Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Графическая иллюстрация статистических рядов
В качестве графической иллюстрации статистических рядов используются: Полигон частотназывают ломанную, отрезки которой соединяют точки (x1; n1), (x2; n2), ..., (xk; nk). Для построения полигона частот на оси абсцисс откладывают варианты xi, а на оси ординат - соответствующие им частоты ni. Точки ( xi; ni) соединяют отрезками прямых и получают полигон частот Гистограмма частот - ступенчатая фигура, состоящая из прямоугольников, опирающихся на частичные интервалы. Высота -го прямоугольника полагается равной плотности частоты . Соответственно площадь каждого прямоугольника равна - относительной частоте. Гистограмма частот также является статистическим аналогом кривой плотности распределения (рис 2).
Полигоном относительных частот называют ломанную, отрезки которой соединяют точки (x1; W1), (x2; W2), ..., (xk; Wk). Для построения полигона относительных частот на оси абсцисс откладывают варианты xi, а на оси ординат - соответствующие им относительные частоты Wi. Точки ( xi; Wi) соединяют отрезками прямых и получают полигон относительных частот. Эмпирическая функция распределения
Эмпирической функцией распределения называется функция, вычисляемая для любого значения х по формуле
, где n – объем выборки, – количество вариант, значения которых меньше, чем х.
Свойства :
При ;
При ;
При ;
– функция неубывающая. 3.2. Понятие о статистической оценке параметров. Θ, θ (название: те́та, греч. θήτα) Пусть распределение признака Х - генеральной совокупности - задается функцией вероятности f(x, θ) = P(X=xi) для дискретной случайной величины или плотностью вероятностей для непрерывной случайной величины, которая содержит неизвестный параметр θ. Для вычисления параметра θ используют выборку x1, x2, ..., xn, каждая из которых имеет один и тот же закон распределения, что и признак Х. Оценкой θn параметра θ называют всякую функцию результатов наблюдений (иначе - статистику), с помощью которой делают вывод о значении параметра θ: θn = θn(x1, x2, ..., xn).
Так как x1, x2, ..., xn - случайные величины, то и оценка θn является случайной величиной, которая зависит от закона распределения и объема выборки n. Оцениваемый параметр θ является постоянной величиной.
Всегда существует множество функций от результатов наблюдений x1, x2, ...xn, которые можно предложить в качестве оценки параметра θ. Например, для математического ожидания в качестве оценки θn по выборке можно взять среднюю арифметическую результатов наблюдений , моду M0, медиану Me и т. д.
Так как θn - случайная величина, то невозможно предсказать индивидуальное значение оценки в данном частном случае. Поэтому о качестве оценки следует судить не по ее индивидуальным значениям, а по распределению ее значений при достаточно большом числе испытаний, т. е. по выборочному распределению оценки. свойства оценок Оценка θn параметра θ называется несмещенной, если ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру, т. е. M(θn) = θ.
В противном случае оценка называется смещенной. Если это равенство не выполняется, то оценка θn, полученная по разным выборкам, будет либо завышать θ, если M(θn) > θ, либо занижать его, если M(θn) < θ. Таким образом, требование несмещенности гарантирует отсутствие систематических ошибок при оценивании. Для оценок важными являются еще свойства состоятельности и эффективности, определения которых приводятся ниже.
Оценка θn параметра θ называется состоятельной, если она удовлетворяет закону больших чисел, т. е. сходится по вероятности к оцениваемому параметру или
.
Если оценка состоятельна, то практически достоверно, что при достаточно большом n θn ≈ θ. Несмещенная оценка θn параметра θ является эффективной, если она имеет наименьшую дисперсию среди всех возможных несмещенных оценок параметра θ, вычисленных по выборкам одного и того же объема n. Так как для несмещенной оценки M(θn – θ)2 есть дисперсия , то эффективность является решающим свойством, определяющим качество оценки.
В качестве статистических оценок параметров генеральной совокупности желательно использовать оценки, удовлетворяющие одновременно требованиям несмещенности, состоятельности и эффективности. называется несмещенной оценкой параметра , если для любого выполнено равенство
называется состоятельной оценкой параметра , если для любого имеет место сходимость при . . |
Последнее изменение этой страницы: 2019-05-08; Просмотров: 242; Нарушение авторского права страницы