Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Неизвестном среднем квадратическом отклонении
До сих пор объем выборочной совокупности предполагался достаточно большим. Поэтому оценки генеральной средней считались распределенными по нормальному закону. Однако на практике часто приходится иметь дело с выборками небольшого объема (n < 20 - 30). Оказывается, что заключения, аналогичные полученным при рассмотрении выборок большого объема, возможны и в случае малых выборок, если в генеральной совокупности рассматриваемый признак распределен по нормальному закону. Пусть имеется генеральная совокупность практически неограниченно большого объема N, из которой образуется малая выборка объема n. В этом случае бесповторная выборка практически совпадает с повторной, так как величины и очень мало отличаются от единицы. Среднее квадратическое отклонение выборочной средней можно записать в виде , где - исправленная дисперсия малой выборки. Рассмотрим случайную величину (ее возможные значения будем обозначать через t). Можно доказать, что величина T распределена по закону Стьюдента с k = n -1 степенями свободы. Плотность вероятностей распределения Стьюдента равна , где , - гамма-функция. В частности, при целочисленном аргументе Распределение Стьюдента определяется одним параметром - числом степеней свободы и не зависит от неизвестных a и что является его большим достоинством. Для закона распределения Стьюдента математическое ожидание и дисперсия соответственно равны: Кривые распределения при различных значениях k показаны на рисунке.
Как видно, кривые распределения Стьюдента по форме напоминают плотность нормального распределения, но при значительно медленнее приближаются к оси абсцисс. При распределение Стьюдента приближается к нормальному. Распределение Стьюдента играет большую роль в так называемой микростатистике (статистике малых выборок). Как известно, если плотность вероятностей ƒ(x) – четная функция, и концы интервала симметричны относительно начала координат, то . Так как функция S (t, n) четная по аргументу t, то или . Величины и табулированы. Пользуясь таблицами распределения Стьюдента, по заданным n и γ можно найти t γ (см. Приложение 3).
Итак, доверительный интервал с надежностью γ накрывает неизвестное математическое ожидание . Пример. Произведено 8 независимых опытов над случайной величиной X, распределенной нормально с неизвестными параметрами и . Результаты опытов приведены ниже.
Построить доверительный интервал для математического ожидания с надежностью γ = 0,95. По данным опытов находим
По таблице Приложения 3 для n = 8 и γ = 0,95 находим Поэтому
Следовательно, с надежностью γ = 0,95 заключено в интервале 1,904< <4,096. Пример. Для определения скорости автомобиля было проведено 5 испытаний, по результатам которых вычислена средняя скорость м/с. Найти 95%-ый доверительный интервал, если известно, что рассеивание скорости подчинено нормальному закону со средним квадратическим отклонением м/с. При n = 5 и по таблице Приложения 3 находим Вычисляя границы доверительного интервала, получим: В результате
|
|||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-03-09; просмотров: 54; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.129.67.26 (0.007 с.) |