На практике иногда необходимо найти неизвестное среднее квад-ратическое отклонение генеральной совокупности σ0 по среднему квадратическому отклонению s малой выборки, когда ее объем n < 30. Для малых выборок s вычисляется по формуле
 ,
 ,
где в знаменателе берется (п - 1), для того чтобы компенсировать систематическую ошибку, возникающую при оценке σ0 по s при малом числе n.
Эта задача сводится к определению вероятности α приближенного равенства  , точность которого равна ε:
 , точность которого равна ε:
 .                                (13)
 .                                (13)
Если случайная величина х в генеральной совокупности подчинена нормальному закону распределения, то вероятность α уравнения (13)

приближенного равенства  можно вычислить, используя так называемую функцию
  можно вычислить, используя так называемую функцию  -распределение
 -распределение
 .
 .
Дифференциальная функция (плотность вероятности)  -распределения определяется по формуле
 -распределения определяется по формуле
 при χ > 0.
 при χ > 0.
Для вычисления вероятности α, полагая, что s - ε > 0, преобразуем находящееся в скобках уравнения (13) неравенство  следующим образом:
  следующим образом:
 .
 .
Умножим полученное неравенство на положительное число 
 .
 .
Обозначив  и
  и  , получим
 , получим
 или
 или  .
 .
Вероятность этого неравенства равна интегралу
 .              (14)
 .              (14)
Но левая часть этого уравнения есть преобразованное выражение вероятности
 .
 .
Следовательно, можно написать
 (15)
                             (15)
или
 .                         (16)
 .                         (16)
Значения интеграла L(qs, k) приведены в табл. П.5 приложения.
Таким образом, по таблице П.3 приложения можно определить вероятность α того, что отклонения σ0 от s не превосходят ε = qss.
Необходимо заметить, что если s < ε, то исходное неравенство для σ0

надо заменить неравенством
 ,
 ,
так как величина σ0 должна быть положительной. В этом случае неравенство для χ примет вид

и вероятность его будет определяться интегралом
 .
 .
Значения этого интеграла также приведены в табл. П.3 приложения. При помощи этой таблицы значений вероятностей L(qs, k) можно решать задачи трех типов:
1) по заданной точности ε = qss и объеме выборки n определить вероятность α приближенного равенства  ;
 ;
2) по заданной вероятности α приближенного равенства  и объеме выборки п определить точность ε = qss этого равенства;
  и объеме выборки п определить точность ε = qss этого равенства;
3) по заданной точности ε и вероятности α приближенного равенства  определить необходимый объем n выборки.
  определить необходимый объем n выборки.
Пример 4. По выборке объема п = 15 вычислено среднее квадратическое отклонение s = 0,6. Определить вероятность α приближенного равенства  при точности ε = 0,12.
  при точности ε = 0,12.
Вычислим значение qs, используя формулу ε = qss. Получим  . По таблице П.3 для
 . По таблице П.3 для  и
  и  находим α = 0,701.
  находим α = 0,701.
Следовательно, среднее квадратическое отклонение  случайной переменной генеральной совокупности с вероятностью α = 0,701 находится в интервале 0,6 - 0,12 < σ0 < 0,6 + 0,12, т. е. 0,48 < σ0 < 0,72
  случайной переменной генеральной совокупности с вероятностью α = 0,701 находится в интервале 0,6 - 0,12 < σ0 < 0,6 + 0,12, т. е. 0,48 < σ0 < 0,72
Пример 5. Определить точность ε приближенного равенства  с вероятностью α = 0,96, если п = 15 и s = 0,12.
  с вероятностью α = 0,96, если п = 15 и s = 0,12.
По таблице П.3 приложения для k = п - 1 = 14 и α = 0,96 находим qs = 0,5.
По формуле ε = qss находим ε = 0,5·0,12= 0,06. Следовательно,
σ0 = s ± ε = 0,12±0,06.
Пример 6. Определить объем выборки n, при котором s будет отличаться от σ0 на ±0,2s с вероятностью α = 0,96.
Учитывая, что ε = qss = 0,2s, находим qs = 0,2.
По таблице П.3 при qs = 0,2 и α = 0,96 находим k = 60. Но k = n - 1, следовательно, n = 61.
Дата: 2019-02-25, просмотров: 295.