Математическая статистика. Воскобойников Ю.Е - 27 стр.

UptoLike

53 54
Р(0.19 < а < 2.81) = 0.
Поэтому только для интервала (4.17) со случайными границами
можно утверждать, что
950311311 .).Xa.X(P
вв
=+<< .
Определим теперь интервальную оценку для неизвестной генераль-
ной средней
г
x , нормально распределенной генеральной совокупности
Х в том случае, когда дисперсия генеральная
г
D неизвестна, т.е. по-
строим доверительный интервал для параметра
a
, если
σ
неизвестно.
В отличие от предыдущего случая, вместо случайной величины
σ
naX
в
)(
, распределенной по закону )1,0(N , рассмотрим случайную
величину
в
в
D
naX 1)(
, которая согласно следствию из теоремы о рас-
пределении выборочных характеристик распределена по закону Стью-
дента
1n
T . При заданном значении
γ
, пользуясь табл. П2, вычислим
значение
),( nt
γ
из условия
γγγ
=
<
< )n,(t
D
n)aX(
)n,(tP
в
в
1
, (4.18)
где
γ
надежность интервальной оценки. Замена случайной величины
σ
naX
в
)(
на случайную величину
в
в
D
naX 1)(
вызвана тем, что закон
распределения последней случайной величины известен и в ее запись не
входит неизвестный в данном случае параметр
σ
. Из условия (4.18)
получаем
γ
γγ
=
<<
1
),(
1
),(
n
Dnt
Xa
n
Dnt
XP
в
в
в
в
.
Таким образом, интервальная оценка надежности
γ
для неизвестной
генеральной средней а имеет границы
+
1
),(
,
1
),(
n
Dnt
X
n
Dnt
X
в
в
в
в
γγ
.
Выразим границы интервала через исправленную дисперсию
2
S . Так,
как
в
n
n
DS
1
2
=
, то
n
S
n
D
в
=
1
. Поэтому
n
Snt
n
Dnt
в
),(
1
),(
γ
γ
=
.
Значит, границы доверительного интервала можно записать как
+
n
Snt
X
n
Snt
X
вв
),(
,
),(
γγ
, (4.19)
а точность интервальной оценки определить соотношением:
S
n
nt ),(
γ
δ
= . (4.20)
Как и в предыдущем случае, центр интервала находится в точке
в
X ,
но длина интервала
S
n
nt ),(
2
γ
является случайной величиной, прини-
мающей тем меньшие значения, чем больше значение п. Это объясняет-
ся тем, что наличие большей информации
n
xx ,...,
1
о генеральной со-
вокупности Х позволяет сузить интервал.
Пример 4.2. По выборке объема п = 9 из нормально распределенной
генеральной совокупности найдены значения
5.1
=
в
x и 5.1=s . По-
строить интервальную оценку для математического ожидания с надеж-
ностью 95.0
=
γ
.
Решение. Пользуясь табл. П2, находим величину
26.2)9,95.0( =t .
Тогда точность
δ
определяется соотношением (см. (4.20)):
SS
n
St
75.0
3
26.2)9,95.0(
==
δ
,
а интервальная опенка имеет границы
(
)
0.75SX0.75S,X
вв
+
,
которые зависят от двух случайных величин
SX
в
, . Подставляя вместо
                            Р(0.19 < а < 2.81) = 0.                                                                                                               2
                                                                                Выразим границы интервала через исправленную дисперсию S . Так,
  Поэтому только для интервала (4.17) со случайными границами                           2        n D , то       Dв          S . Поэтому
можно утверждать, что
                                                                                как S       =   n −1 в
                                                                                                                       =
                                                                                                                n −1         n

                   P( X в − 1.31 < a < X в + 1.31 ) = 0.95 .
                                                                                                                 t (γ , n) Dв          t (γ , n) S
   Определим теперь интервальную оценку для неизвестной генераль-                                                                  =               .
                                                                                                                           n −1               n
ной средней x г , нормально распределенной генеральной совокупности
                                                                                Значит, границы доверительного интервала можно записать как
Х в том случае, когда дисперсия генеральная Dг неизвестна, т.е. по-
строим доверительный интервал для параметра a , если σ неизвестно.                          ⎛      t (γ , n) S        t (γ , n) S ⎞
   В отличие от предыдущего случая, вместо случайной величины                               ⎜ Xв −             , Xв +             ⎟,                                  (4.19)
( X в −a ) n
                                                                                            ⎝             n                  n ⎠
      σ
               , распределенной по закону N (0,1) , рассмотрим случайную
                                                                                а точность интервальной оценки определить соотношением:
         ( X в − a ) n −1
величину                  , которая согласно следствию из теоремы о рас-                                      t (γ , n)
                 Dв                                                                                  δ =                S.                                            (4.20)
пределении выборочных характеристик распределена по закону Стью-                                                   n
дента Tn −1 . При заданном значении γ , пользуясь табл. П2, вычислим
                                                                                   Как и в предыдущем случае, центр интервала находится в точке X в ,
значение t (γ , n) из условия                                                                        t (γ ,n )
                                                                                но длина интервала 2           S является случайной величиной, прини-
             ⎛                ( Xв − a ) n −1              ⎞                                                       n
           P ⎜ − t( γ , n ) <                 < t( γ , n ) ⎟ = γ ,     (4.18)   мающей тем меньшие значения, чем больше значение п. Это объясняет-
             ⎜                       Dв                    ⎟
             ⎝                                             ⎠                    ся тем, что наличие большей информации x1 ,..., x n о генеральной со-
где   γ   – надежность интервальной оценки. Замена случайной величины           вокупности Х позволяет сузить интервал.
( X в −a ) n                         ( X в − a ) n −1                              Пример 4.2. По выборке объема п = 9 из нормально распределенной
               на случайную величину                  вызвана тем, что закон
      σ                                      Dв                                 генеральной совокупности найдены значения xв = 1.5 и s = 1.5 . По-
распределения последней случайной величины известен и в ее запись не            строить интервальную оценку для математического ожидания с надеж-
входит неизвестный в данном случае параметр σ . Из условия (4.18)               ностью γ = 0.95 .
получаем                                                                           Решение. Пользуясь табл. П2, находим величину                       t (0.95,9) = 2.26 .
                    ⎛       t (γ , n) Dв            t (γ , n) Dв      ⎞                             δ
                   P⎜ X в −              < a < Xв −                   ⎟=γ .     Тогда точность          определяется соотношением (см. (4.20)):
                    ⎜              n −1                    n −1       ⎟
                    ⎝                                                 ⎠                                       t (0.95,9) S 2.26
                                                                                                        δ =               =     S ≈ 0.75S ,
Таким образом, интервальная оценка надежности             γ   для неизвестной                                       n        3
генеральной средней а имеет границы                                             а интервальная опенка имеет границы

                  ⎛      t (γ , n) Dв        t (γ , n) Dв     ⎞                                               (X в − 0.75S, X в + 0.75S ) ,
                  ⎜ Xв −              , Xв +                  ⎟.
                  ⎜             n −1                n −1      ⎟
                  ⎝                                           ⎠                 которые зависят от двух случайных величин X в , S . Подставляя вместо
                                         53                                                                                       54