- •Экзамен по дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика» (теоретическая часть) Оглавление
- •2 . Примеры сопряженных семейств распределений.
- •5. Функции потерь. Ожидаемые потери. Апостериорные ожидаемые потери. Свойство решающего правила быть байесовским при условии минимизации апостериорных ожидаемых потерь.
- •6. Классическая схема проверки гипотез. Основная и альтернативная гипотезы. Ошибка первого рода и ошибка второго рода, их вероятности. Уровень значимости.
- •7. Проверка гипотез как задача теории статистических решений. Пример совпадения байесовского решающего правила и классического подхода к проверке гипотез.
- •8. Доверительные интервалы. Множества наивысшей апостериорной плотности. Доверительные множества наивысшей апостериорной плотности.
- •Доверительный интервал для математического ожидания (μ) в случае нормальной генеральной совокупности и известной дисперсии.
- •9. Затраты на наблюдения и понятие общего риска. Определение оптимального размера выборки до начала наблюдений. Примеры.
- •10. Определение оптимального размера выборки в процессе наблюдений. Последовательный критерий отношения вероятностей.
9. Затраты на наблюдения и понятие общего риска. Определение оптимального размера выборки до начала наблюдений. Примеры.
Затраты на наблюдения.
X=(x1,…xn)
C (Ɵ,X) – затраты на наблюдения x, при состоянии среды Ɵ.
Ожидание затрат на наблюдения , при априорном распределении
Понятие общего риска.
Под понятием общего риска подразумевается сумма байесовского риска r( ,h) и ожидаемых затрат на наблюдения: r( ,h)+С( ,n), здесь h- некоторое решающее правило. Если h – это h , байесовское решающее правило, и средние затраты на наблюдения не зависят от априорного распределения , то общий риск представляется в виде: r( ,h)+С(n), и нахождение оптимального размера выборки n может быть произведено путем минимизации последней суммы.
Определение оптимального размера выборки до начала наблюдений. Примеры.
Для того, чтобы определить размер выборки до начала наблюдений, нам необходимо минимизировать общие риски, которые являются суммой байесовского риска и ожидаемых затрат на наблюдения:
10. Определение оптимального размера выборки в процессе наблюдений. Последовательный критерий отношения вероятностей.
Через P(Cn | θ1) обозначим вероятность события (X1, X2,…, Xn) Cn
Последовательный критерий отношения вероятностей