Частное Учебное Заведение Институт Делового Администрирования Private Educational Institution Institute of Business Managment

Скачать 0.96 Mb.

Название	Частное Учебное Заведение Институт Делового Администрирования Private Educational Institution Institute of Business Managment
страница	6/18
Дата публикации	23.05.2015
Размер	0.96 Mb.
Тип	Конспект

100-bal.ru > Информатика > Конспект

1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 18

2.5 Распределения непрерывных случайных величин

До этого момента мы ограничивались только одной “разновидностью” СВ – дискретными, т.е. принимающими конечные, заранее оговоренные значения на любой из шкал Nom, Ord, Int или Rel .

Но теория и практика статистики требуют использовать понятие непрерывной СВ – допускающей любые числовые значения на шкале типа Int или Rel . И дело здесь вовсе не в том, что физические величины теоретически могут принимать любые значения – в конце концов, мы всегда ограничены точностью приборов их измерения. Причина в другом…

Математическое ожидание, дисперсия и другие параметры любых СВ практически всегда вычисляются по формулам, вытекающим из закона распределения. Это всего лишь числа и далеко не всегда целые.

Так обстоит дело в теории. На практике же, мы имеем только одно – ряд наблюдений над случайной (будем далее полагать – всегда дискретной) величиной. По этим наблюдениям можно строить таблицы или гистограммы, используя значения соответствующих частот (вместо вероятностей). Такие распределения принято называть выборочными, а сам набор данных наблюдений – выборкой.

Пусть мы имеем такое выборочное распределение некоторой случайной величины X – т.е. для ряда ее значений (вполне возможно неполного, с “пропусками" некоторых допустимых) у нас есть рассчитанные нами же частоты f _i.

В большинстве случаев нам неизвестен закон распределения СВ или о его природе у нас имеются догадки, предположения, гипотезы, но значения параметров и моментов (а это неслучайные величины!) нам неизвестны.

Разумеется, частоты f_i суть непрерывные СВ и, кроме первой проблемы – оценки распределения X, мы имеем ещё одну – проблему оценки распределения частот.

Существование закона больших чисел, доказанность центральной предельной теоремы поможет нам мало:

 во-первых, надо иметь достаточно много наблюдений (чтобы частоты “совпали” с вероятностями), а это всегда дорого;

 во-вторых, чаще всего у нас нет никаких гарантий в том, что условия наблюдения остаются неизменными, т.е. мы наблюдаем за независимой случайной величиной.

Теория статистики дает ключ к решению подобных проблем, предлагает методы “работы” со случайными величинами. Большинство этих методов появилось на свет как раз благодаря теоретическим исследованиям распределений непрерывных величин.

2.5.1Нормальное распределение

Первым, фундаментальным по значимости, является т.н. нормальный закон распределения непрерывной случайной величины X, для которой допустимым является любое действительное числовое значение. Доказано, что такой закон распределения имеет величина, значение которой обусловлено достаточно большим количеством факторов (причин).

Для вычисления вероятности того, что X лежит в заранее заданном диапазоне, получено выражение, которое называют интегралом вероятности:

P(a  X  b) =

Обратим внимание на то, что в это выражение входят две константы (параметра)  и . Как и для любой (не обязательно дискретной) СВ, здесь также имеют смысл понятия моментов распределения и оказывается, что

M(X) =  , а D(x) = ². {2–10}

Д

ля непрерывно распределенных величин не существует понятия вероятности конкретного значения. Вопрос – “какова вероятность достижения температурой воздуха значения 14 градусов?” – некорректен. Все зависит от прибора измерения, его чувствительности, ошибок измерения. Но вместе с тем функция под интегралом вероятности существует, она однозначно определена:

(X) =

,

ее график (аналог гистограммы) имеет вид:

 (X)

 – 3  +3

а площадь под кривой на заданном интервале X определяет вероятность попадания в этот интервал.

Чаще всего закон нормального распределения используется для нормированной случайной величины

Z = (X – ) /, {2–11} у которой M(Z)=0; D(Z)=1. {2–12}

Отметим ряд других особенностей этого распределения, полагая его нормированным.

 Доказано, что целый ряд “классических” распределений (как дискретных, так и непрерывных) стремятся к нормальному при непрерывном изменении их внутренних параметров.

 Симметрия нормального распределения позволяет достаточно просто оценивать вероятность “попадания” случайной нормированной величины в заданный диапазон. Очень часто в прикладной статистике приходится использовать понятие “маловероятного” значения. Для нормированной величины с нормальным распределением вероятность попадания в диапазон  3 составляет 0.9973 (правило “трех сигм”).

 Особую роль играет нормальное распределение при решении вопросов о “представительности” наблюдений. Оказывается, что работа с выборочными распределениями в большинстве случаев позволяет решить проблему оценки наших предварительных выводов, предположений, гипотез – с использованием разработанных и теоретически обоснованных приемов на базе нормального закона.

2.5.2 Распределения выборочных значений параметров нормального распределения

Пусть у нас имеется некоторая непрерывная случайная величина X , распределенная нормально с математическим ожиданием  и среднеквадратичным отклонением . Если мы имеем n наблюдений над такой величиной (имеем выборку объемом n из генеральной совокупности) , то выборочные значения M_xиS_x являются также случайными величинами и нам крайне важно знать их законы распределения. Это необходимо как для оценки доверия к этим показателям, так и для проверки принадлежности исходного распределения к нормальному. Существует ряд теоретически обоснованных выводов по этой проблеме:

 величина

имеет нормированное нормальное распределение, что позволяет оценивать M_xпри заранее известной дисперсии;

 величина

имеет так называемое распределение Стьюдента, для которого также имеется выражение плотности вероятности и построены таблицы;

 величина

имеет распределение "хи–квадрат", также с аналитической функцией плотности и рассчитанными по ней таблицами.

Отметим, что распределения Стьюдента и "хи–квадрат" имеют свой внутренний параметр, который принято называть числом степеней свободы. Этот параметр полностью определяется объемом выборки (численностью наблюдений) и выбирается обычно равным m =(n – 1).

1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 18

Похожие:

	Psychological mechanisms of rolegram of the professor of a higher... В статье предпринята попытка определить и раскрыть механизмы формирования ролевого репертуара преподавателя высшей педагогической...		Учебной дисциплины «Управление продажами» дополнительной профессиональной... В основу курса положен реальный опыт работы автора на протяжении более 15 лет в иностранных fmcg компаниях и теоретические работы...
	Учебной дисциплины «Трейд-маркетинг» дополнительной профессиональной... Курс также акцентирует внимание слушателей на основных инструментах трейд-маркетинга. В основу курса положен опыт работы автора на...		Франко-Российский институт делового администрирования Меняется ли Ваша жизнь, если дорогу перебегает черная кошка? Верите ли Вы в удачу, если на экзамене попался билет под номером 13?...
	Радюхина Наталия Юрьевна Учебное заведение: гоу сош №684 «Берегиня»... Учебное заведение: гоу сош №684 «Берегиня» Московского района г. Санкт-Петербурга		Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Образование (учебное заведение, год окончания, специальность по диплому): Владимирский гос педагогический институт имени П. И. Лебедева-Полянского,...
	Исследование возглавлялось директором Norlan Norton Institute Дэвидом... До недавнего времени такой системы не существовало вообще, пока Balanced Scorecard не открыла новые перспективы и не изменила воззрения...		«московский финансово-правовой институт» «moscow institute of finance and law» Ноу впо "Московский финансово-правовой институт" (далее институт), порядок приема на работу и увольнения работников, основные права...
	Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Алла Ганнадьевна Дементьева – мва, кандидат экономических наук, зам декана факультета международного бизнеса и делового администрирования,...		Повторение раздела «Фонетика» Муниципальное общеобразовательное бюджетное учебное заведение «Восточненская сош»
	Учебное заведение Самостоятельные занятия (работа над коллективными и индивидуальными проектами, курсовые работы)		Инструкция пользователя Skype for Business Для того что бы установить и настроить клиент Skype For Business на вашем пк, вы можете воспользоваться инструкцией на сайте Дирекции...
	Одобрено кафедрой «Государственно-частное партнерство», протокол... В. С. Осипов – к э н., старший научный сотрудник сектора «Государственно-частное партнерство» фгбун институт экономики ран		Технологический университет таджикистана факультет делового администрирования... Цели и задачи, основные направления воспитательной работы в современной школе. Создание и развитие воспитательной системы школы....
	Проекта Учебное заведение Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Средняя образовательная школа №1» г. Тарко-Сале, Пуровского...		Первое высшее техническое учебное заведение россии Направление подготовки: 190600 Эксплуатация транспортно-технологических машин и комплексов

Школьные материалы