- •Теория вероятностей и математическая статистика
- •Содержание
- •В ведение
- •1.1 Теоретические сведения к практической работе №1
- •1.2 Примеры решения задач к практической работе №1
- •1.3 Ход работы
- •1.4 Содержание отчета
- •1.5 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •1.6 Вопросы к защите практической работы №1
- •2.1 Теоретические сведения к практической работе №2
- •2.1.1 Случайные события
- •2.1.2 Классическое определение вероятности
- •2.1.3 Относительная частота события
- •2.1.4 Статистическая и геометрическая вероятности
- •2.2 Примеры решения задач к практической работе №2
- •2.3 Ход работы
- •2.4 Содержание отчета
- •2.5 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •2.6 Вопросы к защите практической работы №2
- •3.1 Теоретические сведения к практической работе №3
- •3.1.1 Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •3.1.2 Противоположные события
- •3.1.3 Теорема умножения вероятностей
- •3.1.4 Вероятность появления хотя бы одного события
- •3.1.5 Формула полной вероятности
- •3.1.6 Формулы Байеса
- •3.2 Примеры решения задач к практической работе №3
- •3.3 Ход работы
- •3.4 Содержание отчета
- •3.5 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •3.6 Вопросы к защите практической работы №3
- •4.1 Теоретические сведения к практической работе №4
- •4.1.1 Формула Бернулли
- •4.1.2 Локальная теорема Лапласа
- •4.1.3 Интегральная теорема Лапласа
- •4.2 Примеры решения задач к практической работе №4
- •4.3 Ход работы
- •4.4 Содержание отчета
- •4.5 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •4.6 Вопросы к защите практической работы №4
- •5.1 Теоретические сведения к практической работе №5
- •5.1.1 Случайная величина
- •5.1.2 Дискретная случайная величина (дсв)
- •5.1.3 Независимые случайные величины
- •5.1.4 Функция распределения случайной величины
- •5.2 Ход работы
- •5.3 Содержание отчета
- •5.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •5.5 Вопросы к защите практической работы №5
- •6.1 Теоретические сведения к практической работе №6
- •6.1.1 Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •6.1.2 Свойства математического ожидания
- •6.1.3 Дисперсия дискретной случайной величины
- •6.1.4 Свойства дисперсии
- •6.1.5 Среднее квадратическое отклонение дискретной случайной величины
- •6.1.6 Мода и медиана дискретной случайной величины
- •6.2 Ход работы
- •6.3 Содержание отчета
- •6.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •6.5 Вопросы к защите практической работы №6
- •7.1 Теоретические сведения к практической работе №7
- •7.1.1 Биноминальное распределение вероятностей
- •7.1.2 Распределение Пуассона
- •7.1.3 Геометрическое распределение вероятностей
- •7.1.4 Непрерывная случайная величина (нсв)
- •7.1.5 Равномерно распределённая нсв
- •7.2 Ход работы
- •7.3 Содержание отчета
- •7.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •7.5 Вопросы к защите практической работы №7
- •8.1 Теоретические сведения к практической работе №8
- •8.1.1 Функция плотности нсв
- •8.1.2 Свойства плотности распределения
- •8.1.3 Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •8.2 Ход работы
- •8.3 Содержание отчета
- •8.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •8.5 Вопросы к защите практической работы №8
- •9.1 Теоретические сведения к практической работе №9
- •9.1.1 Нормальный закон распределения.
- •9.1.2 Функция Лапласа
- •9.1.3 Показательное распределение
- •9.1.4 Показательный закон надежности
- •9.2 Ход работы
- •9.3 Содержание отчета
- •9.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •9.5 Вопросы к защите практической работы №9
- •10.1 Теоретические сведения к практической работе №10
- •10.1.1 Генеральная и выборочная совокупности
- •10.1.2 Повторная и бесповторная выборки.
- •10.1.3 Способы отбора
- •10.1.4 Статистическое распределение выборки
- •10.1.5 Эмпирическая функция распределения
- •10.1.6 Полигон и гистограмма
- •10.1.7 Статистические оценки параметров распределения
- •10.1.8 Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки
- •10.1.9 Генеральная и выборочная средняя
- •10.1.10 Генеральная и выборочная дисперсия
- •10.1.12 Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения
- •10.1.11 Точность оценки, надёжность. Доверительный интервал
- •10.1.13 Доверительные интервалы для оценки среднего квадратического отклонения нормального распределения
- •10.1.14 Характеристики вариационного ряда
- •10.2 Ход работы
- •10.3 Содержание отчета
- •10.4 Варианты заданий для самостоятельной работы
- •10.5 Вопросы к защите практической работы №10
- •Список использованных источников
- •Приложение а (обязательное)
- •Приложение б (обязательное)
- •Приложение в (обязательное)
- •Приложение г (обязательное)
10.1.11 Точность оценки, надёжность. Доверительный интервал
Точечной называют оценку, которая определяется одним числом. Все оценки, рассмотренные выше, - точечные. При выборке малого объема точечная оценка может значительно отличаться от оцениваемого параметра, т.е. приводить к грубым ошибкам. По этой причине при небольшом объеме выборки следует пользоваться интервальными оценками.
Интервальной называют оценку, которая определяется двумя числами - концами интервала. Интервальные оценки позволяют установить точность и надежность оценок (смысл этих понятий выясняется ниже).
Пусть
найденная по данным выборки статистическая
характеристика
служит оценкой неизвестного параметра
.
Будем считать
постоянным числом (
может быть и случайной величиной). Ясно,
что
тем точнее определяет параметр
,
чем меньше абсолютная величина разности
.
Другими словами, если
и
,
то чем меньше
,
тем оценка точнее. Таким образом,
положительное число
характеризует точность
оценки.
Однако
статистические методы не позволяют
категорически утверждать, что оценка
удовлетворяет неравенству
;
можно лишь говорить о вероятности
,
с которой это неравенство осуществляется.
Надежностью (доверительной вероятностью) оценки по называют вероятность с которой осуществляется неравенство . Обычно надежность оценки задается наперед, причем в качестве берут число, близкое к единице. Наиболее часто задают надежность, равную 0,95; 0,99 и 0,999.
Пусть
вероятность того, что
,
равна
:
.
Заменив
неравенство
равносильным ему двойным неравенством
,
или
,
имеем
.
Это
соотношение следует понимать так:
вероятность того, что интервал
заключает в себе (покрывает) неизвестный
параметр
,
равна
.
Доверительным называют интервал , который покрывает неизвестный параметр с заданной надежностью .
Метод доверительных интервалов разработал американский статистик Ю. Нейман, исходя из идей английского статистика Р. Фишера.
10.1.12 Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения
Пусть количественный признак X генеральной совокупности распределен нормально, причем среднее квадратическое отклонение этого распределения известно. Требуется оценить неизвестное математическое ожидание а по выборочной средней . Поставим своей задачей найти доверительные интервалы, покрывающие параметр а с надежностью .
Примем
без доказательства, что если случайная
величина X распределена нормально, то
выборочная средняя
,
найденная по независимым наблюдениям,
также распределена нормально. Параметры
распределения
таковы:
,
Потребуем,
чтобы выполнялось соотношение
,
где
- заданная надежность.
,
,
где
.
Найдя
из последнего равенства
, можем написать
.
Приняв во внимание, что вероятность Р задана и равна , окончательно имеем (чтобы получить рабочую формулу, выборочную среднюю вновь обозначим через )
Смысл
полученного соотношения таков: с
надежностью
можно утверждать, что доверительный
интервал
покрывает неизвестный параметр а;
точность оценки
.
Итак,
поставленная выше задача полностью
решена. Укажем еще, что число t определяется
из равенства
,
или
;
по таблице функции Лапласа (см. приложение
2) находят аргумент t, которому соответствует
значение функции Лапласа, равное
.
Пример
1. Случайная величина X имеет нормальное
распределение с известным средним
квадратическим отклонением
.
Найти доверительные интервалы для
оценки неизвестного математического
ожидания а
по выборочным средним
,
если объем выборки n=36
и задана надежность оценки
=0,95.
Решение:
Найдем t.
Из соотношения
получим
.
По таблице приложения 2 находим t=1,96.
Найдем
точность оценки:
.
Доверительный интервал таков: ( - 0,98; + 0,98). Например, если =4,1, то доверительный интервал имеет следующие доверительные границы:
-0,98=4,1—0,98=3,12; +0,98=4,1+0,98=5,08.
Таким образом, значения неизвестного параметра а, согласующиеся с данными выборки, удовлетворяют неравенству 3,12< а <5,08.
Если
среднее квадратическое отклонение
неизвестно то доверительный интервал
для оценки математического ожидания
нормального распределения имеет вид:
,
покрывающий неизвестный параметр а
с надежностью
.
По
таблице приложения 3 по заданным n
и
можно найти
.
Пример. Количественный признак X генеральной совокупности распределен нормально. По выборке объема n=16 найдены выборочная средняя =20,2 и «исправленное» среднее квадратическое отклонение s=0,8. Оценить неизвестное математическое ожидание при помощи доверительного интервала с надежностью 0,95.
Решение: Найдем . Пользуясь таблицей приложения 3, по =0,95 и n=16 находим =2,13.
Найдем доверительные границы:
.
.
Итак, с надежностью 0,95 неизвестный параметр а заключен в доверительном интервале 19,774<а<20,626.
