Главная Случайная страница


Категории:

ДомЗдоровьеЗоологияИнформатикаИскусствоИскусствоКомпьютерыКулинарияМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОбразованиеПедагогикаПитомцыПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРазноеРелигияСоциологияСпортСтатистикаТранспортФизикаФилософияФинансыХимияХоббиЭкологияЭкономикаЭлектроника






Гистограмму – статистический аналог кривой распределения.

Определение 2.12. Гистограммой выборки называется фигура, образованная прямоугольниками с основаниями и высотами (i=1,…,k).

 

 

4. Понятие об оценке параметров.

 

Основные понятия, используемые при оценивании.

Оценивание — определение приближенного значения неизвестной характеристики или параметра распределения (генеральной совокупности), по результатам наблюдений(определение приближенного значения неизвестного параметра генеральной совокупности по результатам наблюдений). При этом параметром генеральной совокупности может быть либо число, либо набор чисел (вектор), либо функция, либо множество или иной объект нечисловой природы.

Оценивание проводят с помощью оценок — статистик, являющихся основой для оценивания неизвестного параметра распределения.

Оценивание бывает двух видов — точечное оценивание и оценивание с помощью доверительной области. Точечное оценивание — способ оценивания, заключающийся в том, что значение оценки принимается как неизвестное значение параметра распределения.

Пример. Пусть результаты наблюдений x1,x2,...,xn рассматривают в вероятностной модели как случайную выборку из нормального распределения N(m,σ). Т. е. считают, что результаты наблюдений моделируются как реализации n независимых одинаково распределенных случайных величин, имеющих функцию нормального распределения N(m,σ) с некоторыми математическим ожиданием m и средним квадратическим отклонением , неизвестными статистику. Требуется оценить параметры m и σ (или σ2) по результатам наблюдений. Оценки обозначим m * и ( ) * соответственно. Обычно в качестве оценки m * математического ожидания m используют выборочное среднее арифметическое , а в качестве оценки (σ2) * дисперсии σ2 используют выборочную дисперсию s2, то есть

.

Для оценивания математического ожидания m могут использоваться и другие статистики, например, выборочная медиана , полусумма минимального и максимального членов вариационного ряда

и др. Для оценивания дисперсии σ2 также имеется ряд оценок, в частности, (см. выше) и оценка, основанная на размахе R, имеющая вид

,

где коэффициенты a(n) берут из специальных таблиц. Эти коэффициенты подобраны так, чтобы для выборок из нормального распределения

.

Наличие нескольких методов оценивания одних и тех же параметров приводит к необходимости выбора между этими методами.

Понятие точечной статистической оценки. Требования к оценкам

Определение 3.1. Точечной статистической оценкой неизвест­ной числовой характеристики или параметра распределения называется функция , зависящая от элементов выборки, приближенно рав­ная :

(3.1)

Для каждой конкретной выборки - это число, т. е. точка на числовой оси.

Определение 3.2. Статистикой называется любая функция выбороч­ных элементов (наблюдений).

статистическая точечная оценка - это статистика, по значе­ниям которой можно судить о величине . Для одной и той же неизвестной величины можно составить бесконечно много различных оценок. Например, в качестве оценки математического ожи­дания m нормального распределения могут служить выборочное среднее , выборочная медиана med, полусумма квартилей tq, полусумма крайних эле­ментов tR.

В силу многообразия оценок, применяемых для оценивания одной и той же неизвестной величины, возникает задача выбора из них лучшей в определенном смысле. все статистические оценки являются случай­ными, так как случайными являются элементы выборки.

Определение 3.3. Оценка называется состоятель­ной оценкой , если она стремится по вероятности к сростом n: (3.2)

Это означает, что для любого > 0 выполняется соотношение

(3.3)

Это требование означает сближение и с ростом n в вероятностном смысле. В математической статистике, как правило, применяются только со­стоятельные оценки.

Пример 3.1. Из предельной теоремы Бернулли теории вероятностей следует, что относительная частота Р*(А) события А является состоятельной оценкой вероятности Р(А) этого события:

Определение 3.4. Оценка называется несмещенной оценкой , если математическое ожидание оценки равно : М = . (3.4)

Последнее изменение этой страницы: 2016-08-11

lectmania.ru. Все права принадлежат авторам данных материалов. В случае нарушения авторского права напишите нам сюда...