Оценка погрешности метода Монте-Карло. - раздел Математика, Проверка статистических гипотез Если Поставить Задачу Определения Верхней Границы Допускаемой Ошибки С Заданн...
Если поставить задачу определения верхней границы допускаемой ошибки с заданной доверительной вероятностью g, то есть поиска числа d, для которого
,
то получим известную задачу определения доверительного интервала для математичес-кого ожидания генеральной совокупности (см. лекцию 18). Воспользуемся результатами решения этой задачи для следующих случаев:
1) случайная величины Х распределена нормально и известно ее среднее квадратическое отклонение. Тогда из формулы (18.1) получаем: , где п – число испытаний, s - известное среднее квадратическое отклонение, а t – аргумент функции Лапласа, при котором Ф(t) = g/2.
2) Случайная величина Х распределена нормально с неизвестным s. Воспользуемся формулой (18.3), из которой следует, что , где s – исправленное выборочное среднее квадратическое отклонение, а определяется по соответствующей таблице.
3) Если случайная величина распределена по иному закону, то при достаточно большом количестве испытаний (n > 30) можно использовать для оценки d предыдущие формулы, так как при п®¥ распределение Стьюдента стремится к нормальному, и границы интервалов, полученные по формулам (18.1) и (18.3), различаются незначительно.
На сайте allrefs.net читайте: "Проверка статистических гипотез"
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Оценка погрешности метода Монте-Карло.
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Критерий Пирсона.
Достоинством критерия Пирсона является его универсальность: с его помощью можно проверять гипотезы о различных законах распределения.
1. Проверка гипотезы о нормальном расп
Критерий Колмогорова.
Этот критерий применяется для проверки простой гипотезы Н0 о том, что независимые одинаково распределенные случайные величины Х1, Х2, …, Х
Ранговая корреляция.
Пусть объекты генеральной совокупности обладают двумя качественными признаками (то есть признаками, которые невозможно измерить точно, но которые позволяют сравнивать объекты между собой и располаг
Регрессионный анализ.
Рассмотрим выборку двумерной случайной величины (Х, Y) . Примем в качестве оценок условных математических ожиданий компонент их условные средние значения, а именно: условным средним
Однофакторный дисперсионный анализ.
Пусть генеральные совокупности Х1, Х2,…, Хр распределены нормально и имеют одинаковую дисперсию, значение которой неизвестно. Н
Разыгрывание случайных величин.
Определение 24.1. Случайными числами называют возможные значения r непрерывной случайной величины R, распределенной равномерно в интервале (0; 1).
&nb
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов