4.2. Понятие интервальной оценки параметра случайной величины

Вычисляя на основании результатов наблюдений точечную оценку неиз­вестного параметра , мы понимаем, что величина является (в силу своей случайности) лишь приближенным значением параметра . При большом числе наблюдений точность приближения бывает достаточной для практических выводов в силу несмещенности, состоятельности и эффективности "хороших" оценок. Для выборок малого объема точечные оценки могут значительно отличаться от оцениваемого параметра и вопрос о точности получаемых оценок становится очень важным. В математической стати­стике он решается введением интервальных оценок.

Интервальной оценкой для параметра называется такой интервал со случайными границами, что

. (4.7)

Вероятность называется надежностью интервальной оценки или дове­рительной вероятностью, случайные величины – доверительными границами, а сам интервал иногда называют доверительным интервалом. Центром этого интервала является значение точечной оценки .

Надежность принято выбирать равной 0.95, 0.99. Тогда событие, со­стоящее в том, что интервал покроет параметр , будет практически достоверным.

Общая теория построения интервальных оценок заключается в опреде­лении случайной величины, зависящей от оцениваемого параметра. Зная распределение этой случайной величины, находят соответствующие дове­рительные границы и сам доверительный интервал с требуемой точностью. Посмотрим, как эта идея реализуется для различных параметров.

4.3. Интервальные оценки математического ожидания нормального распределения

Пусть генеральная совокупность Х распределена по нормальному закону , причем параметр известен, а параметр требуется оценить с надежностью . По теореме о распределении выборочных характеристик случайная величина распределена по закону . На рис. 4.3 изображен график функции плотности этой случайной величины, т.е. кривая . Выберем число так, что заштрихованная площадь равна , т.е.

. (4.8)

х

р(х)

Рис. 4.3. К построению доверительных интервалов

Это значение легко находится с использованием интегральной функции Лапласа . Действительно,

. (4.9)

Значение , удовлетворяющее нелинейному уравнению

, (4.10)

находится по табл. П1.

Так как  > 0, то события и эквивалентны, а значит, их вероятности равны:

. (4.11)

Таким образом, для параметра мы построили доверительный интер­вал (интервальную оценку), левая граница которого , правая – , а точность – . Центр этого интервала находится в точке с координатой , а длина интервала . Если объем выборки неогра­ниченно возрастает, то интервал стягивается в одну точку , которая является состоятельной и несмещенной оценкой для параметра .

♦ Пример 4.1. По выборке объема п = 9 найдено среднее значение . Считая, что генеральная совокупность распределена по нормаль­ному закону с , определить интервальную оценку для ма­тематического ожидания с надежностью .

Решение. Используя табл. П1, находим, что

при . Тогда и доверительный интервал (4.11) имеет границы . Таким образом, с вероятностью 0.95 можно быть уверенным в том, что интервал

(4.12)

накроет параметр или, другими словами, с вероятностью 0.95 значение дает значение параметра а с точностью = 1.31.

Заметим, что эта трактовка неверна, если вместо случайной величины использовать вычисленное по конкретной выборке значение = 1.5. Тогда границы интервала (0.19, 2.81) будут не случайными и возможны два случая:

• точка а лежит внутри этого интервала, тогда

Р(0.19 < а < 2.81) = 1;

• точка а не лежит внутри (0.19, 2.81), тогда

Р(0.19 < а < 2.81) = 0.

Поэтому только для интервала (4.12) со случайными границами можно утверждать, что

. ☻

Определим теперь интервальную оценку для неизвестной генеральной средней нормально распределенной генеральной совокупности Х в том случае, когда генеральная дисперсия неизвестна, т.е. построим довери­тельный интервал для параметра , если параметр неизвестен.

В отличие от предыдущего случая, вместо случайной величины , распределенной по закону , рассмотрим случайную величину , которая согласно следствию из теоремы 4.1 распределена по закону Стьюдента . При заданном значении , пользуясь табл. П2, вычислим значение из условия

, (4.13)

где – надежность интервальной оценки. Заметим, что в табл. П2 означает не число степеней свободы, а объем выборки. Число степеней свободы будет равно .

Замена случайной величины на случайную величину вызвана тем, что закон распределения последней случайной величины известен и в ее запись не входит неизвестный в данном случае параметр . Из условия (4.13) получаем

.

Таким образом, интервальная оценка надежности для неизвестной генеральной средней а имеет границы

.

Выразим границы интервала через исправленную дисперсию . Так как , то . Поэтому

.

Значит, границы доверительного интервала можно записать как

, (4.14)

а точность интервальной оценки определить соотношением

. (4.15)

Как и в предыдущем случае, центр интервала находится в точке , но длина интервала является случайной величиной, принимающей тем меньшие значения, чем больше значение п. Это объясняется тем, что наличие большей информации о генеральной совокупности Х позволяет сузить интервал.

♦ Пример 4.2. По выборке объема п = 9 из нормально распределенной генеральной совокупности найдены значения и . Построить интервальную оценку для математического ожидания с надежностью .

Решение. Пользуясь табл. П2, находим величину . Тогда точность определяется соотношением (см. (4.15)): , а интервальная оценка имеет границы , которые зависят от двух случайных величин: и S. Подставляя вместо S ее вычисленное значение s = 2, получаем интервал

.

Сравнивая эту оценку с интервальной оценкой примера 4.1 (см. (4.12)), видим, что замена неизвестной величины вычисляемой величиной s приводит к уменьшению точности интервальной оценки и увеличению длины доверительного интервала. Подставив вместо случайной величины ее конкретное значение , получаем конкретное значение границ (0, 3). ☻