- •Глава 1. Закон больших чисел (предельные теоремы)
- •§ 1. Основные понятия и формулы
- •1. Неравенство Маркова
- •2. Неравенство Чебышева
- •3. Неравенство Бернулли
- •4. Теорема Чебышева для последовательности независимых св
- •5. Частный случай
- •§ 2. Решение типовых задач
- •§ 3. Задачи для самостоятельного решения
- •Глава 2. Нормальная случайная величина
- •§ 1. Основные понятия и формулы
- •§ 2. Решение типовых задач
- •§ 3. Задачи для самостоятельного решения
- •Глава 3. Точечные оценки неизвестных параметров
- •§ 1. Основные методы нахождения оценок неизвестных параметров
- •§ 1.1 Метод моментов Пирсона
- •§ 1.2. Метод максимального правдоподобия Фишера
- •§ 2. Решение типовых задач
- •Решение задачи (метод моментов)
- •Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
- •Решение задачи (метод моментов Пирсона)
- •Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
- •Решение задачи (метод моментов Пирсона)
- •Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
- •Решение задачи (метод моментов Пирсона)
- •Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
- •Решение задачи (метод моментов Пирсона)
- •Решение задачи (метод моментов Пирсона)
- •Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
- •Решение задачи (метод моментов Пирсона)
- •Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
- •Решение задачи (метод моментов Пирсона)
- •Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
- •Решение задачи (метод моментов Пирсона)
- •Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
- •Решение задачи (метод моментов Пирсона)
- •Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
- •Решение задачи (метод моментов Пирсона)
- •Решение задачи (метод моментов Пирсона)
- •Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
- •Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
- •Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
- •§ 3. Задачи для самостоятельного решения
- •Глава 4. Построение доверительных интервалов для параметров распределения генеральной совокупности
- •§1. Схема построения доверительных интервалов
- •§2. Решение типовых задач
- •§3. Задачи для самостоятельного решения
- •Глава 5. Проверка статистических гипотез. Критерий значимости
- •§1. Схема применения критерия значимости. Ошибки I и II рода
- •Для левосторонней гипотезы:
- •§2. Решение типовых задач
- •§3. Задачи для самостоятельного решения
- •Глава 6. Проверка гипотезы о законе распределения генеральной совокупности (критерий согласия)
- •§1. Схема применения критерия согласия
- •§2. Решение типовых задач (проверка гипотезы о виде распределения генеральной совокупности. Критерий Пирсона )
- •§3. Задачи для самостоятельного решения
- •Глава 7. Методический материал для написания эссе
- •§1. Методические рекомендации по написанию эссе
- •Упрощенный критерий проверки
- •Более обоснованный критерий проверки
- •1 Задача: о равенстве математических ожиданий.
- •2 Задача: о равенстве вероятностей двух событий.
- •§2. Образец написания эссе
- •I. Проверка гипотезы о равенстве мо из любых гс в случае больших выборок
- •II. Проверка гипотезы о равенстве вероятностей двух событий с помощью доверительного интервала при большом объеме выборки
- •Глава 8. Приложения
- •§1. Понятие о квантилях
- •§2. Основные распределения в статистике
- •1. Распределение χ2 с «k» степенями свободы
- •2. Распределение Стьюдента с “k” степенями свободы
- •3. Распределение Фишера с и степенями свободы
- •§3. Статистические таблицы
Глава 3. Точечные оценки неизвестных параметров
§ 1. Основные методы нахождения оценок неизвестных параметров
Постановка задачи
Пусть Х - генеральная совокупность. Закон распределения известен, но содержит неизвестные параметры . Пусть имеем выборку объема «n» ( ). Необходимо найти приближенные значения параметров.
Замечание
Если выборка случайная, то точечные оценки параметров – это случайные величины . Если выборка фиксированная, то получим числовые значения
Рассмотрим два основных метода для получения оценок
§ 1.1 Метод моментов Пирсона
Шаг 1
По выборке находим моменты:
Шаг 2
Находим теоретические начальные моменты k, используя задание генеральной совокупности Х.
Шаг 3
Составляем систему уравнений (если k=1, то решаем одно уравнение)
Решение этой системы - точечные оценки соответствующихрпараметров.
§ 1.2. Метод максимального правдоподобия Фишера
Шаг 1
Составляем функцию правдоподобия, которая равна вероятности того, что компоненты выборочной совокупности примут фиксированные значения ( ).
Дискретный случай:
Непрерывный случай:
Метод максимального правдоподобия (МП оценка) состоит в том, что в качестве оценок неизвестных параметров принимаются такие значения , при которых функция правдоподобия принимает максимальное значение, т.е. вероятность появления данной выборки будет максимальной.
Шаг 2
Необходимое условие экстремума:
Пусть ( ) – решение системы
Шаг 3
Достаточное условие экстремума
Дифференциал k-го порядка должен быть меньше нуля :
§ 2. Решение типовых задач
Задача №1
Дискретная СВ Х имеет распределение (при n=50):
|
-1 |
0 |
2 |
4 |
|
2a |
a |
b |
1-3a-b |
|
15 |
10 |
20 |
5 |
Шаг
1:
Шаг
2:
Шаг
3: Составляем
систему уравнений
(Домножим первое
уравнение на -6 и сложим оба уравнения
Ответ:
-1
0
2
4
0,32
0,16
0,43
0,09
Дополнительный
вопрос:
Найти:
Решение задачи (метод моментов)
Шаг
1: Составляем функцию правдоподобия
Шаг
2: Необходимое условие экстремума
Вычтем из первого уравнения второе и
найдем значение а:
*Шаг 3: Достаточное условие (в данном
случае можно опустить, т.к. значения
практически совпали с значениями,
полученными с помощью предыдущего
метода).Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
Задача 2 (биномиальное распределение)
В телевизионной игре «Поле чудес» ведущий предлагает две шкатулки после правильно угаданных трех букв (в одной из этих шкатулок – деньги). Один из телезрителей вел статистические записи 20 игр (n=20). В каждой игре три тройки (m=3). Обозначим А - угадана шкатулка с деньгами. Р(А)=р (р – неизвестный параметр). Х – число выигрышных шкатулок в одной игре. Найти оценку параметра р.
|
0 |
1 |
2 |
3 |
|
6 |
9 |
4 |
1 |
|
|
|
|
|