- •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
Шаг
1:
Шаг
2:
Шаг3: Составляем уравнение :
Ответ:
Дополнительный
вопрос: Найти:
Решение задачи (метод моментов Пирсона)
Шаг
1: Составляем функцию правдоподобия
по данной выборке
Шаг
2: Необходимое условие экстремума
Результаты
оценок совпадают.
Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
Задача 11
Используем основное свойство функции плотности и покажем связь между параметрами a и b (k известно):
Найдем математическое ожидание:
K=1 |
|
|
K=2 |
|
|
K=3 |
|
|
Пример
По данной выборке: оценить параметры a и b и найти P{2<X<4}(k=3 и a→1/2a
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
1 |
1 |
2 |
5 |
6 |
Замечание: Попробуйте самостоятельно для данного примера вывести все необходимые формулы, т.е. связь между a и b, а также M[X].
Шаг
1:
Шаг
2:
Шаг3: Составляем уравнение :
4
2Решение задачи (метод моментов Пирсона)
Метод максимального правдоподобия в данном примере не подходит (проверить самостоятельно)
Задача 12 (Распределение Релея с параметром σ (σ>0))
Ф ункция плотности:
Ф ункция распределения:
Математическое ожидание равно: M[X]=
Опыт: Проводится стрельба по плоской мишени в неизменных условиях. Х – расстояние от точки попадания до центра мишени подчиняется закону Релея
σ>0 – параметр распределения
Пример:
Найти по данной выборке оценить параметр a и найти P{X<1}
|
0,1 |
0,5 |
1 |
1,5 |
2 |
|
1 |
2 |
3 |
2 |
2 |
Заметим, что имеем распределение Релея метод моментов.
Шаг
1:
Шаг
2:
M[X]=
Шаг3:
Составляем уравнение :
→
1,11=
→
→
P{x<1}=F(1)=
Решение задачи (метод моментов Пирсона)
Шаг
1: Составляем функцию правдоподобия
по данной выборке L(a)=
A=const lnL(a)=
[ищем max] Шаг
2: Необходимое условие экстремума
Результаты оценок совпадают.
Решение задачи (метод максимального правдоподобия)
Задача 13 (Распределение Кэптейна)
f(x)= (σ известна)
Проверьте самостоятельно, что по методу максимального правдоподобия по случайной выборке оценка параметра вычисляется по формуле:
Пример : f(x)=
Заметим, что
Используя метод максимального правдоподобия, найти точечную оценку параметра (n=10)
-
-2
-1
0
1
2
2
3
2
2
1
g( )
-38/3
-16/3
0
16/3
38/3
Сначала найдем оценку по известной формуле