Page 77 - 6792
P. 77

2. При  заданому  несиметричному  законі  межі  інтервалу
            вибирають із тих самих умов.
               3. Існують  односторонні  межі  інтервалу  (одностороння
            довірча ймовірність), які знаходять із умов:
                              а) Р(аа н) = γ 1;   F(а н) = 1-γ 1;   (2.32)
                              б) Р(аа в) = γ 2;   F(а в) = γ 2.     (2.33)
               Зв’язок  між  довірчою  ймовірністю,  двосторонньою  і
            односторонньою, виражають через:
                               γ = 1-(1-γ 1)-(1-γ 2) = γ 1+γ 2-1,    (2.34)
            тобто:
                                      γ = γ 1+γ 2-1.                 (2.35)
               Отже, для побудови довірчого інтервалу необхідно:
               1. Знайти точкову оцінку параметра  a €.
               2. Встановити  вид  закону  розподілу  оцінки  F( a € )  або
            статистичний закон розподілення через який виражається  a €.
               3. Задати довірчу ймовірність γ (або γ 1 і γ 2).
               4. Знайти  межі  довірчого  інтервалу,  що  задовольняють
            зазначені вище умови:
                                      1          1 
                              F(а н) =    ;   F(а в) =   .           (2.36)
                                       2             2

              2.12.2 Довірчий інтервал для математичного очікування і
                           дисперсії нормального розподілу
               Розглянемо  нормальну  модель  генеральної  сукупності
            Х→N(а, σ), в якій параметр σ вважатимемо фіксованим (відомим),
            а параметр а – невідомий. Для знаходження оцінки параметра а із
            генеральної нормальної сукупності беремо вибірку об’ємом n. На
            основі  даної  вибірки  знаходимо  точкову  оцінку  математичного
            очікування:
                                            1  n
                                     a € = X     i x .             (2.37)
                                            n
                                              i 1
               Приймемо  без  доведення,  що  якщо  Х→N(а,  σ),  то  випадкова
                        1  n
            величина X     i x розподілена  також  за  нормальним  законом,  з
                        n   i 1
            тим самим математичним очікуванням і дисперсією:



                                          77
   72   73   74   75   76   77   78   79   80   81   82