Учебник по теориии вероятности
.pdfВыразим ф(х) из («•) н ^(у) из (***):
ф (*) = П (*)/ J Ф (у) dy. * (у) = / , to)/ 5 Ф W rf*.
в силу |
(•) |
|
— во |
|
|
—во |
|
|
|
• |
со |
00 |
ч |
||
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
N—QO |
—во |
/ |
|
Учитывая, ЧТО, по второму свойству двумерной плотности вероят- |
|||||||
|
0D |
00 |
|
|
|
|
|
ности, |
V |
\ |
f(x^y)dxdy^\ |
и, следовательно, |
|
||
|
— 00 |
— 0 0 |
|
|
|
|
|
|
00 |
00 |
|
00 |
00 |
|
|
|
5 |
|
J ^{х)^{у)Лхйу= |
J |
ф(дс)<1дс J |
^{у)Ау = 1, |
|
|
- 0 0 — 0 0 |
|
— 0 0 |
— ОО |
|
||
окончательно лолучим /(дг, |
y)^fi{,x)-f%{y). |
|
|||||
Таким образом, двумерная плотность вероятности рассматривае |
|||||||
мой системы равна произведению плотностей вероятности составляю |
|||||||
щих. Отсюда |
следует, что |
X vi Y независимы, |
что и требовалось |
||||
доказать. |
|
|
|
|
|
|
438. Доказать, что если X и Y связаны линейной за висимостью У — аХ+Ь^ то абсолютная величина коэффи циента корреляции равна единице.
Решение. По определению коэффициента корреляции,
где
|ixif = Л1 [[Х-М (X)] [Y-M |
(У)]). |
(•) |
Найдем математическое ожидание К: |
|
|
М (К) = Л1 laX+b] =аМ |
(Х) + Ь. |
(••) |
Подставив (••) в (•), после элементарных преобразований получим lixy^^aM IX—М (Х)]^=-аО(Х)=^ао1.
Учитывая, что
Y—M(Y)=-(aX+b)—(aM(X)+b)^alX—M(X)l
найдем дисперсию Y: D(Y)^M[Y—M(Y)]^==a^MlX—M{X)]^=a^(^x'
Отсюда Оу = \а\Ох' Следовательно, коэффициент корреляции
""v а^У Ох(\а\Ох) ТаТ*
Если а > О, то Гху^\\ если а < О, то Гху = — 1. Итак, \Гху\^=х\^ что и требовалось доказать.
Часть третья
ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
Глава девятая ВЫБОРОЧНЫЙ МЕТОД
§ 1 . Статистическое распределение выборки
Пусть для изучения количественного (дискретного или непре рывного) признака X из генеральной совокупности извлечена выборка JCi, .V2, . . . , Xk объема /г. Наблюдавшиеся значения xi признака X называют вариантами, а последовательность вариант, записанных в возрастающем порядке,—вариационным рядом,
Статиспхическим распределением выборки называют перечень вариант xi вариационного ряда и соответствующих им частот п/ (сумма всех частот равна объему выборки п) или относительных ча стот Wi (сумма всех относительных частот равна единице).
Статистическое распределение выборки можно задать также в виде последовательности интервалов и соответствующих им частот (в ка честве частоты интервала принимают сумму частот вариант, попавших в этот интервал).
439, Выборка задана в виде распределения частот:
X,. 2 5 7
AZ; 1 3 6
Найти распределение относительных частот.
Р е ш е н и е . Найдем объем выборки; /г = 1-{-3 + 6 = Ю. Найдем относительные частоты:
и>1== 1/10 = 0,1; м;2 = 3/10 = 0,3; ш.,=6/10 = 0,6.
Напишем искомое распределение относительных частот:
Xi |
2 |
Ъ |
7 |
Wi |
0,1 |
0,3 |
0,6 |
К о н т р о л ь : 0,1+0.3 + 0,6=1 .
440. Выборка задана в виде распределения частот:
X,. 4 7 8 12 п,. 5 2 3 10
Найти распределение относительных частот.
151
§ 2. Эмпирическая функция распределения
Эмпирической функцией распределения (функцией распределения выборки) называют функцию F** (х), определяющую для каждого зна чения X относительную частоту события X < х:
|
F*(x)==njn, |
|
|
|
где Пх — число вариант, меньших х\ п—объем выборки. |
||||
Эмпирическая функция обладает следующими свойствами. |
||||
С в о й с т в о |
1. Значения |
эмпирической функции |
принадлежат |
|
отрезку (0; 1]. |
2. /•• (х) — неубывающая |
функция. |
|
|
С в о й с т в о |
а х/^ — наиболь |
|||
С в о й с т в о |
3. Если Xi—найменыиая |
варианта, |
||
шая, то F*(jc)=0 |
при x^Xi |
и F*(jr) = l |
при х > х^, |
441. Найти эмпирическую |
функцию |
по данному |
рас |
||||||||||
пределению выборки: |
|
1 |
4 |
6 |
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
л:, |
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
п^ 10 |
15 25 |
|
|
|
|
|
|
||||
Р е ш е н и е . |
Найдем |
объем выборки: п = |
10 +15-{-25 = 50. |
при |
|||||||||
Наименьшая |
варианта |
равна |
единице, |
поэтому |
F^(jc)==0 |
||||||||
х< 1. |
|
|
|
X i = l , |
наблюдалось |
10 раз, |
следо |
||||||
Значение X < 4, а именно |
|||||||||||||
вательно, f*(x) = |
10/50 =0,2 |
при |
I < |
j c < 4 . |
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
Значения jc < 6, а имен |
||||||
|
|
|
|
|
|
|
но: jci=»l |
и Ха = 4, наблюда |
|||||
/ |
|
|
|
|
|
|
лись |
104-15=25 |
раз; |
следо- |
|||
|
I |
• |
I |
» |
|
вательно, F* (JC) =25/50 = 0 , 5 |
|||||||
|
|
I |
|
|
|
|
при |
4 < |
Д Г < 6 . |
|
|
|
|
|
|
I |
|
|
|
|
Так |
как дг = 6—наи- |
|||||
|
|
j |
|
|
|
|
большая варианта, то |
F*(х)= |
|||||
0.5 |
I |
! |
|
|
|
|
= 1 при JC > 6. |
|
|
эм- |
|||
|
|
|
|
|
Напишем |
искомую |
|||||||
0Л\ |
Н |
I |
|
|
|
|
пирическую функцию: |
|
|||||
I |
|
|
|
|
|
|
О |
при |
|
Д^^1, |
|||
< |
I |
|
|
|
|
|
|
|
|||||
J |
I |
L |
|
|
X |
F^(x). |
|
0,2 |
при |
1 < |
лг<4, |
||
|
Н |
6, |
|
|
|
0.5 |
при |
4 < JC <; 6 |
|||||
Рис. 11 |
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
VI |
при |
|
X > 6. |
||||
График этой функции изображен на рис. 11. |
|
|
|
|
|
||||||||
442. Найти эмпирическую функцию по данному |
рас |
||||||||||||
пределению выборки: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
а) л:, 2 5 7 |
8 |
б) д:,. 4 |
7 |
8 |
|
|
|
|
|
|
|
||
п,. 1 3 2 |
4 |
|
п^ 5 |
2 |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
§3. Полигон и гистограмма
л. Дискретное распределение признака X. Полигоном частот
называют ломаггую, отрезки которой соединяют точки (дгх, п{)щ (х%, п^,
. . . . (jC)^,/1^)» где Xi—варианты выборки и /i/—соответствующие им
частоты.
1S2
Полигоном относительных частот называют ломаную, отрезки которой соединяют точки (xi\ Wi), (хг\ w^), . . . , (х^\ w^), где Х( —
варианты выборки и ш/—соответствующие им относительные частоты. |
|||||||
Б. Непрерывное распределение |
признака X, |
При |
непрерывном |
||||
распределении |
признака |
весь |
интервал, в котором заключены |
все |
|||
наблюдаемые |
значения |
признака, |
разбивают на ряд |
частичных ин |
|||
тервалов длины h и находят |
л,-—сумму частот |
вариант, попавших |
|||||
в 1-й интервал. Гистограммой |
частот называют ступенчатую фигуру, |
||||||
состоящую из |
прямоугольников, основаниями |
которых служат |
ча |
стичные интервалы длины Л, а высоты равны отношению л,/А (плот |
|||||||||||||||
ность |
частоты). |
Площадь |
частичного |
i-vo |
прямоугольника |
равна |
|||||||||
h{ni/h)=ni—сумме |
|
частот вариант, попавших в i-u интервал. Пло |
|||||||||||||
щадь |
гистограммы |
частот |
равна |
сумме всех |
частот, |
т. е. |
объему |
||||||||
выборки |
п. |
|
относительных |
частот |
называют |
ступенчатую |
|||||||||
Гистограммой |
|||||||||||||||
фигуру, |
состоящую из |
прямоугольников, |
основаниями' |
которых |
|||||||||||
служат частичные |
интервалы |
длины Л, а высоты равны отношению |
|||||||||||||
Wi/h |
(плотность |
относительной |
частоты). Площадь |
частичного |
1-го |
||||||||||
прямоугольника |
равна h{wi/h)=Wf |
— относительной частоте вариант, |
|||||||||||||
попавших |
в 1-й |
интервал. |
Площадь |
гистограммы |
относительных |
||||||||||
частот равна сумме всех |
относительных |
частот, |
т. е. |
единице. |
|
443. Построить полигон частот по данному распре
делению |
выборки: |
X,. |
1 |
4 |
5 |
7 |
|
|||
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
П( 20 |
10 |
14 |
6 |
|
||
Р е ш е н и е . |
Отложим |
на |
оси |
абсцисс варианты х,-, а на оси |
||||||
ординат—соответствующие |
им |
|
частоты |
л/; соединив точки (JC/, Л/) |
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
отрезками прямых, получим ис |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
комый полигон частот |
(рис. 12). |
|
14 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
|
|
-и- 7 Xi |
|
|
|
||||
|
1 |
|
|
Ч 5 7 |
W Xi |
|||||
|
|
Рис. 12 |
|
|
|
|
|
Рис. 13 |
|
|
444. Построить полигон частот по данному распре |
||||||||||
делению |
выборки: |
6 |
б) Xi |
15 20 25 30 35 |
|
|||||
а) |
х, |
2 3 5 |
|
|||||||
|
rii 10 15 5 20 |
|
|
rii 10 15 30 20 25 |
|
|||||
445. Построить полигон относительных частот по дан |
||||||||||
ному |
распределению выборки: |
|
|
|
||||||
г) |
Xi |
2 |
4 |
5 |
7 |
10 |
|
|
|
|
б) |
Wi 0.15 |
0,2 |
0,1 |
0,1 |
|
0,45 |
|
|
||
X,- |
1 |
4 |
5 |
8 |
|
9 |
|
|
|
|
|
Wi 0,15 |
0,25 |
0,3 |
0,2 |
|
ОД |
|
|
|
153
в) JC; 20 |
40 |
65 |
80 |
w^ 0,1 |
0,2 |
0,3 |
0,4 |
Р е ш е н и е , |
a) Отложим на оси абсцисс варианты ж/, а на оси |
ординат—соответствующие относительные частоты wi* Соединив точки (дг/, Wi) отрезками прямых, получим искомый полигон относительных частот (рис. 13).
446. Построить гистограмму частот по данному рас пределению выборки объема п=100:
Номер |
Частичный |
Сумма частот |
Плотность |
интервала |
интервал |
вариант интервала |
частоты |
1 |
^/"^i + l |
'^i |
nj/H |
1 |
1—5 |
10 |
2,5 |
2 |
5—9 |
20 |
5 |
3 |
9—13 |
50 |
12,5 |
4 |
13—17 |
12 |
3 |
5 |
17—21 |
8 |
2 |
Р е ш е н и е . Построим на оси абсцисс заданные интервалы длины h=4. Проведем над этими интервалами отрезки, параллельные оси абсцисс и находящиеся от нее на расстояниях, равных соответст вующим плотностям частоты п^/к. Например, над интервалом (1, 5) построим отрезок, параллельный оси абсцисс, на расстоянии П(/Н=: = 10/4 = 2,5; аналогично строят остальные отрезки.
л
/J
/2
S |
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
Z |
|
|
|
|
|
|
1 |
|
i1 |
J |
П' |
iЧ X |
|
0 |
i |
|||||
/. |
|
|
Рис. 14
Искомая гистограмма частот изображена на рис. 14. 447. Построить гистограмму частот по данному рас
пределению выборки:
154
а)
Номер |
Частичный |
|
Сумма частот |
Плотность |
интервала |
интервал |
|
вариант интервала |
частоты |
|
^i'^i + i |
|
|
|
1 |
2—7 |
|
5 |
|
2 |
7—12 |
|
10 |
|
3 |
12—17 |
|
25 |
|
4 |
17—22 |
|
6 |
|
5 |
22—27 |
|
4 |
|
б) |
|
|
|
|
Номер |
Частичный |
|
Сумма частот i |
Плотность |
интервала |
интервал |
|
вариант интервала |
частоты |
i |
^n^i + i |
|
"i |
«,/* |
1 |
3—5 |
|
4 |
|
2 |
5—7 |
|
^ |
|
3 |
7—9 |
1 |
20 |
|
4 |
9—11 |
40 |
|
|
5 |
11—13 |
|
20 |
|
6 |
13—15 |
|
^ |
|
7 |
15—17 |
|
6 |
|
У к а з а н и е . Найти |
предварительно плотность частоты п///г |
|
для каждого интервала |
и заполнить |
последний столбец таблицы. |
448. Построить гистограмму |
относительных частот по |
данному распределению выборки:
Номер |
Частичный |
Сумма частот вариант |
интервала |
интервал |
частичного интервала |
i |
|
|
1 |
0—2 |
20 |
2 |
2—4 |
30 |
3 |
4—6 |
50 |
л=2'»/ = '00
Р е ш е н и е . Найдем относительные частоты:
0/1 = 20/100=0.2, 0/2=30/100 = 0.3, о/, =50/100 =0,5.
155
Найдем плотности относительных частот, учитывая, что длина интервала /i=2:
ш,//1 =0,2/2 =0,1, оУа/Л =0,3/2 = 0,15, Шд/Л = 0,5/2 =0,25.
Построим на оси абсцисс данные частичные интервалы. Прове* дем над этими интервалами отрезки, параллельные оси абсцисс и находящиеся от нее на расстояниях, равных соответствующим плот ностям относительной частоты. Например, над интервалом (О, 2) проведем отрезок, параллельный оси абсцисс и находящийся от нее на расстоянии, равном 0,1; аналогично строят остальные отрезки.
Щ
h
/h
|
Рис. IS |
Искомая |
гистограмма относительных частот изображена на |
рис. 15. |
|
449. Построить гистограмму относительных частот по данному распределению выборки:
а)
Номер |
^1астич11ЫЙ |
Сумма частот вариант |
интервала |
интервал |
частичного интервала |
1 |
^/"•^1 + 1 |
|
|
|
I |
|
10—15 |
1 |
2 |
2 |
1 |
15—20 |
|
4 |
3 |
20—25 |
|
8 |
|
4 |
|
25—30 |
|
4 |
5 |
|
30—35 |
|
2 |
л = 2 ^ / = 20
156
б)
Номер |
Частичный |
Сумма частот вариант |
интервала |
интервал |
частичного интервала |
i |
|
«1 |
|
|
1 |
2—5 |
1 |
10 |
2 |
5—8 |
||
3 |
8—11 |
1 |
4 |
4 |
11 — 14 |
|
5 |
П==^П(:=2Ъ
У к а з а н и е . Найти сначала относительные частоты, соответ ствующие плотности относительной частоты для каждого интервала.
Глава десятая
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
§ 1. Точечные оценки
Статистической оценкой в* неизвестного параметра в теоретического распределения называют функцию /(Xi, Х2, ... Хп) от наблюдаемых случайных величин Xi, Х2, ... , Хп.
Точечной называют статистическую оценку, которая определяется одним числом e* = /(jvi, Х2, ... , Хп)у где xj, jcj», ... , х„—резуль таты п наблюдений над количественнЫхМ признаком X (выборка).
HecMeu^f*HHOu называют точечную оценку, математическое ожи дание которой разно оцениваемому параметру при любом объеме выборки.
Смещенной называют точечную оценку, математическое ожида ние которой не равно оцениваемому параметру.
Несмещенной оценкой генеральной средней (математического ожидания) служит выборочная средняя
\ж"' п,
где Х{ — варианта |
выборки, «/-частота варианты лг/, л = 2 ^ ' — |
|
объем выборки. |
*= 1 |
|
1. Если первоначальные варианты Х(—большие |
||
З а м е ч а н и е |
числа, то для упрощения расчета целесообразно вычесть из каждой варианты одно и то же число С, т. е. перейти к условным вариантам w/=jc/—С (в качестве С выгодно принять число, близкое к выбо рочной средней; поскольку выборочная средняя неизвестна, число С выбирают «на глаз»). Тогда
^в=С + (2л/а/)//г.
157
Смещенной оценкой генеральной дисперсии служит выборочная дисперсия
D»=(^ni(Xi-x,)Alnt
эта оценка является смещенной, так как AIID,l = ljjiz)r.
Более удобна формула
Замечание 2. Если первоначальные варианты ж/—большие числа, то целесообразно вычесть из всех вариант одно и то же число С, равное выборочной средней или близкое к ней, т. е. перейти к условным вариантам Ui^xi-^-C (дисперсия при этом не изменится). Тогда
0^{Х)^0^{и)^и^^[Ъ\^
Замечание 3. Если первоначальные варианты являются де сятичными дробями с k десятичными знаками после запятой, то, чтобы избежать действий с дробями, умножают первоначальные ва рианты на постоянное число С=:10*, т.е. переходят к условным вариантам ui^Cxi. При этом дисперсия увеличится в С* раз. Поэтому, найдя дисперсию условных вариант, надо разделить ее на С*:
Несмещенной оценкой генеральной дисперсии служит исправле ная выборочная дисперсия
^• = n=I-^B= |
тип |
|
Более удобна формула |
|
|
» * - |
7[=\ |
. |
в условных вариантах она имеет вид |
|
|
*«•" |
7[^\ |
'—• |
причем если ui*=^X{—С, то sx^ssS; если utrs&Cxi^ то sx«5tf/C^. |
|||
Замечание |
4. При большом числе данных используют метод |
||
произведений (см. гл. л1, § 1) |
или |
метод сумм (см. гл. XI, § 2). |
|
450. Из гене{>альной совокупности извлечена выборка |
|||
объема п = 50: |
варианта |
Х/ 2 |
5 7 10 |
|
частота |
П/ 16 |
12 8 14 |
Найти несмещенную оценку генеральной средней.
158
Р е ш е н и е . Несмещенной оценкой генеральной средней является выборочная средняя
Згв = (2л/Х/)/л = (16.2 + 12.б+8.7+14.10)/50 = 5Д6.
451. Из генеральной совокупности извлечена выборка объема п=«60:
х^ 1 3 6 26 п^ 8 40 10 2
Найти несмещенную оценку генеральной средней. 452. Задано распределение первоначальных вариант
выборки объема п:
|
Х| |
Xi |
Х^ |
• • • |
Xff |
Доказать, что |
til |
^i |
^s |
• • • |
^k |
|
|
|
|
|
где условные варианты Ui — x^—С.
Р е ш е н и е . Так как щ=Х1—С, то Л|и/ = п/(Х|-—С); суммируя левую и правую части равенства по всем значениям /» получим
2л/«^1=»2'*/(^/~"^)» ^^^ |
^niUi^^niXi—C^ni^^^niXi—Cn. |
Отсюда |
|
Следовательно, |
|
(^niXi)ln^=:C + (^niUi)ln, |
или Хв=С + (2л/«|)/я. |
что и требовалось доказать.
453. Найти выборочную среднюю по данному распре делению выборки объема п=10:
Xi |
1250 |
1270 |
1280 |
П; |
2 |
5 |
3 |
Р е ш е н и е . Первоначальные варианты—большие числа, поэтому перейдем к условным вариантам. щ=Х1 —1270. В итоге получим распределение условных вариант:
щ—20 О 10
Л/ |
2 5 3 |
Найдем искомую выборочную среднюю: |
454. Найти выборочную среднюю по данному распре |
|||||
делению выборки объема п = 20: |
|
|
|||
X, |
2560 |
2600 |
2620 |
2650 |
2700 |
п, |
2 |
3 |
10 |
4 |
1 |
159