
- •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
выборки большого объема выборочная
средняя
подчиняется нормальному закону
.
Очевидно, что
тем точнее определяет параметр
,
чем меньше абсолютная величина разности
.
Другими словами, если
и
,
то чем меньше
,
тем оценка точнее. Таким образом,
положительное число
характеризует точность оценки и
называется предельной ошибкой. Однако
статистические методы не позволяют
категорически утверждать, что оценка
*
удовлетворяет неравенству
;
можно лишь говорить о вероятности, с
которой это неравенство осуществляется.
Определение
11.1. Надежностью
(доверительной вероятностью) оценки
называют вероятность
,
с которой осуществляется неравенство
.
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.
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:
(11.4)
Пусть
вероятность того, что
равна
.
Поскольку выборочное распределение
средних подчиняется нормальному закону,
то вероятность того, что выборочная
средняя по абсолютной величине не
превысит значения
будет равна
Заменив
на
,
получим:
(11.5)
где
.
Отсюда предельная ошибка будет равна:
(11.6)
Доверительный интервал для генеральной средней:
(11.7)
Отметим, что число
определяется из равенства
,
или
;
по таблице функции Лапласа находят
аргумент
,
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.
При больших
выборках, когда
,
если
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:
(11.8)
Здесь
– исправленная дисперсия,
– критерий Стьюдента, который определяется
по специальным таблицам с помощью двух
чисел: уровнем значимости
и числом степеней свободы
(
– число зависимых переменных).
Пример 11.1.
Случайная величина
имеет нормальное распределение с
известным параметром
.
Сделана случайная выборка объёма
.
Найти доверительные интервалы для
оценки неизвестного математического
ожидания
по выборочным средним
,
если задана надёжность оценки
.
Решение:
Найдём
.
Из отношения
получим
.
По таблице находим
.
Предельная ошибка равна:
.
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
даёт значение параметра
с
точностью 0,98.