ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 10.09.2024
Просмотров: 175
Скачиваний: 0
новременно у одного и того же страховщика страхуется большая однородная (по возрасту, полу, типу профессии, месту проживания и т. п.) группа страхо вателей, в силу закона больших чисел можно говорить об у с т о й ч и в о с т и о т н о с и т е л ь н ы х ч а с т о т и рассматривать продолжительность жизни как неотрицательную случайную величину X с функцией распределения
F(x) = P{X < x}. Функция выживания
s(x) = P{X x} = 1 – F(x), |
(4.5.1) |
равна вероятности того, что человек из данной однородной группы проживет не менее x лет. Функция выживания (4.5.1) предполагается монотонно убы вающей (иначе в определенных интервалах времени смерть будет невозмож на) и непрерывной (иначе возможны моменты, в которые смерть наступает с положительной вероятностью). Кроме того, функция выживания (4.5.1) долж на удовлетворять всем свойствам, которые следуют из того, что F(x) = 1 – s(x) является ф у н к ц и е й р а с п р е д е л е н и я случайной величины X.
Пусть
T(x) = X – x —
о с т а т о ч н о е в р е м я ж и з н и человека в возрасте x лет. Через
tpx = P{T(x) t}
обозначается вероятность того, что человек в возрасте x лет проживет еще не менее t лет.
По определению условной вероятности
t px =P{T(x) |
t} =P{X x +t|X x} = |
P{X x +t} |
= |
x+t p0 |
= |
s(x +t) |
. |
|
P{X x} |
|
|
||||||
|
|
|
x p0 |
|
|
s(x) |
||
В т а б л и ц а х |
п р о д о л ж и т е л ь н о с т и ж и з н и |
рассматривается |
группа новорожденных одного пола, проживающих в одинаковой местности, в количестве l0 чел. Пусть Xk — продолжительность жизни k го человека из данной группы (k = 1, 2, … , l0). Количество доживших до возраста x обозначим L(x), и в таблицах продолжительности жизни приводится математическое ожидание случайной величины L(x):
l0 |
l0 |
lx =ML(x) =∑P{Xk |
x} =∑s(x) =l0s(x) . |
k=1 |
k=1 |
Фрагмент такой таблицы продолжительности жизни для городского на селения Российской Федерации в 1993 г. приведен в табл. 4.5.1.
Простейший вид к р а т к о с р о ч н о г о с т р а х о в а н и я ж и з н и за ключается в следующем. Страхователь (некоторый человек) платит страхов щику (страховой компании) страховую премию в сумме c ден. ед., а страхов щик соглашается выплатить наследникам страхователя страховую выплату (или страховое пособие) в сумме b ден. ед. в случае его смерти в течение года (и не платить ничего в противном случае).
Величина страховой выплаты, конечно, должна быть много больше стра ховой премии.
31
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Т а б л и ц а 4.5.1 |
|
|
|
Фрагмент таблицы продолжительности жизни |
|
|
||||||
|
городского населения Российской Федерации в 1993 г. |
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
Женщины |
Мужчины |
x |
Женщины |
Мужчины |
|
||||
lx |
s(x) |
lx |
s(x) |
lx |
s(x) |
lx |
s(x) |
|
||
|
|
|
||||||||
0 |
100 000 |
1,00000 |
100 000 |
1,00000 |
55 |
87 007 |
0,87007 |
64 338 |
0,64338 |
|
1 |
98 324 |
0,98324 |
97 822 |
0,97822 |
60 |
82 469 |
0,82469 |
54 864 |
0,54864 |
|
5 |
97 922 |
0,97922 |
97 416 |
0,97416 |
65 |
76 558 |
0,76558 |
44 222 |
0,44222 |
|
10 |
97 790 |
0,97790 |
97 080 |
0,97080 |
70 |
67 118 |
0,67118 |
32 706 |
0,32706 |
|
15 |
97 623 |
0,97623 |
96 764 |
0,96764 |
75 |
53 628 |
0,53628 |
21 417 |
0,21417 |
|
20 |
97 278 |
0,97278 |
95 804 |
0,95804 |
80 |
36 986 |
0,36986 |
11 814 |
0,11814 |
|
25 |
96 832 |
0,96832 |
94 194 |
0,94194 |
85 |
20 192 |
0,20192 |
5113 |
0,05113 |
|
30 |
96 296 |
0,96296 |
92 009 |
0,92009 |
90 |
7607 |
0,07607 |
1571 |
0,01571 |
|
35 |
95 572 |
0,95572 |
89 008 |
0,89008 |
95 |
1591 |
0,01591 |
297 |
0,00297 |
|
40 |
94 474 |
0,94474 |
85 003 |
0,85003 |
99 |
237 |
0,00237 |
48 |
0,00048 |
|
45 |
92 831 |
0,92831 |
79 644 |
0,79644 |
100 |
130 |
0,00130 |
28 |
0,00028 |
|
50 |
90 335 |
0,90335 |
72 722 |
0,72722 |
110 |
0 |
0,00000 |
0 |
0,00000 |
|
Одной из важнейших задач актуарной математики является вычисление соотношений между страховой выплатой b и страховой премией c.
ТЕОРЕМА О СУММАРНОМ ДОХОДЕ СТРАХОВЩИКА. Пусть страховщик продал
страхователям одного пола, одного возраста (x лет), проживающим в оди наковой местности, n договоров страхования, согласно которым в случае смерти страхователя в течение ближайшего года его наследникам выплачи вается страховая выплата b ден. ед. Стоимость одного договора равна c ден. ед., а годовая ставка безрисковых вложений составляет i.
Тогда
n(c(1+i)−bpx )−u(1 |
+i) |
|
|
npx |
|
|
||
|
|
|
|
+Φ0 |
|
|
|
(4.5.2) |
|
|
|
||||||
P{U u} =Φ0 |
|
|
|
|
|
. |
||
|
b npx (1−px ) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1−px |
|
Доказательство. В общем случае страховщик получит доход, не меньший u, если раз ность U между суммарной страховой премией и суммарными страховыми выплатами за год окажется не менее u.
Суммарная страховая премия, которую получит страховщик от всех n страхователей, равна, очевидно, C = nc ден. ед. Пусть за год наступит K страховых случаев (умрет K человек из n страхователей). Тогда суммарные страховые выплаты составят B = Kb ден. ед. Приведя их к настоящему времени [умножив на коэффициент дисконтирования v = (1 + i)–1], полу чим, что искомая вероятность
P{U u} =P {nc− |
Kb |
u}=P {K |
(nc−u)(1+i) |
}. |
1+i |
b |
Вероятность того, что любой страхователь, случайно выбранный из n человек, которые приобрели полисы, умрет в течение ближайшего года, можно найти по таблице продолжи тельности жизни для данной социальной группы:
px ≡ 1px = s(x +1) = lx+1 , s(x) lx
где lx — количество доживших до возраста x.
32
При этом страховые случаи не зависят друг от друга, и можно рассмотреть биномиальную случайную величину K = Bi(n; px) — количество смертей в группе из n страхователей. При n →∞можно воспользоваться интегральной теоремой Муавра — Лапласа, согласно которой
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
P{K |
|
|
|
k} =P{0 |
K |
|
|
k} =Pn (0; k) = |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
k −npx |
|
|
|
|
|
0−npx |
|
|
|
|
|
k −npx |
|
|
|
|
|
|
|
npx |
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
=Φ0 |
|
|
|
|
|
−Φ0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
=Φ0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
+Φ0 |
|
|
|
|
|
. |
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
x |
|
|
|
x |
|
|
|
x |
(1−p |
x |
|
|
|
|
np |
x |
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
1−p |
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
np |
(1−p ) |
|
|
np |
) |
|
|
|
|
|
(1−p ) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||
В частности, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
P{U |
|
|
u} =P {K |
|
(nc−u)(1+i) |
}= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
b |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
|
(nc−u)(1+i) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
−np |
|
|
|
np |
|
|
|
|
|
n(c(1 |
+i)−bp |
|
)−u(1+i) |
|
|
|
|
|
np |
|
|
|
|||||||||||||||||||||
|
b |
|
|
|
|
x |
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
=Φ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
+Φ |
|
|
|
|
|
=Φ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
+Φ |
|
|
|
|
|
. |
|||||||
0 |
|
np |
(1−p |
) |
|
|
|
0 |
|
1−p |
|
|
|
0 |
|
|
|
b np |
(1−p |
) |
|
|
|
0 |
|
1−p |
|
|
|||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
x |
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
||||||||
Таким образом, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n(c(1+i)−bpx )−u(1+i) |
|
|
|
|
|
|
npx |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
P{U u} =Φ0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
+Φ0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
b np |
(1−p |
) |
|
|
|
1−p |
|
, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
что и требовалось доказать.
Определим такое соотношение между страховой выплатой b и страховой премией c на один договор, чтобы с вероятностью γ, близкой к единице, обес печить страховой компании доход, не меньший u. При этом P{U u} = γ, по этому по формуле (4.5.4) получим, что
n(c(1 |
+i)−bpx )−u(1 |
+i) |
|
|
|
|
npx |
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
+Φ0 |
|
|
|
|
= γ. |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
Φ0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
b npx (1−px ) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
1−px |
|
|||||||||||
или |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
1 |
|
n(c(1+i)−bpx )−u(1+i) |
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=α . |
|
|
|
|
|
+Φ0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
2 |
|
|
|
b npx |
(1−px ) |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
где |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
npx |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
α = |
|
+γ−Φ0 |
|
|
|
|
|
. |
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
2 |
1−p |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
Если обозначить xα квантиль уровня α стандартного нормального распре деления N(0; 1), то
|
n(c(1+i)−bpx )−u(1+i) |
=xα , |
|
||||
|
b npx (1−px ) |
|
|
||||
|
|
|
|
|
|||
откуда |
b(npx +xα |
|
(1−px )) |
|
|||
c =u + |
npx |
|
|||||
|
|
|
|
. |
(4.5.3) |
||
n(1 |
+i) |
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
Тем самым доказана
33
ТЕОРЕМА О СООТНОШЕНИИ СТРАХОВОЙ ВЫПЛАТЫ И СТРАХОВОЙ ПРЕМИИ. Пусть
страховщик продал страхователям одного пола, одного возраста (x лет), проживающим в одинаковой местности, n договоров страхования, согласно которым в случае смерти страхователя в течение ближайшего года его на следникам выплачивается страховая выплата b ден. ед. Стоимость одного договора равна c ден. ед., а годовая ставка безрисковых вложений составляет i.
Тогда при выполнении соотношения (4.5.3) между страховой выплатой b и страховой премией c на один договор, чтобы с вероятностью , близкой к единице, обеспечить страховой компании доход, не меньший u.
Естественно, в реальных страховых компаниях стоимость договора стра хования складывается из теоретической оценки страховой премии (4.5.3) и оценки средних транзакционных издержек на один договор. Первое из этих слагаемых одинаково для всех страховых компаний, действующих на одном рынке, и компания может обеспечить конкурентоспособность своих страховых продуктов только за счет снижения транзакционных издержек.
Задачи
418. Вероятность смерти тридцатилетнего мужчины составляет 0,006. Страховая компания заключила 10 000 договоров страхования с мужчинами в возрасте тридцати лет, согласно которым в случае смерти застрахованного лица в течение ближайшего года его наследникам в конце этого года выплачивается 120 000 руб. Стоимость одного договора равна 1200 руб, а годовая ставка по бан ковским депозитам равна 20%. Найти вероятности следующих событий: а) к кон цу года страховая компания окажется в убытке; б) доход страховой компании превысит 4 000 000 руб.
Решение. Пусть за год наступило K страховых случаев, тогда доход страховой компа нии составит
U =10 000 1200−120 000K =100 000(120−K) 1+0,2
здесь мы привели все выплаты к настоящему моменту времени: выплата 120 000 руб. че
120 000 |
|
|
|
|
|
рез год имеет с е г о д н я ценность |
|
. |
|
|
|
|
1+0,2 |
Поэтому компания окажется в убытке (U < 0), если за год наступит более 120 страхо вых случаев (т. е. от 121 до 10 000). Доход страховой компании превысит 4 000 000 руб. (U > 4 000 000), если за год наступит менее 80 страховых случаев. Вероятность наступления страхового случая px = 0,006. Всего проводится n = 10 000 испытаний. Поскольку число ис пытаний т велико, можно воспользоваться интегральной теоремой Муавра — Лапласа:
|
|
|
|
|
|
10 000−60 |
|
|
|
|
121−60 |
|
|
|
|
9 940 |
|
|
|
|
61 |
|
|
|
||||||||||
P10 000 (121;10 000) ≈Φ0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
−Φ0 |
|
|
|
|
=Φ0 |
|
|
|
|
−Φ0 |
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
60 (1−0,006) |
|
|
|
|
60 (1−0,006) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
59,64 |
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
59,64 |
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
=Φ0 (1287,56)−Φ0 (7,90)≈0, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
т. е. страховая компания окажется в убытке с нулевой вероятностью; |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
80−60 |
|
|
|
|
|
|
|
0−60 |
|
|
|
|
|
20 |
|
|
|
|
|
|
60 |
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
P |
(0;80) ≈Φ |
|
|
|
|
|
|
−Φ |
|
|
|
|
=Φ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
10 000 |
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
59,64 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
60(1−0,006) |
|
|
|
|
60(1−0,006) |
|
|
|
|
|
|
|
|
59,64 |
|
|
|
=Φ0 (2,589)−Φ0 (−7,77) ≈0,995,
34
значит, доход страховой компании превысит 4 000 000 руб. с вероятностью 0,995, очень близ кой к единице, т. е. почти наверное.
419. В страховой компании 10 000 клиентов, взнос каждого из которых со ставляет 1000 руб. Вероятность наступления страхового случая равна (по оцен кам экспертов компании) 0,005, а страховая выплата при наступлении страхово го случая составляет 100 000 руб. Определить, на какую прибыль может рассчи тывать страховая компания с вероятностью 0,99. Определить минимальный раз мер страховой премии, при котором страховая компания получит прибыль, не меньшую 1 000 000 руб., с вероятностью 0,999.
35
36
Глава 5. ВВЕДЕНИЕ В МАТЕМАТИЧЕСКУЮ СТАТИСТИКУ
§5.1.ОСНОВЫ ВЫБОРОЧНОГО МЕТОДА
5.1.1.Г е н е р а л ь н а я с о в о к у п н о с т ь и в ы б о р к а
Генеральной совокупностью называют совокупность результатов в с е х м ы с л е н н о в о з м о ж н ы х н а б л ю д е н и й над какой либо случайной величиной X (в том числе, и повторяющихся), проводимых в одинаковых ус ловиях. Иными словами, генеральная совокупность представляет собой набор всех возможных значений данной случайной величины. Как правило, огром ный объем генеральной совокупности не позволяет просто переписать все ее элементы, в таких случаях подвергают изучению ограниченное количество значений, отобранных из всей совокупности.
Выборочной совокупностью (или просто выборкой) называют результа
ты ограниченного числа наблюдений над случайной величиной |
X . С у щ |
н о с т ь в ы б о р о ч н о г о м е т о д а состоит в том, чтобы п о |
в ы б о р к е |
как некоторой части генеральной совокупности делать выводы о |
в с е й гене |
ральной совокупности в целом. |
|
Выборку называют репрезентативной, если она адекватно отражает ис следуемые свойства генеральной совокупности. Чтобы выборка была репрезен тативной, можно организовать ее следующим образом. Из генеральной совокуп ности случайным образом отбирается элемент и обследуется, после чего возвра щается в общую совокупность и может быть отобран и обследован повторно.
Такая выборка называется повторной случайной. В повторной случайной выборке наблюдения X1, X2,…, Xn независимы и проводятся в одинаковых (с вероятностной точки зрения) условиях, т. е. распределены по одному и тому же закону: FXi (x) =FX (x), i =1, 2,…, n .
Конкретной выборкой называется конкретный набор чисел x1, x2,…, xn , полученный в результате наблюдений над случайной величиной X , т. е. набор, состоящий из n р е а л и з а ц и й случайной величины X .
Число элементов в выборке называется ее объемом. Выборочным средним называется величина
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∑Xi |
|
|
|
|
||
|
|
|
X |
= |
i=1 |
. |
|
|
|
(5.1.1) |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
Эта величина является |
в ы б о р о ч н ы м |
а н а л о г о м |
м а т е м а т и |
|||||||||||
ч е с к о г о о ж и д а н и я MX . |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
В ы б о р о ч н ы м а н а л о г о м |
д и с п е р с и и является, например, ве |
|||||||||||||
личина |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∑(Xi − |
|
)2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
2 |
|
|
2 |
|
|
i=1 |
|
|
|
|
||||
ˆσ =(X −X) |
= |
|
|
|
, |
(5.1.2) |
X |
n |
|
|
называемая выборочной дисперсией. |
|
|
37 |