X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

Одним из важнейших методов построения оценок является метод максимального правдоподобия. Пусть над случайной величиной X проведено n наблюдений, в результате которых получена выборка объема n. Пусть требуется найти оценку некоторого параметра , связанного с законом распределения. Тогда вероятность того, что случайная величина X примет значение x_i будет также зависеть от того же параметра

По теореме умножения вероятностей вероятность появления значений выборки (при условии независимости) равна произведению вероятностей p(x_i, ). Назовем эту величину функцией правдоподобия

(1)

Принцип максимального правдоподобия состоит в том, что оценка параметра  выбирается так, что величина (1) принимает наибольшее значение. Необходимое условие максимума

(2)

Вместо величины (1) часто удобно использовать в качестве функции правдоподобия величину ln L. Тогда условие (2) заменяется равенством

Что эквивалентно (2).

Пример. Пусть вероятность появления события A в единичном испытании равна p. Проведено n испытаний, число появлений равно m. Найти наиболее правдоподобную оценку вероятности p.

Составим функцию правдоподобия

Или

Получим уравнение для нахождения оценки

Откуда следует

Наиболее правдоподобная оценка вероятности p равна p=m/n.

С помощью этого метода находятся различные статистические оценки.

7. Постановка задачи проверки гипотезы о законе распределения

На основе предварительного изучения статистического ряда можно высказать некоторые гипотезы о законе распределения. Возникает задача статистической проверки этой гипотезы. Для такой проверки требуется достаточно большой объем выборки. Рассмотрим эту задачу. Предположим, что изучаемая случайная величина X подчиняется предполагаемому закону распределения, и, значит, для него известна функция. распределения y=F(x). Например, по ряду распределения найдены оценки математического ожидания и дисперсии и выдвинуто предположение, что она распределена нормально. Однако между статистическим рядом и законом распределения существуют отклонения, вызванными действием ряда факторов. Требуются выяснить вызваны ли они действием случайных факторов и ими можно пренебречь, или они являются результатом проявления закономерности, которая несовместимо противоречит нашей гипотезе.

Для решения этой задачи разобьем на k непересекающихся интервалов (желательно на 8-10 или больше интервалов), на которых расположены данные статистического ряда. Интервалы не обязательно одинаковой длины, и на каждом интервале желательно иметь 8-10 или больше значений статистического ряда. Подсчитаем число попаданий m_i на каждый интервал I_i по данному интервальному ряду и определим частоты p^_i=m_i/n, где n - объем выборки. По предполагаемому закону распределения найдем теоретические вероятности p_i попадания на интервалы I_i. Между теоретическими вероятностями и частотами существует несогласованность.

8. Проверка гипотезы о законе распределения

Для оценки разногласий между ними нужно ввести меру U, которая оценивала бы эти разногласия. Простейшей мерой для этой оценки можно взять

Но такая оценка учитывает одинаково все отклонения. Хотя очевидно, что даже одинаковые отклонения на разных интервалах должны сказываться на конечном результате неодинаково. Усложним запись меры

где c_i - коэффициенты, учитывающие “вес” отклонения (c_i>0).

Пирсон предложил в качестве “веса” выбирать величины c_i=n/p_i. При таком учете, чем меньше вероятность, тем с большим “весом” учитывается соответствующее отклонение. Тогда

Чтобы не иметь дела с малыми величинами, которые задают вероятности и частоты, преобразуем выражение к виду

(1)

Величина U, заданная формулой (1), не является суммой независимых величин. На элементы, входящие в нее, наложен обычно ряд ограничений. Например,

(2)

Это условие накладывается всегда. А также ряд других условий. Например, случайная величина X имеет заданное значение математического ожидания, например,

m=M^X, (3)

дисперсии, например,

DX=D^X (4)

и т. д. Число наложенных независимых связей вида (2), (3). (4) обозначим буквой r. Тогда величина. равная

s=k-r (5)

называется числом степеней свободы величины U.

Величина U, заданная формулой (1), является случайной величиной. Пирсон показал, что при n, закон распределения U стремится к закону распределения ² с s степенями свободы. Поэтому при достаточно большом n закон распределения U близок к закону распределения ² с s степенями свободы.

Проверка гипотезы о законе распределения проводится следующим образом.

1. Построим интервальный ряд и найдем число попаданий на каждый интервал. По предполагаемому закону распределения найдем теоретические вероятности p_i попадания на интервалы I_i. и найдем величины np_i. Получим ряд из трех строк вида:

Ii	[x0 ; x1]	[x1 ; x2]	. . .	[xk-1 ; xk]
ni	n1	n2	. . .	nk
npi	np1	np2	. . .	npk

2. Вычислим меру отклонения по формуле (1)

3. Подсчитаем число степеней свободы по формуле (5)

4. По таблице закона распределения ² с s степенями свободы и доверительной вероятности  найдем значение ²_кр. Если U

Код для цитирования: Скопировать