- •Розділ 2. Методи оцінки параметрів розподілів
- •2.1. Предмет і задачі математичної статистики
- •2.2. Варіаційні ряди та їх характеристики
- •2.2.1. Варіаційні ряди
- •2.2.2. Емпірична функція розподілу
- •2.2.3. Графічне представлення варіаційних рядів
- •2.3. Числові характеристики статистичних розподілів
- •2.3.1. Середні величини
- •2.3.2. Показники варіації
- •2.3.3. Моменти розподілу. Характеристики форми розподілу
- •Алгоритм у Mathcad
- •2.4. Статистичні оцінки параметрів розподілів
- •2.4.1. Поняття статистичної оцінки параметрів
- •2.4.2. Точкові оцінки математичного сподівання і дисперсії
- •2.4.3. Методи знаходження оцінок параметрів розподілу
- •2.4.4. Метод моментів
- •2.4.5. Метод максимальної правдоподібності
- •2.4.6. Метод найменших квадратів
- •2.4.7. Метод мінімуму χ2
- •2.5. Методи інтервальної оцінки параметрів розподілів
- •2.5.1. Надійні інтервали
- •2.5.2. Надійний інтервал для математичного сподівання нормального розподілу a при відомому σ
- •2.5.3. Надійний інтервал для математичного сподівання нормального розподілу a при невідомому σ
- •2.5.4. Надійний інтервал для генерального середнього
- •2.5.5. Надійний інтервал для дисперсії нормального розподілу при відомому математичному сподіванні
- •2.5.6. Надійний інтервал для дисперсії нормального розподілу при невідомому математичному сподіванні
- •2.5.7. Оцінка ймовірності біноміального розподілу за частотою
- •Оцінка математичного сподівання
- •2.5.9. Оцінка параметрів гамма-розподілу
- •2.5.10. Інтервальна оцінка параметра розподілу Пуассона
- •2.5.11. Надійний інтервал для різниці середніх нормальних сукупностей при рівних дисперсіях
- •2.5.12. Надійний інтервал для різниці середніх нормальних сукупностей при різних дисперсіях
- •2.5.13. Надійний інтервал для відношення дисперсій нормальних сукупностей
2.2.2. Емпірична функція розподілу
Емпіричною
функцією розподілу
(статистичною
функцією розподілу,
функцією
розподілу вибірки)
називається функція
,
яка визначає для кожного значення x
відносну частоту події
.
Отже, за означенням:
,
(2.2)
де
– кількість варіант, менших
;
– об’єм вибірки.
Іншими словами, для
даного
емпірична функція розподілу представляє
собою накопичену частку. Зауважимо, що
при будь-якому значенні
величини
,
а отже і
є випадковими.
Якщо вибірка представлена варіаційним рядом, то
.
(2.3)
На відміну від
емпіричної функції розподілу вибірки
,
функцію розподілу
генеральної сукупності називають
теоретичною
функцією розподілу.
Відмінність між ними полягає у тому, що
визначає ймовірність події
,
а
– частоту цієї події.
Емпірична функція розподілу має усі властивості, що і функція розподілу ймовірностей :
Значення функції належать відрізку [0,1];
– неспадна функція;
Якщо
– найменша варіанта, то
=
0 при
;
4. Якщо
– найбільша варіанта, то
=
1 при
;
Згідно з законом
великих чисел, функція
збігається за ймовірністю до висхідного
розподілу
.
Це означає, що при великих
числа
і
мало відрізняються одне від одного у
тому смислі, що
при будь-якому
.
Більш того має місце
теорема Глівенка:
емпірична функція розподілу
рівномірно по
з імовірністю 1 збігається при
до теоретичного розподілу
:
.
Розглянемо тепер задачу статистичного аналізу щільності розподілу неперервно розподіленої випадкової величини. Така задача в практичних застосуваннях зустрічається частіше, ніж розглянута задача статистичного аналізу функції розподілу.
Нехай
–
повторна вибірка, кожний елемент якої
має щільність розподілу
–
відповідний варіаційний ряд з розмахом
варіювання
Розіб’ємо інтервал
на
інтервалів
де
Нехай
кількість
елементів варіаційного
ряду, що попадають у і-й інтервал
.
Статистика
(2.4)
називається емпіричною щільністю розподілу.
2.2.3. Графічне представлення варіаційних рядів
Дискретний варіаційний ряд графічно представляється у вигляді полігона частот, а інтервальний – у вигляді гістограми. Функція розподілу представляється кумулятивною кривою.
Полігоном
частот називають ламану, відрізки
якої з’єднують точки
.
Гістограмою
частот
(відносних частот) називається ступінчаста
фігура, яка зображає графік емпіричної
щільності розподілу. Гістограма
складається із прямокутників, основами
яких є часткові інтервали, довжиною
,
а висоти дорівнюють відношенню
або
,
де
частоти,
відносні
частоти емпіричного розподілу вибірки.
Площа гістограми частот дорівнює об’єму
вибірки
,
площа гістограми відносних частот
дорівнює 1, оскільки
.
При великих
значення
близькі до ймовірностей
або
якщо
має щільність розподілу
.
Таким чином, гістограма дає наближений
графік щільності розподілу
неперервної ознаки. Розгляд графіків
розподілу варіаційних рядів може дати
деяке попереднє уявлення про невідомий
закон розподілу випадкової величини.
Проте гістограма все ж таки є лише
реалізацією статистичної оцінки
розподілу
Для того, щоб більш достовірно судити
про розподіл досліджуваної вибірки,
слід застосувати методи перевірки
статистичних гіпотез відносно
Графік
емпіричної функції розподілу (кумулятивна
крива) –
це крива накопичених частот. Вона
представляє собою ламану лінію, яка
з’єднує точки графіка
,
де
– накопичені частоти.
