Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Побудова довірчого інтервалу для генеральної дисперсії




Нехай розподіл ознаки (випадкової величини) X в генеральній сукупності є нормальним Будемо думати, що математичне сподівання (генеральне середнє) відоме. Тоді вибіркова дисперсія повторної вибірки (її не варто плутати з вибірковою дисперсією і «виправленою» вибірковою

Рис. 3.3

 

дисперсією якщо характеризує варіацію значень ознаки відносно генерального середнього , то і - відносно вибіркового середнього ). Розглянемо статистику

Враховуючи, що неважко показати, що і Розподіл суми квадратів n незалежних випадкових величин , кожна з яких має стандартний нормальний розподіл являє собою з степенями вільності. Розподіл не залежить від невідомих параметрів випадкової величини X,

а залежить лише від числа степенів вільності k.

Густина ймовірності розподілу має складний вигляд, і її інтегрування є складним. Складено таблиці для обчислення ймовірності того, що випадкова величина (яка має -розподіл з k степенями вільності) перевищить деякі критичні значення , тобто . В практиці вибіркового спостереження математичне сподівання , як правило, невідоме, і доводиться мати справу не з , а з . Якщо - повторна вибірка із нормально розподіленої генеральної сукупності, то випадкова величина (або ) має розподіл з степенями вільності. Тому для заданої довірчої ймовірності можна записати: (графічно це площина під кривою розподілу між і , див. рис. 3.4). Очевидно, що значення і визначаються неоднозначно при одному і тому ж значенні заштрихованої площі, яка дорівнює . Зазвичай і вибирають таким чином, щоб ймовірності подій і були однаковими, тобто

Перетворивши подвійну нерівність до рівносильного вигляду , отримаємо формулу довірчої ймовірності для генеральної дисперсії: , а для середнього квадратичного відхилення: .

При використанні таблиць значень , отриманих з рівності , необхідно врахувати, що ,

тому умова рівносильна умові . Таким чином, значення і знаходимо по таблиці із рівностей: , .

Тобто при , .

 

◄Приклад 3.8 На основі вибіркових спостережень продуктивності праці 20 робітниць було встановлено, що середнє квадратичне відхилення добового виробітку складає 15 м тканини в годину. Вважаючи, що продуктивність роботи робітниць має нормальний розподіл, знайти межі, в яких з надійністю 0,9 находяться генеральна дисперсія і середнє квадратичне відхилення добового виробітку робітниці.

Розв’язання. Маємо ; .

При числі степенів свободи =20-1=19 визначимо і за таблицею значень для - розподілу:

і . Тоді довірчий інтервал для можна записати у вигляді: або ,

і для : або .

Отже, з надійністю 0,9 дисперсія добового виробітку робітниць знаходиться в межах від 149,5 до 445,6, а її середнє квадратичне відхилення – від 12, 2 до 21,1 метрів тканини за годину.►

 

Зауваження. Таблиця значень складена при числі степенів вільності від 1 до 30. При можна вважати, що випадкова величина має стандартний нормальний розподіл N (0;1). Тому для визначення і необхідно записати, що , звідки , і після перетворень: . Таким чином, при обчисленні довірчого інтервалу при потрібно вважати , , де Ф ()= .

 

Контрольні питання

1. В чому полягає різниця між повторною і безповторною вибірками?

2. Що таке оцінка параметру розподілу?

3. Для чого використовують нерівність Рао-Крамера-Фреше?

4. Як побудувати довірчий інтервал?

5. Які переваги і недоліки методу найменших квадратів знаходження оцінок?





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-04-03; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 755 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Сложнее всего начать действовать, все остальное зависит только от упорства. © Амелия Эрхарт
==> читать все изречения...

2187 - | 2073 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.01 с.