|
|||||||||||||||||
№28. Оценка вероятности события. Оценка функции распределения. Оценка плотности вероятностей.№28. Оценка вероятности события. Оценка функции распределения. Оценка плотности вероятностей. Оценка вероятности события. Пусть – случайное событие. Необходимо построить оценку вероятности . , тогда . – оценка, – значение оценки. Оценка функции распределения. Дана выборка из . Необходимо оценить . Сначала функция распределения представляется в виде . Т. о. задачу можно свести к оценке вероятности события: , тогда – оценка функции распределения, – эмпирическая функция распределения. 1. Если все выборочные значения различны, то функцию можно записать в следующем виде: , т. е. в каждой точке функция имеет скачок величиной . На рисунке изображён график функции :
2. Группированная выборка. – непрерывная случайная величина, – достаточно большое число. Разобьём множество значений на интервалы , получим группированную выборку:
; . Оценка плотности вероятностей. , , а с другой стороны – формула конечных приращений Лагранжа. , . , где , – длина отрезка. – оценка плотности распределения. График плотности распределения (гистограмма) изображён на рисунке:
№29. Выборочные моменты. Несмещённость выборочного среднего как оценки математического ожидания. Смещённость выборочной дисперсии как оценки теоретической дисперсии. – начальный момент порядка. – выборочный начальный момент порядка, – его значение. – центральный момент порядка. – выборочный центральный момент порядка, – его значение. – выборочное среднее (математическое ожидание). – выборочная дисперсия. Для группированной выборки: . Пусть – случайная величина, , т. е. закон распределения зависит от , – точечная оценка параметра , – её значение. – свойство несмещённости. Найдём ( – выборочное среднее, ). . Т. о. выборочное среднее является несмещённой оценкой математического ожидания. Пусть теперь . Проверим данную оценку на несмещённость.
Т. о. выборочная дисперсия является смещённой оценкой теоретической дисперсии ( – смещение).
|
|||||||||||||||||
|