Файл: Лабораторные работы по ТВиМС.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 15.04.2021

Просмотров: 809

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

21 

ве ли ч и ны

являе тся

оце нк а

n

θ

ˆ

=(x

1

+x

2

+

+x

n

)/n. 

И ме нно

п оэтому

п осле дняя

оце нк а

так

ши рок о

и сп ользуе тся

в

мате мати ч е ск ой

стати сти к е

И так

вп ре дь

для

оце нк и

не и зве стног о

мате мати ч е ск ог о

ож и дани я

случ ай ной

ве ли ч и ны

буде м

и сп ользовать

выбо ро ч но е

с реднее

т

е

1

2

...

ˆ

.

n

n

x

x

x

x

n

θ

+

+

+ +

= =

Т оч еч ны е

оценки

д и спер си и

Для

ди сп е рси и

σ

2

случ ай ной

ве ли ч и ны

ξ

мож но

п ре длож и ть

сле дую щ ую

оце нк у

=

=

n

i

i

x

x

n

DX

1

2

,

)

(

1

г де

x

вы бороч ное

сре дне е

Док азано

ч то

эта

оце нк а

состояте льная

но

с мещ енна я

.

В

к ач е стве

состояте льной

не сме щ е нной

оце нк и

ди сп е рси и

и сп ользую т

ве ли ч и ну

2

2

2

2

1

1

1

1

(

)

.

1

1

n

n

i

i

i

i

s

x

x

x

nx

n

n

=

=

=

=

− 

И ме нно

не сме щ е нностью

оце нк и

s

2

объ ясняе тся

е е

боле е

ч астое

и сп ользовани е

в

к ач е стве

оце нк и

ве ли ч и ны

 D

ξ

.  

З аме ти м

ч то

  Mathcad 

п ре длаг ае т

в

к ач е стве

оце нк и

ди сп е рси и

ве ли ч и ну

DX

,

а

не

s

2

функ ци я

 var(x) 

вы ч и сляе т

ве ли ч и ну

(

)

1

2

1

n

x

mean x

i

i

n

=

( )

г де

 mean(x) - 

вы бороч ное

сре дне е

1

1

.

n

i

i

x

n

=

З АДАН И Е

 4

Най ди те

состояте льны е

не сме щ е нны е

оце нк и

мате мати ч е ск ог о

ож и дани я

М

ξ

и

ди сп е рси и

  D

ξ

случ ай ной

ве ли ч и ны

ξ

п о

п ри ве де нны м

в

задани и

вы бороч ны м

знач е ни ям

 x

1

, x

2

, .., x

n

П ор я д ок

вы полнени я

зад ани я

1. 

П роч и тай те

с

ди ск а

фай л

соде рж ащ и й

вы бороч ны е

знач е ни я

и ли

вве ди те

заданную

вы борк у

с

к лави атуры

2. 

В ы ч и сли те

точ е ч ны е

оце нк и

М

ξ

и

 D

ξ

П р и мер

вы полнени я

зад ани я

Най ди те

состояте льны е

не сме щ е нны е

оце нк и

мате мати ч е ск ог о

ож и дани я

М

ξ

и

ди сп е рси и

  D

ξ

случ ай ной

ве ли ч и ны

ξ

п о

вы бороч ны м

знач е ни ям

заданны м

сле дую щ е й

табли це й

904.3 

910.2 

916.6  928.8  935.0  941.2  947.4  953.6  959.8  966.0  972.2  978.


background image

22 

Для

вы борк и

заданной

табли це й

так ог о

ти п а

  (

п ри ве де но

вы бороч ное

знач е ни е

и

ч и сло

ук азы ваю щ е е

ск ольк о

раз

это

знач е ни е

встре ч ае тся

в

вы борк е

), 

формулы

для

состояте льны х

не сме щ е нны х

оце нок

мате мати ч е ск ог о

ож и дани я

и

ди сп е рси и

и ме ю т

ви д

x

n

n x s

n

n x

x

n

n

i

i

i

k

i

i

i

k

i

i

n

=

=

=

=

=

=

1

1

1

1

2

2

1

1

,

(

) ,

г де

k

к оли ч е ство

знач е ни й

в

табли це

;  n

i

к оли ч е ство

знач е ни й

  x

i

в

вы борк е

, n 

объ е м

вы борк и

Фраг ме нт

рабоч е г о

док уме нта

 Mathcad 

с

вы ч и сле ни ями

точ е ч ны х

оце нок

п ри ве де н

ни ж е

И з

п ри ве де нны х

вы ч и сле ни й

ви дно

ч то

сме щ е нная

оце нк а

дае т

 
 


background image

23 

4. 

М Е Т О ДЫ

П О ЛУ Ч Е Н И Я

Т О Ч Е Ч Н Ы Х

О Ц Е Н О К

И зве стны

ме тоды

п олуч е ни я

точ е ч ны х

оце нок

ме тод

моме нтов

ме тод

мак си мальног о

п равдоп одоби я

и

ме тод

наи ме ньши х

к вадратов

О це нк и

п олуч е нны е

ме тодом

мак си мальног о

п равдоп одоби я

обладаю т

хороши ми

а с импт о т ич ес кими

свой ствами

п ри

  n

они

становятся

эффе к ти вны ми

не сме щ е нны ми

состояте льны ми

П ознак оми мся

с

эти м

ме тодом

на

п ри ме рах

4.1 

М етод

макси мального

пр авд опод оби я

д ля

д и скр етной

случ айной

вели ч и ны

П усть

ξ

ди ск ре тная

случ ай ная

ве ли ч и на

расп ре де ле нная

п о

зак ону

П уассона

с

не и зве стны м

п араме тром

λ

т

.

е

.

P

m

m

e

m

(

)

!

ξ

λ

λ

=

=

и

  m

1

,  m

2

,..,  m

ре зультаты

не зави си мы х

наблю де ни й

случ ай ной

ве ли ч и ны

ξ

З адач а

состои т

в

п острое ни и

точ е ч ной

оце нк и

не и зве стног о

п араме тра

λ

Для

е е

ре ше ни я

вве де м

в

рассмотре ни е

функцию

пра вдо по до бия

,

заданную

раве нством

1

2

1

1

2

2

(

,

,..,

)

(

,

,..,

),

n

n

n

L m m

m

p

m

m

m

ξ

ξ

ξ

=

=

=

=

г де

ξ

1

ξ

2

,.., 

ξ

n

 - 

не зави си мы е

случ ай ны е

ве ли ч и ны

расп ре де ле нны е

так

ж е

к ак

и

случ ай ная

ве ли ч и на

ξ

П оск ольк у

случ ай ны е

ве ли ч и ны

ξ

не зави си мы

и

P

m

m

e

i

i

m

i

i

(

)

!

ξ

λ

λ

=

=

то

1

...

1

2

1

1

2

2

1

(

,

,..,

)

(

) (

)... (

)

.

!..

!

n

m

m

n

n

n

n

n

L m m

m

P

m P

m

P

m

e

m

m

λ

λ

ξ

ξ

ξ

+ +

=

=

=

=

=

К ак

ви дно

и з

п осле дне г о

раве нства

функ ци я

п равдоп одоби я

зави си т

тольк о

от

ре зультатов

наблю де ни й

  m

1,

m

2

,..,  m

n

и

от

не и зве стног о

п араме тра

λ

З а

оце нк у

не и зве стног о

п араме тра

λ

п ри ме м

так ое

ч и сло

λ

к оторое

доставляе т

мак си мум

функ ци и

п равдоп одоби я

П ри

ре ше ни и

задач

оты ск ани я

мак си мума

функ ци и

п равдоп одоби я

ч ащ е

все г о

находят

мак си мум

функ ци и

 ln

L

ln

ln

!...

!

(

...

) ln

ln(

!...

!),

...

L

m

m

e

n

m

m

m

m

m

m

n

n

n

n

i

n

=



 = −

+

+ +

+ +

+

λ

λ

λ

λ

1

1

1

к оторая

дости г ае т

мак си мума

в

той

ж е

точ к е

ч то

и

функ ци я

п равдоп одоби я

L(m

1

,m

2

,.. m

n

). 

И з

не обходи мог о

услови я

эк стре мума

 
 
 

и ме е м

и ск омую

оце нк у

(

,...,

)

λ

=

1

1

n

m

m

n

не и зве стног о

п араме тра

λ

∂λ

λ

ln

...

L

n

m

m

= − +

+ +

=

1

1

0  


background image

24 

В сп омни м

ч то

мате мати ч е ск ое

ож и дани е

случ ай ной

ве ли ч и ны

ξ

и ме ю щ е й

расп ре де ле ни е

П уассона

с

п араме тром

λ

равно

М

ξ

  = 

λ

и

ч то

эффе к ти вной

не сме щ е нной

состояте льной

оце нк ой

мате мати ч е ск ог о

ож и дани я

ξ

п о

вы борк е

 m

1

,m

2

,.. m

n

являе тся

ве ли ч и на

m

n m

m

n

=

+ +

=

1

1

(

...

)

λ

В

  Mathcad 

для

моде ли ровани я

вы борк и

знач е ни й

случ ай ной

ве ли ч и ны

расп ре де ле нной

п о

зак ону

П уассона

п ре дназнач е на

функ ци я

  rpois(k,

λ

)), 

к оторая

форми руе т

ве к тор

и з

k

случ ай ны х

ч и се л

расп ре де ле нны х

п о

П уассону

с

п араме тром

λ

З АДАН И Е

 5

Смоде ли руй те

не ск ольк о

вы борок

объ е ма

п

знач е ни й

случ ай ной

ве ли ч и ны

ξ

и ме ю щ е й

расп ре де ле ни е

П уассона

с

п араме тром

λ

=0.1N, N

номе р

вари анта

Для

одной

вы борк и

п острой те

г рафи к

функ ци и

п равдоп одоби я

Най ди те

оце нк у

мак си мальног о

п равдоп одоби я

п араме тра

λ

к ак

функ ци ю

объ е ма

вы борк и

В ы п олни те

вы ч и сле ни я

для

 n = 10N, 20N,..., 50N 

п ри

 N

 <

 =15 

и

для

 n = N, 2N,..., 

10N 

п ри

 N > 15. 

И зобрази те

на

г рафи к е

зави си мость

оце нк и

от

объ е ма

вы борк и

Сравни те

п олуч е нны е

оце нк и

с

заданны м

знач е ни е м

п араме тра

П ор я д ок

вы полнени я

зад ани я

1. 

Смоде ли руй те

вы борк у

знач е ни й

случ ай ной

ве ли ч и ны

и ме ю щ е й

расп ре де ле ни е

П уассона

с

заданны м

знач е ни е м

п араме тра

λ

2. 

О п ре де ли те

лог ари фм

функ ци и

мак си мальног о

п равдоп одоби я

и

и зобрази те

е г о

г рафи к

3. 

Смоде ли руй те

не ск ольк о

вы борок

разног о

объ е ма

знач е ни й

случ ай ной

ве ли ч и ны

и ме ю щ е й

расп ре де ле ни е

П уассона

с

заданны м

знач е ни е м

п араме тра

λ

4. 

В ы ч и сли те

оце нк у

мак си мальног о

п равдоп одоби я

п араме тра

λ

к ак

функ ци ю

объ е ма

вы борк и

5. 

И зобрази те

на

г рафи к е

зави си мость

оце нк и

мак си мальног о

п равдоп одоби я

от

объ е ма

вы борк и

П р и мер

вы полнени я

зад ани я

В

п ри ве де нном

ни ж е

фраг ме нте

рабоч е г о

док уме нта

вы п олне ны

тре буе мы е

вы ч и сле ни я

для

расп ре де ле ни я

П уассона

с

п араме тром

λ

 = 3. 


background image

25