Курсовая работа: Метод наименьших квадратов 2

Ясно. Что с уменьшением вероятности α ошибки 1-го рода возрастает вероятность β ошибки 2-го рода, и наоборот, т.е. при выборе критической и доверительной областей должен достигаться определенный компромисс. Поэтому часто при фиксированной вероятности ошибки 1-го рода критическая область выбирается таким образом, чобы вероятность ошибки второго рода была минимальна.

Определение 4.10. Мощность статистического критерия – это вероятность того, что нулевая гипотеза будет отвергнута, если верна конкурирующая гипотеза.

Проверка статистической гипотезы может быть подразделена на следующие этапы:

  1. сформулировать проверяемую гипотезу Ho и альтернативную к ней гипотезу H1 ;
  2. выбрать уровень значимости α;
  3. выбрать статистику Z для проверки гипотезы Ho ;
  4. найти распределение F(z|Ho ) статистики Z при условии, что гипотеза Ho верна;
  5. построить, в зависимости от формулировки гипотезы H1 и уровня значимости α, критическую область ;
  6. получить выборку наблюдений x1 ,..,xn и вычислить выборочное значение z= φ(x1 ,..,xn ) статистики Z критерия;
  7. принять статистическое решение на уровне доверия 1-α: если Z, то отклонить гипотезу Ho как не согласующуюся с результатами наблюдений, а если ZG, то принять гипотезу Ho как не противоречащую результатам наблюдений.

Теория к лабораторной работе №3.

Определение 1 .Упорядочим элементы реализации выборки х1 ,…,хn по возрастанию: x(1) ≤x(2) ≤…≤x(n) , где верхний индекс соответствует номеру элемента в упорядоченной последовательности.

Обозначим через x(k) , k=, случайные величины, которые при каждой реализации zn выборки Zn принимают k-е (по верхнему индексу) значения x(k). Упорядоченную последовательность случайных величин: x(1) ≤…≤x(n) называют вариационным рядом выборки.

Определение 2. Элементы x( k) вариационного ряда называются порядковыми статистиками , а крайние члены вариационного ряда x(1) , x( n)экстремальными порядковыми статистиками.

Определение 3 . Рассмотримпроцедуру группировки выборки. Для этого действительную ось IR1=(-∞,∞) разделим точками αо,…,αl+1 на l+1 непересекающихся полуинтервал (разряд) ∆k=[αk , αk+1 ), k=, таким образом, что -∞= αо< α1 <…< αl < αl+1 =+∞, α1 ≤ x(1) , αl ≥ x( n) . Обычно длина разрядов ∆k, k=, выбирается одинаковой, т.е. равной hk=(αl-α1)/(l-1). Используя реализацию вариационного ряда x(1) <…<x( n) , для каждого k-го разряда k=, вычислим частоту попадания элементов реализации выборки в этот разряд. Получаем , где nk - число элементов реализации выборки zn , попавших в k-й разряд. Если рассмотреть априорную выборку Zn и случайное число Nk элементов этой выборки, попавших в k-й разряд, то получим набор случайных величин .

Последовательность пар (),k=, называется статистическим рядом , а его реализация (),k=представляется в виде таблицы:

[ α1, α2) ….. [ αl-1, αl]
…..

Определение 4. На оси OX отложим разряды и на них, как на основании, постоим прямоугольники с высотой, равной , k=. Тогда площадь каждого прямоугольника будет равна . Полученная фигура называется столбцовой диаграммой, а кусочно-постоянная функция , образованная верхними гранями полученных прямоугольников,- гистограммой .

Определение 5. Случайная величина X распределена равномерно на отрезке [a,b] (X~R(a;b)), если плотность вероятности имеет вид:

Определение 6. Случайная величина X имеет экспоненциальное (показательное) распределение с параметром λ>0, т.е. X~E(λ), если плотность вероятности имеет вид:

Определение 7 . Случайная величина X имеет нормальное (гауссовское) распределение с параметрами m и σ2 >0, т.е. X~N(m; σ2 ), если

При этом случайная величина называется нормальной (гауссовской). График плотности нормального распределения, называемый кривой Гаусса, имеет единственный максимум в точке x=m.

Критерий согласия (критерий Пирсона).

Как бы хорошо ни была подобрана теоретическая кривая, между нею и статистическим распределением неизбежны некоторые расхождения. Для выяснения их пользуются «критериями согласия». Одним из наиболее применяемых- является так называемый «критерий » Пирсона.

Расчетная часть.

1.Построение оценоки неизвестных коэффициентов.

Суть метода наименьших квадратов состоит в том, что и находятся из условия минимума функции S(a,b):

S(a,b)=, где n=41.

№ п / п X i Y i X 2 XY xi +
1 -1 6,323 1 -6,323 0,697624 5,625376 31,64486
2 -0,95 -22,817 0,9025 21,67615 0,462944 -23,2799 541,9558
3 -0,9 -24,908 0,81 22,4172 0,228264 -25,1363 631,8318
4 -0,85 20,708 0,7225 -17,6018 -0,00642 20,71442 429,087
5 -0,8 9,145 0,64 -7,316 -0,2411 9,386096 88,0988
6 -0,75 -1,283 0,5625 0,96225 -0,47578 -0,80722 0,65161
7 -0,7 39,694 0,49 -27,7858 -0,71046 40,40446 1632,52
8 -0,65 -16,954 0,4225 11,0201 -0,94514 -16,0089 256,2837
9 -0,6 29,198 0,36 -17,5188 -1,17982 30,37782 922,8117
10 -0,55 -43,22 0,3025 23,771 -1,4145 -41,8055 1747,7
11 -0,5 11,371 0,25 -5,6855 -1,64918 13,02018 169,525
12 -0,45 -5,745 0,2025 2,58525 -1,88386 -3,86114 14,90843
13 -0,4 11,171 0,16 -4,4684 -2,11854 13,28954 176,6118
14 -0,35 1,058 0,1225 -0,3703 -2,35322 3,411216 11,63639
15 -0,3 -15,19 0,09 4,557 -2,5879 -12,6021 158,813
16 -0,25 -45,976 0,0625 11,494 -2,82258 -43,1534 1862,218
17 -0,2 -0,25 0,04 0,05 -3,05726 2,807256 7,880685
18 -0,15 -18,76 0,0225 2,814 -3,29194 -15,4681 239,261
19 -0,1 14,7 0,01 -1,47 -3,52662 18,22662 332,2095
20 -0,05 -17,959 0,0025 0,89795 -3,7613 -14,1977 201,5748
21 0 -0,377 0 0 -3,99598 3,618976 13,09698
22 0,05 -12,988 0,0025 -0,6494 -4,23066 -8,75734 76,69108
23 0,1 55,728 0,01 5,5728 -4,46534 60,19334 3623,238
24 0,15 -2,009 0,0225 -0,30135 -4,70002 2,691016 7,241564
25 0,2 -4,523 0,04 -0,9046 -4,9347 0,411695 0,169493
26 0,25 -11,937 0,0625 -2,98425 -5,16938 -6,76762 45,80074
27 0,3 -17,419 0,09 -5,2257 -5,40406 -12,0149 144,3589
28 0,35 1,564 0,1225 0,5474 -5,63874 7,202735 51,8794
29 0,4 12 0,16 4,8 -5,87342 17,87342 319,459
30 0,45 -25,92 0,2025 -11,664 -6,1081 -19,8119 392,5116
31 0,5 29,946 0,25 14,973 -6,34278 36,28878 1316,875
32 0,55 -27,554 0,3025 -15,1547 -6,57746 -20,9765 440,0154
33 0,6 -6,12 0,36 -3,672 -6,81214 0,692135 0,479051
34 0,65 -5,25 0,4225 -3,4125 -7,04682 1,796815 3,228545
35 0,7 -7,488 0,49 -5,2416 -7,2815 -0,2065 0,042644
36 0,75 -29,674 0,5625 -22,2555 -7,51618 -22,1578 490,9692
37 0,8 -34,196 0,64 -27,3568 -7,75086 -26,4451 699,3457
38 0,85 -0,239 0,7225 -0,20315 -7,98554 7,746535 60,0088
39 0,9 4,966 0,81 4,4694 -8,22021 13,18621 173,8763
40 0,95 -5,11 0,9025 -4,8545 -8,45489 3,344895 11,18832
41 1 -7,541 1 -7,541 -8,68957 1,148575 1,319224
Результаты 0 -163,835 14,35 -67,3532 17329,02

1.1 Составим систему нормальных уравнений: , решив эту систему, найдем и .

=163,835/41= -3,99598;

= -67,3532/14,35= -4,6936.

1.2 Построение оценки при условии, что b=0.

К-во Просмотров: 340
Бесплатно скачать Курсовая работа: Метод наименьших квадратов 2