Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Приклади оцінок

Оцінки параметрів розподілу випадкових величин

Розподіли, пов’язані з нормальним

За допомогою нормального розподілу визначаються три розподіли, які часто використовуються при статистичній обробці даних. Це розподіли Пірсона ("хі-квадрат"), Стьюдента і Фишера.

1) Розподіл c2(хі-квадрат)

Якщо кожна з незалежних випадкових величин,, характеризується стандартним нормальним законом розподілу ймовірностей, то кажуть, що випадкова величина має розподіл із ступенями свободи із щільністю ймовірностей

де – гамма-функція Ейлера.

(,,,, і взагалі,, – може бути нецілим числом:)

Функція розподілу:

 

Розподіл використовують при оцінюванні дисперсії (за допомогою довірчого інтервалу), при перевірці гіпотез узгодження, однорідності, незалежності, передусім для якісних змінних, що набувають скінченне число значень, і в багатьох інших задачах статистичного аналізу даних.

 

2) Розподіл Стьюдента (-розподіл)

Якщо випадкова величина має стандартний розподіл, а випадкова величина – розподіл із ступенями вільності, то величина характеризується розподілом Стьюдента:

,.

Функція розподілу:

.

-розподіл, як і розподіл, має велике значення в математичній статистиці.

Нехай – спостережувана випадкова величина. Множина всіх можливих значень випадкової величини називається генеральною сукупністю. Вибірковою сукупністю або просто вибіркою називається множина випадковим чином відібраних з генеральної сукупності об’єктів. Об’ємом сукупності (генеральної або вибіркової) називається число об’єктів цієї сукупності.

Характеристики і параметри спостережуваної випадкової величини називають генеральними, а їх оцінки, отримані за вибіркою, – вибірковими (наприклад, генеральна дисперсія і вибіркова дисперсія). Звичайно вибіркову оцінку позначають тою ж самою буквою, що і оцінюваний параметр, але їз знаком "~"

Нехай випадкова величина має функцію розподілу, яка залежить від невідомих параметрів (параметрів розподілу, яких на практиці буває не більше чотирьох)

 

Необхідно за вибіркою об’єму оцінити невідомі параметри.

Означення. Оцінкою параметра розподілу називається функція від вибірки:

Інакше кажучи, оцінка параметра – це його наближене значення, отримане за вибіркою.

Вибіркове середнє.

Вибіркова дисперсія.

Властивості оцінок.

1. Оцінка параметра називається спроможною, якщо для будь-якого

,

тобто при збільшенні об’єму вибірки () вона прямує до істинного значення параметра.

2. Оцінка параметра називається незміщеною (незміщена означає не зсунута відносно математичного сподівання), якщо

Незміщеність оцінки означає, що користуючись величиною замість, ми не будемо робити систематичної помилки у бік завищення або заниження.

3. Оцінка параметра називається ефективною, якщо вона незміщена і у порівнянні з іншими оцінками має мінімальну дисперсію

Вибіркова дисперсія є спроможною і зміщеною оцінкою генеральної дисперсії. За незміщену оцінку генеральної дисперсії беруть так звану виправлену дисперсію

.

Існують наступні методи визначення точкових статистичних оцінок:

1) Метод умовних варіант.

2) Метод найменших квадратів

3) Метод моментів.

4) Метод максимальної правдоподібності.

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Інтегральна теорема Муавра-Лапласа | Оцінки параметрів біноміального розподілу
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-05; Просмотров: 454; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.009 сек.