Пределение объема выборки.

оверительные интервалы для оценки неизвестного

математического ожидания нормального распределения при известном σ

Пусть количественный признак ξ генеральной совокупности распределен нормально, причем известно σ – среднее квадратичное отклонение этого распределения. Оценим неизвестное математическое ожидание a по выборочной средней x_в, т.е. найдем доверительные интервалы, покрывающие параметр а с надежностью γ. Будем рассматривать x_в как СВ ξ (т.е. x_в меняется от выборки к выборке), а выборочные значения признака х₁,х₂, … х_n– как одинаково распределенные (т.е. имеющие одну и ту же функцию распределения F (x)) независимые в совокупности случайные величины ξ₁,ξ₂,…ξ_n (эти числа также изменяются от выборки к выборке). Тогда

11 Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при неизвестном σ

Пусть количественный признак ξ генеральной совокупности распределен по нормальному закону, причем σ неизвестно. Требуется оценить неизвестное математическое ожидание a с помощью доверительных интервалов с заданной доверительной вероятностью (надежностью) γ.

пределение объема выборки.

13 Понятие статистических гипотез их виды. Понятие ошибки первого и второго рода.

Все выводы, которые делаются в МС, вообще говоря, являются гипотезами, т.е. предположениями о неизвестных параметрах известных распределений, об общем виде неизвестного теоретического распределения или функции распределения изучаемой СВ. Такие гипотезы называют статистическими гипотезами.

Различают простые и сложные, параметрические и непараметрические статистические гипотезы.

Статистическая гипотеза называется простой, если она однозначно определяет закон распределения СВ. Сложной называют гипотезу, состоящую из конечного или бесконечного числа простых гипотез. Например, гипотезы "вероятность появления события A в схеме Бернулли равна ¹/₃", "закон распределения СВ – нормальный с параметрами a=0, σ² =1” являются простыми в отличие от сложных гипотез: "вероятность появления события 12=σA в схеме Бернулли заключена между ¹/₃ и ¹/₂", "закон распределения СВ не является нормальным". Гипотеза называется параметрической, если в ней содержится некоторое условие о значении параметра известного распределения. Гипотезу, в которой сформулированы предположения относительно вида распределения, называют непараметрической.

Если исследовать всю генеральную совокупность, то, естественно, можно было бы наиболее точно установить справедливость выдвигаемой гипотезы. Однако такое исследование не всегда возможно, и суждение об истинности статистических гипотез проверяется на основании выборки.

Выдвигаемую (проверяемую) гипотезу называют основной или нулевой гипотезой H_0. Если, например, по полигону или гистограмме частот, построенным по некоторой выборке, можно предположить, что СВ распределена по нормальному закону, то может быть выдвинута гипотеза H₀ : a = a₀ , σ = σ₀. Одновременно с гипотезой H₀выдвигается альтернативная (конкурирующая) гипотеза H_1. Если гипотеза H₀ будет отвергнута, то имеет место конкурирующая ей гипотеза.

Конкурирующей (альтернативной) называют гипотезу H₁, являющуюся логическим отрицанием H₀. Нулевая H₀ и альтернативная H₁ гипотезы представляют собой две возможности выбора, осуществляемого в задачах проверки статистических гипотез. Например, если , H₀:θ=θ₀ то альтернативная гипотеза может иметь вид H₁:θ≠θ₀, H₁:θ<θ₀ или H₁ : θ>θ_{0 .}

Выдвинутая гипотеза может быть правильной или неправильной, в связи с чем возникает необходимость ее проверки. Поскольку проверку осуществляют статистическими методами, ее называют статистической. В результате статистической проверки гипотезы неправильное решение может быть принято в двух случаях: с одной стороны, на основании результатов опыта можно отвергнуть правильную гипотезу; с другой – можно принять неверную гипотезу. Очевидно, последствия этих ошибок могут оказаться различными. Отметим, что правильное решение может быть принято также в двух случаях:

1) гипотеза принимается, и она в действительности является правильной;

2) гипотеза отвергается, и она в действительности не верна.

По полученным значениям статистики основная гипотеза принимается или отклоняется. При этом, так как выборка носит случайный характер, могут быть допущены два вида ошибок:

–может быть отвергнута правильная гипотеза, в этом случае допускается ошибка первого рода,

–может быть принята неверная гипотеза, тогда допускается ошибка второго рода.