Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Экзамен 2021 / Панков Пособие по ТВиМС часть 2

.pdf
Скачиваний:
38
Добавлен:
28.01.2022
Размер:
730.29 Кб
Скачать

C 2N 1 S 1 ;1 .

Пример. В эксперименте каждый человек классифицировался по двум признакам: цвету глаз и цвету волос. При этом по первому признаку 1 он

относился к одной из трех категорий S 3 – голубые, зеленые, карие глаза; и

по второму признаку 2 к четырем N 4 – блондин, брюнет, шатен, рыжий.

Выпишем таблицу сопряженности признаков для n=6800 человек.

 

 

 

 

 

Сумм

 

брюне

блонд

шатен

рыжи

а по

 

т

ин

 

й

строке

 

 

 

 

 

:

карие

1768

807

189

47

2811

 

 

 

 

 

 

голуб

946

1387

746

53

3132

ые

 

 

 

 

 

зелен

115

438

288

16

857

ые

 

 

 

 

 

Сумм

 

 

 

 

 

а по

2829

2632

1223

116

6800

столб

цу:

 

 

 

 

 

Для данной выборки значение статистики

2

3

4

hi,j npi*,opo*,j 2

1075,2.

 

 

* *

 

i 1

j 1

npi,opo,j

 

Пусть уровень значимости 0,001.

N 1 S 1 6,

C 2

 

2

22,5,

 

6;0,999

 

N 1

S 1 ;1

 

2 C .

Следовательно, гипотезу о независимости этих двух признаков следует отклонить, вероятность ошибки при этом значительно меньше 0,001.

41

Тема № 16 Последовательный статистический анализ

Во всех статистических процедурах, рассмотренных нами в предыдущих темах, объем выборки предполагался фиксированной величиной. Однако в ряде случаев бывает более выгодно с точки зрения соответствующих приложений не фиксировать заранее объем выборки, а регулировать его в зависимости от выборочных значений, которые принимают ее компоненты. В таком случае объем выборки можно рассматривать как случайную величину.

Определение. Статистические процедуры, для которых объем выборки зависит от значений, принимаемых её компонентами, носят название

последовательных.

Последовательные процедуры можно использовать как для оценки параметров, так и для проверки гипотез. Рассмотрим сейчас последовательную процедуру выбора одной из простых гипотез, носящую название

последовательного критерия отношения правдоподобия, или процедуры Вальда, или последовательного анализа Вальда.

Итак, пусть наблюдается случайная величина с функцией распределения F x с неизвестной плотностью распределения p x . Сформулируем две

простые гипотезы:

H0 : p x p0 x , H1 : p x p1 x ,

где p0 x и p1 x - фиксированные плотности распределения.

Пусть x1,...,xn,... - результаты наблюдений над . Рассмотрим статистику отношения правдоподобия

Tn x1,....,xn

p1

x1 ...p1 xn

 

L1

x1,....,xn

 

 

 

 

 

.

p0

x1 ...p0 xn

L0

x1,....,xn

Выберем два числа A и B такие, что 0 A B .

Проводим наблюдение x1 и вычисляем статистику T1 x1 .

Если T1 x1 B , то принимаем в качестве истинной гипотезу H1 .

Если T1 x1 A, то принимаем в качестве истинной гипотезу H0 .

Если A T1 x1 B , то продолжаем процедуру.

Проводим наблюдение x2 и вычисляем статистику T2 x1,x2 .

Если T2 x1,x2 B , то принимаем в качестве истинной гипотезу H1 .

Если T2 x1,x2 A , то принимаем в качестве истинной гипотезу H0 .

Если A T2 x1,x2 B , то продолжаем процедуру.

Итак далее до принятия решения. Обозначим

42

 

ln

p1

xi

,i 1,2,....

p0

xi

i

 

 

 

 

 

 

i - независимые и одинаково распределенные случайные величины.

n

Тогда lnTn x1,...,xn i , и lnA lnB .

i 1

Введем обозначения:

E i | Hk Ek i ak , D i | Hk Dk i k2 ,

где k 0,1 .

В дальнейшем будем предполагать, что верна гипотеза H0 .

Обозначим через случайную величину, равную числу шагов до принятия решения.

Теорема. Во введенных обозначениях

P 1.

Доказательство. По теореме о непрерывности вероятностной меры

P

 

 

lim P

 

n

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Так как

n 1

 

n

, то P

n 1

P

n

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Следовательно,

P n pn

 

-

невозрастающая

последовательность

неотрицательных чисел, которая является сходящейся.

 

 

 

Нас интересует, чему равен предел

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

lim P n

lim pn .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Покажем, что этот предел равен нулю.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рассмотрим подпоследовательность

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P km , k 1,2,...,

 

 

 

 

 

гдеm - фиксированное число.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Покажем,

что существует

предел

lim P

km

0

 

(тогда предел самой

последовательности тоже равен 0).

 

 

k

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P km P lnA 1 lnB;lnA 1

2 lnB;...;

 

 

 

 

 

 

 

43

km

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

lnA i

 

P lnA 1

... m

lnB;

lnB

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

lnA 1

... m m 1 ... 2m lnB;...;

lnA 1 ... m ... m k 1 1 ... km lnB .

Введем обозначения:

m

1 i ,

i 1

m

2 i m ,

i 1

m

k i m k 1 , i 1

C lnA lnB .

Теперь

P km P lnA 1 lnB;lnA 1 2 lnB;...;

k

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P

 

 

 

 

 

C .

lnA i

 

1

C;

2

C;...;

k

lnB

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Обоснуем последний переход:

1.Если 1 0, то вследствие того, что 1 lnB , получаем 1 lnB C .

Если 1 0, то вследствие того, что 1 lnA, получаем 1 lnA C .

 

 

 

 

 

lnB

 

 

lnA 1

, следует, что,

2. Из того, что

2 lnB

lnA 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

lnA

 

 

1

.

 

 

2 lnB

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вычитая из второго неравенства первое, можно получить, что lnB lnA 2 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

lnB

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

и вычитая из второго

Аналогично, рассматривая систему

2 lnA

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

неравенства первое, можно получить, что lnA lnB 2 .

Следовательно,

 

2

 

 

 

lnB lnA

 

C .

 

 

 

 

 

 

 

 

Третье неравенство получаем из первых двух, и так далее.

Случайные величины 1, 2,..., k - независимы и одинаково распределены,

следовательно:

k k

P km P j C P 1 C

 

 

 

j 1

 

 

 

 

 

 

 

 

Если P

 

C

1, то

k

 

km

 

0. Покажем, что существует m

такое,

1

 

 

 

lim P

 

 

что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

44

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

m

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i

 

 

 

 

 

 

 

C P

 

C 1,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

m

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

D 1 D i

m 02 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Мы рассматриваем случай, когда 02 0.

 

 

Существует

такое

m ,

что D

m 2

4C2 . Такое

m нам и нужно.

Обоснуем это.

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Пусть P

 

1

 

 

 

C 1. Тогда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

D 1 x E 1 2 p 1 x dx x E 1 2 p 1

x dx ,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C

 

но

 

x E 1

 

 

 

x

 

 

 

E 1

 

2C

, т.е. x E 1 2

4C2 , поэтому

 

 

 

 

 

 

 

 

C

D 1 4C2 p 1 x dx 4C2 .

C

Пришли к противоречию с выбором m .

Теорема доказана.

Мы в доказательстве предположили, что 02 0. Попробуем отказаться от

этого условия.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Пусть

2 0 . Следовательно,

D

0 и

 

E

a

0

. Последнее равенство

 

 

0

 

 

 

1

 

i

i

 

 

выполняется с вероятностью 1.

 

 

 

 

 

 

 

Так как

xi

 

 

 

 

 

 

 

 

a

 

ln

p1

,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p0

xi

 

 

 

 

 

 

 

0

i

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

то p1 xi ea0 p0 xi .

Проинтегрировав обе части этого равенства по всей числовой прямой, получаем:

 

i i

 

 

 

 

i i

 

 

1

 

 

0

 

 

p

x dx

e

a0

 

p

x

dx .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Следовательно, ea0

1

и p1 xi p0 xi . Таким образом, гипотезы совпадают,

и процедура становится бессмысленной.

Итак, мы

показали,

что P

 

 

 

1, и теперь докажем следующую

теорему:

Теорема. Во введенных выше обозначениях среднее число шагов до принятия решения конечно:

E .

Доказательство. Расписывая определение математического ожидания и суммируя по получившимся столбцам, получаем

E n P n

n 1

45

P 1

P 2

P 3

...

P 0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P

2

 

 

 

 

 

 

 

...

P 3

P

 

3

...

 

...

 

 

...

 

 

 

 

...

P 1

P 2

 

 

 

Следовательно, E P n . Но при этом

n 0

P n P 0 P 1 ... P m

n 0

P m 1 ... P 2m ... P 3m ...

mP 0 mP m mP 2m ...

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

mP km m

 

P

 

 

 

 

C

 

k

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

k 0

 

 

k 1

 

 

 

 

 

 

 

 

mP 1 C .

1 P 1 C

Здесь m , 1

и C взяты из доказательства предыдущей теоремы.

 

Теорема доказана.

 

 

Рассмотрим

теперь случайную величину i - значение траектории в

 

i 1

момент принятия решения.

Теорема (тождество Вальда). Во введенных выше обозначениях

E i E E 1 .

i 1

Доказательство. Введем случайную величину i Ind A , где A - событие,

заключающееся в том, что процедура не закончилась до

 

 

 

i 1 -го шага.

 

 

 

 

i

i i .

 

 

i 1

i 1

 

 

Случайная величина i зависит от случайных величин 1,..., i 1 и не зависит от случайных величин i, i 1,....

E i

P i

1 P i ,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

E i i

 

 

 

 

E i

 

E i

i

 

 

 

 

 

 

i 1

i 1

 

 

i 1

 

 

 

E i E i E 1 E i

i 1

i 1

 

 

E 1 P i E 1 P n E 1 E .

i 1

n 0

Теорема доказана.

Выбор границ А и В

46

Пусть и

- вероятности ошибок первого и второго рода. Пусть A и B

фиксированы.

 

 

 

x1,...,xn :Tn x1,...,xn B

 

 

 

 

1). Обозначим через Wn

область принятия гипотезы

H1 . Если x1,...,xn Wn , то мы принимаем в качестве истинной гипотезу H1 .

По определению вероятности ошибки первого рода

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P H1 |H0 p0 x1 dx1

p0 x1 p0 x2 dx1dx2

....

 

Так как Tn x1,...,xn B , то

W1

 

 

 

 

 

 

 

 

W2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p0 x1 ....p0 xn

1

p1 x1 ....p1 xn .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Следовательно,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

B

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p1 x1 dx1

 

 

 

p1 x1 p1 x2 dx1dx2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

...

 

 

 

 

 

 

B W

 

 

 

W

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

P H1 | H1

 

1

1 P H0 | H1

 

 

1

.

 

 

 

 

 

 

 

B

B

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

B

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Мы получаем, что

 

1

. Следовательно,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

B

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

B

 

1

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2). Выведем аналогичное неравенство для A.

 

 

 

 

 

 

 

Обозначим

через

 

 

Wn 0

x1,...,xn :Tn x1,...,xn A

область

принятия

гипотезы

H0 .

Если

x1,...,xn Wn 0 ,

то

 

 

мы

 

 

принимаем

в качестве

истинной

гипотезу H0 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

По определению вероятности ошибки второго рода

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P H0 | H1 p1 x1 dx1

p1 x1 p1 x2 dx1dx2

....

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

W

 

 

 

 

 

 

 

 

W

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Так как Tn x1,...,xn A, то

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p1 x1 ....p1 xn A p0 x1 ....p0

xn .

 

 

Следовательно,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dx

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p

0

 

1

1

 

 

p

0

 

 

1

0

2

 

1 2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

 

 

 

x

 

 

 

 

x

 

x

dx dx

...

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

W

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

W

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A P H0 | H0 A 1 P H1 | H0 A 1 .

Мы получаем, что A 1 . Следовательно,

A 1 .

3). Пусть нам заранее заданы и - вероятности ошибок первого и второго рода. Укажем по ним A и B .

47

Четверка A,B, , полностью задает последовательный критерий отношения правдоподобия.

Возьмем в качестве границ числа a и b такие, что a 1 , b 1 , и

рассмотрим два критерия A,B, , и a,b, ', ' .

b

B

A

a

Утверждение. Во введенных выше обозначениях

' ' .

Доказательство. Согласно доказанным нами ранее неравенствам a 1 ' ' , b 1 ' ' .

Следовательно, мы получаем систему

 

 

 

'

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

' ' '

 

 

 

 

 

 

.

1

 

1 ' или

1

 

1 '

' ' '

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'

 

 

 

 

 

 

Вычтем из первого неравенства второе и получим

' ' .

Отсюда следует, что ' '.

Теорема доказана.

Оценка среднего числа шагов до принятия решения

Пусть случайная величина - число шагов до принятия решения. Согласно доказанным нами ранее теоремам

P 1, E , E i E E 1 .

i 1

E i

Следовательно, E

i 1

,

E

 

 

 

1

 

E 1 |Hk Ek 1 ak , где k 0,1 .

Будем считать, что p0 x p1 x . Тогда i

ln

p1

xi

0

при всех i 1,2,...

p0

xi

 

 

 

 

48

ln A

ln B

Делаем вывод, что при таких условиях в момент окончания процедуры либо

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i lnA, либо

i

lnB .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i 1

 

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Пусть верна гипотеза H0 . Тогда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i

 

 

lnA

 

lnB

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i 1

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Отсюда следует, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

lnB 1 lnA,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

E0 i

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

E0

lnB

lnA

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

E0 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ln

 

 

 

 

1

 

 

ln

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

При верной гипотезе H1

рассуждения таковы:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i

lnA

lnB

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i 1

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 i

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

E

lnA 1 lnB ln

 

 

 

 

1 ln

 

 

 

 

 

 

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ln

 

 

 

 

 

1 ln

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

E1

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

E1 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ln

 

 

 

 

1

 

 

ln

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Можно отметить также, что если удалось построить последовательный критерий с меньшей, чем у данного критерия, суммой вероятностей ошибок первого и второго рода, то среднее число шагов до принятия решения E0 и

E1 в новом критерии будет больше.

Данный результат, опубликованный в 1948 году, и уточненный в 1976 году Г. Саймонсом, получил название теоремы Вальда – Вольфовица.

49

Тема № 17 Метод статистических испытаний

Случайные величины использовались для решения различных прикладных задач достаточно давно. Примером может служить способ определения числа пи, который был предложен Бюффоном еще в 1777 году, и рассматривался в теме № 4 части I данного курса.

Датой рождения метода Монте-Карло принято считать 1949 г., когда американские ученые Н. Метрополис и С. Улам опубликовали статью «Метод Монте-Карло», в которой систематически его изложили. Название метода связано с названием города Монте-Карло, где в игорных домах (казино) играют в рулетку – одно из простейших устройств для получения случайных чисел, на использовании которых основан этот метод.

Вычислительная техника позволяет легко получать так называемые псевдослучайные числа (при решении задач их применяют вместо случайных чисел); это привело к широкому внедрению метода во многие области науки и техники (статистическая физика, теория массового обслуживания, теория игр и другие). Метод Монте-Карло используют для вычисления интегралов, в особенности многомерных, для решения систем алгебраических уравнений высокого порядка, для исследования различного рода сложных систем (автоматического управления, экологических, биологических и т.д.).

Сущность метода Монте-Карло состоит в следующем: требуется найти значение a некоторой изучаемой величины. Для этого выбирают такую величину , математическое ожидание которой равно a: E a .

Практически же поступают так: производят n испытаний, в результате которых получают выборку объема n из случайной величины , вычисляют

1 n

выборочное среднее x n i 1 xi и принимают x в качестве оценки

(приближенного значения) a* искомого числа a: a a* x.

Поскольку метод Монте-Карло требует проведения большого числа испытаний, его часто называют методом статистических испытаний. Теория этого метода указывает, как наиболее целесообразно выбрать случайную величину , как найти ее возможные значения. В частности, разрабатываются способы уменьшения дисперсии используемых случайных величин, в результате чего уменьшается ошибка, допускаемая при замене искомого математического ожидания a его оценкой a*.

Отыскание возможных значений случайной величины (моделирование) называют «разыгрыванием случайной величины». Изложим лишь некоторые способы разыгрывания случайных величин и укажем, как оценить допускаемую при этом ошибку.

Оценка погрешности метода Монте-Карло

50