Главная Обратная связь

Дисциплины:

Архитектура (936)
Биология (6393)
География (744)
История (25)
Компьютеры (1497)
Кулинария (2184)
Культура (3938)
Литература (5778)
Математика (5918)
Медицина (9278)
Механика (2776)
Образование (13883)
Политика (26404)
Правоведение (321)
Психология (56518)
Религия (1833)
Социология (23400)
Спорт (2350)
Строительство (17942)
Технология (5741)
Транспорт (14634)
Физика (1043)
Философия (440)
Финансы (17336)
Химия (4931)
Экология (6055)
Экономика (9200)
Электроника (7621)


 

 

 

 



Интервальная оценка параметров распределения



  Что бы ты ни делал, делай разумно и предусматривай результат. "Римские деяния".

Сущность задачи интервального оценивания параметров

Интервальный метод оценивания параметров распределения случайных величин заключается в определении интервала (а не единичного значения), в котором с заданной степенью достоверности будет заключено значение оцениваемого параметра. Интервальная оценка характеризуется двумя числами – концами интервала, внутри которого предположительно находится истинное значение параметра. Иначе говоря, вместо отдельной точки для оцениваемого параметра можно установить интервал значений, одна из точек которого является своего рода "лучшей" оценкой. Интервальные оценки являются более полными и надежными по сравнению с точечными, они применяются как для больших, так и для малых выборок. Совокупность методов определения промежутка, в котором лежит значение параметра Т, получила название методов интервального оценивания. К их числу принадлежит метод Неймана.

Постановка задачи интервальной оценки параметров заключается в следующем [3, 11].

Имеется: выборка наблюдений (x1, x2, …, xn) за случайной величиной Х. Объем выборки n фиксирован .

Необходимо с доверительной вероятностью g=1–a определить интервал

t0 – t1 (t0< t1),

который накрывает истинное значение неизвестного скалярного параметра Т (здесь, как и ранее, величина Т является постоянной, поэтому некорректно говорить, что значение Т попадает в заданный интервал).

Ограничения: выборка представительная, ее объем достаточен для оценки границ интервала.

Эта задача решается путем построения доверительного утверждения, которое состоит в том, что интервал от t0 до t1 накрывает истинное значение параметра Т с доверительной вероятнос­тью не менее g. Величины t0 и t1 называются нижней и верхней доверительными границами (НДГ и ВДГ соответственно). Доверительные границы интервала выбирают так, чтобы выполнялось условие

P(t0 <= q < t1) = g.

В инженерных задачах доверительную вероятность g назначают в пределах от 0,95 до 0,99. В доверительном утверждении считается, что статистики t0 и t1 являются случайными величинами и изменяются от выборки к выборке. Это означает, что доверительные границы определяются неоднозначно, существует бесконечное количество вариантов их установления.

На практике применяют два варианта задания доверительных границ:

устанавливают симмет­рично относительно оценки параметра, т.е.

t0 = q – Еg, t1 = q + Еg,

где Еg выбирают так, чтобы вы­полнялось доверительное утверждение. Следовательно, величина абсолютной погрешности оценивания Еg равна половине доверительного интервала;

устанавливают из условия равенства вероятностей выхода за верхнюю и нижнюю границу

Р(Т > q+Е1,g)= Р(Т< q–Е2,g) = a/2.

В общем случае величина Е1,g не равна Е2,g. Для симметричных распределений случайного параметра q в целях минимизации величины интервала значения Е1,g и Е2,g выбирают одинаковыми, следовательно, в таких случаях оба варианта эквивалентны.

Нахождение доверительных интервалов требует знания вида и параметров закона распределения случайной величины q. Для ряда практически важных случаев этот закон можно определить из теоретических соображений.

 

 

Доверительный интервал




Доверительный интервал — это интервал, построенный с помощью случайной выборки из распределения с неизвестным параметром, такой, что он содержит данный параметр с заданной вероятностью.

 

Содержание [убрать] · 1 Определение · 2 Примеры · 3 См. также · 4 Литература · 5 Ссылки

Определение

Пусть - выборка из некоторого распределения с плотностью , зависящей от параметра , который может изменяться в интервале . Пусть - некоторая статистика и - функция распределения случайной величины , когда выборка имеет распределение с плотностью . Предположим, что есть убывающая функция от параметра . Обозначим квантиль распределения , тогда есть возрастающая функция от . Зафиксируем близкое к нулю положительное число (например, 0,05 или 0,01). Пусть . При каждом неравенства


(1)


выполняются с вероятностью , близкой к единице. Перепишем неравенства (1) в другом виде:


(2)


Обозначим , и запишем (2) в следующем виде:

Интервал называется доверительным интервалом для параметра , а вероятность - доверительной вероятностью.


 

Определение. Интервальнойназывают оценку, которая определяется двумя числами – началом и концом интервала. Интервальные оценки позволяют установить точность и надежность оценок.

Пусть - это оценка неизвестного оцениваемого параметра . Пусть - это некоторое положительное число. Если выполняется неравенство:

, то говорят, что интервал покрывает неизвестный параметр .

Определение.Надежностью оценки параметра для заданного называют вероятность того, что интервал покрывает параметр , и обозначают в виде

.

Иными словами, есть мера доверия вычисленной оценке .

Доверительным интервалом называется интервал, построенный с помощью случайной выборки из распределения с неизвестным параметром, такой, что он содержит данный параметр с заданной вероятностью α.

В педагогике наиболее распространенным является оценка математического ожидания a случайной величины X, распределенной по нормальному закону, при известном среднем квадратическом отклонении σ. В этом случае для оценки математического ожидания a служит интервал:

где – точность оценки, n – объём выборки, – выборочное среднее, t – аргумент функции Лапласа, при котором .

 

 

Определение 18.1. Надежностью (доверительной вероятностью)оценки Θ* параметра Θ называется вероятность γ того, что выполняется неравенство | Θ* - Θ | < δ. Если заменить это неравенство двойным неравенством – δ < Θ* - Θ < δ, то получим:

p ( Θ* - δ < Θ < Θ* + δ ) = γ.

Таким образом, γ есть вероятность того, что Θ попадает в интервал ( Θ* - δ, Θ* + δ).

 



Просмотров 2502

Эта страница нарушает авторские права




allrefrs.su - 2024 год. Все права принадлежат их авторам!