- •С.Е.Игнатова математическая статистика
- •Санкт-Петербург
- •Утверждено редакционно-издательским советом сПбГиэу
- •Игнатова с.Е.
- •Содержание:
- •Предисловие
- •Введение
- •1.Генеральная совокупность, выборка и основные способы организации выборки.
- •2.Вариационный ряд и порядковые статистики.
- •3.Статистическое оценивание параметров.
- •4.Точечные оценки и их свойства (несмещенность, состоятельность и эффективность).
- •5.Основные выборочные характеристики и их свойства.
- •5.1.Генеральная и выборочная средние.
- •5.2.Групповая и общая средние.
- •5.3.Отклонение от общей средней и его свойство.
- •5.4.Генеральная и выборочная дисперсии.
- •5.5.Групповая, внутригрупповая, межгрупповая и общая дисперсии.
- •5.6.Сложение дисперсий.
- •6.Основные точечные оценки.
- •6.1.Оценка генеральной средней по выборочной средней. Устойчивость выборочных средних.
- •6.2.Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной.
- •7.Законы распределения выборочных характеристик в нормальной генеральной совокупности.
- •7.1.Число степеней свободы.
- •7.2.Распределение хи-квадрат.
- •7.3.Распределение Стьюдента.
- •7.4.Распределение Фишера-Снедекора.
- •8.Интервальные оценки и доверительные области.
- •8.1.Оценка вероятности (биноминального распределения) по относительной частоте.
- •8.2.Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения при известном среднем квадратическом отклонении.
- •8.3.Доверительный интервал для оценки среднего квадратического отклонения нормального распределения.
- •9.Байесовское статистическое оценивание.
- •10.Статистическая проверка гипотез: основные типы гипотез и общая логическая схема статистического критерия; характеристики качества критерия.
- •10.1.Общая логическая схема статистического критерия
- •10.2.Характеристики качества критерия.
- •11.Критерии согласия и однородности, проверка гипотезы о числовых значениях параметров.
- •11.1.Критерий однородности.
- •Например, рассмотрим непараметрический критерий сдвига.
- •11.2.Критерий согласия.
- •11.3.Методика вычисления теоретических частот нормального распределения:
- •11.4.Пример обработки массива статистических данных.
- •11.5.Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •12.Неравенство информации, метод максимального правдоподобия и метод моментов.
- •12.1.Метод максимального правдоподобия
- •12.2.Неравенство информации
- •12.3.Эмпирические моменты
- •12.4.Метод моментов.
- •13.Основы статистического исследования зависимостей.
- •13.1.Регрессионный анализ.
- •13.1.1.Отыскание параметров выборочного уравнения линейной регрессии по несгруппированным данным.
- •13.1.2.Выборочный коэффициент корреляции.
- •13.1.3.Корреляционная таблица.
- •13.1.4.Отыскание параметров выборочного уравнения линейной регрессии по сгруппированным данным.
- •13.1.5.Выборочное корреляционное отношение.
- •13.1.6.Свойства выборочного корреляционного отношения.
- •13.1.7.Простейшие случаи криволинейной корреляции.
- •13.1.8.Понятие о множественной корреляции.
- •13.2.Дисперсионный анализ.
- •13.2.1.Общая, факторная и остаточная суммы квадратов отклонений
- •13.2.2.Связь между общей, факторной и остаточной суммами.
- •13.2.3.Общая, факторная и остаточная дисперсии.
- •13.2.4.Сравнение нескольких средних методом дисперсионного анализа.
- •13.2.5.Неодинаковое число испытаний на различных уровнях фактора.
- •Заключение
- •Список литературы:
- •Сведения об авторе
8.1.Оценка вероятности (биноминального распределения) по относительной частоте.
Пусть производятся независимые испытания с неизвестной вероятностью р появления события А в каждом испытании. Требуется оценить неизвестную вероятность р по относительной частоте, т.е. надо найти ее точечную и интервальную оценки.
Точечная оценка.
В качестве
точечной оценки неизвестной вероятности
р
принимают относительную частоту
,
где m
– число появлений события А,
n
– число испытаний.
Эта оценка несмещенная, т.е. ее математическое ожидание равно оцениваемой вероятности.
Действительно, учитывая, что М(m) = np, получаем:
М(W)
= М(m/n)
=
=
= p.
Дисперсия оценки
равна D(m)
= npq.
Тогда получаем:
D(W)=
D
=
=
=
=
=
.
Интервальная оценка. Найдем доверительный интервал для оценки вероятности по относительной частоте. Воспользуемся формулой:
=
2Ф
,
(1)
где Х – нормальная случайная величина с математическим ожиданием М(Х) = . Если n достаточно велико и вероятность р не очень близка к нулю и к единице, то можно считать, что относительная частота распределена приближенно нормально, причем (как было указано выше), М (W) = p.
Тогда, с помощью формулы (1), получаем:
=
2Ф
(2).
(2) – приближенное равенство, т.к. относительная частота распределена приближенно нормально.
Пусть равенство (2) выполняется с надежностью :
= 2Ф = .
Тогда получаем:
Заменим случайную
величину W
неслучайной наблюдаемой относительной
частотой
и подставим (1-р)
вместо q.
Тогда с надежностью
выполняется неравенство:
.
Так как р
неизвестна,
решим это неравенство относительно р.
Пусть
. Обе части этого неравенства положительны.
Возведя их в квадрат, получим равносильное
квадратное неравенство относительно
р:
D > 0 корни различны и действительны.
Меньший корень равен
(3)
Больший корень равен
(4)
Итак, искомый
доверительный интервал
< p
<
,
где
и
находят по формулам (3) и (4).
При выводе мы
предположили, что
,
тот же результат получим и при
.
Пример: Производят независимые испытания с одинаковой, но неизвестной вероятностью р появления события А в каждом испытании. Найти доверительный интервал для оценки вероятности р с надежностью 0,95, если в 80 испытаниях события А появилось 16 раз.
Решение: n = 80, m = 16, = 0,95
– относительная
частота появления А.
Найдем t
из равенства Ф(t)=
.
Теперь по таблице функции Лапласа
получим t
= 1,96.
Подставив n
= 80,
= 0,2, t
= 1,96 в формулы (3) и (4), получим, соответственно:
=
0,128
=
0,299.
Ответ: 0,128 < р < 0,299.
Заметим, что при
больших значениях n
(порядка сотен) слагаемые
и
очень малы, и множитель
.
Тогда, в качестве приближенных границ
доверительного интервала, можно принять:
,
.
Чтобы избежать расчетов концов доверительных интервалов можно использовать математико-статистические таблицы.
8.2.Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения при известном среднем квадратическом отклонении.
Пусть генеральная совокупность распределена по нормальному закону, причём среднее квадратическое отклонение этого распределения известно.
Требуется оценить
неизвестное математическое ожидание
по
.
Найдём доверительный интервал, покрывающий
параметр
с надёжностью
.
В качестве точечных
оценок параметров нормального закона
возьмём
и
.
Вероятность заданного отклонения вычисляется по формуле:
где
Для заданного
по таблице функций Лапласа определяют
квантиль
для функции
Определение:
Квантилью, или левосторонней критической
областью, отвечающей вероятности
,
называется такая граница, левее которой
вероятность равна
.
Квантиль обозначается
.
По определению
,
т.е. квантиль является решением уравнения
.
Оценку
называют классической. Из формулы
можно сделать
следующие выводы:
при возрастании объёма выборки число убывает и, следовательно, точность оценки увеличивается;
увеличение надёжности оценки
приводит к увеличению
(
-возрастающая
функция), следовательно, приводит и к
возрастанию
.
Другими словами, увеличение надёжности классической оценки влечёт за собой уменьшение её точности.
Пример:
Случайная величина X
имеет нормальное распределение с
известным
.
Найти доверительные
интервалы для оценки неизвестного
математического ожидания
по
,
если объём выборки
и задана надёжность оценки
.
Решение: 1)
По таблице находим
.
2) Найдём точность
оценки:
3) Доверительный
интервал: (
)
Так как , то доверительный интервал имеет следующие доверительные границы:
Значения неизвестного
параметра
,
согласующиеся с данными выборки,
удовлетворяют неравенству:
.
При этом надёжность указывает, что если произведено достаточно большое число выборок, то 95% из них определяет такие доверительные интервалы, в которых параметр действительно заключён; лишь в 5% случаев он может выйти за границы доверительного интервала.
Если требуется оценить математическое ожидание с заранее заданной точностью и надёжностью , то минимальный объём выборки, который обеспечит эту точность, находят по формуле:
(следствие
равенства
).
