Читайте также:
|
|
Пусть количественный признак X генеральной совокупности распределен нормально и требуется оценить неизвестное генеральное среднее квадратическое отклонение s по исправленному выборочному среднему квадратическому отклонению s. Найдем доверительные интервалы, покрывающие параметр s с заданной надежностью .
Потребуем, чтобы выполнялось соотношение:
или .
Преобразуем двойное неравенство в равносильное неравенство и обозначим d/s=q. Имеем:
(A)
и необходимо найти q. С этой целью введем в рассмотрение случайную величину .
Оказывается, величина распределена по закону с n–1 степенями свободы. Плотность распределения c имеет вид:
Это распределение не зависит от оцениваемого параметра s, а зависит только от объема выборки n.
Преобразуем неравенство (A) так, чтобы оно приняло вид . Вероятность этого неравенства равна заданной вероятности , т.е. .
Предполагая, что q<1, перепишем (A) в виде:
,
далее, умножим все члены неравенства на :
или .
Вероятность того, что это неравенство, а также равносильное ему неравенство (A) будет справедливо, равна:
.
Из этого уравнения можно по заданным найти , используя имеющиеся расчетные таблицы. Вычислив по выборке и найдя по таблице , получим искомый интервал (A1), покрывающий s с заданной надежностью .
Пример. Количественный признак X генеральной совокупности распределен нормально. По выборке объема n=25 найдено исправленное среднее квадратическое отклонение s=0.8. Найти доверительный интервал, покрывающий генеральное среднее квадратическое отклонение s с надежностью 0,95.
Решение. Используя заданные значения , по таблице находим значение q=0.32. Искомый доверительный интервал есть:
.
Необходимо сделать замечание. Мы предполагали, что q<1. Если это не так, то мы придем к соотношениям:
.
Следовательно, значение q >1 может быть найдено из уравнения:
Дата добавления: 2015-07-15; просмотров: 284 | Нарушение авторских прав
<== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
Доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения при неизвестной дисперсии | | | Проверка статистических гипотез |