- •Тема: Статистические оценки параметров распределения
- •Понятие оценки.
- •Классификация точечных оценок.
- •Методы нахождения точечных оценок.
- •Интервальные оценки.
- •Вероятность попадания нормально распределённой случайной величины в заданный интервал.
- •Доверительный интервал для математического ожидания нормально распределённой генеральной совокупности при известной дисперсии.
- •Распределение хи-квадрат.
- •Распределение Стьюдента.
- •Доверительный интервал для математического ожидания нормально распределённой генеральной совокупности при неизвестной дисперсии.
- •Доверительный интервал для дисперсии нормально распределённой генеральной совокупности.
-
Доверительный интервал для дисперсии нормально распределённой генеральной совокупности.
Предположим, что
генеральная совокупность имеет нормальное
распределение
.
Тогда случайная величина
(10.1)
имеет
-распределение
с числом степеней свободы
.
По таблице 4
-распределения
можно найти
,
удовлетворяющее условию:
(рис. 10.1).
|
Рис. 10.1 |
Рис. 10.2 |
По таблице
-распределения
всегда можно найти такие два числа
и
,
которые удовлетворяли бы условию
.
(10.2)
Таких пар чисел
и
существует бесконечное множество. Чтобы
зафиксировать одну такую пару
и
,
введём дополнительное условие
(симметричность по вероятности): чтобы
вероятности выхода величины
за пределы интервала вправо и влево
(заштрихованные площади на рис. 10.2) были
одинаковы и равны
,
т.е.
.
(10.3)
Из таблицы, используя
условие (10.3), получаем
.
Для нахождения
используем вероятность противоположного
события
.
(10.4)
Заменяя в формуле
(10.2)
его значением из формулы (10.1) и выполняя
преобразования получаем
,
(10.5)
где в скобках задан
доверительный интервал для дисперсии
.
Извлекая квадратный
корень из обеих сторон неравенства,
определяющего доверительный интервал
для
,
получаем доверительный
интервал для среднего квадратического
отклонения
:
.
(10.6)
Таким образом,
доверительный
интервал для дисперсии
нормального закона распределения имеет
вид
.
(10.7)
Пример 10.1.
Произведено 12 измерений одним прибором
(без систематической ошибки) некоторой
физической величины, причём исправленное
выборочное среднее квадратическое
отклонение
случайных ошибок измерений оказалось
равным 0,6. Найти точность прибора с
надёжностью
,
если результаты измерений распределены
нормально.
Δ Точность прибора
характеризуется средним квадратическим
отклонением случайных ошибок измерений.
Поэтому задача сводится к отысканию
доверительного интервала, покрывающего
с заданной надёжностью
.
По данным
и
по таблице 4 найдём:
;
.
Подставляя исходные данные в формулу (10.6), находим:
,
т.е.
.
Таким образом,
с вероятностью
.
▲
1 К. Пирсон (1857 – 1936) – английский математик.
2 Стьюдент – псевдоним английского статистика В.С. Госсета (1886 – 1937), открывшего это распределение в 1908 г.


