
- •1. Непараметричні методи оцінювання законів розподілу випадкової величини
- •1.1. Побудова інтервального варіаційного ряду
- •1.2. Побудова гістограми частот
- •1.3. Побудова емпіричної функції розподілу
- •1.4. Знаходження характеристик положення випадкової величини
- •1.5. Знаходження характеристик розсіювання випадкової величини
- •1.6. Контрольний приклад
- •Параметричне оцінювання закону розподілу випадкової величини
- •2.1. Порядок виконання роботи та методичні вказівки з її виконання
- •2.1.1. Побудова точкових оцінок параметрів розподілу
- •2.1.2. Інтервальне оцінювання параметрів розподілу
- •2.2. Контрольний приклад
- •3. Перевірка статистичних гіпотез про закон розподілу випадкової величини
- •3.2. Контрольний приклад
- •4. Індивідуальні завдання
1. Непараметричні методи оцінювання законів розподілу випадкової величини
1.1. Побудова інтервального варіаційного ряду
Непараметричний
метод оцінювання закону розподілу
випадкової величини
полягає в оцінюванні форми розподілів
по вибірці реалізації випадкової
величини
без припущення, що закон розподілу
є відомою функцією з точністю до
параметрів. У результаті такого оцінювання
одержують статистичний аналог закону
розподілу випадкової величини.
Якщо
об’єм вибірки достатньо великий (),
то для побудови статистичного аналогу
закону розподілу випадкової величини
використовується інтервальний варіаційний
ряд, у якому значення реалізацій
випадкової величини
групуютьсяза
інтервалами.
При виборі рівних інтервалів ширина інтервалів визначається за формулою:
,
де
– розмах варіаційного ряду;
– максимальне значення реалізації
випадкової величини у вибірці;
– мінімальне значення реалізації
випадкової величини у вибірці;n
– об’єм вибірки; k
– число
інтервалів (ціла частина знаменника,
округленого у більшу сторону).
При
обсязі вибірки
число інтервалів повинно знаходитися
в межах
.
Тоді ширина інтервалу
може бути визначена за формулою:
.
Для побудови інтервалів за нижню межу першого інтервалу приймається величина
.
Нижня межа другого інтервалу збігається з верхньою межею першого і дорівнює:
.
Цей процес продовжується до k-го інтервалу, до того ж за верхню межу останнього інтервалу приймаємо величину
.
Визначивши шкалу інтервалів, роблять розподіл елементів вибірки (варіант) за інтервалами, перебираючи їх у порядку запису по вибірці.
Якщо
значення варіанти співпало з межею
інтервалу, то це значення відносять до
інтервалу, що лежить зліва від границі,
з якою він збігається (крім значення
варіанта
,
що варто віднести до першого інтервалу).
Розподіливши елементи вибірки за інтервалами, для кожного інтервалу визначають такі величини:
1)
частоту
попадання елементів вибірки в
-й
інтервал;
2)
відносну частоту
попадання елементів вибірки в
-й
інтервал:
;
3) представник -го
інтервалу:
.
У результаті одержуємо інтервальний варіаційний ряд, поданий у табл.1.1
Таблиця 1.1 – Інтервальний варіаційний ряд
Номер
|
1 |
2 |
... |
i |
... |
k |
Межа
|
|
|
... |
|
... |
|
Частота попадання
в
|
|
|
... |
|
... |
|
Відносна частота попадання
в
|
|
|
... |
|
... |
|
Представник
|
|
|
... |
|
... |
|
Щільність
відносної частоти
|
|
|
... |
|
... |
|
1.2. Побудова гістограми частот
Для
побудови статистичного аналогу щільності
розподілу
випадкової величини
табл.1.1 доповнюється рядком, у якому
розташовується щільність відносної
частоти
,
яка визначається так:
.
Для
графічного зображення варіаційного
ряду служить гістограма
– ряд
зімкнутих прямокутників, основою кожного
з яких є ширина інтервалу
,
а висота дорівнює або частоті
,
або частості
,
або щільності відносної частоти
.В
останньому випадку гістограма є аналогом
щільності розподілу
випадкової величини
.
На рис.1.1 подано всі три типи гістограм.
Рисунок 1.1 – Гістограми