- •Кафедра информатики и прикладной математики математика
- •Часть 2
- •Теория вероятностей и элементы математической статистики учебно - методический комплекс
- •Санкт-Петербург
- •Информация о дисциплине
- •1.1. Предисловие
- •Содержание дисциплины и виды учебной работы Объем дисциплины и виды учебной работы
- •Перечень видов практических занятий и контроля:
- •2. Рабочие учебные материалы
- •2.1. Рабочая программа (объем 150 часов) Введение
- •Раздел 1. Случайные события (50 часов)
- •Раздел 2. Случайные величины ( 60 часов)
- •Раздел 3. Элементы математической статистики (40 часов)
- •2.2. Тематический план занятий Тематический план дисциплины
- •Тематический план дисциплины для студентов очно-заочной формы обучения
- •Тематический план дисциплины для студентов заочной формы обучения
- •2.3. Структурно-логическая схема дисциплины Математика ч.2. Теория вероятностей и элементы математической статистики Теория
- •Раздел 1 Случайные события Раздел 3 Элементы математической Статистики
- •Раздел 2 Случайные величины
- •2.4. Временной график изучения дисциплины
- •2.5. Практический блок Практические занятия (очно-заочная форма обучения)
- •Практические занятия (заочная формы обучения)
- •Практические занятия (очная форма обучения)
- •Лабораторные работы (очно-заочная форма обучения)
- •Лабораторные работы (очная форма обучения)
- •Лабораторные работы (заочная форма обучения)
- •2.6. Бально-рейтинговая система
- •Информационные ресурсы дисциплины
- •Библиографический список Основной:
- •3.2. Опорный конспект по курсу “ Математика ч.2. Теория вероятностей и элементы математической статистики” введение
- •Раздел 1. Случайные события
- •1.1. Понятие случайного события
- •1.1.1. Сведения из теории множеств
- •1.1.2. Пространство элементарных событий
- •1.1.3. Классификация событий
- •1.1.4. Сумма и произведение событий
- •1.2. Вероятности случайных событий.
- •1.2.1. Относительная частота события, аксиомы теории вероятностей. Классическое определение вероятности
- •1.2.2. Геометрическое определение вероятности
- •Вычисление вероятности события через элементы комбинаторного анализа
- •1.2.4. Свойства вероятностей событий
- •1.2.5. Независимые события
- •1.2.6. Расчет вероятности безотказной работы прибора
- •Формулы для вычисления вероятности событий
- •1.3.1. Последовательность независимых испытаний (схема Бернулли)
- •1.3.2. Условная вероятность события
- •Вероятность произведения событий
- •1.3.4. Формула полной вероятности и формула Байеса
- •Раздел 2. Случайные величины
- •2.1. Описание случайных величин
- •2.1.1. Определение и способы задания случайной величины Одним из основных понятий теории вероятности является понятие случайной величины. Рассмотрим некоторые примеры случайных величин:
- •2.1.2. Дискретные случайные величины
- •Рассмотрим события Ai , содержащие все элементарные события , приводящие к значению XI:
- •Пусть pi обозначает вероятность события Ai :
- •2.1.3. Непрерывные случайные величины
- •2.1.4. Функция распределения и ее свойства
- •2.1.5. Плотность распределения вероятности и ее свойства
- •2.2. Числовые характеристики случайных величин
- •2.2.1. Математическое ожидание случайной величины
- •2.2.2. Дисперсия случайной величины
- •2.2.3. Нормальное распределение случайной величины
- •2.2.4. Биномиальное распределение
- •2.2.5. Распределение Пуассона
- •Раздел 3. Элементы математической статистики
- •3.1. Основные определения
- •Систематизация выборки
- •Гистограмма
- •3.3. Точечные оценки параметров распределения
- •Основные понятия
- •Точечные оценки математического ожидания и дисперсии
- •3.4. Интервальные- оценки
- •Понятие интервальной оценки
- •Построение интервальных оценок
- •Основные статистические распределения
- •Интервальные оценки математического ожидания нормального распределения
- •Интервальная оценка дисперсии нормального распределения
- •4. Методические указания к выполнению лабораторных работ
- •Выполнение лабораторных работ в ms Excel
- •Лабораторная работа 1 статистическое оценивание параметров распределения
- •Порядок выполнения лабораторной работы
- •Лабораторная работа 2 проверка гипотезы о законе распределения. Критерий пирсона
- •Понятие статистической гипотезы о виде распределения
- •Порядок выполнения лабораторной работы
- •Ячейка Значение Ячейка Значение
- •5. Методические указания к выполнению контрольной работы Задание на контрольную работу
- •Методические указания к выполнению контрольной работы События и их вероятности
- •Случайные величины
- •Среднее квадратическое отклонение
- •Элементы математической статистики
- •6. Блок контроля освоения дисциплины Репетиционные вопросы Тест № 1
- •Вопрос 10
- •Вопрос 14
- •Вопрос 15
- •Вопрос 16
- •Вопрос 17
- •Вопрос 18
- •Вопрос 19
- •Вопрос 20
- •Тест № 2
- •Вопрос 1
- •Вопрос 7
- •Вопросы для экзамена по курсу «Теория вероятностей и элементы математической статистики»
- •Глоссарий
- •Продолжение таблицы в
- •Окончание таблицы в
- •Равномерно распределенные случайные числа
- •Содержание
- •Раздел 1. Случайные события………………………………………. 18
- •Раздел 2 . Случайные величины ..………………………… ….. 42
- •Раздел 3. Элементы математической статистики ............... 65
- •4. Методические указания к выполнению лабораторных
- •5. Методические указания к выполнению контрольной
Интервальная оценка дисперсии нормального распределения
Построим доверительный интервал для дисперсии D=σ2 наблюдаемой случайной величины ~ по случайной выборке при неизвестном математическом ожидании.
Введем случайную величину (статистику) , (3.36)
которая согласно утверждению 2 теоремы Фишера имеет распределение с степенями свободы. Поскольку плотность распределения этого закона асимметрична, доверительный интервал, соответствующий надежности β, найдем из формулы (3.31) в виде:
. (3.37)
Обычно доверительный интервал для случайной величины выбирают так, чтобы вероятность ее попадания за пределы этого интервала влево и вправо была одинаковой ( рис. 3.9):
.
Тогда условия для определения значений и будут иметь вид:
, . (3.38)
По таблице квантилей - распределения ( табл. С Приложения) найдем
, . (3.39)
Рис. 3.9.
Неравенства эквивалентны неравенствам , поэтому
.
Следовательно, интервал
(3.40)
является доверительным интервалом дисперсии, соответствующим доверительной вероятности β.
Пример 3.3. По данным выборочного контроля найти выборочное математическое ожидание и несмещенную оценку дисперсии нормальной случайной величины ξ. Найти доверительные интервалы для них, соответствующие доверительной вероятности β=0,98.
Таблица 3.4
|
42 |
43 |
45 |
46 |
48 |
51 |
52 |
54 |
|
1 |
2 |
3 |
6 |
4 |
3 |
1 |
1 |
Решение. Выборочное математическое ожидание найдем по формуле (3.14), используя табл.3.4
При .
Несмещенную выборочную дисперсию вычислим по формуле (3.19):
, .
Доверительный интервал для математического ожидания определим по формуле (3.35). При из таблицы А Приложения находим квантиль распределения Стьюдента . Вычислив предельную ошибку ,
получим искомый доверительный интервал для математического ожидания:
.
Границы доверительного интервала для дисперсии определим по формуле (3.20). По таблице квантилей распределения χ2 (см. табл. С Приложения) при определим квантили:
, .
Подставив эти значения, а также и в формулу (3.20), получим искомый доверительный интервал для дисперсии
.
Вопросы для самопроверки
Что называется выборкой?
Как произвести оценку выборочного математического ожидания и выборочной дисперсии?
Как найти функцию распределения для дискретной случайной величины?
Что такое несмещенная оценка параметра?
Дайте определение состоятельной оценки.
Что такое интервальная оценка?
4. Методические указания к выполнению лабораторных работ
К выполнению лабораторных работ допускаются студенты, изучившие основные теоретические положения. Каждый студент должен выполнить две лабораторные работы, задания для которых сформулированы в описании.