- •Содержание
- •Введение
- •§ 1. Математическая статистика. Выборочная совокупность. Точечные оценки параметров генеральной совокупности
- •§ 2. Интервальные оценки. Доверительная вероятность
- •§ 3. Проверка статистических гипотез. Проверка гипотез о значении математического ожидания
- •§ 4. Проверка статистических гипотез. Проверка гипотез о значении дисперсии
- •§ 5. Критерии согласия для корреляционных показателей. Критерии согласия относительно долей
- •Расчет коэффициента корреляции Пирсона производится по следующей формуле:
- •Пример 4.1
- •§ 6. Критерий согласия Пирсона . Критерий Вилкоксона однородности выборок
- •§ 7. Дисперсионный анализ. Однофакторный и двухфакторный дисперсионный анализ Однофакторный и двухфакторный дисперсионный анализ
- •7. 1. Однофакторный дисперсионный анализ
- •7. 2. Двухфакторный дисперсионный анализ
- •§ 8. Корреляционный и регрессионный анализ. Элементы теории корреляции
- •§ 9. Метод наименьших квадратов
- •§ 10. Множественная линейная регрессия
- •§ 11. Дискриминантный анализ
- •§ 12. Методы кластерного анализа
- •§ 13. Факторный анализ и анализ главных компонент
- •§ 13. Векторный анализ и теория поля. Основные понятия теории поля. Скалярное поле. Векторное поле. Оператор Гамильтона
- •§ 14. Функции комплексного переменного. Основные понятия. Аналитическая функция. Конформное отображение. Интегрирование функции комплексного переменного. Ряд Лорана
- •Литература
§ 2. Интервальные оценки. Доверительная вероятность
Выборочная совокупность. Метод моментов. Интервальные оценки параметров генеральной совокупности. Доверительная вероятность.
Пример 2.1. Дана выборка объема n=10:
-
хi
-2
1
2
3
4
5
ni
2
1
2
2
2
1
Оценить с надежностью 0,95 математическое ожидание а нормально распределенного признака по выборочной средней при помощи доверительного интервала.
Решение: вычислим по определению выборочную среднюю
= (-22 + 11 + 22 + 32 + 42 + 51) = 2;
DВ = = - 22 = [(-2)22 + 121 + 222 + 322 + 422 + 521] – 4 = = 5,2 s= 2,4.
Пользуясь
таблицей приложения 3 по
= 0,95 и n
= 10, находим t=2,26,
тогда искомый доверительный интервал
примет вид:
,
т.е.
.
Ответ: .
Пример 2.2. Дано статистическое распределение выборки: в первой строке указаны выборочные варианты хi, а во второй строке – соответственные частоты ni количественного признака Х). Требуется найти доверительный интервал для оценки неизвестного математического ожидания а с заданной надежностью =0,95.
хi |
260 |
270 |
280 |
290 |
300 |
310 |
320 |
ni |
5 |
15 |
40 |
25 |
8 |
4 |
3 |
Решение: 1. Для нахождения и DВ методом произведений составим расчетную таблицу (в качестве ложного нуля выбираем С=280, т.е. u3=0, значит, u2= 1, u1= 2, u4=1, u 5 = 2, u6 = 3, u7 = 4):
-
хi
ni
ui
niui
niu
260
5
2
10
20
270
15
1
15
15
280
40
0
0
0
290
25
1
25
25
300
8
2
16
32
310
4
3
12
36
320
3
4
12
48
100
40
176
Вычислим условные моменты: = =0,4; = =1,76.
Теперь, зная ложный ноль С=280 и шаг выборки h=270 – 260 =10, вычисляем выборочную среднюю: =100,4+280=284; выборочную дисперсию: = (1,76 – 0,42)102 = 160; выборочное среднее квадратическое отклонение: В = = 12,65.
2. Доверительный интервал.
DВ=160
s=
=
12,71.
Пользуясь
таблицей приложения 3 по
= 0,95 и n
= 100 находим t=1,984,
тогда искомый доверительный интервал
примет вид:
,
т.е.
.
Ответ: 1. а) =284, б) В =12,65; 2. .
Задачи для самостоятельного решения:
1) Дано статистическое распределение выборки: в первой строке указаны выборочные варианты хi , а во второй строке – соответственные частоты ni количественного признака Х). Требуется найти:
1. Методом произведений: а) выборочную среднюю; б) выборочное среднее квадратическое отклонение;
2. Доверительные интервалы для оценки неизвестного математического ожидания а нормально распределенной случайной величины Х с заданной надежностью =0,95.
1.1)
хi |
102 |
112 |
122 |
132 |
142 |
152 |
162 |
ni |
4 |
6 |
10 |
40 |
20 |
12 |
8 |
1.2)
хi |
10,6 |
15,6 |
20,6 |
25,6 |
30,6 |
35,6 |
40,6 |
ni |
8 |
10 |
60 |
12 |
5 |
3 |
2 |
1.3)
хi |
26 |
32 |
38 |
44 |
50 |
56 |
62 |
ni |
5 |
15 |
40 |
25 |
8 |
4 |
3 |
1.4)
хi |
12,4 |
16,4 |
20,4 |
24,4 |
28,4 |
32,4 |
36,4 |
ni |
5 |
15 |
40 |
25 |
8 |
4 |
3 |
1.5)
хi |
110 |
115 |
120 |
125 |
130 |
135 |
140 |
ni |
5 |
10 |
30 |
25 |
15 |
10 |
5 |
1.6)
хi |
45 |
50 |
55 |
60 |
65 |
70 |
75 |
ni |
4 |
6 |
10 |
40 |
20 |
12 |
8 |
1.7)
хi |
10,2 |
10,9 |
11,6 |
12,3 |
13 |
13,7 |
14,4 |
ni |
8 |
10 |
60 |
12 |
5 |
3 |
2 |
1.8)
хi |
11,5 |
12 |
12,5 |
13 |
13,5 |
14 |
14,5 |
ni |
5 |
15 |
40 |
25 |
8 |
4 |
3 |
1.9)
хi |
104 |
109 |
114 |
119 |
124 |
129 |
134 |
ni |
4 |
6 |
10 |
40 |
20 |
12 |
8 |
1.10)
хi |
105 |
110 |
115 |
120 |
125 |
130 |
135 |
ni |
4 |
6 |
10 |
40 |
20 |
12 |
8 |
Занятие 3 |
Критерии согласия. Проверка статистических гипотез. Критерии согласия для средних, для дисперсий. |
