Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






  • Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
    Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
    Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
    Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:
    Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
    Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
    Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;
    Начать пользоваться сервисом
  • Точечные оценки параметров






    Пусть перед нами стоит задача изучения некоторого количест­вен­ного признака Х в генеральной совокупности. Допустим, что каким-то образом нам удалось установить, какое именно распределение имеет изучаемый признак в генеральной совокупности. Возникает задача оценки (нахождения некоторых приближенных значений) неизвестных параметров этого распределения. Этими параметрами могут быть, например, и нормального распределения, или параметр распределения Пуассона. На практике о величине неизвестного параметра можно судить по выборке объема n, извлеченной из генеральной совокупности, т.е. .

    Оценкой параметра называется любая функция от значе­ний выборки , т.е. статистика.

    Заметим, что под самим параметром понимается его истинное значение в генеральной совокупности, являющееся постоянным (неслучайным) числом. Статистику можно рассматривать как функцию от случайных величин таких, что значение есть реализация случайной величины :

    Очевидно, что статистику следует выбирать таким образом, чтобы ее значения как можно точнее оценивали значение неизвестного параметра .

    Несмещенной называется оценка параметра , если ее математическое ожидание равно значению этого параметра, т.е.:

     

     

    Если это требование не выполняется, то оценка будет давать значение параметра с некоторым отклонением в ту или другую сторону. Для несмещенных оценок устраняется возможность появления систематических ошибок при оценке параметра .

    Эффективной называется оценка , которая при заданном объеме выборки имеет наименьшую возможную дисперсию:

     

    Состоятельной называется оценка , которая при неограни­чен­ном увеличении объема выборки стремится по вероятности к оцениваемому параметру , т.е. для любого выполняется:

     

     

    Оценки называются точечными, т.к. они дают одно число­вое значение параметра (точку).

     

    Пусть из генеральной совокупности Х извлечена повторная выборка со значениями признака . В качестве оценок для генеральной средней и генеральной дисперсии рассмотрим выборочную среднюю и выборочную дисперсию .

    Можно показать, что оценка для генеральной средней является несмещенной, эффективной и состоятельной, а ее дисперсия равна:

    В то же время, оценка для генеральной дисперсии является состоятельной, но смещенной. Поэтому на практике часто пользуются исправленной выборочной дисперсией , которая является несмещенной оценкой генеральной дисперсии и вычисляется по формуле:

     

    Для бесповторной выборки оценки и также являются несмещенными и состоятельными, а дисперсия равна:

    ,

    где объем генеральной совокупности. При неограниченном увеличении объема генеральной совокупности бесповторная выборка неотличима от повторной выборки.

    Пусть генеральная совокупность содержит М элементов, обладающих некоторым признаком А.

    Генеральной долей признака А называется величина , где объем генеральной совокупности.

     

    Для генеральной доли р несмещенной и состоятельной оценкой будет являться выборочная доля , где число элементов выборки, обладающих признаком А.

    Дисперсия выборочной доли в случае повторной выборки определяется по формуле:

    ,

    а в случае бесповторной выборки – по формуле:

     

    ,

     

    где: . Если , то повторная выборка практически не отличается от бесповторной, и приведенные формулы для дисперсии выборочной доли дают одинаковый результат.

    В случае, когда р неизвестно, его заменяют выборочным значением .

     

    ПРИМЕРЫ:

     

    1. Из 1500 деталей отобрано 250, распределение которых по размеру задано таблицей:

     

    Размер детали 7, 8-8, 0 8, 0-8, 2 8, 2-8, 4 8, 4-8, 6 8, 6-8, 8 8, 8-9, 0
    Количество            

     

    Найти оценки и для среднего и дисперсии, а также дисперсию оценки для повторного и бесповторного отбора.

    Используя соответствующие формулы, последовательно найдем:

    Далее, для повторной выборки найдем:

    а для бесповторной:

     

    2. Выборочно обследовали партию кирпича, поступившего на стройку. Из 100 проб в 12 случаях кирпич оказался бракованным. Найти оценку доли бракованного кирпича и ее дисперсию.

    По данным задачи имеем: . Далее найдем:

     

     






    © 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
    Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
    Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.