
- •Математическая статистика теория и практика
- •220301, 230104, 230201 Очной формы обучения
- •Издательство
- •§1. Задачи математической статистики
- •§2. Генеральная и выборочная совокупность. Репрезентативность выборки. Способы отбора (способы организации выборки)
- •§3. Статистическое распределение выборки. Графическое представление распределений
- •Эмпирическая функция распределения
- •§4. Статистические оценки параметров распределения
- •§5. Генеральная средняя. Выборочная средняя. Оценка генеральной средней по выборочной средней
- •§6. Генеральная дисперсия. Выборочная дисперсия. Оценка генеральной дисперсии по исправленной дисперсии
- •§8. Доверительная вероятность. Доверительный интервал
- •Доверительный интервал для оценки математического ожидания
- •§ 10. Понятие о корреляционном и регрессивном анализе
Эмпирическая функция распределения
Определение. Эмпирической функцией распределения (функцией распределения выборки) называют функцию F*(х), определяющую для каждого значения х относительную частоту события Х < х.
где
nx
– число
вариантов (число хi)
меньших х;
n
– объем выборки.
Свойства:
Значение F*(х) принадлежит отрезку [0, 1]:
;
F*(х) – неубывающая функция;
Если xi – наименьшее наблюдаемое значение, хk – наибольшее наблюдаемое значение, то F*(х) = 0 при
;
F*(х)
= 1 при
.
Пример 7. Пусть результаты наблюдений представлены в виде следующего ДСР (данные примера 3):
xi |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
wi |
1/20 |
2/20 |
3/20 |
4/20 |
5/20 |
3/20 |
2/20 |
Объём выборки по
условию примера n
= 20. Наименьшая
варианта равна 1, значит, mx
= 0 при x
≤ 1. Тогда
при x
≤ 20. Следующая
варианта в ранжированном ряду равна 2.
Рассмотрим 1 < x
≤ 2. В этом случае неравенство X
< x
выполняется для варианты x1
= 1. Эта варианта встречается один раз в
выборке, поэтому mx
= 1 и
.
Далее, если 2
< x
≤ 3, то неравенство X
< x
выполняется для вариант x1 =
1 и x2
= 2. Варианта x1
встречается один раз, а варианта x2
встречается два раза, поэтому mx
= 1 + 2 = 3 и
и т.д. Следовательно, аналитически
функция
определяется следующим образом:
|
Замечание. Вообще, если известен ДСР, то
Здесь xk совпадает с xmax. |
Суммы
обычно называются накопленными
относительными частотами.
Построим график
по данным примера 7 (рис. 6).
Рис. 6
Если результаты наблюдений представлены в виде ИСР, то выборочную функцию строят иначе.
Пример 8. Рассмотрим для этого следующий вариационный ряд:
[xi; xi+1) |
[0; 10) |
[10; 20) |
[20; 30) |
[30; 40) |
[40; 50) |
wi |
1/30 |
2/30 |
3/30 |
4/30 |
5/30 |
[xi; xi+1) |
[50; 60) |
[60; 70) |
[70; 80) |
[80; 90) |
[90; 100] |
wi |
5/30 |
4/30 |
3/30 |
2/30 |
1/30 |
Очевидно, что для
функция
,
т.к. mx
= 0. Пусть теперь
.
В этом случае число
не определено, т.к. неизвестно, сколько
выборочных значений случайной величины,
принадлежащих этому интервалу, меньше
x.
Если x
= 10, то mx = 1.
Следовательно, в этом случае
.
Рассуждая аналогично, убеждаемся, что
точками, в которых значение функции
можно определить, являются правые концы
интервалов и все точки интервала
.
Значение функции
в указанных точках можно записать в
виде таблицы:
x |
|
10 |
20 |
30 |
40 |
50 |
60 |
70 |
80 |
90 |
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
Так как эта таблица определяет функцию не полностью (не для всех x известны ее значения), то при графическом изображении данной функции ее доопределяют, соединив точки графика, соответствующие концам интервалов, отрезками прямой. В результате график функции будет представлять собой непрерывную линию. Подобный график выборочной функции часто называют кумулятивной кривой (от англ. accumulation – накопление).
Построим график по данным примера 8 (рис. 7).
Рис. 7