Математична статистика - Руденко В. М. - Інтервальне оцінювання
В основі застосування методу найменших квадратів покладено умову Мінімізації суми квадратів відхилень вибіркових даних від тих, що визначаються оцінкою.
Приклад 4.3. Визначити оцінку генерального середнього /йМнк випадкової величини xза методом найменших квадратів. Рішення:
Згідно з умовою мінімізації можна записати
N
U = £ (x, - її)1 = min. (4.14)
Для визначення екстремуму першу похідну функції U слід прирівняти нулю
-DU - = - l£ (x,-//) = 0, звідки X (xI = Х X, - N<" = 0 і М= - Z xT.
DM ¡=1 i=1 i=1 N,=1
Отже, /} Янк = X. (4.15)
Таким чином, оцінка за методом найменших квадратів математичного сподівання /йЯнк випадкової величини x є вибіркове середнє x (ця оцінка співпадає з оцінкою максимальної правдоподібності для випадкової величини, що має нормальний розподіл). Метод найменших квадратів має широке застосування у практиці статистичних досліджень, оскільки не вимагає знання закону розподілу випадкової величини і має достатньо розроблений математичний апарат.
Інтервальне оцінювання
Точкові оцінки навіть у тих ситуаціях, коли вони Спроможні (наближуються до значення параметру при збільшені n), незміщені (у середньому збігаються з параметром) і Ефективні (мають найменшу ступінь випадкових відхилень), є все ж таки наближеними показниками невідомих параметрів. їхнім головним недоліком вважається те, що при малому обсязі вибірки точкові оцінки можуть мати значне розходження з тим параметром, який вони оцінюють, а це може призвести до грубих помилок.
Інтервальною оцінкою Називається чисельний інтервал, який покриває21 з певною Ймовірністю невідомий Параметр генеральної сукупності. Цей чисельний інтервал (2/1) називається довірчим інтервалом, а ймовірність - довірчою ймовірністю в 22. Найчастіше довірчий інтервал вибирається симетричним до параметру ©, тобто (© - а, © +а ).
Розмір довірчого інтервалу залежить від обсягу вибірки П (зменшується з ростом п) і від значення довірчої ймовірності (збільшується при наближенні
В до одиниці). Відхилення оцінки ©П від параметра ©, що оцінюється з певною довірчою ймовірністю в, називають випадковою похибкою репрезентативності. її найбільше відхилення є Граничною похибкою. Випадкова похибка репрезентативності виникає внаслідок того, що досліджується не вся сукупність, а лише її частина (вибірка). її не слід плутати з систематичною похибкою репрезентативності, яка є наслідком порушення принципу випадковості при відборі елементів до вибірки, що може мати місце у практичній діяльності.
Довірча ймовірність В визначається дослідником за Принципом практичної неможливості, а саме: події з імовірністю, близькою до 1, вважаються вірогідними (достовірними); події з імовірністю, близькою до 0, визнаються невірогідними (неможливими). Цей принцип не може бути доказаний математично. До того ж його сформульовано до однократного виконання випробування.
Поруч із поняттям "довірча ймовірність" в використовується поняття "рівень значущості" а. Між В і А існує співвідношення: в =1- а.
Рівень значущості А - вказує ймовірність помилки оцінювання. Для практичних цілей використовують різні значення довірчої ймовірності в або
21 С. АЙвазян, Н. Кремер та ін. наполягають на використанні саме слів "інтервал покриває", а не "містить", оскільки межі чисельного інтервалу визначаються за вибірковими даними і тому є випадковими величинами [1, С. 289; 41, С. 320].
22 Іноді Довірчу ймовірність називають рівнем довіри або Надійністю оцінки. [41, С.
320].
Рівня значущості а - усе залежить від ризику помилки, який може собі дозволити дослідник. Якщо в (довірча імовірність) - це своєрідний "рівень довіри" прийняття рішення, то сенс параметра А (рівень значущості) можна трактувати як ймовірність ризику помилитися при прийнятті рішення. У психологічних і педагогічних дослідженнях загальноприйнятими вважаються так звані стандартні значення В і А (див. табл. 4.2).
Таблиця 4.2
Стандартні значення довірчої ймовірності В, рівня значущості " і параметра І
Довірча ймовірність |
Рівень значущості |
Параметр нормального розподілу | |
В |
А |
2 а |
2 а/2 |
0,90 (90% вірогідності) |
0,10 (10%-й рівень) |
1,28 |
1,64 |
0,95 (95% вірогідності) |
0,05 (5%-й рівень) |
1,64 |
1,96 |
0,99 (99% вірогідності) |
0,01 (1%-й рівень) |
2,33 |
2,58 |
0,999 (99,9% вірогідності) |
0,001 (0,1%-й рівень) |
3,09 |
3,29 |
Методи визначення довірчих інтервалів реалізовано в основному на двох підходах: на знанні точного розподілу вибіркових характеристик для малих обсягів вибірок і на асимптотичних властивостях розподілу вибіркових характеристик для значних обсягів вибірок.
Довірчий інтервал розміром 2А - це чисельний інтервал, який з довірчою ймовірністю в покриває дійсне значення Параметра генеральної сукупності. Наприклад, генеральне середнє /г може належати до інтервалу значень від (X - А) до (X +А), де вибіркове X є серединою цього довірчого інтервалу. Ширина довірчого інтервалу 2А може бути точно обчислена для заданої Довірчої ймовірності в (або рівня значущості а) і цілком певного розподілу ймовірностей. На рис. 4.1 показано ширину симетричного довірчого інтервалу генерального середнього /і для нормального розподілу N(0,1).
Як бачимо, при збільшені довірчої ймовірності в (зменшені значення а) ширина довірчого інтервалу 2А зростає, що знижує точність визначення параметра генеральної сукупності. Для нормального розподілу модель інтервальної оцінки середнього генеральної сукупності /и має вигляд:
/ие(Х-А, Х + (4.16)
Де А= АІ2Г Х ; X і sX - вибіркове середнє і стандартне відхилення; П - обсяг вибірки; 2а/2 - параметр стандартного нормального розподілу (див. табл. 4.2) ; а - рівень значущості - ймовірність того, що відхилення вибіркового від генерального середнього не перевищить А за абсолютним значенням.
Рис. 4.1. Ширина довірчого інтервалу ТА для середнього /г=0
Вираз (4.16) свідчить, що середнє генеральної сукупності ¡1 покривається
Діапазоном значень від (X - А) до (X +А). Оскільки А-то для підвищення
*Jn
Точності при заданій довірчій ймовірності слід збільшувати обсяг вибірки n.
Приклад 4.4. Вибірка обсягом 80 осіб має середнє арифметичне X = 100 і стандартне відхилення SX = 5,6. Необхідно оцінити довірчий інтервал середнього генеральної сукупності Fi на рівні значущості 0,05.
Послідовність рішення:
O визначити параметр стандартного нормального розподілу для рівня значущості А за допомогою функції MS Excel =НОРМСТОБР(0,05/2), яка повертає значення 1,96;
O довірчий інтервал середнього генеральної сукупності ¡1 дорівнюватиме
Л= = 1,96=56 " 1,23
Л/и л/80 '
Відповідь: на рівні значущості 0,05 середнє генеральної сукупності Fi належить діапазонові 100,0 + 1,23 . Інакше кажучи, з довірчою ймовірністю 95% середнє Fi покривається діапазоном значень у межах від 98,77 до 101,23.
Довірчий інтервал зручно оцінювати за допомогою спеціальної функції MS Excel з відповідними аргументами =ДОВЕРИТ(а; sX; и). Так, для прикладу 4.4, функція =ДОВЕРИТ(0,05; 5,6; 80) повертає вже відоме значення 1,23. Запитання. Завдання.
1. Охарактеризуйте основні методи формування емпіричної вибірки.
2. Розкрийте поняття статистичної оцінки.
3. Чим відрізняються між собою точкове й інтервальне оцінювання?
4. Чим відрізняються "параметри" від " статистик"?
5. Охарактеризуйте основні властивості статистичних оцінок.
6. Яка ідея методу моментів як методи статистичного оцінювання?
7. В чому суть методу максимальної правдоподібності?
8. Які умови покладено в основу методу найменших квадратів?
9. В чому полягає суть інтервального статистичного оцінювання?
10. Охарактеризуйте поняття "довірча ймовірність" і "рівень значущості". Яке співвідношення існує між ними?
11. Що означає довірчий інтервал і як його розрахувати?
12. Повторіть математичні розрахунки за прикладами 4.1 - 4.4.
13. Виконайте лабораторну роботу № 9.
Схожі статті
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Метод найменших квадратів
В основі застосування методу найменших квадратів покладено умову Мінімізації суми квадратів відхилень вибіркових даних від тих, що визначаються оцінкою....
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Поняття статистичного оцінювання параметрів
Поняття статистичного оцінювання параметрів Основною метою статистичного оцінювання є визначення дійсних параметрів генеральної сукупності на основі...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Метод максимальної правдоподібності
За цим методом (запропоновано К. Пірсоном) певна кількість вибіркових моментів (початкових vK або центральних mK, або тих і інших) прирівнюють до...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Метод моментів
За цим методом (запропоновано К. Пірсоном) певна кількість вибіркових моментів (початкових vK або центральних mK, або тих і інших) прирівнюють до...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 4. СТАТИСТИЧНЕ ОЦІНЮВАННЯ
Поняття статистичного оцінювання параметрів Основною метою статистичного оцінювання є визначення дійсних параметрів генеральної сукупності на основі...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 3.4. ТЕОРЕТИЧНІ РОЗПОДІЛИ ВИПАДКОВИХ ВЕЛИЧИН
Зміст класичних законів великих чисел полягає в тому, що вибіркове середнє арифметичне незалежних однаково розподілених випадкових величин наближається...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Методи статистичного оцінювання параметрів
Точкове оцінювання Застосовують для приблизної оцінки Параметрів генеральної сукупності за статистиками вибірки. Спостережені вибіркові показники є...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Точкове оцінювання. Властивості статистичних оцінок
Точкове оцінювання Застосовують для приблизної оцінки Параметрів генеральної сукупності за статистиками вибірки. Спостережені вибіркові показники є...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Нормальний розподіл
Роботи Я. Бернуллі, а також приватні дослідження інших математиків XVII-XVIII ст. з Європи згодом оформилися в теорію ймовірності. У початковий період...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Біноміальний розподіл
Зміст класичних законів великих чисел полягає в тому, що вибіркове середнє арифметичне незалежних однаково розподілених випадкових величин наближається...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Міри мінливості (ММ)
Обмеженість мір центральної тенденції для характеристики сукупностей можна продемонструвати на прикладі двох вибірок (рис. 2.29), які мають Різні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Основні завдання та методи математичної статистики
Основні завдання та методи математичної статистики Математична статистика - це сучасна галузь математичної науки, яка займається статистичним описом...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Розподіли випадкових величин
Розподіли випадкових величин Випадкова величина - це величина, яка в результаті випробувань може приймати певні значення (із сукупності своїх значень) з...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Теорема Чебишева
Теорема Бернуллі стверджує: якщо т - кількість подій А в п попарно незалежних випробуваннях, а Р є ймовірність настання події А в кожнім з випробувань,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Теорема Бернуллі
Теорема Бернуллі стверджує: якщо т - кількість подій А в п попарно незалежних випробуваннях, а Р є ймовірність настання події А в кожнім з випробувань,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 3.2. ВИПАДКОВІ ВЕЛИЧИНИ
Розподіли випадкових величин Випадкова величина - це величина, яка в результаті випробувань може приймати певні значення (із сукупності своїх значень) з...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 1. ПРЕДМЕТ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ
Основні завдання та методи математичної статистики Математична статистика - це сучасна галузь математичної науки, яка займається статистичним описом...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Нормовані дані
Квантилем Називається значення ранжированої змінної, що відокремлює від варіаційного ряду певну частку обсягу сукупності. Квантиль - загальне поняття. В...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Ймовірність подій
Випадкову подію можна передбачити лише з деякою ймовірністю. Ймовірність події - це чисельна міра об'єктивної можливості цієї події (інтуїтивне означення...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Розподіли "хі-квадрат", Стьюдента і Фішера
При побудові статистичних моделей нормальному законові безумовно належить центральне місце. Проте намагання використовувати його для моделювання...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Повторні випробування
Повторні випробування Явища і процеси, що вивчає психологія, - це, як правило, складні події. Тому формування теоретичної бази опису таких подій зручно...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 3.3. ЗАКОН ВЕЛИКИХ ЧИСЕЛ
Повторні випробування Явища і процеси, що вивчає психологія, - це, як правило, складні події. Тому формування теоретичної бази опису таких подій зручно...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Квантилі
Квантилем Називається значення ранжированої змінної, що відокремлює від варіаційного ряду певну частку обсягу сукупності. Квантиль - загальне поняття. В...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Міри центральної тенденції (МЦТ)
Міри центральної тенденції (МЦТ) Мірами центральної тенденції (МЦТ) називають чисельні показники типових властивостей емпіричних даних. Ці показники...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Умовна ймовірність
Якщо подія А відбувається у випробувані, яке обмежене додатковими умовами здійснення події В, то міра можливості події А визначається Умовною ймовірністю...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 2.2. ПОКАЗНИКИ ВИБІРКИ
Міри центральної тенденції (МЦТ) Мірами центральної тенденції (МЦТ) називають чисельні показники типових властивостей емпіричних даних. Ці показники...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Згруповані розподіли
Розподіли згрупованих частот Використовуються у разі інтервальних або відносних типів вимірювань, якщо емпіричні дані приймають будь-які дійсні значення...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Центральна гранична теорема
Розглянемо два варіанта центральної граничної теореми. 1. Центральна гранична теорема для однаково розподілених доданків - теорема Ліндеберга-Леві. Для...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Формула повної ймовірності
Якщо подія А відбувається у випробувані, яке обмежене додатковими умовами здійснення події В, то міра можливості події А визначається Умовною ймовірністю...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Характеристики випадкових величин
Випадкову величину X можна повноцінно характеризувати функцією розподілу подій сс>і, (функція визначена на просторі елементарних подій £2). Функція...
Математична статистика - Руденко В. М. - Інтервальне оцінювання