9.Как определяется выборочный центральный момент?

Центральный выборочный момент второго порядка обозначается S² и находится по следующей формуле:      .

10.Как вычисляется и что характеризует коэффициент асимметрии выборки? Коэффициент эксцесса?

Выборочный коэффициент асимметрии:

Определяется по формуле : ,

где – центральный момент -го порядка()

Выборочный коэффициент эксцесса:

Определяется по формуле :

Выборочный коэффициент асимметрии служит для характеристики смещения вариационного ряда относительно среднего значения по величине и направлению. Если полигон асимметричен, то одна из его ветвей, начиная с вершины, имеет более пологий «спуск», чем другая. В случае отрицательного коэффициента асимметрии более пологий «спуск» полигон наблюдается слева. В противном случае – справа. В первом случае асимметрию называют левосторонней, а во втором – правосторонней. Асимметрия менее 0,5 считается малой.

Выборочный эксцесс служит для сравнения на «крутость» выборочного распределения с нормальным распределением. Эксцесс нормального распределения равен нулю. Если выборочному распределению соответствует отрицательный эксцесс, то полигон имеет более пологую вершину по сравнению с нормальной кривой. В случае положительного эксцесса – более крутой. Отрицательным пределом величины эксцесса является число –2, положительный предел – не существует.

11.Какие оценки параметров называют точечными? Перечислите основные свойства точечных оценок.

Точечной оценкой неизвестного параметра распределения θ называется приближенное значение этого параметра, полученное по данным выборки .

Основные свойства точечных оценок: состоятельность, несмещенность, эффективность.

12.Каковы точечные оценки математического ожидания и дисперсии?

Точечная оценка математического ожидания определяется по формуле

Точечная оценка дисперсии определяется по формуле

13.В чем состоит метод максимального правдоподобия?

Пусть Х – дискретная случайная величина, которая в результате п испытаний приняла значения х₁, х₂, …, х_п. Предположим, что нам известен закон распределения этой величины, определяемый параметром Θ, но неизвестно численное значение этого параметра. Найдем его точечную оценку.

Пусть р(х_i, Θ) – вероятность того, что в результате испытания величина Х примет значение х_i. Назовем функцией правдоподобия дискретной случайной величины Х функцию аргумента Θ, определяемую по формуле:

L (х₁, х₂, …, х_п; Θ) = p(x₁,Θ)p(x₂,Θ)…p(x_n,Θ).

Тогда в качестве точечной оценки параметра Θ принимают такое его значение Θ* = Θ(х₁, х₂, …, х_п), при котором функция правдоподобия достигает максимума. Оценку Θ* называют оценкой наибольшего правдоподобия.

Поскольку функции L и lnL достигают максимума при одном и том же значении Θ, удобнее искать максимум ln L – логарифмической функции правдоподобия. Для этого нужно:

1. найти производную ;

2. приравнять ее нулю (получим так называемое уравнение правдоподобия) и найти критическую точку;

3. найти вторую производную ; если она отрицательна в критической точке, то это – точка максимума.

Достоинства метода наибольшего правдоподобия: полученные оценки состоятельны (хотя могут быть смещенными), распределены асимптотически нормально при больших значениях п и имеют наименьшую дисперсию по сравнению с другими асимптотически нормальными оценками; если для оцениваемого параметра Θ существует эффективная оценка Θ*, то уравнение правдоподобия имеет единственное решение Θ*; метод наиболее полно использует данные выборки и поэтому особенно полезен в случае малых выборок.

Недостаток метода наибольшего правдоподобия: сложность вычислений.

Для непрерывной случайной величины с известным видом плотности распределения f(x) и неизвестным параметром Θ функция правдоподобия имеет вид:

L (х₁, х₂, …, х_п; Θ) = f(x₁,Θ)f(x₂,Θ)…f(x_n,Θ).

Оценка наибольшего правдоподобия неизвестного параметра проводится так же, как для дискретной случайной величины.