 
        
        - •Лекция №1 теория множеств
- •1 Основные понятия теории множеств
- •Если и , то
- •2. Способы задания множеств
- •3. Универсальное множество
- •4. Операции над множествами
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №2 теория множеств
- •1. Свойства операций над множествами
- •Если и , то
- •2. Числовые множества
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №3 элементы математической логики
- •1. Основные понятия
- •2. Операции над высказываниями
- •3. Законы алгебры высказываний
- •4. Строение математической теоремы
- •Контрольные вопросы
- •Лекция№4 понятие предела
- •1. Предел числовой последовательности
- •2 . Понятие функции
- •3. Предел функции
- •4. Основные свойства пределов
- •5. Замечательные пределы
- •6. Способы вычисления пределов
- •Лекция №5 дифференциальное исчисление функции одной переменной
- •1. Непрерывность функции
- •2. Понятие производной
- •3. Таблица основных формул дифференцирования
- •4. Правила дифференцирования
- •5. Дифференциал
- •6. Производные высших порядков
- •7. Возрастание и убывание функции
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №6 случайные события
- •1. Основные понятия
- •2. Классическое определение вероятности событий
- •3. Комбинаторика
- •4. Статистическая и субъективная вероятность
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №7 основные теоремы теории вероятностей
- •1. Сложение и умножение вероятностей
- •2. Формула полной вероятности
- •3. Повторные независимые испытания
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №8 случайные величины
- •Определение случайной величины.
- •2. Функция распределения дискретной случайной величины
- •3. Плотность распределения вероятностей
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №9 случайные величины. Нормальный закон распределения случайной величины
- •1. Числовые характеристики случайных величин
- •2. Биномиальное распределение
- •3. Нормальное распределение
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №10 математическая статистика
- •1. Основные понятия
- •2. Способы образования выборки
- •3. Вариационный ряд
- •4. Понятие числовых характеристик
- •Контрольные вопросы
- •Лекция №11 числовые характеристики выборки
- •1. Закон больших чисел
- •2. Выборочное распределение средних
- •3. Интервальная оценка генеральной средней
- •3. Понятия функциональной, статистической и корреляционной связи
- •Непараметрические методы оценки статистической связи
- •Контрольные вопросы
3. Интервальная оценка генеральной средней
Таким образом, при
извлечении из генеральной совокупности
с параметрами 
 и
и 
 выборки большого объема выборочная
средняя
выборки большого объема выборочная
средняя 
 подчиняется нормальному закону
подчиняется нормальному закону 
 .
.
Очевидно, что 
 тем точнее определяет параметр
тем точнее определяет параметр 
 ,
чем меньше абсолютная величина разности
,
чем меньше абсолютная величина разности
 .
Другими словами, если
.
Другими словами, если 
 и
и 
 ,
то чем меньше
,
то чем меньше 
 ,
тем оценка точнее. Таким образом,
положительное число
,
тем оценка точнее. Таким образом,
положительное число 
 характеризует точность оценки и
называется предельной ошибкой. Однако
статистические методы не позволяют
категорически утверждать, что оценка
характеризует точность оценки и
называется предельной ошибкой. Однако
статистические методы не позволяют
категорически утверждать, что оценка
 *
удовлетворяет неравенству
*
удовлетворяет неравенству 
 ;
можно лишь говорить о вероятности, с
которой это неравенство осуществляется.
;
можно лишь говорить о вероятности, с
которой это неравенство осуществляется.
Определение
11.1. Надежностью
(доверительной вероятностью) оценки
называют вероятность 
 ,
с которой осуществляется неравенство
,
с которой осуществляется неравенство
 .
Обычно надежность оценки задается
наперед, причем в качестве
.
Обычно надежность оценки задается
наперед, причем в качестве 
 берут число, близкое к единице. Наиболее
часто задают надежность, равную 0,95; 0,99
и 0,999.
берут число, близкое к единице. Наиболее
часто задают надежность, равную 0,95; 0,99
и 0,999.
Принцип практической уверенности «Если какое-нибудь событие имеет малую вероятность (например, меньше 0,01), то при единичном испытании можно практически считать, что это событие не произойдет, а если событие имеет вероятность близкую к единице (например, больше 0,99), то практически при единичном испытании можно считать, что это событие произойдет наверняка.
Определение
11.2. Уровень
значимости 
 – это максимальная вероятность ошибки,
которой можно пренебречь в данной
задаче. Уровень значимости связан с
надежностью следующим соотношением:
– это максимальная вероятность ошибки,
которой можно пренебречь в данной
задаче. Уровень значимости связан с
надежностью следующим соотношением:
 (11.4)
					(11.4)
П усть
вероятность того, что
усть
вероятность того, что 
 равна
равна 
 .
Поскольку выборочное распределение
средних подчиняется нормальному закону,
то вероятность того, что выборочная
средняя по абсолютной величине не
превысит значения
.
Поскольку выборочное распределение
средних подчиняется нормальному закону,
то вероятность того, что выборочная
средняя по абсолютной величине не
превысит значения 
 будет равна
будет равна 

Заменив  
 на
на 
 ,
получим:
,
получим:
 (11.5)
			(11.5)
где 
 .
Отсюда предельная ошибка будет равна:
.
Отсюда предельная ошибка будет равна:
 (11.6)
						(11.6)
Доверительный интервал для генеральной средней:
 (11.7)
				(11.7)
Отметим, что число
 определяется из равенства
определяется из равенства 
 ,
или
,
или 
 ;
по таблице функции Лапласа находят
аргумент
;
по таблице функции Лапласа находят
аргумент 
 ,
которому соответствует значение функции
Лапласа, равное
,
которому соответствует значение функции
Лапласа, равное 
 .
.
При извлечении из
генеральной совокупности выборок
равного объема увеличение уровня
надежности  приводит к увеличению
доверительного интервала. Для 100%-го
уровня надежности доверительный интервал
– 
 .
Для получения по возможности узкого
интервала при сохранении высокого
уровня надежности необходимо увеличить
объем выборки. Интуитивно понятно, что
чем больше информации, тем меньше
неопределенность и больше точность.
.
Для получения по возможности узкого
интервала при сохранении высокого
уровня надежности необходимо увеличить
объем выборки. Интуитивно понятно, что
чем больше информации, тем меньше
неопределенность и больше точность.
При больших
выборках, когда 
 ,
если
,
если 
 неизвестно, то его можно заменить
выборочным среднеквадратическим
отклонением. Однако при
неизвестно, то его можно заменить
выборочным среднеквадратическим
отклонением. Однако при 
 выборочное распределение средних при
такой замене будет описываться
распределением Стьюдента (см. рис. 11.1).
В этом случае предельная ошибка
рассчитывается по формуле:
выборочное распределение средних при
такой замене будет описываться
распределением Стьюдента (см. рис. 11.1).
В этом случае предельная ошибка
рассчитывается по формуле:
 (11.8)
						(11.8)
Здесь 
 – исправленная дисперсия,
– исправленная дисперсия, 
 – критерий Стьюдента, который определяется
по специальным таблицам с помощью двух
чисел: уровнем значимости
– критерий Стьюдента, который определяется
по специальным таблицам с помощью двух
чисел: уровнем значимости 
 и числом степеней свободы
и числом степеней свободы 
 (
( – число зависимых переменных).
– число зависимых переменных).
Пример 11.1.
Случайная величина 
 имеет нормальное распределение с
известным параметром
имеет нормальное распределение с
известным параметром 
 .
Сделана случайная выборка объёма
.
Сделана случайная выборка объёма 
 .
Найти доверительные интервалы для
оценки неизвестного математического
ожидания
.
Найти доверительные интервалы для
оценки неизвестного математического
ожидания 
 по выборочным средним
по выборочным средним 
 ,
если задана надёжность оценки
,
если задана надёжность оценки 
 .
.
Решение:
Найдём 
 .
Из отношения
.
Из отношения 
 получим
получим 
 .
По таблице находим
.
По таблице находим 
 .
Предельная ошибка равна:
.
Предельная ошибка равна:
 .
Доверительный интервал:
.
Доверительный интервал: 
 .
.
Таким образом, 
 .
.
Это означает, что
с вероятностью 95% можно быть уверенным
в том, что доверительный интервал накроет
параметр 
 ,
или с вероятностью 95% быть уверенным в
том, что вычисленное по выборке среднее
,
или с вероятностью 95% быть уверенным в
том, что вычисленное по выборке среднее
 даёт значение параметра
даёт значение параметра 
 с
точностью 0,98.
с
точностью 0,98.
