4.2. Оценивание математического ожидания нормально распределенной величины при неизвестной дисперсии

•Известно, что случайная величина tn, заданная таким образом, имеет

распределение Стьюдента с k = n – 1

степенями свободы. Плотность распределения вероятностей такой величины есть

Плотность распределения Стьюдента c n – 1 степенями свободы

• Примечание. При большом числе степеней свободы k распределение Стьюдента стремится к нормальному распределению с нулевым математическим ожиданием и единичной дисперсией. Поэтому при k ≥ 30 доверительный интервал можно на практике находить по формулам

4.3. Оценивание среднего квадратического отклонения

нормально распределенной величины

•Пусть исследуемая случайная величина ξ распределена по нормальному закону с математическим ожиданием a и неизвестным средним квадратическим отклонением σ.

•Рассмотрим два случая: с известным и неизвестным математическим ожиданием.

4.3.1. Частный случай известного математического ожидания

•Пусть известно значение M[ξ] = a и требуется оценить только σ или дисперсию D[ξ] = σ2. Напомним, что при известном мат. ожидании несмещенной оценкой дисперсии является выборочная дисперсия D* = (σ*)2

• Используя величины

,

определенные выше, введем случайную величину Y, принимающую значения выборочной дисперсии D*:

•Рассмотрим случайную величину

•Стоящие под знаком суммы случайные

величины имеют нормальное распределение с плотностью fN (x, 0, 1).

Тогда Hn имеет распределение χ2 с n

степенями свободы как сумма квадратов n независимых стандартных (a = 0, σ = 1) нормальных случайных величин.