
- •Глава 5. Основные принципы организации и первичной обработки данных эксперимента
- •5.1 Общие положения, эффективность эксперимента
- •5.2 Ошибки измерений при экспериментировании
- •5.3 Элементы теории вероятностей
- •5.3.1 Предмет и основные понятия теории вероятностей
- •5.3.2 Случайные величины и их числовые характеристики
- •Искомая дисперсия:
- •5.3.3 Интегральная функция распределения и числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •5.3.4 Нормальное распределение
- •5.3.5 Понятие о системе нескольких случайных величин и их числовых характеристиках
- •5.4 Элементы математической статистики
- •5.4.1 Задача математической статистики
- •5.4.2 Генеральная и выборочная совокупности
- •5.4.3 Статистическое распределение выборки и эмпирическая функция распределения
- •Написать распределение относительных частот.
- •Варианты хi 2 6 10 частоты ni 12 18 30.
- •5.4.4 Полигон и гистограмма
- •5.4.5 Статистические оценки параметров распределения
- •5.4.6 Точность оценки, доверительная вероятность (надёжность). Доверительный интервал
- •5.4.7 Другие характеристики вариационного ряда
- •5.5 Приёмы первичной обработки экспериментальных данных
- •5.5.1 Систематизация данных измерений и нахождение числовых характеристик измеряемых величин
- •5.5.2 Обнаружение грубых ошибок (промахов)
- •5.5.3 Интервальная оценка истинного значения измеряемого параметра
- •5.5.4 Сравнение интервальных оценок измеряемого параметра
- •5.5.5 Проверка гипотезы о нормальности распределения случайных ошибок измерений
- •Результаты измерений плотности прессовок
- •Численные характеристики выборок
- •5.6.1 Проверка наличия промахов в выборках
- •5.6.4 Проверка нормальности распределения ошибок измерений плотности в выборках
- •5.7 Вопросы для самоконтроля
5.4.5 Статистические оценки параметров распределения
Статистической оценкой неизвестного параметра теоретического распределения называют функцию от наблюдаемых случайных величин.
Для того, чтобы статистические оценки давали “хорошие” приближения оцениваемых параметров, они должны соответствовать определенным требованиям. Ниже указаны эти требования.
Несмещенной
называют статистическую оценку ,
математическое ожидание которой равно
оцениваемому параметру
при любом объеме выборки, т. е.
(5.30)
Смещенной называют оценку, математическое ожидание которой не равно оцениваемому параметру.
Эффективной называют статистическую оценку, которая (при заданном объеме выборки n) имеет наименьшую возможную дисперсию.
При рассмотрении выборок большого объема (n велико!) к статистическим оценкам предъявляется требование состоятельности.
Состоятельной называют статистическую оценку, которая при n стремится по вероятности к оцениваемому параметру. Например, если дисперсия несмещенной оценки при n стремится к нулю, то такая оценка оказывается и состоятельной.
Пусть изучается дискретная генеральная совокупность относительно количественного признака X.
Пусть для изучения генеральной совокупности относительно количественного признака X извлечена выборка объема n.
Генеральной
средней называют среднее
арифметическое значений признака
генеральной совокупности.
Выборочной
средней
называют среднее арифметическое значение
признака выборочной совокупности.
Если все значения х1, х2, ..., хk признака выборки объема n различны, то
(5.31)
Если же значения признака х1, х2, ..., хk имеют, соответственно, частоты n1, n2, ..., nk, то
,
или
,
(5.32)
т.е. выборочная средняя является средней взвешенной значений признака с весами, равными соответствующим частотам.
Выборочная средняя – несмещенная оценка генеральной средней.
При увеличении объема выборки n выборочная средняя стремится по вероятности к генеральной средней, а это и означает, что выборочная средняя является состоятельной оценкой генеральной средней. Если по нескольким выборкам достаточно большого объема из одной и той же генеральной совокупности будут найдены выборочные средние, то они будут приближенно равны между собой. В этом состоит свойство устойчивости выборочных средних.
Чем объем выборки больше, тем меньше выборочная средняя отличается от генеральной.
Допустим, что все значения количественного признака X совокупности, безразлично генеральной или выборочной, разбиты на несколько групп. Рассматривая каждую группу как самостоятельную совокупность, можно найти ее среднюю арифметическую.
Групповой средней называют среднее арифметическое значений признака, принадлежащих группе.
Общей средней называют среднее арифметическое значений признака, принадлежащих всей совокупности.
Зная групповые средние и объемы групп, можно найти общую среднюю: общая средняя равна средней арифметической групповых средних, взвешенной по объемам групп.
Выборочной
дисперсией Dв
называют среднее арифметическое
квадратов отклонения наблюдаемых
значений признака от их среднего
значения.
Если все значения х1, х2, ..., хk признака выборки объема n различны, то
.
(5.33)
Если же значения признака х1, х2, ..., хk имеют, соответственно, частоты n1, n2, ..., nk, причем, n1 + n2 + ... + nk = n, то
,
(5.34)
т. е. выборочная дисперсия – средняя взвешенная квадратов отклонений с весами, равными соответствующим частотам.
Выборочным средним квадратичным отклонением (стандартом) называют квадратный корень из выборочной дисперсии:
.
(5.35)
Выборочная
дисперсия является смещенной оценкой
генеральной дисперсии,
другими словами, математическое ожидание
выборочной дисперсии не равно оцениваемой
генеральной дисперсии, а равно
(5.36)
Легко “исправить”
выборочную дисперсию так, чтобы ее
математическое ожидание было равно
генеральной дисперсии. Достаточно для
этого умножить Dв
на дробь
.
Сделав это,
получим “исправленную дисперсию”,
которую обычно обозначают через
(5.37)
Исправленная дисперсия является несмещённой оценкой генеральной дисперсии.
Для оценки среднего квадратичного отклонения генеральной совокупности используют “исправленное” среднее квадратичное отклонение, которое равно квадратному корню из исправленной дисперсии:
.
(5.38)
S не является несмещенной оценкой; чтобы отразить этот факт, далее будем писать так: “исправленное среднее квадратичное отклонение”.