- •Введение
- •Раздел 1. Виды, методы и задачи испытаний технических изделий Лекция1. Цели и задачи испытаний боеприпасов и их составных частей
- •Лекция 2. Опытно-теоретический метод оценки показателей эффективности
- •1.2.4.2. Метод эквивалентных возмущений
- •Раздел 2. Оценивание свойств изделий по результатам испытаний Лекция 3. Виды оценок. Методы получения точечных и интервальных оценок. Доверительный интервал и доверительная вероятность.
- •Основные этапы проверки статистических гипотез
- •2. Статистические гипотезы о дисперсиях
- •Лекция 4. Случайные процессы, их виды и параметры. Методы получения и обработки информации о случайных процессах
- •Раздел 3. Дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализ результатов испытаний Лекция 5. Основные понятия статистического анализа. Задачи и виды статистического анализа.
- •Лекция 6. Дисперсионный и корреляционный анализ.
- •Лекция 7. Регрессионный анализ и планирование эксперимента.
- •Раздел 4. Принципы принятия статистических решений по результатам испытаний Лекция 8. Принцип Байеса. Постановка задачи. Вывод решающего правила.
- •1. Байесовский принцип
- •Лекция 9. Частные случаи принципа Баейса. Условие Зигерта-Котельникова. Принцип минимакса.
- •1) Метод минимального числа ошибочного решений:
- •2) Метод наибольшего правдоподобия.
- •2)Формирование решающего правила
2)Формирование решающего правила
Для
формирования решающего правила
необходимо установить связь между
и
,
воспользовавшись уравнением:
+
=0
… (3.4)
Это
условие, как было показано, всегда имеет
тот смысл, что при известном значении
определяет точку
,
в которой риск достигает минимума. Но
в рассматриваемой задаче нет необходимости
в поиске такой точки, так как уже
установлено, что минимум исследуемой
величины
достигается при
.
Очевидно, однако, что если в уравнение
(3.4) подставить значение
,
то равенство может быть обеспечено
только за счет значения
,
определяемого выражением :
=
=
… (3.5)
Следовательно, выражение (3.5) дает такое значение неизвестной вероятности , при которой максимальный риск минимизируется:
Тогда,
=
Если
опыт дает
,то
принимается значение
.
Этому решению соответствует величина риска:
=
(
Минимаксное решение– «самое осторожное» решение. Оно применяется в тех случаях, когда принятие неправильного решения приводит к значительным потерям.
