
- •Лекция 2 Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки параметров распределения
- •Интервальные оценки параметров распределения
- •Интервальные оценки математического ожидания
- •Задача о надежности определения математического ожидания при заданной точности
- •2. Задача о точности оценки математического ожидания при заданной надежности
- •3. Планирование числа испытаний.
- •Интервальная оценка дисперсии
- •Выравнивание статистических рядов
- •Критерий согласия Пирсона
- •Критерий согласия Колмогорова или критерий
- •Критерий Романовского
2. Задача о точности оценки математического ожидания при заданной надежности
Пусть
имеется выборка выборка объема
.
Величина
– среднее арифметическое. Нужно найти
такой промежуток
,
относительно которого с заданной
вероятностью
можно утверждать, что
.
Задача решается так же, как и в предыдущем
случае. При больших значениях
нужно использовать нормальное
распределение, а при малых значениях
– распределение Стьюдента.
Пример
3.
На токарном станке изготовлена большая
партия валиков. Измерены отклонения
диаметров 16 случайно отобранных из этой
партии валиков от середины поля допуска.
Среднее значение измеренных отклонений
равно 2 мк, статистическая дисперсия
,
.
Найти промежуток
,
относительно которого можно утверждать
с вероятностью
,
что среднее значение отклонения
диаметров валиков всей партии заключено
в этом промежутке.
Решение.
.
Нужно найти
.
Применим распределение Стьюдента.
,
Из таблицы значений
=0.9
найдем
.
Учитывая, что
,
получим
.
Отсюда
.
Следовательно, с надежностью 0.9 можно
утверждать, что среднее значение
отклонения диаметров валиков всей
партии от середины поля допуска заключено
между 1 мк и 3 мк.
С
помощью нормального распределения
получим
.
Отсюда с помощью таблиц функции Лапласа
найдем
и следовательно
.
Надежность 0.9 указывает, что если произведено достаточно большое число выборок, то 90% из них определяет такие доверительные интервалы, в которых параметр действительно заключен и лишь в 10% случаев он может выйти за границы доверительного интервала.
3. Планирование числа испытаний.
Сколько
наблюдений над случайной величиной
нужно произвести для того, чтобы с
заданной вероятностью
можно было утверждать, что отклонение
не превзойдет заданного числа
при заданной дисперсии.
В
этом случае заданы
и
.
По таблице из равенства
находим значение аргумента
и затем решаем неравенство
относительно
:
.
Пример 4. СКВО измерения глубины моря равно 30 м. Сколько надо сделать промеров, чтобы определить глубину моря с ошибкой не более 20м, если надежность этого заключения должна быть не меньше 0.9?
Решение.
.
.
Из таблицы находим
.
Отсюда
и
Интервальная оценка дисперсии
Иногда
приходится оценивать неизвестную
дисперсию случайной величины по
статистической дисперсии выборки
.
Пусть
С.В. распределена нормально. Зададим
промежуток
и найдем вероятность того, что СКВО
попадет в интервал
,
т.е.
.
Введем в рассмотрение случайную величину
.
Известно, что
распределена по закону
с
степенями свободы. Плотность распределения
величины
равна
.
Преобразуем неравенство
(14)
так,
чтобы оно приняло вид
.
Из (14) получим
,
отсюда
.
Введем
обозначение
.
Тогда неравенство можно переписать в
виде
,
что равносильно неравенству
.
Следовательно,
,
где
.
Функция
)табулирована.
По заданной доверительной вероятности
и числу степеней свободы из таблиц можно
найти
,
а затем найти доверительный интервал
для неизвестного СКВО
.
Можно решить и обратную задачу: по
заданному доверительному интервалу
найти доверительную вероятность.
Пример
5. Произведено
10 наблюдений над случайной величиной
,
распределенной нормально. Статистическое
СКВО
.
С какой вероятностью можно утверждать,
что заключено между 5 и 7?
Решение.
Здесь
,
,
.
В
теории ошибок точность измерений
характеризуют с помощью среднего
квадратичного отклонения
случайных ошибок измерения.