Loading [MathJax]/jax/element/mml/optable/GeneralPunctuation.js
Подпишитесь на наши новости
Вернуться к началу с статьи up
 

МА́ЛЫЕ ВЫ́БОРКИ

  • рубрика

    Рубрика: Математика

  • родственные статьи
  • image description

    В книжной версии

    Том 18. Москва, 2011, стр. 671

  • image description

    Скопировать библиографическую ссылку:


    Книжная версия:



    Электронная версия:

Авторы: Ю. В. Прохоров

МА́ЛЫЕ ВЫ́БОРКИ, ста­ти­стич. вы­бор­ки ма­ло­го объ­ё­ма n та­кие, что к ним нель­зя при­ме­нять фор­му­лы, спра­вед­ли­вые лишь при n. Осо­бен­но­сти ста­ти­стич. оце­ни­ва­ния па­ра­мет­ров по М. в. мож­но по­нять на при­ме­ре нор­маль­но­го рас­пре­де­ле­ния

 >>
(с па­ра­мет­ра­ми a и σ2), для ко­то­ро­го ма­лы­ми обыч­но счи­та­ют вы­бор­ки объ­ё­ма n30. Пусть по вы­бор­ке X1,X2,...,Xn из нор­маль­ной со­во­куп­но­сти не­об­хо­ди­мо оце­нить её сред­нее зна­че­ние a, при­чём дис­пер­сия σ2 не­из­вест­на. Для это­го вво­дят­ся ста­ти­сти­ки (функ­ции от ре­зуль­та­тов на­блю­де­ний) ¯X=1nnk=1Xk,s2=1n1nk=1(Xk¯X)2

X=1nk=1nXk,s2=1n1k=1n(XkX)2
и при оцен­ке a ис­поль­зу­ет­ся то, что рас­пре­де­ле­ние ве­ро­ят­но­стей ве­ли­чи­ны t=n(¯Xa)/sне за­ви­сит от a и σ. Ве­ро­ят­ность ω не­равен­ст­ва –t_ω\lt t \lt t_ω и рав­но­силь­но­го ему не­ра­вен­ст­ва \overline X-t_ωs/\sqrt n \lt a \lt \overline X+t_ωs/\sqrt n\tag1 вы­чис­ля­ет­ся по фор­му­леω=\int^{t_ω}_{-t_ω}s_{n-1}(t)dt,\tag2где s_{n-1}(t) есть плот­ность ве­ро­ят­но­сти Стью­ден­та рас­пре­де­ле­ния
 >>
с n-1 сте­пе­ня­ми сво­бо­ды. Оп­ре­де­ляя для за­дан­ных n и ω, 0\lt ω \lt 1, со­от­вет­ст­вую­щее t_ω, по­лу­ча­ют пра­ви­ло (1) на­хо­ж­де­ния до­ве­ри­тель­ных гра­ниц для ве­ли­чи­ны a, имею­щих зна­чи­мо­сти уро­вень
 >>
 ω.

При боль­ших n фор­му­ла (2), свя­зы­ваю­щая ω и t_ω, мо­жет быть за­ме­не­на при­бли­жён­ной фор­му­лойω=\int_{-t_ω}^{t_ω}\frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-t^2/2}dt,\tag3где по­дын­те­граль­ное вы­ра­же­ние есть плот­ность стан­дарт­но­го нор­маль­но­го рас­пре­де­ле­ния, ко­то­рое яв­ля­ет­ся пре­дель­ным при n→∞ для упо­мя­ну­тых рас­пре­де­ле­ний Стью­ден­та. Эту фор­му­лу ино­гда не­пра­виль­но при­ме­ня­ют для оп­ре­де­ле­ния t_ω при не­боль­ших n, что при­во­дит к су­ще­ст­вен­ным ошиб­кам. Так, для ω=0,99 из фор­му­лы (3) сле­ду­ет, что t_{0,99}=2,58; ис­тин­ные зна­че­ния t_{0,99} для ма­лых n при­ве­де­ны в сле­дую­щей таб­ли­це:

n2345102030
t_{0,99}63,669,925,844,63,252,862,76

Ес­ли поль­зо­вать­ся фор­му­лой (3) при n=5, то по­лу­чит­ся, что не­ра­вен­ст­во\left| \overline X-a\right|\leqslant 2,58\frac{s}{\sqrt5}вы­пол­ня­ет­ся с ве­ро­ят­но­стью 0,99. В дей­ст­ви­тель­но­сти при n=5 ве­ро­ят­ность это­го не­ра­вен­ст­ва рав­на 0,94, а ве­ро­ят­ность 0,99 име­ет, в со­от­вет­ст­вии с при­ве­дён­ной таб­ли­цей, не­ра­вен­ст­во \left| \overline X-a\right|\leqslant 4,60\frac{s}{\sqrt5}.

Об оцен­ке тео­ре­тич. дис­пер­сии σ^2 по М. в. см. Хи-квад­рат рас­пре­де­ле­ние

 >>
. Раз­ра­бо­та­ны так­же ме­то­ды оцен­ки по М. в. па­ра­мет­ров мно­го­мер­ных рас­пре­де­ле­ний (напр., ко­эф­фи­ци­ен­та кор­ре­ля­ции).

Лит.: Кол­мо­го­ров А. Н. Оп­ре­де­ле­ние цен­тра рас­сеи­ва­ния и ме­ры точ­но­сти по ог­ра­ни­чен­но­му чис­лу на­блю­де­ний // Из­вес­тия АН СССР. Се­рия ма­те­ма­ти­че­ская. 1942. Т. 6. № 1–2; Кра­мер Г. Ма­те­ма­ти­че­ские ме­то­ды ста­ти­сти­ки. 2-е изд. М., 1975; Боль­шев Л. Н., Смир­нов Н. В. Таб­ли­цы ма­те­ма­ти­че­ской ста­ти­сти­ки. 3-е изд. М., 1983.

Вернуться к началу