рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Интервальные оценки для генеральной средней, полученной из нормальной совокупности, при известной и неизвестной генеральной дисперсии.

Интервальные оценки для генеральной средней, полученной из нормальной совокупности, при известной и неизвестной генеральной дисперсии. - раздел Экономика, Понятие генеральной совокупности и выборки. Эмпирические аналоги параметров генеральной совокупности ...

Пусть из генер.совок Х,имеющей норм.з-н распр-я с мат.ож µ и дисп. взята случ.выб объёмом n. Основа интерв.оценки мат.ож исп-ся точечн.оценка µ- ср.арифм ,относит-но которого строится симм.интервал.

           
 
 
   
нижняя граница
 
верхняя граница

 

 


Правила постр-я довер.интерв для мат.ож зависят от того,известн. или нет дисп.генер.совок. .

1)Доверит.интерв для µ при извест. : Согласно статистике имеющей станд.норм.з-н распр-я N(0,1) и использ-я св-во станд.норм.случ.вел имеем:

Ф(t)-интегр.ф-я Лапласа

Постр-е дов.интерв с заданной надежн-ю γ для ген.средн при известн.ген.дисперсии:

 

tγ-знач-е станд.норм.величины,соответств.надежн-ти γ=Ф( tγ)

Точн-ть оценки ген.средн:

 

 

2) Доверит.интерв для µ при неизвест. :Согласно статистике имеющей распр-е Стьюдента(t-распред-е) с ν =n-1 степ.своб:

Постр-е дов.интерв с заданной надежн-ю γ для ген.средн при неизвестн.ген.дисперсии:

 


tα ↔ St ( tα; ν=n-1)=α,где tα – знач-е ф-ии Стьюдента,соответствующ. ν =n-1 степ.своб. и вер-ти α=1-γ. При n→∞ (n>30) t опред-ся для γ =Φ(t)

 


– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Понятие генеральной совокупности и выборки. Эмпирические аналоги параметров генеральной совокупности

Генеральной совокупностью называют исходное множетсво объектов из которого... Выборка выборочная совокупность совокупность случайно отобранных из генеральной совокупности объектов Выборка должна быть репрезентативной то...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Интервальные оценки для генеральной средней, полученной из нормальной совокупности, при известной и неизвестной генеральной дисперсии.

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:

По сгруппированным данным
(n велико) xi x1 x2 … xi

Теорема 1.
Если X1, X2, …, Xn – случайная выборка из X € N(μ;σ), то также подчиняется нормальному з-ну распред

Теорема №7
Если по данным двух независимых выборок объемом n1 и n2 из нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых равны, т.е

Интервальные оценки для генеральной дисперсии, полученные по выборке из нормальной генеральной совокупности.
Пусть из генер.совок Х,имеющей норм.з-н распр-я с мат.ож µ и дисп. взята случ.выб объёмом n.Основа интерв.оценки дис

Оценка неизвестных параметров.
В качестве оценки плотности вероятностей для непрерывной случайной величины Х) или функции вероятностей (для дискретной величины) используют сгруппированный вариационный ряд, интервальный - в перво

Проверка гипотез о законе распределения ген.совокупности.
КРИТЕРИЙ СОГЛАСИЯ – статистическое правило, в соответствии с которым проверяется статистическая гипотеза об аналитическом виде закона распределения вероятностей анализируемой генеральной со

Критерий согласия Пирсона
КРИТЕРИЙ ПИРСОНА χ2– критерий проверки гипотезы о том, что изучаемая случайная величина подчиняется заданному закону распределения: H0: F(x) = F0

Проверка гипотез о равенстве генеральных средних двух нормальных генеральных совокупностей
  Пусть X и Y нормальные совокупности с известными дисперсиями и

Критерий Бартлетта
Пусть Х1, Х2 ,…, Хl – l нормал. генер. сов., из котор. извлечены выборки объемом

Критерий Кохрана
Пусть Х1, Х2 ,…, Хl – l нормал. генер. сов., из котор. извлечены незав. случ. выборки одинак. объема

Однофакторный дисперсионный анализ и его цель. Разложение общей вариации на составляющие. Общий вид модели.
  Однофакторный дисперсионный анализ и его цель. Разложение общей вариации на составляющие. Общий вид модели.   Дисперсионный анализ предназначен для проверки з

Модель М1 однофакторного дисперсионного анализа. Проверка гипотезы относительно общего среднего. Вывести статистику критерия.
  При проверке гипотезы о равенстве двух средних выбранных уровней используется стати

Модель М2 однофакторного дисперсионного анализа. Проверка гипотезы относительно общего среднего. Вывести статистику критерия.
  Модели дисперсионного анализа классифицируются в зависимости от числа факторов на однофакторные, двухфакторные и т.д. комплексы. По природе факторов модели подразделяются н

Модель М1 однофакторного дисперсионного анализа. Проверка существенности различий между парами средних. Вывести статистику критерия.
    Однофакторная дисперсионная модель имеет вид: , где 1)

Двухфакторный дисперсионный анализ и его цель. Разложение общей вариации на составляющие. Особенности моделей М1, М2 и смешанных.
  2-х факторный дисперсионный анализ, Исследуется влияние факторов А и В и их взаимодействия на результативный Признак У. Ф. А имеет m уровней, ф-р В – r. Каждой паре соотв-т

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