онятие об интервальной оценке параметров распределения.
В ряде задач требуется не только найти для параметра подходящее численное значение, но и оценить его точность и надежность. Для определения точности и надежности в МС вводят понятие доверительного интервала и доверительной вероятности.
Пусть для параметра из опыта получена несмещенная оценка . Оценим возможную при этом ошибку. Назначим некоторую достаточно большую вероятность такую, что событие с вероятностью можно считать практически достоверным. Найдём такое значение , >0, для которого вероятность отклонения оценки на величину, не превышающую , равна :
(2.20)
Тогда диапазон практически возможных значений ошибки, возникающей при замене на *, будет равен ± . Большие по абсолютной величине ошибки будут появляться с малой вероятностью =1 .
Перепишем уравнение (2.20) в виде: (2.21)
Равенство (2.21) означает, что с вероятностью неизвестное значение параметра попадает в интервал , равный
(2.22)
который является случайным, т. к. случайным является центр * интервала .Случайной является и его длина, равная 2, т.к. , как правило, вычисляется по опытным данным. Поэтому в (2.21)величину лучше толковать не как вероятность попадания точки в интервал
, а как вероятность того, что случайный интервал
накроет точку :
*– центр доверительного интервала,
Вероятность принято называть доверительной вероятностью (надежностью), а интервал – доверительным интервалом.
Интервал будем называть доверительным для оценки параметра, при заданной доверительной вероятности или при заданном уровне значимости = 1 , если он с вероятностью "накрывает" оцениваемый параметр , т.е.
(2.23)
Границы интервала называют доверительными границами. Доверительный интервал можно рассматривать как интервал значений параметра , совместимых с опытными данными и не противоречащих им. Метод доверительных интервалов был разработан Ю. Нейманом, который использовал идеи Р.Фишера. Рассмотрим вопрос о нахождении доверительных границ
. Пусть для параметра имеется несмещённая оценка *. Если бы был известен закон распределения величины *, задача нахождения доверительного интервала была бы весьма простой. Для этого достаточно было бы найти такое значение , для которого выполнено соотношение (2.20). Сложность состоит в том, что закон распределения оценки * зависит от закона распределения СВ , следовательно, от его неизвестных параметров, в частности, от параметра .
16 Проверка гипотез о среднем значении нормально распределенной СВ при известной дисперсии
Пусть имеется генеральная совокупность X, распределенная по нормальному закону с известной дисперсией (т.е. известно). Генеральная средняя a неизвестна, но есть основания предполагать, что она равна предполагаемому значению
. Из нормальной генеральной совокупности X извлечем выборку
объема n, по которой найдем
. При этом дисперсия
известна . Поскольку предполагается, что
как СВ
взаимно независимы, то они имеют одинаковые нормальные распределения, а следовательно, и одинаковые характеристики ( мат ожидание, дисперсию, и т.д .). Необходимо по известному
при заданном уровне значимости проверить гипотезу
о равенстве генеральной средней a гипотетическому значению
. Сформулируем правила проверки гипотезы
обозначив через
значение критерия, вычисленное по данным наблюдений.
Правило 1. Для того чтобы при заданном уровне значимости проверить гипотезу о равенстве неизвестной генеральной средней a нормальной совокупности с известной дисперсией
гипотетическому значению
при конкурирующей гипотезе
, необходимо вычислить
(3,5)
и по таблице значений функции Лапласа найти критическую точку двусторонней критической области из равенства (3,6)
Если – нет оснований отвергнуть гипотезу
; если
– гипотезу
отвергают.
Правило 2. При конкурирующей гипотезе критическую точку
правосторонней критической области находят из равенства
(3,7)
Если – нет оснований отвергнуть гипотезу; если
– гипотезу
отвергают.
Правило 3. При конкурирующей гипотезе критическую точку
находят по правилу 2, а затем полагают границу левосторонней критической области
. Если
– нет оснований отвергнуть гипотезу
; если
– гипотезу
отвергают.
Замечание. Из правила 1 следует, что если область принятия гипотезы есть интервал
, то область ее отклонения –