Файл: Эмпирическая функция распределения. Полигон и гистограмма. В результате изучения темы студент должен.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 11.01.2024
Просмотров: 218
Скачиваний: 1
| Эмпирическая функция распределения. Полигон и гистограмма. | В результате изучения темы студент должен: - знать геометрическое изображение выборки: полигон и гистограмма, эмпирическую функцию распределения выборки, числовые характеристики выборки | [1], [3], [4] |
| Статистические оценки параметров распределения | В результате изучения темы студент должен: - знать понятие точечной оценки - знать понятие интервальной оценки | [1], [3], [4] |
| № п/п. | Автор | Наименование | Издательство | Год издания |
| 1 | И. И. Валуцэ, Г. Д. Дилигул | Математика для техникумов | М. : Наука | 1989 |
| 2 | Данко П.Е., Попов А.Г., Кожевникова Т.Я. | Высшая математика в задачах и упражнениях | М. : «Высшая школа» | 1999 |
| 3 | А. Г. Мякишев | Теория вероятностей. Элективный курс | М. :Издательство: Илекса | 2012 |
| 4 | М. С. Спирина, П. А. Спирин | Теория вероятностей и математическая статистика: учебник | М. : ИЦ "Академия" | 2014 |
| 5 | М. С. Спирина, П. А. Спирин | Теория вероятностей и математическая статистика. Сборник задач: учебное пособие | М. : ИЦ "Академия" | 2014 |
-
Основные понятия математической статистики -
Графическое изображение выборки -
Точечные оценки параметров распределения
-
Основные понятия математической статистики
n независимых опытах является оценкой вероятности этого события, то значение эмпирической функции распределения в точке x есть оценка вероятности события , то есть оценка теоретической функции распределения : .Статистическим рядом распределения называется таблица, которая содержит вариационный ряд и соответствующие частоты или относительные частоты членов этого ряда (табл. 1). , , .Таблица 1 Таблица 2
| x1 | x2 | ... | xk | | | | ... | |
| n1 | n2 | ... | nk | | n1 | n2 | ... | nk |
| w1 | w2 | ... | wk | | w1 | w2 | ... | wk |
,
.
-
Графическое изображение выборки
и
или
и
, если строится полигон относительных частот. В случае табл. 2 исходный интервал, в котором заключены все наблюдаемые значения признака, разбивают на определенное количество равных интервалов длины . После этого строится гистограмма частот – ступенчатая фигура, состоящая из прямоугольников, основания которых равны h, а высоты равны отношению
(или
для гистограммы относительных частот).Гистограмма относительных частот является аналогом функции плотности, так как площадь под ней равна единице. Число интервалов разбиения находят по формуле , где n – объем выборки. Тогда длина каждого интервала , где и – максимальное и минимальное значение выборки соответственно.-
Точечные оценки параметров распределения
,где k – число вариант и
;
выборочная дисперсия
или
,
;
выборочное среднее квадратическое отклонение
Во многих случаях бывает заранее известно, что функция распределения
принадлежит к определенному классу функций распределения, зависящих от одного или нескольких параметров:
. В этом случае определение неизвестной функции распределения сводится к оценке неизвестных параметров по результатам выборки. Следует заметить, что ни при каких n нельзя определить по выборке точное значение неизвестного параметра, а можно найти его приближенное значение, которое называется оценкой по выборке неизвестного параметра. Всякая оценка по выборке является функцией
от выборочных значений
, так как она меняется от выборки к выборке. Функцию
подбирают так, чтобы случайная величина
по возможности более точно аппроксимировала неслучайное неизвестное число a.
Для выполнения данного условия накладывают следующие требования на оценку: несмещенность оценки, ее эффективность и состоятельность. Наиболее часто применяемыми метода получения оценок являются метод моментов и метод максимального правдоподобия.
Несмещенной и состоятельной оценкой математического ожидания
является выборочная средняя
.
Несмещенная и состоятельная оценка
дисперсии
вычисляется по формуле: