Математическая статистика. Воскобойников Ю.Е - 29 стр.

UptoLike

57 58
Подставляя вычисленное значение
5.1
=
в
d случайной величины
в
D , получаем
.488.389.0
2
<σ<
4.5. Интервальная оценка вероятности события
В п. 3.4 было показано, что "хорошей" точечной оценкой вероятно-
сти р события является частность
nmp /
*
= (см. (3.17)), где п общее
число независимых испытаний, в каждом из которых событие А может
произойти с вероятностью р а
m число испытаний, в которых про-
изошло событие А.
Зададимся надежностью интервальной оценки
γ
и найдем числа
γ
,лев
p ,
γ
,пр
p такие, чтобы выполнялось соотношение
(
)
γ
γγ
=<<
,пр,лев
pppP . (4.23)
Интервальную оценку построим для двух случаев: когда число ис-
пытаний п сравнительно велико
)30,10( >> nnp
и для малого числа
испытаний.
Интервальная оценка вероятности при большом числе испыта-
ний. Если
30,10 >> nnp
, то распределение случайной величины
n
m
p
=
*
можно аппроксимировать нормальным распределением
)n/pq,p(N . Следовательно, при этих же условиях распределение
величины
npq
pp
/
)(
*
близко к нормальному с нулевым математическим
ожиданием и единичной дисперсией, т.е.
)1.0(
/
*
N
npq
pp
=
.
По аналогии с (4.13) найдем такое число
x
γ
, для которого справедливо
равенство
γ
γγ
=
<
< x
n/pq
pp
xP
*
. (4.24)
Это число является корнем уравнения
2)(
γ
γ
=
Φ
x ,
где
)(x
Φ
функция Лапласа, и корень может быть найден с помощью
табл. П1.
Неравенство, стоящее в скобках выражения (4.24), разрешим отно-
сительно р. Для этого неравенство перепишем в виде эквивалентного
γ
x
npq
pp
<
/
*
.
Возведем в квадрат и в результате получим
22*
)1(
)(
γ
x
n
pp
pp
<
.
Далее, возведя в квадрат
)(
*
pp
и перенеся все члены влево, полу-
чим
021
2
2
2
2
<+
+
+
**
pp
n
x
pp
n
x
γγ
.
Корни
1
p
и
2
p
квадратного трехчлена, стоящего в правой части нера-
венства, определяются выражениями
;
nx
)n(xn)p(px)n(xp
p
***
2
222
1
1
412
γ
γγγ
+
++
=
(4.25)
nx
)n(xn)p(px)n(xp
p
***
2
222
2
1
412
γ
γγγ
+
+++
=
. (4.26)
Корни этого уравнения и являются границами интервальной оценки
(4.23)
  Подставляя вычисленное значение d в = 1.5 случайной величины                               ⎛        p* − p       ⎞
                                                                                           P ⎜ − xγ <         < xγ ⎟ = γ .                              (4.24)
Dв , получаем                                                                                ⎜         pq / n      ⎟
                                                                                             ⎝                     ⎠
                           0.89 < σ 2 < 3.488.                            Это число является корнем уравнения

    4.5. Интервальная оценка вероятности события
                                                                                                          Φ ( xγ ) = γ 2 ,
   В п. 3.4 было показано, что "хорошей" точечной оценкой вероятно-       где Φ (x) – функция Лапласа, и корень может быть найден с помощью
                                       *
сти р события является частность p = m / n (см. (3.17)), где п – общее    табл. П1.
число независимых испытаний, в каждом из которых событие А может             Неравенство, стоящее в скобках выражения (4.24), разрешим отно-
произойти с вероятностью р а m – число испытаний, в которых про-          сительно р. Для этого неравенство перепишем в виде эквивалентного
изошло событие А.
   Зададимся надежностью интервальной оценки γ и найдем числа                                                  p* − p
                                                                                                                       < xγ .
p лев,γ , p пр,γ такие, чтобы выполнялось соотношение                                                           pq / n

                P ( p лев ,γ < p < pпр ,γ ) = γ .                (4.23)   Возведем в квадрат и в результате получим
                                                                                                                    p(1 − p) 2
   Интервальную оценку построим для двух случаев: когда число ис-                                ( p * − p) 2 <             xγ .
пытаний п сравнительно велико (np > 10, n > 30) и для малого числа                                                     n
испытаний.                                                                                                 *
                                                                          Далее, возведя в квадрат ( p − p ) и перенеся все члены влево, полу-
   Интервальная оценка вероятности при большом числе испыта-
ний. Если np > 10, n > 30 , то распределение случайной величины           чим

                                      m                                                  ⎛    x2 ⎞       ⎛       x2 ⎞       2
                                   *
                                  p =                                                    ⎜ 1 + γ ⎟ p 2 − ⎜ 2 p* + γ ⎟ p + p* < 0 .
                                      n                                                  ⎜     n ⎟⎠      ⎜        n ⎟⎠
                                                                                         ⎝               ⎝
можно       аппроксимировать           нормальным       распределением
                                                                          Корни p1 и p2 квадратного трехчлена, стоящего в правой части нера-
N ( p , pq / n ) . Следовательно, при этих же условиях распределение      венства, определяются выражениями
           ( p* − p )
величины
              pq / n
                      близко к нормальному с нулевым математическим                p* + xγ2 ( 2n ) − xγ        p* ( 1 − p* ) n + xγ2 ( 4n 2 )
                                                                            p1 =                                                                    ;   (4.25)
ожиданием и единичной дисперсией, т.е.                                                                     1 + xγ2 n
                          p* − p
                                  = N (0.1) .                                       p* + xγ2 ( 2n ) + xγ       p* ( 1 − p* ) n + xγ2 ( 4n 2 )
                           pq / n                                            p2 =                                                               .       (4.26)
                                                                                                           1 + xγ2 n
По аналогии с (4.13) найдем такое число xγ, для которого справедливо
равенство                                                                    Корни этого уравнения и являются границами интервальной оценки
                                                                          (4.23)
                                       57                                                                           58