рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Доверительная вероятность при оценивании генеральной доли (вероятности).

Доверительная вероятность при оценивании генеральной доли (вероятности). - раздел Математика, Математическая статистика Пусть Требуется Оценить Неизвестный Генеральный Параметр. Р – Генеральная Дол...

Пусть требуется оценить неизвестный генеральный параметр. Р – генеральная доля (вероятность), т.е. в формуле 17 неизвестным параметром является θ. В качестве оценки Х берем выборочную долю w (в соответствие с теоремой 4). Т.к. по теореме 2 выборочная доля w имеет нормальный закон распределения с параметрами 11, 12, то применим формулу * к случайной величине w:

(19)- доверительная вероятность для оценки доли, где:

Р – доверительная вероятность;

w – выборочная доля, случайная величина, имеет нормальный закон распределения, оценка;

р – генеральная доля или вероятность признака, неизвестный параметр;

∆ - предельная ошибка;

- средняя квадратическая ошибка для доли (см. табл. 3, 2-я строчка), среднее квадратическое отклонение для выборочной доли.

Для решения задач:

1. для доли или для средней;

2. определение доверительной вероятности;

3. определение (оценка) предельной ошибки ∆ и доверительного интервала (х-∆; х+∆);

4. определение необходимого объема выборки n – повторная, n' – бесповторная;

Пример:

С целью изучения средней производительности ткачей по схеме случайной бесповторной выборки было отобрано 100 ткачей из 2000. результаты занесены в таблицу.

1) Определить вероятность того, что средняя производительность ткача на всем комбинате отличается от средней производительности в выборке не более чем на 2 метра (по модулю).

 

 

Дано:

бесповторная выборка

производительность в метрах α - β кол-во ткачей ni xi xi *ni
55-65 1438,83
65-75 2832,2
75-85 144,4
85-95 1902,69
95-105 2620,88
m = 5 n = 100  

 

Формула доверительной вероятности для средней:

- средняя производительность ткача

2) В условиях предыдущей задачи определить какова максимальная ошибка Δ и каков доверительный интервал для средней производительности ткача, который можно гарантировать с вероятностью Р = 0,95.

Дано:

Используя формулу 18 и данные, полученные в предыдущей задаче:

используя таблицу наоборот, получаем

(80,9; 93,71)

Замечание: Доверительный интервал имеет границы, которые являются случайными величинами.

Ответ: с доверительной вероятностью 0,95 можно утверждать, что интервал (80,9; 93,71) генеральную среднюю – среднюю производительность ткачей на всем комбинате.

3) Какой должен быть объем повторной и бесповторной выборок, чтобы в условиях данной задачи с доверительной вероятностью Р равной 0,95 можно было гарантировать ошибку Δ = 1,81 для средней производительности ткачей.

Дано:

Используя формулу 18 и данные, полученные в предыдущей задаче:

используя таблицу наоборот, получаем

а) пусть выборка повторная:

Объем повторной выборки при оценке среднего значения:

(20)

б) бесповторная выборка:

Объем бесповторной выборки при оценке среднего значения:

(21)

Ответ: нужно обследовать 105 ткачей для повторной выборки (100 для бесповторной) чтобы с вероятностью Р = 0,95 гарантировать наибольшее отклонение Δ = 1,81 для средней производительности ткачей.

4) В условиях исходной задачи определить вероятность того, что доля ткачей, у которых производительность не более 75 метров на всем комбинате отличается от доли таких ткачей в выборке по модулю не более чем на 0,05.

Дано:

- выборочная доля

Ответ: с вероятность 0,778 можно утверждать, что доля ткачей, у которых производительность не более 75 метров на всем комбинате отличается от доли таких ткачей в выборке по модулю не более чем на 0,05.

5) В условиях задачи найти Δ и доверительный интервал для доли ткачей на всем комбинате, чья производительность не более 75 метров, который можно гарантировать с вероятностью Р=0,778

Дано:

Используя формулу 19 и данные, полученные в предыдущей задаче:

(0,18; 0,28)

Замечание: Доверительный интервал имеет границы, которые являются случайными величинами.

Ответ: с вероятностью 0,778 можно утверждать , что доверительный интервал (0,18; 0,28) содержит генеральную долю ткачей, чья производительность не более 75 метров.

6) В условиях первоначальной задачи определить, сколько надо обследовать ткачей в случае повторной и бесповторной выборки, чтобы с вероятностью Р = 0,778 можно было гарантировать наибольшее отклонение Δ равное 0,05 для доли ткачей, чья производительность не более 75 метров. Ответ дать для случая:

а) когда есть предварительная выборка;

б) когда никаких предварительных данных нет;

Дано:

а) предварительная выборка:

1) повторная выборка:

Объем повторной выборки при оценке доли:

(22)

2) бесповторная выборка:

Ответ: нужно обследовать 105 ткачей для повторной выборки (100 для бесповторной) чтобы с вероятностью Р = 0,778 гарантировать Δ = 0,05 для доли ткачей, чья производительность не более 75 метров.

б) никаких предварительных данных нет (т.е. нет исходной таблицы)

Тогда рассмотрим формулу 22 как функцию переменной W:

и ищем при каких W достигается max этой функции. Можно доказать, что max достигается при w = 0,5. Тогда →

Объем выборки при оценке доли, если никаких предварительных данных нет:

(23)

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Математическая статистика

Вариационный ряд Х размер обуви х Х рост... Таблица... Можно также рассматривать частости для каждой варианты...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Доверительная вероятность при оценивании генеральной доли (вероятности).

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Вариационный ряд.
Пусть изучается признак Х, который может принимать значение х. Например: Х1 – размер обуви; х1 – 35; 36; Х2 – рост; х2

Среднее квадратическое отклонение вариационного ряда (аналог среднего квадратического отклонения случайной величины).
(3) Свойства числовых характеристик вариационного ряда аналогичны свойствам характери

Точечные оценки.
Характеристики генеральной совокупности называются неизвестными параметрами. Обозначение: θ (тэта). Определение: Оценкой неизвестного параметра θ называется случайная ве

Теоремы об оценках.
Теорема 1:Для повторной и бесповторной выборок при достаточно большом объеме выборки n выборочное среднее является случайной величиной распределенной по нормальному закону со следу

Требования к оценкам.
Пусть случайная величина Х является оценкой неизвестного параметра θ: 1. Оценка называется несмещенной, если математическое ожидание оценки совпадает с оцениваемыми параметрами, т.е.:

Средние квадратические ошибки.
Определение: Среднеквадратической ошибкой для выборочной средней называется среднеквадратическое отклонение выборочной средней. Обозначение: (15)

Интервальное оценивание.
Заменяя неизвестный параметр θ его оценкой Х, мы допускаем некоторую ошибку ∆, т.е. . ͧ

Доверительная вероятность при оценивании среднего значения.
Пусть требуется оценить неизвестное генеральное среднее, т.е. параметр . В соответствие с теоремой 3 его оценко

Критерии согласия.
В некоторых случаях нас интересует неизвестный закон распределения изученного признака Х во всей генеральной совокупности. В этом случае информация о законе распределения поступает с помощью выборк

Критерий согласия Пирсона (критерий согласия (хи)).
Пусть закон распределения случайной величины Х во всей генеральной совокупности неизвестен. Образована выборка объема n. По результатам выборки получено значение

Двумерная случайная величина.
Двумерной случайной величиной называется упорядоченная пара случайных величин . Каждое значение двумер

Условные математические ожидания.
Если построить условное распределение, т.е. ряд распределения одной случайной величины при фиксированном значении другой случайной величины, то можно для каждого из условных распределений посчитать

Виды зависимости между случайными величинами.
1. Функциональная – если каждому значению х соответствует единственное значение y. 2. Статистическая – если каждому значению х соответствует целый ряд распределения значения y (и наоборот)

Линейная регрессия.
Если уравнение регрессии является линейным, то говорят, что между x и y существует линейная корреляционная зависимость. Линейная корреляционная зависимость задается следующими уравнениями

Свойства коэффициента линейной корреляции.
1. r служит для определения тесноты линейной корреляционной зависимости; 2. r принимает значения от ;

Нахождение параметров линейных уравнений регрессии методом наименьших квадратов.
После того, как сделана выборка, в линейных уравнениях регрессии I и II условные математические ожидания заменяются их оценками – групповыми средними. Тогда уравнения регрессии принимают следующий

Свойства коэффициентов регрессии.
1. коэффициенты регрессии имеют одинаковый знак , совпадающий со знаком μ; 2. коэффициенты регрессии являются угловыми коэффициентами для соответствующих прямых I и II относительно с

Проверка значимости коэффициента корреляции.
Выдвигается гипотеза Н0, которая заключается в том, что между переменными х и y во всей генеральной совокупности не существует линейной корреляции не существует линейной корреляционной з

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги