Файл: Дьяченко, А. Н. Интегральное исчисление функций нескольких переменных. Теория вероятностей и элементы математической статистики учебное пособие.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 23.10.2024

Просмотров: 63

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Таким образом, для п > 30

7 ! = п\+ ^УЩ п- 1);

(6.37)

Тг = п— 1 -fp ]/2 (n —•1), )

причем /р находится по таблице значений нормальной функции распределения так, как это было описано ранее.

После того, как

и у 2

найдены,

границы доверительного ин­

тервала [о^, сг|] для дисперсии находятся из формул (6.34):

 

 

 

па*

 

02н =

^ г ;

<6‘38>

Доверительным интервалом для среднеквадратического откло­ нения является интервал [стн, ав].

Вычисление доверительного интервала для математического ожидания при неизвестной дисперсии. Чтобы найти границы до­ верительного интервала для математического ожидания т случай­ ной величины |, распределенной в генеральной совокупности по нормальному закону с параметрами т и а воспользуемся тем, что

случайная величина —2------ , где т%и о выборочные математическое

<4

ожидание и дисперсия, распределена по закону Стьюдента с числом

степеней свободы п— 1

(п — объем выборки).

 

 

 

 

Будем искать доверительный интервал, удовлетворяющий ус­

ловию (6.26), т. е. найдем границы тя =

т*

ер и тв = пг Т- еи

из

условия Р (mH< m < /n B) = р. Так

как

событие {/nH< m < m

эквивалентно событию

т* т

 

ер

то,

 

 

 

< * р =

 

 

 

т*

 

р ( — тз ^ -

< Т „ ) = р.

 

< Д

 

Распределение Стьюдента симметрично относительно 0, поэтому

 

 

 

 

 

Ч — т ^

ТL

 

 

 

 

 

 

------------ ^

 

 

1 - Р - Т В< -

- < д

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Поскольку события

 

 

 

 

 

т

тр

 

 

 

 

 

 

<

противоположны, то

т* — т

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 - Р

1+

Р

 

F С т , п— 1 (Т 'р ) = Р

 

< Д

 

 

 

 

 

 

 

где

Fqt, п - 1 (х) — функция

распределения

случайной

величины,

распределенной по закону Стьюдента с п— 1

степенями свободы.

 

Таким образом,

является 1

^ — квантилью этого распреде­

ления Стьюдента. Значения

в зависимости от р и п— 1 приведены

в табл. II приложения. Определивтр по этой таблице, можно найти

7 *

171

 


границы доверительного интервала для математического ожидания при неизвестной дисперсии:

тк = т*— tpcr*; тв = т *+ т„ст*.

(6.39)

Пример 7. Считая, что высота колец шарикоподшипников

в примере 1

распределена по нормальному закону, найти доверительный интервал для математического ожидания, соответствующий доверительной ве­

роятности

Pj = 0,95

и

доверительный интервал

для дисперсии, соот­

ветствующий доверительной вероятности

|32 =

0,9.

Выбороч­

Р е ш е н и е :

В этом примере объем выборки п = 10.

ные математическое ожидание и дисперсия равны соответственно:

 

т =

1* =32,129;

а2 = 0,193.

 

 

 

 

*

 

 

«

 

 

 

Для

= 0,95

и

п— 1 = 9

по табл.

II приложения

находим,

т„ = 2,26. Вычисляем

г------

 

 

 

 

Р

т„а* =

 

 

 

 

 

 

 

2,26 К 0,193 = 2,26-0,439 ж 0,992.

 

Подставляя от* и ТрО* в формулы (6.39), находим границы дове­ рительного интервала для математического ожидания:

отн = 32,129 — 0,922 =31,207; т в =32,129 +0,922 = 33,151.

Чтобы определить доверительный интервал для дисперсии, нужно найти 7 ! и у2, которые являются соответственно квантилями порядка

^

^ и ------ —

для у2 распределения с п — 1 = 9 степенями свободы.

2

 

2

0,9,

то

 

 

 

 

 

Поскольку р2 =

 

 

 

 

 

 

 

_

1+

Ра. 0,95;

а3 =

 

Рг

: 0,05.

 

 

а1 '

2

 

-

 

2

 

 

 

По табл. III приложения находим:

ух =

 

19,68; у 2 = 8,34.

 

Подставляя п, о*, у, и у2

3 формулы (6.38), вычисляем границы

доверительного интервала для дисперсии:

 

 

 

2

10-0,193

____

о

10-0,193

0,231.

 

 

19,68

0,098;

ol = ■

8,34

 

 

 

 

 

 

 

 

Таким образом, при сделанных предположениях на основе резуль­ татов выборки рассмотренной в примере 1 можно утверждать, что с ве­

роятностью р,

=

0,95 математическое ожидание

высоты

колец шари­

коподшипников принадлежит интервалу [31,207;

33,151],

а дисперсия

этой величины

с

вероятностью [52 = 0,9 принадлежит

интервалу,

[0,098;

0,231].

 

 

 

 

Пример 8 . По данным результатов измерений диаметров головок закле­ пок, приведенным в примере 3, найти доверительные интервалы для

,математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения диаметров головок заклепок, соответствующие довери­

тельной вероятности [5 = 0,98.

Р е ш е н и е . Объем выборки в примере 3 равен п = 200, выбо­ рочные математическое ожидание и дисперсия равны:

от* =13,416; с* = 0,012.

Так как объем выборки большой, то законы распределения от* и 0 » будут близки к нормальным. Учитывая это, доверительный ин­

172


тервал для математического ожидания найдем по формуле (6.32),

считая а =

j / j *

~ 0,11. Так как (3

= 0,98, то *

^

= 0,99.

В табл. I

приложения

нет

значения

Ф (х) =

0,99,

поэтому

находим

значения

Ф (х), ближайшие к 0,99:

 

 

 

 

 

 

 

 

Ф (2, 3) =0,9893; Ф (2, 4) =

0,9918.

 

 

 

Откуда линейной интерполяцией получаем, что Значение Ф (х) =

= 0,99

соответствует:

 

 

 

 

 

 

 

x = t R =

2,3 Ч------2 ,4 ~~2,3— (0,9900—0,9893) = 2,3 +

40-0,007 = 2,328.

 

 

0,9918 — 0,9893

 

 

 

 

 

По формуле (6.31) находим:

 

 

 

 

 

 

 

е =

<я =

(М 1: -2,328 « 0,018.

 

 

 

 

 

 

/ п

 

/200

 

 

 

 

 

Подставляя в (6.32) т*

и 8 , получаем:

 

 

 

 

 

 

т „ =/п * — е =

13,416 — 0,018= 13,398;

 

 

 

 

т в =

т* +

8 =

13,416+ 0,018 = 13,434.

 

 

Таким образом, доверительным интервалом для математического ожидания диаметров головок заклепок, соответствующим доверитель­ ной вероятности 0,98, будет интервал [13.398; 13,434].

Вычислим теперь доверительные интервалы для дисперсии и сред­ него квадратического отклонения. Ввиду большого объема выборки

при определении У! и у 2 следует воспользоваться

формулами (6.37).

Как только что выяснили для [5 = 0,98 величина

= 2,328, поэтому

у Ь2 = П — 1 ± + V 2 (n — 1) = 199 ± 2,328 К з 9 8 .

Следовательно,

У! к 245,4; у2 s 152,6.

Подставляя найденные значения yj и у2, а также а2 и п в (6.38)

вычислим границы доверительных интервалов для дисперсии и сред­ него квадратического отклонения:

о2

200- 0,012 0,0098;

2

200- 0,012

0,157;

н

245,4

° в =

--------------------------152,6

 

 

 

 

 

 

 

0,099;

0 В »

0,125.

 

 

Таким

образом, доверительной

вероятности

=

0,98 соответст­

вуют доверительные интервалы для дисперсии [0,0098;

0,0157] и для

среднего квадратического отклонения

[0,099; 0,125].

 

6.5. Обработка результатов измерения

Ошибки измерения. Одно из применений методов математиче­ ской статистики состоит в обработке результатов различных изме­ рений. Раздел статистики, в котором разрабатываются методы та­ кой обработки, называется теорией ошибок. Проводя наблюдения, экспериментатор либо непосредственно измеряет интересующие его величины (такие измерения называются прямыми), либо измеряет величины, которые связаны с ними определенными зависимостями, а затем интересующие экспериментатора величины находятся ре­ шением соответствующих уравнений (такой способ получения ве­


личин называют косвенными измерениями). Как в случае прямых, так и в случае косвенных измерений, значения, полученные в ре­ зультате эксперимента, как правило, отличаются от истинных зна­ чений измеряемых величин, а при повторении одних и тех же из­ мерений результаты отличаются друг от друга. Разность между результатом измерения X и истинным значением измеряемой ве­ личины а называется ошибкой измерения б = X — а. В зависимости от причин, вызывающих ошибки измерения, их делят на случайные, систематические и грубые (промахи).

Промахами называют ошибки, являющиеся результатом небреж­ ности лица, проводящего измерения, его низкой квалификации или неожиданных сильных внешних воздействий на измерения.

Значения систематических ошибок при однотипных измерениях остаются постоянными. Они являются следствием невыявленных и неустраненных постоянных эффектов, таких как ошибка градуи­ ровки прибора, искривление луча локатора, вызванное рефракцией и т. п. Систематические ошибки выявляются и устраняются путем анализа способа измерений в тех разделах техники, физики, биоло­ гии и других наук, которые разрабатывают методику эксперимента.

Случайные ошибки являются следствием причин, влияние ко­ торых практически невозможно учесть. Этих причин очень много, а роль каждой из них незначительна и изменчива. К таким при­ чинам относятся мелкие сейсмические толчки, испытываемые ин­ струментом, вибрация, вызванная проезжающими вдали автома­ шинами, температурные колебания, колебания воздуха, вызванные турбулентными явлениями в атмосфере, различная психологическая настройка и смещение относительно шкалы лица, производящего измерение, и т. д. Поскольку случайные ошибки складываются в ре­ зультате суммарного действия большого числа малых случайных отклонений, то в силу центральной предельной теоремы закон рас­ пределения случайных ошибок близок к нормальному.

В теории ошибок предполагается, что эксперимент организован так, что промахи и систематические ошибки устранены, ошибки измерения являются случайными и распределены по нормальному закону с математическим ожиданием, равным нулю. (Отличие ма­ тематического ожидания от нуля свидетельствовало бы о том, что не все систематические ошибки устранены). Задача теории ошибок состоит в том, чтобы по ряду прямых или косвенных измерений, содержащих случайные ошибки, дать наиболее точную оценку ис­ тинных значений измеряемых величин.

Обработка прямых равноточных измерений. Точность в теории ошибок характеризуется дисперсией или средним квадратическим отклонением ошибок измерения. Пусть требуемая величина а из­ меряется непосредственно. Измерения производятся одним и тем же наблюдателем с помощью одного и того же прибора, в одинако­ вых условиях, т. е. точность каждого измерения одинакова. Ре­ зультатом измерений являются числа Х и Х 2, . . . , Хп, каждое из которых отличается от истинного значения а измеряемой величины

174


на ошибку измерения б,- (i = 1, 2, . . . , п). Вейлу сделанных пред­ положений ошибки бг распределены одинаково: по нормальному закону с математическим ожиданием, равным нулю, и одинаковой дисперсией а2 (которая может быть заранее неизвестной). Поскольку Xt = а + б т о , как следует из § 5.10 и примера 2 гл. 5, случай­ ные величины Х{ распределены по нормальному закону с матема­ тическим ожиданием, равным а и дисперсией а2. Таким образом, задача оценки величины а при прямых равноточных измерениях по существу ничем не отличается от рассмотренной в § 3 задачи оценки математического ожидания по выборочным значениям.

Из сказанного следует, что состоятельной, несмещенной и эф­

фективной оценкой а величины а является среднее

арифметическое

наблюдавшихся

значений

Xf.

 

 

Таблица 2

а = ~

2 * , -

(6-40)

 

 

 

 

 

 

п

i=i

 

 

 

i

Х1

Х(. - 5

(Х1- а)2

Точность такой оценки можно

охарактеризовать,

указав

ее

 

 

 

 

среднее квадратическое отклоне­

1

42 781

—19

361

ние. Если дисперсия а2 одиноч­

2

42 836

36

1296

ного измерения (или,

что то же,

3

42 807

7

49

дисперсия Xt) известна,

то

как

4

42 763

—37

1369

5

42 858

58

3364

следует из (6.20)

Сумма |

45

6439

Если дисперсия Xt неизвестна, ее можно

оценить по формуле

2 ( Х (— а)2.

 

(6.42)

1 ~

 

 

В теории ошибок результаты принято записывать кратко в сим­ волической форме

а= а + (та,

где а — оценка измеряемой величины, а оа— среднее квадратическое отклонение (средняя квадратическая ошибка) этой оценки.

Для более полной и точной характеристики оцениваемых вели­ чин необходимо указывать доверительные вероятности и соответст­ вующие им доверительные интервалы, которые могут быть найдены по методам, изложенным в § 6.4.

Пример 9. Пять независимых измерений расстояния между двумя геоде­

зическими знаками

дали результаты,

приведенные в

первых двух

столбцах табл. 2 , где i — номер замера;

Xi — замеренное расстояние

между знаками

 

 

 

Определить оценку R измеряемого расстояния и оценку средней

квадратической ошибки измерительного метода.

проведем по

Р е ш е н и е :

Обработку результатов измерений

той же схеме, что и решение примера 2 , выбрав в качестве ложного нуля а = 42 800 м.

175