С помощью центральной статистики
Общий прием, с помощью которого можно построить доверительный интервал, состоит в следующем. Пусть модель F абсолютно непрерывна и существует случайная величина. G( 1) распределение с.в. G( 2) при каждом Такую случайную величину называют центральной статистикой (для q). Будем рассматривать только случай скалярного параметра q. Пусть для модели F построена центральная статистика G( Pq(g1<G( Определим теперь при каждом G( (однозначность определения этих чисел обеспечивается условием 2, наложенным на функцию G( Pq(T1( Таким образом, построенный интервал (T1(
В конкретных задачах при построении центральной статистики для оцениваемой характеристики приходится учитывать специфику рассматриваемой модели. Однако, можно выделить класс моделей, для которых центральная статистика всегда существует и имеет простой вид. Именно: если функция распределения F(x,q) непрерывна и монотонна по параметру q, то можно положить
Действительно, непрерывность и монотонность по q здесь очевидны, а так как L q(F(Xi;q))=R(0,1) при любом q, то распределение G( Решая уравнения
находим корни T1( Наибольшая трудность в применении этой модели к конкретным задачам возникает при нахождении решений уравнений (5).
Вопрос Доверительный интервал для среднего
Пусть по выборке Решения уравнений (3) имеют вид
где g1<g2 - любые числа, удовлетворяются условию Ф(g1) - Ф(g2)=g. (7) Отметим, что хотя интервал Dg( Lg(g1,g2) = Применяя метод Лагранжа нахождения условного экстремума, получаем следующую систему уравнений где l - множитель Лагранжа; Отсюда находим, что j(g1)=j(g2). Так как функция j(x) - чётная, то g1=g2. Учитывая это, а также последнее уравнение и соотношение Ф(-х)=1-Ф(х), получаем равенство Ф(g2)=(1+g)/2. Из него находим, что g2=Ug=Ф-1((1+g)/2), где (1+g)/2 - квантиль стандартного нормального распределения N(0,1) Итак, оптимальным [среди интервалов Dg(
т.е. симметричный относительно случайной точки
Вопрос Доверительный интервал для дисперсии
Построим доверительный интервал для неизвестной дисперсии q2 в модели N(m, q2). Легко найти центральную статистику для t=t(q)=q2:
Действительно, так как L q Здесь решения (относительно t) уравнений G(
Dg( где g1<g2 находят из условия [ Как правило, g1 и g2 надо выбирать так, чтобы выполнялись равенства
т.е.
Значения a1 и a2, удовлетворяющие (5.11), определяют оптимальный g-доверительный интервал вида (5.9)
Таким образом, центральный интервал в данном случае не является наикратчайшем. Нужно заметить, что центральной статистикой для оценивания среднеквадратичного отклонения q2 является, очевидно
Вопрос Доверительные интервалы для среднего и дисперсии
Рассмотрим доверительное оценивание параметров в общей нормальной модели N( центральная статистика для оценивания дисперсии
В частности, для выборки объёма n=10 и доверительной вероятности g =0.9 имеем
Поэтому центральный 0.9 - доверительный интервал для (0.5911 Наикратчайший в данном случае интервал
где В силу теоремы 4.2 центральной статистикой для оценивания среднего q1 является
где
где tg,n-1 - (1+g)/2 - квантиль распределения S(n-1). Построенный интервал имеет минимальную длину среди всех g-доверительных интервалов вида
Например, t0,95;9=2.262, поэтому для выборки объёма n=10 и доверительной вероятности g=0.55 интервал (5.13) имеет вид
Итак, получены формулы доверительных интервалов для параметров нормально распределённой генеральной совокупности. Эти формулы представлены в таблице.
Вопрос
|