Статистические оценки параметров распределения случайных величин

С мысл оценки заключается в следующем: пусть распределение случайной величины x определено, то есть известно значение некоторого параметра Θ. Нужно на основании выборочных значений x₁, x₂, …, x_n, полученных при проведении n независимых испытаний, получить некоторую статистику t, которую с определенной степенью уверенности можно было бы принять за значение параметра Θ. В силу тех или иных причин (разного объема выборки, разных условий проведений опыта и другое) статистика t является случайной величиной, а значит нужно знать закон ее распределения или, по крайней мере, среднее значение и дисперсию. Тогда можно с определенной надежностью и точностью оценить неизвестное значение Θ. Пусть Θ – среднее значение x с σ²=1, тогда:

, то есть среднее значение t=Θ. .

t имеет приближенно нормальное распределение:

Э та формула показывает, что с возрастанием n, f(t) убывает, то есть говорят о том, что надежность оценки параметра Θ статистикой t возрастает вместе с числом опытов. Такой надежностью обладают так называемые состоятельные оценки. Оценка t_n, вычисленная по выборке объемом будет состоятельной оценкой параметра Θ, если имеется число N, такое, что при всех n>N будет выполняться условие: , где Ε и η сколь угодно малые наперед заданные числа. То есть статистика t_n будет состоятельной оценкой параметра Θ, если при n→∞, t_n→∞. Пусть среднее значение выборки будет состоятельной оценкой генеральной совокупности:

.

Д ля нормальной генеральной совокупности:

будет распределена со средним значением равным 0 и Dx=1, тогда:

. Так как правая часть – это вероятность, то можно

считать, что является состоятельной оценкой .

А налогично можно доказать, что выборочная дисперсия:

является состоятельной оценкой генеральной совокупности σ₀². Свойство состоятельности оценки не требует никакого предположения о поведении статистики t_n для конечного значения n.

П усть при всех n математическое ожидание t_n равно Θ, каким бы ни был этот параметр. Тогда статистика t_n называется несмещенной оценкой параметра Θ. Или оценкой без постоянной систематической погрешности. Для среднего значения выборки:

при среднем значении генеральной совокупности можно по теореме сложений математических ожиданий записать формулу:

. Таким образом, математическое ожидание является не только состоятельной оценкой среднего значения генеральной совокупности, но и его несмещенной оценкой. Оценка дисперсии называется смещенной, так как существует формула.

то есть статистика σ² в среднем дает недооценку параметра σ₀². Причем смещение равно:

. Чтобы получить несмещенную оценку нужно взять следующую статистику:

. Тогда M(S²)=σ₀². S² – это случайная величина, которая в среднем приближается к дисперсии генеральной совокупности. Условно выделяются две формулы: 1)Если нужно найти меру рассеяния выборки, то выбирается формула:

. 2)Если нужно найти оценку дисперсий генеральной совокупности, то нужно применить формулу вида: