Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу 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 |
Метод максимальної правдоподібності.ПрикладСодержание книги Поиск на нашем сайте
, -оцінка макс. правдоподібності
-рівняння правдоподібності Розв’язок , -точка max. Приклад: ; ; ; , -точка max. Приклад: ; 1)Нехай ; 2) ; 3) ; -оцінка max Властивості оцінок макс правдоподібності 1)Якщо, для параметра існує достатня статистика, то оцінки МП-ф-ія достат. статистики. - дост.; ; 2)Нехай - скаляр.параметр. Якщо, для параметра існує ефектив. оцінки, то вона співпадає з оцінками МП. -ефектив.; ; , - оцінка макс. МП.
Асимптотична нормальність оцінок максимальної правдоподібності. Нехай , де - незалежні однаково розподілені випадкові величини з щільністю . Тоді Теорема Фішера. незміщена оцінка максимальної правдоподібності, і виконані умови: тричі диференційована по ; 1) ; 2) ; 3) , тоді послідовність оцінок максимальної правдоподібності сильно спроможна асимптотична нормальна і асимптотично ефективна, тобто - асимптотична ефективність.
Доведення. - рівняння правдоподібності. оцінка правдоподібності, . - істинне значення параметра.
Надійні інтервали. Побудова асимптотичних надійних інтервалів. Приклад. Надійні інтервали: - вип. вел. – надійним інтервалом для θ наз. такий інтервал , що - наперед задана ймовірність - деякі функції від вибірки , Асимптотично найкоротший надійний інтервал Нехай - оцінка методу максимальної правдоподібності
Значення розв’яжемо цю нерівність відносно асимпт. найкор. інтервал Пуассонівський розподіл: Біноміальний розподіл: Нехайn=100, x=40,
Надійні інтервали для параметрів нормального розподілу у випадку, коли один з параметрів відомий. , 1. - відомий, - найкраща оцінка парам а, а – невід; 2. а – відоме, - невідомий.
n – кількість спостережень, розподіл з n ступенями волі.
Теорема про незалежність вибіркових середнього та дисперсій для нормального розподілу. Лема1. Нехай Нехай є матриця С n*n. Ця матриця ортогональна Тоді Доведення. Характеристичні функції Оскільки то вони ідентичні. Лема2. і ця величина не залежить від виразу Доведення. - Не залежить від Теорема. Нехай вип..вел. . - векторн.спостер., то статистики незалежні між собою, а Доведення. Доведемо для N(0,1). Побуд. Надійні інтервали для параметрів нормального розподілу у випадку, коли обидва параметри невідомі. Лемма 1: , Розглянемо ортогональну матрицю . , Для доведення аналогічне.
Лемма 2 , r<nі не залежить від .
Теорема Фішера: Нехай Тоді: і незалежні між собою. Доведемо для а=0, Розглянемо матриці виду: Отже, не залежить від . 3) Отже, третій випадок: -невідомі. а-?
4) Отже, четвертий випадок: -невідомі. -?
25.Критерій X2
Теорема: . Доведення: Якщо недіагональні вектори не =0, то компоненти залежні: Отже, Доведено. Побудова критерію: 1)Наперед задається α. 2)За допомогою таблиць визначається значення величини 3) Якщо і Зауваження: Якщо функція розподілу містить невідомий параметр, то замість параметра підставляємо оцінки: 26.Критерій Xдля перевірки незалежності та однорідності. Критерій однорідності Цей критерій можна використовувати для перевірки даних, що мають дискретну структуру. Окрім того,за допомогою цього критерію можна перевіряти однорідність будь-якого скінченного числа вибірок. Нехай проведено kпослідовних серій незалежних спостережень, які складаються з спостережень. При цьому в кожному експерименті може виникнути один з наслідків, n ij— число виникнень i -го наслідку в j -й серії. — загальна кількість об’єм спостережень. Потрібно перевірити гіпотезу H 0 про те, що всі спостереження проводилися над однією і тією ж величиною. Статистикою критерію є величина: У таблиці - розподілу за даними і числом степенів свободи m=(l-1)(k-1) знаходимо число . Якщо то гіпотеза відхиляється, якщо ж то гіпотеза приймається. Критерій незалежності Критерій дає змогу перевіряти також гіпотезу про незалежність двох випадкових величин та h. Статистикою критерію є величина де vij — число випадків, коли одночасно спостерігалися x = xi та h = yj (для неперервних випадкових величин i та j — номери відповідних інтервалів), і — число значень, яких набувають випадкові величини та h; — обсяг вибірки. Вибір табличного значення і прийняття рішення проводиться аналогічно описаній вище процедурі для критерію однорідності
|
||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-04-20; просмотров: 685; 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 - 3.148.107.193 (0.008 с.) |