Page 75 - Segizbaeva_umkd_matematika_v_ekonomike_russ_Omarova
P. 75

распределения,      что    и    сама    случайная    величина    X,  т.е.    M (X  )   х ,  D (X  )   2  ,
                                                                                        i    0       i     0
               i   n , 1 .
                                             1
               Выборочная    средняя    X     X   X ...   X    также    будет    случайной      величиной.
                                             n   1    2       n
               Вычислим   ее   математическое  ожидание:
                                                       X     M (X  )   х n
                                          M (X )   M    i       i    0    х .
                                                                                 0
                                                      n         n        n
               Выборочная  средняя  является  несмещенной  оценкой  математического  ожидания
               (генеральной  средней),  так  как  M (X )   х .  Можно  показать, что  математическое
                                                           0
               ожидание   выборочной   дисперсии  равно
                                                               n  1
                                                                    2
                                                      M ( 2 )     ,
                                                                    0
                                                                n
               т.е.   M ( 2 )   0 2 .  Значит,    2  является  смещенной  оценкой  генеральной   дисперсии
                 2
                                                 2
                                                                           2
                .   Использование  оценки     вместо  дисперсии     приведет  к  систематической
                 0
                                                                           0
               ошибке      в    сторону    уменьшения.  Несмещенной    оценкой  генеральной    дисперсии
               является  исправленная  дисперсия
                                                              n
                                                                   2
                                                        s  2     .
                                                             n  1
                                               n              n   n  1
                                                                         2
                                                                              2
               Действительно,        M (s  2 )    M ( 2 )              .
                                              n  1         n  1   n    0    0
               Найдем   исправленную   дисперсию:
                                                               2
                      n         n      ( x   x) 2 n i  (x   x ) n
                s 2      2       ∙     i        =      i      i
                     n  1     n  1       n             n  1
                                                                                                    2
                      На    практике    пользуются    исправленной    дисперсий    и    полагают     0 2    s   тогда,
                                                                                                     2
               когда  объем  выборки  n<30.  Если  объем  выборки   n 30,  то можно принять            ,
                                                                                                           2
                                                                                                     0
               так  как  при  большихn  погрешность  при   замене    на    невелика.
                                                                       0
                Определение 3.Интервальной  называется   оценка,   которая   определяется   двумя
               числами − концами  интервала,  накрывающего  оцениваемый  параметр  (a<Θ<b).
                    Интервальные   оценки   позволяют   установить   точность   и   надежность  оценок.
               Пусть    Θ  −      оцениваемый    параметр        распределения,    Θ*−  его    точечная    оценка.
               Точность  оценки     характеризуется  числом   |Θ−Θ*|. Если число  δ>0  и  |Θ−Θ*| <δ, то
               чем  меньше  δ, тем  оценка  точнее.
                       Вероятность     ,    с    которой    осуществляется    неравенство  |Θ−Θ*|  <δ,  называется
               доверительной   вероятностью   (надежностью)  оценки   Θ*   параметра  Θ
                                                      P(|Θ−Θ*| <δ)=γ .
                       Надежность     часто  принимают  равной  0,95,  0,99,  0,999.
               Раскроем  знак   модуля  в  неравенстве  |Θ−Θ*| <δ:
                                          −δ< Θ−Θ* <δ,    или     Θ*−δ<Θ<Θ*+δ.
               Имеем    P(Θ*−δ<Θ<Θ*+δ) = γ.
                      Определение 4.Интервал  (Θ*−δ; Θ*+δ),  который    накрывает  неизвестный  параметр
               Θ  генеральной   совокупности   с   заданной   вероятностью  γ,  называется
               доверительным     интервалом.

                   Вопросы  для  самоконтроля.
                   1.  Точечные  оценки  параметров  распределения.
                   2.  Интервальная  оценка. Доверительная  вероятность.
                   3.  Какой  интервал  называется доверительным.


                                                             73
   70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80