- •Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
- •Санкт-Петербург
- •Информация о дисциплине
- •1.1. Предисловие
- •Содержание дисциплины и виды учебной работы
- •Объем дисциплины и виды учебной работы
- •Перечень видов практических занятий и контроля:
- •2. Рабочие учебные материалы
- •2.1. Рабочая программа (объем 150 часов) Введение
- •Раздел 1. Случайные события (50 часов)
- •Тематический план дисциплины для студентов очно-заочной формы обучения
- •Тематический план дисциплины для студентов заочной формы обучения
- •2.3. Структурно-логическая схема дисциплины
- •Математика ч.2. Теория вероятностей и элементы математической статистики Теория
- •Раздел 1 Случайные события
- •Раздел 3 Элементы математической статистики
- •Раздел 2 Случайные величины
- •2.5. Практический блок
- •2.6. Балльно-рейтинговая система
- •Информационные ресурсы дисциплины
- •Библиографический список Основной:
- •3.2. Опорный конспект по курсу “ Математика.Часть 2 Теория вероятностей и элементы математической статистики” введение
- •Раздел 1. Случайные события
- •1.1. Понятие случайного события
- •1.1.1. Сведения из теории множеств
- •1.1.2. Пространство элементарных событий
- •1.1.3. Классификация событий
- •1.1.4. Сумма и произведение событий
- •1.2. Вероятности случайных событий
- •1.2.1. Относительная частота события, аксиомы теории вероятностей. Классическое определение вероятности
- •1.2.2. Геометрическое определение вероятности
- •Вычисление вероятности события через элементы комбинаторного анализа
- •1.2.4. Свойства вероятностей событий
- •1.2.5. Независимые события
- •1.2.6. Расчет вероятности безотказной работы прибора
- •Формулы для вычисления вероятности событий
- •1.3.1. Последовательность независимых испытаний (схема Бернулли)
- •1.3.2. Условная вероятность события
- •1.3.4. Формула полной вероятности и формула Байеса
- •Раздел 2. Случайные величины
- •2.1. Описание случайных величин
- •2.1.1. Определение и способы задания случайной величины Одним из основных понятий теории вероятности является понятие случайной величины. Рассмотрим некоторые примеры случайных величин:
- •Чтобы задать случайную величину, надо указать ее закон распределения. Случайные величины принято обозначать греческими буквами ,,, а их возможные значения – латинскими буквами с индексамиxi,yi,zi.
- •Рассмотрим события Ai , содержащие все элементарные события , приводящие к значению XI:
- •Пусть pi обозначает вероятность события Ai :
- •2.1.3. Непрерывные случайные величины
- •2.1.4. Функция распределения и ее свойства
- •2.1.5. Плотность распределения вероятности и ее свойства
- •2.2. Числовые характеристики случайных величин
- •2.2.1. Математическое ожидание случайной величины
- •2.2.2. Дисперсия случайной величины
- •2.2.3. Нормальное распределение случайной величины
- •2.2.4. Биномиальное распределение
- •2.2.5. Распределение Пуассона
- •Раздел 3. Элементы математической статистики
- •Гистограмма
- •3.3. Точечные оценки параметров распределения
- •Основные понятия
- •Точечные оценки математического ожидания и дисперсии
- •3.4. Интервальные оценки
- •Понятие интервальной оценки
- •Построение интервальных оценок
- •Основные статистические распределения
- •Интервальные оценки математического ожидания нормального распределения
- •Интервальная оценка дисперсии нормального распределения
- •Заключение
- •Глоссарий
- •4. Методические указания к выполнению лабораторных работ
- •Библиографический список
- •Лабораторная работа 1 описание случайных величин числовые характеристики
- •Порядок выполнения лабораторной работы
- •Лабораторная работа 2 Основные определения. Систематизация выборки. Точечные оценки параметров распределения. Интервальные оценки
- •Понятие статистической гипотезы о виде распределения
- •Порядок выполнения лабораторной работы
- •Ячейка Значение Ячейка Значение
- •5. Методические указания к выполнению контрольной работы Задание на контрольную работу
- •Пояснения к выполнению контрольной работы События и их вероятности
- •Случайные величины
- •Среднее квадратическое отклонение
- •Элементы математической статистики
- •6. Блок контроля освоения дисциплины
- •Вопросы для экзамена по курсу « Математика.Часть 2. Теория вероятностей и элементы математической статистики»
- •Продолжение таблицы в
- •Окончание таблицы в
- •Равномерно распределенные случайные числа
- •Содержание
- •Раздел 1. Случайные события………………………………………. 18
- •Раздел 2 . Случайные величины ..………………………… ….. 41
- •Раздел 3. Элементы математической статистики ............... . 64
- •4. Методические указания к выполнению лабораторных
- •5. Методические указания к выполнению контрольной
Понятие интервальной оценки
Точечная оценка является случайной величиной и для возможных реализаций выборки принимает значения лишь приближенно равные истинному значению параметра. Чем меньше разность, тем точнее оценка. Таким образом, положительное число, для которого, характеризует точность оценки и называетсяошибкой оценки(или предельной ошибкой).
Доверительной вероятностью (или надежностью)называется вероятностьβ, с которой осуществляется неравенство, т. е.
. (3.20)
Заменив неравенство равносильным ему двойным неравенством, или, получим
. (3.21)
Интервал , накрывающий с вероятностьюβ,, неизвестный параметр, называетсядоверительным интервалом (или интервальной оценкой),соответствующим доверительной вероятностиβ.
Случайной величиной является не только оценка , но и ошибка: ее значение зависит от вероятностиβи, как правило, от выборки. Поэтому доверительный интервал случаен и выражение (3.21) следует читать так: “Интервалнакроет параметрс вероятностьюβ”, а не так: “Параметрпопадет в интервалс вероятностьюβ”.
Смысл доверительного интервала состоит в том, что при многократном повторении выборки объема в относительной доле случаев, равнойβ, доверительный интервал, соответствующий доверительной вероятностиβ, накрывает истинное значение оцениваемого параметра. Таким образом, доверительная вероятностьβхарактеризуетнадежностьдоверительного оценивания: чем большеβ, тем вероятнее, что реализация доверительного интервала содержит неизвестный параметр.
Следует, однако, иметь в виду, что с ростом доверительной вероятности βв среднем растет длина доверительного интервала, то есть уменьшается точность доверительного оценивания. Выбор доверительной вероятности определяется конкретными условиями; обычно используются значенияβ, равные 0,90; 0,95; 0,99.
Вероятность (3.22)
называется уровнем значимостии характеризует относительное число ошибочных заключений в общем числе заключений.
В формуле (3.21) границы доверительного интервала симметричны относительно точечной оценки. Однако не всегда удается построить интервал, обладающий таким свойством. Более общим является следующее определение.
Доверительным интервалом(илиинтервальной оценкой) параметрас доверительной вероятностьюβ, 0< β <1, называется интервал со случайными границами,, накрывающий с вероятностьюβнеизвестный параметр, т. е.
. (3.23)
Иногда вместо двусторонних доверительных интервалов рассматривают односторонние доверительные интервалы, полагая или.
Построение интервальных оценок
Доверительный интервал задается своими концами и. Однако найти функцииииз условия (3.23) невозможно, поскольку закон распределения этих функций зависит от закона распределенияξи, следовательно, зависит от неизвестного параметра. Используют следующий прием, позволяющий в ряде случаев построить доверительный интервал. Подбирается такая функция, чтобы:
- ее закон распределения был известен и не зависел от неизвестного
параметра ;
- функция была непрерывной и строго монотонной по.
Тогда для любого βможно выбрать два числаитак, чтобы выполнялось равенство
. (3.24)
Отсюда находят икак квантили функции распределения. Границы искомого доверительного интервала выражают через найденные квантили и выборочные данные, используя для этого соотношения, связывающие новую и старую случайные величины.
Если плотность распределения случайной величины симметрична, то доверительный интервал симметричен относительно точечной оценки , и для нахождения границ доверительного интервала вместо условия (3.23) можно использовать соотношение (3.21).