рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

  • Раздел Экономика
  •  / 
  • Оценка неизвестных параметров.

Реферат Курсовая Конспект

Оценка неизвестных параметров.

Оценка неизвестных параметров. - раздел Экономика, Понятие генеральной совокупности и выборки. Эмпирические аналоги параметров генеральной совокупности В Качестве Оценки Плотности Вероятностей Для Непрерывной Случайной Величины Х...

В качестве оценки плотности вероятностей для непрерывной случайной величины Х) или функции вероятностей (для дискретной величины) используют сгруппированный вариационный ряд, интервальный - в первом случае и дискретный - во втором.

Вариационным рядом называют расположенные в возрастающем порядке значение признака. Если ряд сгруппирован, то эти значения указывают вместе с соответствующими частотами m или w = m/n, n- объем выборки.

В случае дискреного ряда х - значение признака

Значение признака х x1 x2 ... xi ... xl
Частота m m1 m2 ... mi ... ml

При построении интервального ряда весь диапазон изменения признака R = xmax-xmin, где соответственно максимальное и минимальное значения признакаХ, разбивают на l интервалов (нижняя и верхняя границы i-го интервала обозначаются соответственно ai и bi, i=1,2,...l). В качестве значения признака для i-го интервала рассматривается его середина xi= 1/2 (ai + bi):

Интервал значений признака (ai; bi) (a1; b1) (a2; b2) ... (ai; bi) ... (al; bl)
Середина интервала xi x1 x2 ... xi ... xl
Частота mi m1 m2 ... mi ... ml

Соответствующие эмпирическим частотам mi теоретические частоты определяются по формуле: miT = npi , где n - объем выборки, pi - вероятность попадания непрерывной случайной величины Х в i-тый интервал или вероятность i-го значения признака для дискретной величины.

Накопленная частота i-го интервала mHi равна сумме частоты mi и частот всех предшествующих интервалов. Например, mH3 = m3 +(m1+m2).

Оценкой вероятность pi попадания случайной величины Х в i-тый интервал является частость Wi=mi/n, а оценкой функции распределения F(xi) при X=xi - накопленная частость WHi - mHi/n. Однако, так как частости Wi и WHi пропорциональны частотам mi и mHi, то удобнее сопоставлять не частости с вероятностями pi и F(xi), а эмпирические частоты mi и mHi с теоретическими miT = npi и mHiT = nF(xi).

Развернуть
Открыть в широком формате

– 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: Оценка неизвестных параметров.

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 средней, полученной из нормальной совокупности, при известной и неизвестной генеральной дисперсии.
Пусть из гене

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

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