
- •Элементы
- •2. Формы представления выборки.
- •3. Числовые характеристики выборки.
- •3.1. Описательные статистики
- •3.2. Обработка выборки в среде Excel.
- •4. Моделирование генеральной совокупности по результатам выборки.
- •4.1. Виды распределений
- •4.2 Точечные оценки параметров распределений.
- •4.2.1. Оценка математического ожидания.
- •4.2.2. Метод максимального правдоподобия
- •4.3. Интервальные оценки параметров
- •4.3.1. Доверительный интервал для математического ожидания нормально распределённой случайной величины.
- •4.3.1.1. Стандарт известен.
- •4.3.1.2. Стандарт неизвестен.
- •4.3.2. Доверительный интервал для дисперсии нормального распределения
- •4.3.3. Интервальная оценка доли (параметра биноминального распределения).
- •4.4 Проверка адекватности функции распределения
- •4.4.1. Метод Колмогорова.
- •4.4.2. Хи-квадрат тест.
- •4.4.3. Проверка нормальности распределения в надстройке AtteState.
- •1.Генеральная совокупность и выборка.
- •2. Формы представления выборки.
- •3. Числовые характеристики выборки.
- •3.1. Описательные статистики
- •3.2. Обработка выборки в среде Excel.
- •4. Моделирование генеральной совокупности по результатам выборки.
- •4.1. Виды распределений
- •4.2 Точечные оценки параметров распределений.
- •4.2.1. Оценка математического ожидания.
- •4.2.2. Метод максимального правдоподобия
- •4.3. Интервальные оценки параметров
- •4.3.1. Доверительный интервал для математического ожидания нормально распределённой случайной величины.
- •4.3.1.1. Стандарт известен.
- •4.3.1.2. Стандарт неизвестен.
- •4.3.2. Доверительный интервал для дисперсии нормального распределения
- •4.3.3. Интервальная оценка доли (параметра биноминального распределения).
- •4.4 Проверка адекватности функции распределения
- •4.4.1. Метод Колмогорова.
- •4.4.2. Хи-квадрат тест.
- •4.4.3. Проверка нормальности распределения в надстройке AtteState.
4.3. Интервальные оценки параметров
Поскольку
оценка параметра является функцией
случайных величин, то она также является
случайной величиной. Очевидно, что в
этих условиях нельзя однозначно
определить истинное значение искомого
параметра. Решение проблемы заключается
в изучении распределения вспомогательной
случайной величины – некоторой функции
искомого параметра и его точечной
оценки, монотонной относительно
.
Эту функцию подбирают таким образом,
чтобы плотность её распределения
не
зависела от
искомого параметра. Интегрируя
мы можем определить вероятность её
попадания в любой заданный интервал:
.
Поскольку
монотонна, то
,
где
и
-
нижняя и верхняя границы интервала,
соответствующего интервалу
Задав
определённое значение
,
мы можем построить соответствующие
этому значению интервалы. Вероятность
называетсядоверительной,
а соответствующий интервал – доверительным.
Выбор значения доверительной вероятности
зависит от цены риска выхода за границы
соответствующего доверительного
интервала. Обычно доверительную
вероятность принимают равной 0,95, или
0,99, но в ответственных случаях принимают
ещё более высокие значения. Часто
доверительную вероятность записывают
в виде
.
Очевидно,
- это вероятность того, что искомая
величина не входит в доверительный
интервал; она называетсяуровнем
значимости.
При
заданной доверительной вероятности
доверительный интервал определяется
неоднозначно, и для его окончательного
выбора нужны добавочные условия, которые
определяются целями его построения. В
одних задачах выбирают интервал,
симметричный относительно точечной
оценки,
и записывают его в виде
.
Для других задач бывает важной только
верхняя или только нижняя границы
интервалов, и тогда другую границу
полагают равной
.
Очень часто к доверительному интервалу
предъявляют требованиенесмещённости.
Несмещённым относительно
доверительным интервалом при данном
значении
называется такой, для которого вероятность
накрытия значения
меньше
.
4.3.1. Доверительный интервал для математического ожидания нормально распределённой случайной величины.
4.3.1.1. Стандарт известен.
……Как
известно, среднее значение случайных
статистически независимых величин,
распределённых по нормальному закону
с одинаковыми значениями параметров
и
,
распределено тоже по нормальному закону
с параметрами
и
.
Поэтому величина
распределена
по стандартному нормальному закону с
=0
и
=1.
Следовательно,
,
Чаще
всего строят симметричные относительно
интервалы,
для которых
.
В
этом случае интервал, накрывающий
искомое математическое ожидание с
вероятностью
часто записывают в виде :
,
где
называют полушириной доверительного
интервала.
Если
вы пользуетесь таблицей интеграла
,
то значение
соответствует значению
,
а при применении таблицы
- значению
.
Для удобства ниже приведена таблица
значений
для нескольких значений
.
Таблица 4.1
|
0,85 |
0,90 |
0,95 |
0,99 |
0,999 |
|
1,44 |
1,64 |
1,96 |
2,58 |
3,29 |
В
Excel
в меню
Статистические
есть функция
Доверит,
которая по заданным уровню значимости,
значению
и объёму выборки
выдаёт значение
.