- •Математическая статистика теория и практика
- •220301, 230104, 230201 Очной формы обучения
- •Издательство
- •Оглавление
- •§1. Задачи математической статистики
- •§2. Генеральная и выборочная совокупность. Репрезентативность выборки. Способы отбора (способы организации выборки)
- •§3. Статистическое распределение выборки. Графическое представление распределений
- •Эмпирическая функция распределения
- •§4. Статистические оценки параметров распределения
- •§5. Генеральная средняя. Выборочная средняя. Оценка генеральной средней по выборочной средней
- •§6. Генеральная дисперсия. Выборочная дисперсия. Оценка генеральной дисперсии по исправленной дисперсии
- •§7. Метод моментов и метод наибольшего правдоподобия нахождения оценок параметров. Метод моментов
- •Метод наибольшего правдоподобия
- •§8. Доверительная вероятность. Доверительный интервал
- •Доверительный интервал для оценки математического ожидания
- •§9. Проверка гипотезы о соответствии статистических данных теоретическому закону распределения
- •§ 10. Понятие о корреляционном и регрессивном анализе
- •Индивидуальные задания
- •Ответы и указания
- •Приложения
- •Алгоритм проверки гипотез о законе распределения случайных величин
- •О нормальном законе распределения случайной величины X
- •Критические точки распределения 2
- •Список литературы
- •Учебное издание
- •Математическая статистика теория и практика
§5. Генеральная средняя. Выборочная средняя. Оценка генеральной средней по выборочной средней
Пусть требуется изучить генеральную совокупность относительно количественного признака X.
[Распределение признака и в генеральной, и в выборочной совокупности будем считать дискретными, т.к. от непрерывных распределений всегда можно перейти к дискретным.]
Определение. Генеральной средней называют среднее арифметическое значений признака X генеральной совокупности.
Если значения различны, то
.
Поскольку исследуемый признак X можно рассматривать как случайную величину, возможные значения которой имеют одинаковую вероятность (вероятность извлечь объект со значением равна ), то
Итак, . (1)
Если значения имеют соответственно частоты , причем , то
Формула (1) остается справедливой и в этом случае.
Замечание. Все рассуждения были приведены, когда X дискретная случайная величина.
При непрерывном распределении признака X по определению полагают .
Для изучения генеральной совокупности относительно признака X извлекается выборка объёма n.
Определение. Выборочной средней называют среднее арифметическое значений признака выборочной совокупности.
Если различны, то
Если имеют соответственно частоты , причём , то
(2)
Выборочная средняя, найденная по данным одной выборки, есть число. Если извлекать из этой генеральной совокупности другие выборки того же объекта, то выборочная средняя будет изменяться от выборки к выборке.
Задача. Пусть из генеральной совокупности извлечена повторная выборка объема n со значениями признака (будем считать их различными). Генеральная средняя неизвестна. Требуется оценить по данным выборки. Выборочную среднюю принимают в качестве оценки генеральной средней.
– оценка .
Будем рассматривать как случайную величину ; как независимая одинаково распределенные величины , имеющие то же распределение, что и X.
Докажем, что средняя выборочная – несмещённая оценка генеральной средней, т.е. .
имеют то же распределение, что и X. Обозначим , следовательно, , . Тогда
, следовательно, , что и требовалось доказать.
Докажем, что выборочная средняя состоятельная оценка генеральной средней.
Предположим, что Х1, Х2, …, Хn имеют ограниченные дисперсии. Тогда согласно частному случаю теореме Чебышёва
или ,что и требовалось доказать.
Итак, – несмещённая состоятельная оценка .
Замечания.
Выборочные средние, найденные по нескольким выборкам достаточно большого объёма из некоторой генеральной совокупности, приближенно равны между собой.
Предполагали, что выборка повторная. Однако полученные выводы применимы и для бесповторной выборки, если её объём значительно меньше объема генеральной совокупности.
Эффективность или неэффективность зависит от вида закона распределения признака X. Если X распределена по нормальному закону, то будет минимально возможной, т.е. средняя выборочная является эффективной оценкой.