- •Варіаційні ряди та їх графічне зображення. Середні величини. Показники варіації Варіаційні ряди та їх графічне зображення
- •Середні величини
- •Показники варіації
- •Спрощені способи обчислення середнього арифметичного та дисперсії
- •Початкові і центральні моменти варіаційного ряду
- •Контрольні питання
- •Основи математичної теорії вибіркового методу Загальні відомості про вибірковий метод
- •Поняття оцінки параметрів
- •Властивості оцінок
- •Методи знаходження оцінок
- •Оцінка параметрів генеральної сукупності за власновипадковою вибіркою. Оцінка генеральної частки
- •Оцінка генерального середнього
- •Оцінка генеральної дисперсії
- •Поняття інтервального оцінювання. Довірча ймовірність і гранична похибка вибірки
- •Побудова довірчого інтервалу для генерального середнього і генеральної частки за великими вибірками
- •Побудова довірчого інтервалу для генеральної частки за помірно великими вибірками
- •Оцінка характеристик генеральної сукупності за малою вибіркою
- •Побудова довірчого інтервалу для генерального середнього за малою вибіркою
- •Побудова довірчого інтервалу для генеральної частки за малою вибіркою
- •Побудова довірчого інтервалу для генеральної дисперсії
- •Контрольні питання
Побудова довірчого інтервалу для генеральної частки за помірно великими вибірками
Об’єм
вибірки може бути не настільки великим
(наприклад, десятки спостережень), щоб
використовувати формулу
замість
точної
.
В той же час, розподіл вибіркової частки
w можна, як і раніше,
вважати наближено-нормальним. В цьому
випадку довірчий інтервал для генеральної
частки слід шукати з умови
.
Піднесемо обидві частини цієї нерівності
в квадрат, зведемо її до рівносильної:
.
Областю
розв’язку цієї нерівності є
внутрішня частина еліпса, що проходить
через точки (0;0) і (1;1) і має в цих точках
дотичні, паралельні осі абсцис. Оскільки
величина w знаходиться
між 0 і 1, то область D
необхідно ще обмежити зліва і справа
прямими
і
(наявність «зайвих областей», що виходять
за смугу
,
пояснюється тим, що при значеннях p,
близьких до 0 чи 1 припущення про
нормальний закон розподілу w
стає неправомірним). За знайденим по
вибірці значенням w
межі довірчого інтервалу
для p визначаються
як точки перетину відповідної вертикальної
прямої з еліпсом (рис. 3.2).
Чим
більший об’єм вибірки n,
тим «довірчий еліпс» більш витягнутий,
тим вужчий довірчий інтервал. Границі
і
довірчого інтервалу для p
можуть бути знайдені за формулою:
.
У
випадку великих вибірок , при
,
величинами
(у порівнянні з 1),
(у порівнянні з w),
(у порівнянні з
)
можна знехтувати, і отримаємо:
.
Рис. 3.2
◄ Приклад
3.5 З партії, що містить близько 2000
деталей, для перевірки за схемою
власно-випадкової безповторної вибірки
було відібрано 200 деталей, серед яких
виявилось 184 стандартних. Знайти: а)
ймовірність того, що частка нестандартних
деталей у всій партії відрізняється
від отриманої частки у вибірці не більше,
ніж на 0,02 (за абсолютною величиною); б)
межі, в яких з надійністю 0,95 знаходиться
частка нестандартних деталей в партії;
в) знайти границі, в яких з надійністю
0,95 знаходиться частка p
нестандартних виробів у всій партії,
вважаючи n=50,
w=0.08,
.
Розв’язання.
Маємо
,
,
нестандартних деталей
.
а)
Знайдемо середню квадратичну похибку
безповторної вибірки для частки:
.
Тепер знайдемо шукану довірчу ймовірність :
,
тобто ймовірність того, що вибрана
частка нестандартних деталей буде
відрізнятись від генеральної частки
не більше ніж на 0,02 (по абсолютній
величині), дорівнює 0,729.
б)
Враховуючи, що
і (за таблицею для значень
функції Лапласа)
,
знайдемо граничну похибку вибірки для
частки:
.
Тепер визначаємо шуканий довірчий
інтервал:
або
.
Отже, з надійністю 0,95 частка нестандартних
деталей у всій партії знаходиться в
межах від 0,044 до 0,116.
в) Вважаючи, що t = 1,96, знайдемо довірчі границі для генеральної частки p:
=
або p1=0,032
, p2=0,188,
тобто з надійністю 0,95
частка нестандартних виробів у всій
партії знаходиться в проміжку від 0,032
до 0,188.►
