- •Кафедра “Прикладная и вычислительная математика”
- •Е.А. Коган
- •Москва 2007
- •Теорема сложения вероятностей для несовместных событий.
- •3.6. Показательный (экспоненциальный ) закон распределения
- •5. ПРЕДЕЛЬНЫЕ ТЕОРЕМЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
- •Пусть имеется последовательность независимых случайных величин
- •Теорема Бернулли
- •Часть вторая
- •МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
- •В настоящем пособии рассмотрены основные понятия математической статистики, наиболее часто используемые и определяемые в процессе статистической обработки опытных данных. Даны 30 вариантов домашнего задания для самостоятельной работы студентов.
- •6. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
- •Свойства
- •По формуле (7.3) имеем
- •При этом
- •Замечания.
- •Итак, выборки должны содержать не менее 60 лампочек.
- •Плотность вероятностей распределения Стьюдента равна
- •Поэтому вероятность осуществления неравенства (7.10) равна
- •Сумма всех частот (общее число наблюдений) равна
- •Интервалы Δ, мк
- •Значения Y
- •Согласно методу наименьших квадратов неизвестные параметры ai выбираются так, чтобы сумма квадратов отклонений была минимальной
- •Из (10.9) следует, что
- •ВАРИАНТ 1
- •ВАРИАНТ 2
- •ВАРИАНТ 3
- •ВАРИАНТ 4
- •ВАРИАНТ 5
- •ВАРИАНТ 6
- •ВАРИАНТ 7
- •ВАРИАНТ 8
- •ВАРИАНТ 9
- •ВАРИАНТ 10
- •ВАРИАНТ 12
- •ВАРИАНТ 13
- •ВАРИАНТ 14
- •ВАРИАНТ 15
- •ВАРИАНТ 16
- •ВАРИАНТ 17
- •ВАРИАНТ 18
- •ВАРИАНТ 19
- •ВАРИАНТ 20
- •ВАРИАНТ 21
- •ВАРИАНТ 22
- •ВАРИАНТ 23
- •ВАРИАНТ 24
- •ВАРИАНТ 25
- •ВАРИАНТ 26
- •ВАРИАНТ 27
- •ВАРИАНТ 28
- •ВАРИАНТ 29
- •ВАРИАНТ 30
115
где число t = σε называется квантилем нормального распределения и
определяется из условия
Ф(t)= γ2 .
Следовательно, с надежностьюγ можно утверждать, что довер и- тельный интервал Iγ =[xв − tσ; xв + tσ] накрывает генеральную среднюю
x0. Точность оценки при этом ε = tσ .
Выражение для σ(xв ) зависит от вида выборки. Так, для повторной выборки
σ(xв )= σn0 ,
для бесповторной выборки
σ(xв ) =σ0 |
1 |
|
n |
|
|
|
1− |
|
. |
||
|
|
||||
|
n |
N |
Замечания.
1. По условию генеральная дисперсия σ02 предполагается известной,
но если это не так, то для неë используется соответ |
ствующая точечная |
|||||||
оценка. |
|
|
|
|
|
|
|
|
2. Из формулы t = |
ε |
с учетом выражений для |
σ получаем: |
|||||
σ |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
||
для повторной выборки |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n = t2σ02 |
, |
|
|
(7.7) |
||
|
|
|
ε2 |
|
|
|
|
|
для бесповторной выборки |
|
|
|
|
|
|
||
|
|
2 |
2 |
|
|
|
||
|
|
n = |
t σ0 |
|
. |
(7.8) |
||
|
|
2 |
2 |
|||||
|
|
|
ε2 + t |
σ |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
N |
|
|
|
Следовательно, если требуется оценить генеральную среднюю с наперëд заданной точностью ε и надежностью γ, то потребный объем
116
выборки определяется по формулам (7.7), (7.8) соответственно для повторной и бесповторной выборок.
Пример. В условиях примера (стр. 106) построить доверительный интервал для математического ожидания, соответствующий доверительный вероятности γ=0,95 в предположении, что выборка является повто р- ной.
Так как xв = 42,27мм, σ =1,03мм, то заменяя σ0 его оценкой σ , получим
σ(xв )= D(xв )= σn02 ≈ σn = 1,1503 = 0,266.
По таблице функции Лапласа (см. Приложение 2) находим t при задан-
ном γ=0,95:
Ф(t)= |
γ |
= 0,475 |
и |
t =1,96. |
|
2 |
|
|
|
Точность оценки ε = tσ =1,96 0,266 = 0,52. Границы доверительного интервала
xв −ε = 42,27 − 0,52 = 41,75мм, xв + ε = 42,27 + 0,52 = 42,79мм.
Следовательно, с надежностью 0,95 можно утверждать, что генеральная средняя x0 заключена в пределах 41,75< x0 < 42,79.
Отметим , что повышение надежности оценкиγ приводит к возра с- танию Φ(t), ε и доверительного интервала, то есть к уменьшению точности определения действительного значения параметра.
Пример. В условиях примера (стр. 98) найти с надежностью 0,95 точность γ, с которой выборочная средняя оценивает математическое ожидание диаметров изготовляемых валиков и доверительный интервал для математического ожидания диаметров. Предполагается, что диаметры распределены нормально; выборка повторная.
Для рассматриваемой выборки выборочная средняя xв = ∑100xi =15,411мм.