центральный эмпирические моменты
- •54.4 Точечные оценки, доверительная вероятность (надежность). Доверительный интервал
- •54.5 Метод моментов для точечной оценки параметров распределения
- •54.6 Метод наибольшего правдоподобия для точечной оценки параметров распределения
54.3 Начальный и центральный эмпирические моменты
Эмпирическими моментами порядка k называют среднее значение k-тых степеней разностей - C:
,
где
- частота
варианты
;
- объем
выборки; С
-
произвольное постоянное число (ложный
нуль).
Различают начальные и центральные эмпирические моменты.
Начальным эмпирическим моментом порядка k называется эмпирический момент порядка k при C = 0:
Для
первого порядка
(выборочная средняя).
Центральным эмпирическим моментом порядка k называется эмпирический момент k- го порядка при C = .
.
Центральный
эмпирический момент порядка
.
54.4 Точечные оценки, доверительная вероятность (надежность). Доверительный интервал
Точечной называют оценку, которая определяется одним числом. Все оценки, рассмотренные выше, — точечные. При выборке малого объема точечная оценка может значительно отличаться от оцениваемого параметра, т. е. приводить к грубым ошибкам. По этой причине при небольшом объеме выборки следует пользоваться интервальными оценками.
Интервальной называют оценку, которая определяется двумя числами - концами интервала. Интервальные оценки позволяют установить точность и надежность оценок (смысл этих понятий выясняется ниже).
Пусть
найденная по данным выборки статистическая
характеристика
служит оценкой неизвестного параметра
.
Будем считать
постоянным числом (
может быть и случайной величиной). Ясно,
что
тем точнее определяет параметр
,
чем меньше абсолютная величина разности
|
-
|.
Другими словами, если
>
0 и |
-
|
<
,
то чем меньше
,
тем оценка точнее. Таким образом,
положительное число
характеризует точность
оценки.
Однако
статистические методы не позволяют
категорически утверждать, что оценка
удовлетворяет неравенству |
-
|<
;
можно лишь говорить о вероятности
,
с
которой это неравенство осуществляется.
Надежностью (доверительной вероятностью) оценки по называют вероятность с которой осуществляется неравенство | - | < .
Обычно надежность оценки задается наперед, причем в качестве у берут число, близкое к единице. Наиболее часто задают надежность, равную 0,95; 0,99 и 0,999.
Пусть вероятность того, что | - | < , равна
P [| - | < ] = .
Заменив
неравенство |
-
|
<
,
равносильным ему двойным неравенством
-
,
или
,
имеем
Р[ ] =
Это соотношение следует понимать так: вероятность того, что интервал ( ) заключает в себе (покрывает) неизвестный параметр , равна .
Доверительным
называют
интервал
,
который покрывает неизвестный параметр
с заданной надежностью
.
Замечание. Интервал имеет случайные концы (их называют доверительными границами). Действительно, в разных выборках получаются различные значения . Следовательно, от выборки к выборке будут изменяться и концы доверительного интервала, т. е. доверительные границы сами являются случайными величинами — функциями от .
Так как случайной величиной является не оцениваемый параметр , а доверительный интервал, то более правильно говорить не о вероятности попадания в доверительный интервал, а о вероятности того, что доверительный интервал покроет .
Метод доверительных интервалов разработал американский статистик Ю. Нейман, исходя из идей английского статистика Р. Фишера.