1. Trang chủ
  2. » Giáo án - Bài giảng

Xac suat thong ke c5

79 106 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 79
Dung lượng 0,9 MB

Nội dung

Tài liệu giúp thầy cô giáo giảng dạy trên lớp bằng cách trình chiếu. Nội dung đầy đủ. chi tiết có đầy đủ ví dụ. Tài liệu tham khảo ở nhiều giáo trình hiện tại đang áp dụng cho giảng dạy cho sinh viên cao đẳng.

XÁC SUẤTTHỐNG TOÁN HỌC PHẦN I: LÝ THUYẾT XÁC SUẤT - Chương 1: Biến cố ngẫu nhiên xác suất - Chương 2: Biến ngẫu nhiên quy luật phân phối xác suất - Chương 3: Một số quy luật phân phối xác suất 22/09/2017 Xác suất thống toán học XÁC SUẤTTHỐNG TOÁN HỌC PHẦN II: THỐNG TOÁN - Chương 1: Cơ sở l{ thuyết mẫu - Chương 2: Ước lượng tham số Biến ngẫu nhiên - Chương 3: Kiểm định giả thuyết thống 22/09/2017 Xác suất thống toán học CHƯƠNG 2: ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN Phương pháp ước lượng điểm Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy 22/09/2017 Xác suất thống toán học Phương pháp ước lượng điểm Đặt vấn đề, Phát biểu tốn • Giả sử cần nghiên cứu dấu hiệu χ tổng thể Mục tiêu việc nghiên cứu xác định tham số đặc trưng tổng thể Kz vọng (trung bình), phương sai, độ lệch chuẩn, xác suất… • Xem dấu hiệu nghiên cứu BNN biết quy luật phân phối xác suất Từ xác định làm số đặc trưng  Vậy tốn ước lượng tham số là: Cho BNN X với quy luật phân phối xác suất biết, xong chưa biết tham số θ Phải ước lượng (xác định gần đúng) giá trị θ dựa vào mẫu ngẫu nhiên W = X1 , X2 , … , Xn 22/09/2017 Xác suất thống toán học Phương pháp ước lượng điểm Khái niệm ước lượng điểm Giả sử cần ước lượng tham số θ BNN gốc X, từ tổng thể ta lập mẫu W = X1 , X2 , … , Xn Chọn thống đặc trưng tương ứng với θ cần ước lượng, k{ hiệu θ∗ = f X1 , X2 , … , Xn Ví dụ: Ước lượng cho Kỳ vọng toán m BNN X ta chọn thống Trung bình mẫu 𝑋 Ước lượng cho Phương sai 𝜎 BNN X ta chọn thống Phương sai mẫu 𝑆 22/09/2017 Xác suất thống toán học Phương pháp ước lượng điểm Các tiêu chuẩn lựa chọn hàm ước lượng điểm  Định nghĩa ước lượng không chệch Thống θ∗ gọi ước lượng không chệch tham số θ BNN gốc X E θ∗ = θ Ngược lại E θ∗ ≠ θ tức E θ∗ = θ + C gọi ước lượng chệch với độ chệch C Chú ý: θ∗ ước lượng không chệch θ khơng có nghĩa giá trị θ∗ θ mà có nghĩa trung bình θ∗ tức E θ∗ với θ 22/09/2017 Xác suất thống toán học Phương pháp ước lượng điểm Các tiêu chuẩn lựa chọn hàm ước lượng điểm  Định nghĩa ước lượng hiệu o Thống θ∗ gọi ước lượng hiệu tham số θ BNN gốc X ước lượng khơng chệch (E θ∗ = θ) có phương sai nhỏ so với ước lượng không chệch khác xây dựng mẫu o Giá trị nhỏ Phương sai D θ∗ tìm BĐT Cramer – Rao Cho mẫu W = X1 , X2 , … , Xn xây dựng từ BNN gốc X có hàm mật độ xác suất f x, θ thõa mãn số điều kiện định θ∗ ước lượng khơng chệch bất kz θ ∗ D θ ≥ 𝜕 lnf x, θ n E 𝜕θ 22/09/2017 Xác suất thống toán học Phương pháp ước lượng điểm Các tiêu chuẩn lựa chọn hàm ước lượng điểm Định nghĩa ước lượng vững o Thống θ∗ gọi ước lượng hiệu tham số θ BNN gốc X θ∗ hội tụ theo xác suất đến θ n → +∞, tức ∀ ε > 0, cho trước lim P θ∗ − θ < ε = n→:∞ 22/09/2017 Xác suất thống toán học Phương pháp ước lượng điểm Một vài kết luận phương pháp ước lượng  Trung bình mẫu X ước lượng không chệch, hiệu vững trung bình tổng thể m  Tần suất mẫu f ước lượng không chệch, hiệu nhất, vững tần suất tổng thể p  Phương sai mẫu S (phương sai mẫu hiệu chỉnh) ước lượng không chệch Phương sai tổng thể σ2 BNN X  Phương sai mẫu S (phương sai mẫu chưa hiệu chỉnh) ước lượng chệch Phương sai tổng thể σ2 BNN X với độ chệch 22/09/2017 D(X) − n Xác suất thống toán học Phương pháp ước lượng điểm Ước lượng điểm cho kz vọng BNN  Trung bình mẫu X ước lượng không chệch cho kz vọng BNN X có phân phối sau:  BNN X có phân phối chuẩn X~N μ, σ2 E X = μ ta có: E X =μ  BNN X có phân phối Poisson vì X~P λ E X = λ ta có: E X =λ  BNN X có phân phối Mũ E X = E X = 𝜆 … 22/09/2017 𝜆 ta có: Xác suất thống tốn học 10 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng cho xác suất α Khi α1 = α2 = cỡ mẫu lớn 100 độ tin cậy − α khoảng tin cậy xác suất f 1−f f 1−f f− uα ; f + uα n n 2 22/09/2017 Xác suất thống toán học 65 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng cho xác suất Khi α1 = 0; = α2 = α cỡ mẫu lớn 100 độ tin cậy − α khoảng tin cậy xác suất f 1−f f− uα ; +∞ n - Biểu thức ước lượng giá trị thiểu p 22/09/2017 Xác suất thống toán học 66 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng cho xác suất Khi α1 = α; = α2 = cỡ mẫu lớn 100 độ tin cậy − α khoảng tin cậy xác suất f 1−f −∞; f + uα n - Biểu thức ước lượng giá trị tối đa p 22/09/2017 Xác suất thống toán học 67 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng cho xác suất Độ dài khoảng tin cậy trường hợp đối xứng f − f I = 2ε = uα n Kích thước mẫu tối thiểu đảm bảo độ tin cậy − α không vượt giá trị I0 f − f f − f I= ≤ I0 ⟺ n ≥ uα I0 n = 22/09/2017 f 1−f uα ε Xác suất thống toán học 68 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng cho xác suất Ví dụ: Kiểm tra ngẫu nhiên 400 sản phẩm nhà máy sản xuất thấy có 20 phế phẩm Với độ tin cậy 95% ước lượng tỷ lệ phế phẩm tối đa nhà máy 22/09/2017 Xác suất thống toán học 69 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng cho xác suất Giải: Gọi p tỷ lệ phế phẩm nhà máy Khoảng tin cậy p với độ tin cậy 95% f 1−f −∞; f + uα n Theo đầu độ tin cậy 95% nên ta có 20 − α = 95% ⟹ α = 0,05 ⟹ u0,05 = 1,645; f = = 0,05 400 Vậy khoảng tin cậy p 0,05 − 0,05 −∞; 0,05 + 1,645 = −∞; 0,0679 400 Vậy tỷ lệ phế phẩm tối đa nhà máy 6,79% 22/09/2017 Xác suất thống toán học 70 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng cho xác suất Ví dụ: Khám cho 7534 trẻ từ đến 15 tuổi thấy 19 trẻ bị thấp tim Hãy đánh giá tỷ lệ trẻ bị thấp tim Lấy α = 0,05 22/09/2017 Xác suất thống toán học 71 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng cho xác suất Giải: Gọi A tượng thấp tim 19  Ước lượng điểm P A ≈ f A = 7534 ≈ 0,0025 Ước lượng khoảng cho P A f 1−f f 1−f f− uα ; f − uα n n 2  0,0025 − 0,0025 − 0,0025 7534 u0,025 ; 0,0025 + 0,0025 − 0,0025 7534 u0,025 Khoảng tin cậy P A là: 0,001372; 0,003628 Như tỷ lệ thấp tim trẻ thấp của trẻ 0,1372% cao 0,3628% 22/09/2017 Xác suất thống toán học 72 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng cho xác suất Ví dụ: Điều tra năm 1989 địa phương thấy có 48,53% trẻ bị sâu Điều trị súc họng Fluo 0,2% năm, điều tra lại 1250 trẻ ban đầu thấy có 181 trẻ sâu Hãy đánh giá tỷ lệ trẻ bị sâu sau năm điều trị súc họng Lấy α = 0,05 22/09/2017 Xác suất thống toán học 73 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng cho xác suất Giải: Gọi A tượng trẻ bị sâu 181  Ước lượng điểm P A ≈ f A = 1250 ≈ 0,1448  Ước lượng khoảng cho P A f 1−f f 1−f f− uα ; f + uα n n 2 0,1448 − 0,1448 − 0,1448 1250 u0,025 ; 0,1448 + 0,1448 − 0,1448 1250 u0,025 Khoảng tin cậy P A là: 0,1253; 0,1643 Như sau năm điều trị súc họng tỷ lệ trẻ bị sâu 12,53% cao 16,43% 22/09/2017 Xác suất thống toán học 74 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng số cá thể có đặc tính A đám đơng có N cá thể Giả sử tổng thể kích thước N có M phần tử mang dấu hiệu nghiên cứu Tiến hành phép thử Gọi X số phần tử mang dấu hiệu X ta có: Trong đó: M p = ta có khoảng ước lượng cho p cỡ mẫu n > 100 N f 1−f f 1−f f− uα ; f − uα n n 2 22/09/2017 Xác suất thống toán học 75 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng số cá thể có đặc tính A đám đơng có N cá thể Tức f 1−f M f 1−f f− uα ≤ ≤ f + uα N n n 2 f 1−f f 1−f ⟺ N f − uα ≤ M ≤ N f + uα n n 2 Công thức ước lượng khoảng cho số cá thể có đặc tính A 22/09/2017 Xác suất thống toán học 76 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng kích thước tổng thể Giả sử tổng thể kích thước N có M phần tử mang dấu hiệu nghiên cứu Tiến hành phép thử Gọi X số phần tử mang dấu hiệu X ta có: Trong đó: M p = ta có khoảng ước lượng cho p cỡ mẫu n > 100 N f 1−f f 1−f f− uα ; f − uα n n 2 22/09/2017 Xác suất thống toán học 77 Phương pháp ước lượng khoảng tin cậy Ước lượng kích thước tổng thể Tức f 1−f M f 1−f f− uα ≤ ≤ f − uα N n n 2 ⟺ M f 1−f f+ uα n ≤N≤ M f 1−f f− uα n Công thức ước lượng khoảng cho kích thước tổng thể cần nghiên cứu 22/09/2017 Xác suất thống toán học 78 22/09/2017 Xác suất thống toán học 79

Ngày đăng: 04/12/2018, 16:37

TỪ KHÓA LIÊN QUAN