ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
24
n
x
Xm
~
n
1i
i
x
∑
=
==
.
Согласно Закону больших чисел эта оценка является состоя-
тельной, так как при увеличении опытов
n величина
m
~
сходится
по вероятности к
m
.
Оценка
x
m
~
является и несмещенной, так как
()
()
()
xx
n
1i
n
1i
i
n
1i
i
x
mnm
n
1
XM
n
1
xM
n
1
n
x
MXMm
~
M ===
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
=
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
==
∑∑
∑
==
=
.
Здесь и в дальнейшем используется условие, что операции
суммирования и математического ожидания перестановочны.
Дисперсия оценки
()
n
D
nD
n
1
n
x
Dm
~
D
x
x
2
n
1i
i
x
==
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
=
∑
=
.
Эффективность или неэффективность оценки зависит от вида
закона распределения случайной величины Х. Можно доказать,
что если Х распределена по нормальному закону, то дисперсия бу-
дет минимально возможной, т. е. оценка
x
m
~
является эффектив-
ной. Для других законов распределения это может быть и не так.
Перейдем теперь к оценке для неизвестной дисперсии
x
D
ге-
неральной совокупности. Наиболее естественной оценкой пред-
ставляется дисперсия выборки
в
D
.
()
n
Xx
DD
~
n
1i
2
i
вx
∑
=
−
== .
Проверим, является ли эта оценка состоятельной. Для этого
выразим оценку через начальные оценочные моменты
k
~
α (где це-
лочисленный индекс к определяет порядок момента):
n
∑ xi
~ =X=
m . i =1
x
n
Согласно Закону больших чисел эта оценка является состоя-
тельной, так как при увеличении опытов n величина m~ сходится
по вероятности к m .
Оценка m ~ является и несмещенной, так как
x
⎛ n ⎞
⎜ ∑ xi ⎟
~ ) = M (X ) = M⎜ i=1 ⎟ = 1 M⎛⎜ x ⎞⎟ = 1 M (X ) = 1 nm = m .
n n
M (m x ∑ ∑
⎜ n ⎟ n ⎝ i=1 i ⎠ n i=1 n
x x
⎜ ⎟
⎝ ⎠
Здесь и в дальнейшем используется условие, что операции
суммирования и математического ожидания перестановочны.
⎛ n ⎞
⎜ ∑ xi ⎟
~ ) = D⎜ i =1 ⎟ = 1 nD = D x
Дисперсия оценки D(m x x .
⎜ n ⎟ n2 n
⎜ ⎟
⎝ ⎠
Эффективность или неэффективность оценки зависит от вида
закона распределения случайной величины Х. Можно доказать,
что если Х распределена по нормальному закону, то дисперсия бу-
дет минимально возможной, т. е. оценка m~ является эффектив-
x
ной. Для других законов распределения это может быть и не так.
Перейдем теперь к оценке для неизвестной дисперсии D x ге-
неральной совокупности. Наиболее естественной оценкой пред-
ставляется дисперсия выборки D в .
n
∑ (x i − X )
2
~ i =1
D x = Dв = .
n
Проверим, является ли эта оценка состоятельной. Для этого
выразим оценку через начальные оценочные моменты α ~ (где це-
k
лочисленный индекс к определяет порядок момента):
24
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- …
- следующая ›
- последняя »
