
- •В.В. Нешитой
- •Методы статистического анализа
- •На базе
- •Обобщенных распределений
- •Предисловие
- •Введение
- •I. Случайные события и их вероятности
- •1.1. Случайные события. Испытания. Относительная частота и вероятность
- •1.2. Виды случайных событий
- •1.3. Определения вероятности
- •1.4. Основные формулы комбинаторики
- •II. Основные теоремы теории вероятностей
- •2.1. Теорема сложения вероятностей (несовместных событий)
- •2.2. Теорема умножения вероятностей (независимых событий)
- •2.3. Формула полной вероятности
- •2.4. Теорема гипотез (формула Бейеса)
- •III. Дискретные случайные величины
- •3.1. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
- •3.2. Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •3.2.1. Математическое ожидание
- •3.2.2. Свойства математического ожидания
- •3.2.3. Дисперсия дискретной случайной величины
- •3.2.4. Свойства дисперсии
- •3.2.5. Среднее квадратическое отклонение
- •3.2.6. Одинаково распределенные взаимно независимые случайные величины
- •3.2.7. Моменты (начальные, центральные) дискретной случайной величины
- •4.2. Плотность распределения
- •4.3. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •4.4. Примеры непрерывных распределений
- •4.4.1. Нормальный закон
- •5.2. Статистическое распределение выборки. Полигон. Гистограмма. Эмпирическая функция распределения
- •5.3. Статистические оценки параметров. Точность оценки, доверительная вероятность (надежность)
- •5.4. Метод моментов для точечной оценки параметров распределения
- •5.5. Метод наибольшего правдоподобия
- •VI. Обобщенные распределения. Системы непрерывных распределений
- •6.1. Методы построения обобщенных распределений
- •6.2. Построение системы непрерывных распределений методом обобщения
- •6.3. Классификация обобщенных распределений
- •Распределения группы а
- •Распределения группы б
- •Группа симметричных распределений
- •6.4. Распределения функций случайного аргумента
- •6.5. Три основные и три дополнительные системы непрерывных распределений в. Нешитого
- •VII. Оценивание параметров обобщенных распределений. Критерии для классификации кривых. Центральная предельная теорема
- •7.1. Метод наименьших квадратов
- •Значение функции распределения f(tc)
- •7.2. Метод наибольшего правдоподобия
- •7.3. Классический метод моментов
- •7.3.3. Симметричные распределения Ic-iiIc типов
- •7.3.4. Критерии для классификации кривых по методу моментов
- •7.4. Универсальный метод моментов
- •7.4.1. Законы распределения суммы независимых случайных величин
- •7.4.2. Центральная предельная теорема для трех систем непрерывных распределений
- •7.4.3. Законы распределения среднего выборочного
- •7.5. Общий устойчивый метод
- •VIII. Выравнивание и прогнозирование статистических распределений
- •8.1. Выбор системы непрерывных распределений для выравнивания статистических распределений
- •8.2. Построение выравнивающей кривой распределения по статистическим данным
- •8.2.1. Выравнивание по классическому методу моментов
- •8.2.2. Выравнивание по универсальному методу моментов
- •8.2.3. Выравнивание по общему устойчивому методу
- •8.2.4. Выравнивающее распределение суммы независимых случайных величин
- •8.2.5. Выравнивающее распределение среднего выборочного
- •8.3. Прогнозирование распределений
- •8.3.1. Первая система непрерывных распределений
- •8.3.2. Вторая система непрерывных распределений
- •Распределение населения страны по среднедушевому совокупному доходу, в % к итогу
- •8.3.3. Показатели стабильности и качества выборки
- •Iх. Статистический анализ точности и стабильности технологических процессов на базе обобщенных распределений
- •9.1. Показатели состояния технологического процесса
- •9.2. Пример статистической обработки результатов замера контролируемого параметра по программе
- •Контрольный листок Деталь №_____(название) ø50 мм ±0,012 Точность си 0,002 Дата________ Время_______
- •Отклонения от номинального размера детали «nn» ø50 ±0,012
- •Показатели статистического распределения ( )
- •9.3. Экономическая эффективность применения обобщенных распределений
- •9.4. Особенности применения статистических методов в области строительства
- •Х. Надежность как особый критерий качества
- •10.1. Некоторые показатели надежности для невосстанавливаемых объектов
- •Плотность распределения отказов
- •Интенсивность отказов
- •Гамма-процентный ресурс
- •10.2. Вычисление показателей надежности по обобщенным распределениям
- •Результаты наблюдений о наработке до отказа двигателей панелевозов (ti – пробег до отказа в тыс. Км.; mi – число панелевозов, имеющих наработку ti)
- •Показатели статистического распределения (snr2v97)
- •Логарифмическое распределение типа 1.1 с параметрами
- •XI. Временные (динамические) ряды
- •11.1. Методы выделения тренда
- •11.2. Построение кривых роста для выравнивания временных рядов
- •11.2.1. Построение кривых роста с заданными свойствами
- •11.2.2. Метод обобщения
- •11.2.3. Кривые роста на базе обобщенных распределений
- •11.3. Оценивание параметров кривых роста
- •11.3.1. Уравнение прямой
- •11.3.2. Экспонента
- •11.3.3. Обобщенная кривая роста
- •11.4. Прогнозирование временных рядов
- •11.4.1. Параметрический метод прогнозирования
- •11.4.2. Непараметрический метод прогнозирования
- •Заключение
- •Номограмма для установления типа выравнивающего распределения и нахождения оценок параметров k, u по методу моментов
- •Номограмма для установления типа выравнивающего распределения и нахождения оценок параметров k, u по общему устойчивому методу
- •Значения квантили в зависимости от уровня вероятности и числа степеней свободы r
- •Приложение 5
- •Литература
- •Содержание
Распределения группы б
Тип кривой |
Плотность распределения |
Границы кривой |
I |
|
|
I |
|
|
II |
|
|
II |
|
|
III-V |
|
|
Таблица 6.3.4
Группа симметричных распределений
Тип кривой |
Плотность симметричного распределения |
Границы кривой |
Ic |
|
|
IIc |
|
|
IIIc-Vc |
|
|
6.4. Распределения функций случайного аргумента
Из обобщенной плотности (6.2.8) можно получить другие распределения как функции случайного аргумента.
Если две случайные величины Х, Т связаны между собой функциональной зависимостью X=f(T), причем с ростом Х растет Т, то вероятность P(X < x) = F(x) должна быть равна вероятности P(T < t) = F(t), т.е.
F(x) = F(t). (6.4.1)
Найдем зависимость между плотностями распределения р(х) и р(t).
По правилу дифференцирования сложной функции из (6.4.1) имеем
. (6.4.2)
Воспользуемся последней формулой для нахождения других обобщенных плотностей.
Пусть
между двумя случайными величинами Т,
Х существует
взаимосвязь Т
= еХ.
Тогда
и, следовательно,
. (6.4.3)
Характерной
особенностью этой обобщенной плотности
является то, что кривые
III-V типов при
являются
симметричными.
Если
,
то таким же путем получим еще одну
обобщенную плотность
. (6.4.4)
К
ривые
распределения, заданные тремя обобщенными
плотностями p(x),
p(t), p(y), имеют
разнообразную форму. Например, для
кривой I типа, заданной плотностью p(t),
существуют формы начала и конца кривой,
которые представлены ниже.
Рис.6.4.1. Формы начала кривой в зависимости от значений параметра =k.
Р
ис.
6.4.2. Формы конца кривой в зависимости
от значений
параметра u.
6.5. Три основные и три дополнительные системы непрерывных распределений в. Нешитого
Полученные выше обобщенные плотности распределения
(6.5.1)
образуют
три основные системы непрерывных
распределений В. Нешитого.
Вторая основная система непрерывных распределений, заданная плотностью p(t), представлена в таблицах 6.3.3 и 6.3.4.
Введем в плотность р(t) дополнительный параметр сдвига l и перепишем ее в виде
. (6.5.2)
На основании плотности (6.5.2) можно получить три дополнительные системы непрерывных распределений.
Первая дополнительная система непрерывных распределений в общем случае задается формулой (6.5.2) при || = 1, а в случае симметричных распределений – при = 2, = 1.
Ее
легко получить из второй основной
системы непрерывных распределений. Для
этого достаточно в табл.6.3.3 принять ||
= 1, t
заменить на
,
а в табл. 6.3.4 заменить величину t2
на
.
Для
обозначения типов кривых дополнительной
системы непрерывных распределений
будем использовать двузначный код,
записанный арабскими цифрами через
точку: 1.1, 1.1,
2.1 и т.д., где первая цифра обозначает
тип кривой, а вторая (единица) указывает
на то, что параметр =1;
единица со штрихом соответствует
параметру
(см.
табл.6.5.1).
В большинстве случаев в тексте используется единое обозначение типов, но при необходимости указывается, что || = 1.
В таблице 6.5.1. приведены существующие типы первой дополнительной системы непрерывных распределений.
Из симметричных распределений приведен один нормальный закон.
Распределения типа 1.1 при k = 1/u также являются симметричными. Первая дополнительная система непрерывных распределений представляет собой основную часть семейства кривых К. Пирсона.
Таблица 6.5.1
Первая дополнительная система непрерывных распределений
Тип кривой |
Плотность распределения (k==) |
Границы кривой |
1.1 |
|
|
1.1 |
|
|
2.1 |
|
|
2.1 |
|
|
3.1 |
|
|
IIc |
|
|
Вторая дополнительная система непрерывных распределений получается из первой при t = ln y и прежних значениях параметров , . При этом обобщенная плотность имеет вид
. (6.5.3)
Третья дополнительная система непрерывных
распределений получается из второй при
. (6.5.4)