Задачи с параметром (графический прием решения) Введение. План решения задач с параметром графическим методом

§ 8. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТИ К СТАТИСТИКЕ.

2. Определение неизвестных параметров распределения.

C помощью гистограммы мы можем приближенно построить график плотности распределения случайной величины . Вид этого графика часто позволяет высказать предположение о плотности распределения вероятностей случайной величины . В выражение этой плотности распределения обычно входят некоторые параметры, которые требуется определить из опытных данных.
Остановимся на том частном случае, когда плотность распределения зависит от двух параметров.
Итак, пусть x 1 , x 2 , ..., x n - наблюдаемые значения непрерывной случайной величины , и пусть ее плотность распределения вероятностей зависит от двух неизвестных параметров A и B , т.е. имеет вид . Один из методов нахождения неизвестных параметров A и B состоит в том, что их выбирают таким образом, чтобы математическое ожидание и дисперсия теоретического распределения совпали с выборочными средними значением и дисперсией :

(66)

где

(67)

Из двух полученных уравнений () находят неизвестные параметры A и B . Так, например, если случайная величина подчиняется нормальному закону распределения вероятностей, то ее плотность распределения вероятностей

зависит от двух параметров a и . Эти параметры, как мы знаем, являются соответственно математическим ожиданием и средним квадратическим отклонением случайной величины ; поэтому равенства () запишутся так:

(68)

Следовательно, плотность распределения вероятностей имеет вид

Замечание 1. Такую задачу мы уже решали в . Результат замера есть случайная величина , подчиняющаяся нормальному закону распределения с параметрами a и . За приближенное значение a мы выбрали величину , а за приближенное значение - величину .

Замечание 2. При большом количестве опытов нахождение величин и по формулам () cвязано с громоздкими вычислениями. Поэтому поступают так: каждое из наблюдаемых значений величины , попавшее в i -й интервал ] X i-1 , X i [ статистического ряда, считают приближенно равным середине c i этого интервала, т.е. c i =(X i-1 +X i)/2 . Рассмотрим первый интервал ] X 0 , X 1 [ . В него попало m 1 наблюдаемых значений случайной величины , каждое из которых мы заменяем числом с 1 . Следовательно, сумма этих значений приближенно равна m 1 с 1 . Аналогично, сумма значений , попавших во второй интервал, приближенно равна m 2 с 2 и т.д. Поэтому

Подобным же образом получим приближенное равенство

Итак, Покажем, что

(71)

Действительно,

 

Возможно, будет полезно почитать:

• Патриарх кирилл запретил актеру и священнику ивану охлобыстину служить в церкви Охлобыстин церковный сан ;
• Иван охлобыстин - биография, информация, личная жизнь Почему охлобыстин ушел из священников ;
• Ужин для ребенка 4 лет рецепты меню ;
• Принципы функционирования бюджетной системы РФ ;
• Особенности размещения населения на территории земли Население земли размещается равномерно средняя плотность населения ;
• Тонька-пулеметчица — cтрашная судьба страшного человека Фильм палач тонька пулеметчица реальная история ;
• Как поздравить начальницу с юбилеем? ;
• Российские студенты выиграли чемпионат мира по программированию Вот они, герои ;