Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!
МегаЛекции

Лекция 6: «элементы математической статистики»




ЛЕКЦИЯ 6: «ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ»

Генеральная и выборочная дисперсии.

Для того чтобы охарактеризовать рассеяние значений количественного признака X генеральной совокупности вокруг своего среднего значения, вводят такую характеристику, как генеральная дисперсия.

Определение. Генеральной дисперсией  называется среднее арифметическое квадратов отклонений значений признака X генеральной совокупности от генеральной средней .

Если все значения  признака генеральной совокупности объёма N различны, то

.                                                (7)

Если же значения признака  имеют соответственно частоты , причём , то

.                                           (8)

Пример. Генеральная совокупность задана таблицей распределения:

 

 

Найти генеральную дисперсию.

,

.

Определение. Генеральным средним квадратическим отклонением (стандартом) называется .

Дисперсия признака X, рассматриваемого, как случайная величина, равна .

Тогда ,     .

Величина  называется средней квадратической ошибкой.

Определение. Выборочной дисперсией  называется среднее арифметическое квадратов отклонений наблюдаемых значений признака X от выборочной средней .

Если все значения  признака выборки объёма n различны, то

.                                             (9)

Если же значения  признака имеют соответственно частоты , причём , то

.                                    (10)

Пример. Выборочная совокупность задана таблицей распределения:

 

 

Найти выборочную дисперсию.

;

.

Выборочным средним квадратическим отклонением (стандартом) называется квадратный корень из выборочной дисперсии: .

Пример.

Будем считать значения  признака различными.

Выборочную дисперсию, рассматриваемую как случайную величину, будем обозначать :

.

Теорема. Математическое ожидание выборочной дисперсии равно , т. е. .

 

Оценки параметров распределения.

Одной из задач статистики является оценка параметров распределения случайной величины X по данным выборки. При этом считают, что генеральная совокупность бесконечна, чтобы переходить к пределу при , где n – объём выборки. Для оценки параметров распределения X из данных выборки составляют выражения, которые должны служить оценками неизвестных параметров.  является оценкой генеральной средней , а  – оценкой генеральной дисперсии .

Обозначим через  оцениваемый параметр, через  – оценку этого параметра (  составлена из ). Для того чтобы оценка давала хорошее приближение, она должна быть несмещённой и состоятельной.

Определение. Несмещённой называют оценку , математическое ожидание которой равно оцениваемому параметру , т. е. , в противном случае оценка называется смещённой.

Оценка  – несмещённая оценка генеральной средней, т. к. .

Оценка  – смешённая оценка генеральной дисперсии, т. к. .

Наряду с выборочной дисперсией  рассматривают исправленную дисперсию , которая также является оценкой генеральной дисперсии.

.

Таким образом, оценка  является несмещённой оценкой генеральной дисперсии.

Для  получаем:

.

Таким образом,

.                                         (11)

В качестве приближённого неизвестного параметра берут несмещённые оценки, для того чтобы не сделать систематические ошибки в сторону завышения или занижения.

Определение. Состоятельной называют такую оценку  параметра , что для любого наперёд заданного числа  вероятность  при  стремится к единице; то есть при достаточно больших n можно с вероятностью, близкой к единице, утверждать, что оценка  отличается от оцениваемого параметра  меньше, чем на .

Несмещённая оценка  будет состоятельной, если её дисперсия стремится к нулю при : .

Несмещённые оценки  и  являются состоятельными. Оценки  и  на практике не различаются при .

Для оценки генерального среднего квадратического отклонения используют исправленное среднее квадратическое отклонение, которое равно корню квадратному из исправленной дисперсии:

.                                        (12)

Через  и S будем обозначать левые части формул (11) и (12), заменяя случайные величины  их реализациями , а  – выборочной средней .

Если  – большие числа, то для облегчения вычислений используют формулу:

,

где C – ложный нуль.

Пример. С плодового дерева случайным образом отобрано 10 плодов. Их вес  (в граммах) записан в первой колонке таблицы. Найти  и S.

Пусть C=250.

 

-25 -30 -5 -39 -16 -20 -19
  -72

 

;

;

.

Оценка генеральной средней веса плода равна 243 г со средней квадратической ошибкой 9 г.

Оценка генерального среднего квадратического отклонения веса плода равна 28 г.

 

Поделиться:





Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...