intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Xác suất thống kê và quy hoạch thực nghiệm: Chương 4 - Nguyễn Thị Thanh Hiền

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:60

Thêm vào BST
Báo xấu
8
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Xác suất thống kê và quy hoạch thực nghiệm: Chương 4 - Ước lượng tham số" được biên soạn bao gồm các nội dung chính sau đây: Định nghĩa ước lượng điểm; Định nghĩa ước lượng khoảng; Ước lượng khoảng cho kì vọng; Ước lượng khoảng cho tỷ lệ. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung bài giảng!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Xác suất thống kê và quy hoạch thực nghiệm: Chương 4 - Nguyễn Thị Thanh Hiền

  1. Chương 4: Ước lượng tham số 39 of 112
  2. Chương 4: Ước lượng tham số Trong thực tế ta có thể gặp bài toán sau: Biết chiều dài một loại sản phẩm do một nhà máy sản xuất là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn N(µ, σ 2 ), hãy ước lượng giá trị của µ. 39 of 112
  3. Chương 4: Ước lượng tham số Trong thực tế ta có thể gặp bài toán sau: Biết chiều dài một loại sản phẩm do một nhà máy sản xuất là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn N(µ, σ 2 ), hãy ước lượng giá trị của µ. µ là một tham số cần ước lượng. Để ước lượng µ, ta phải dựa vào một mẫu gồm một số sản phẩm loại đó do nhà máy sản xuất. 39 of 112
  4. Chương 4: Ước lượng tham số Ta có thể ước đoán µ bởi một giá trị µ hoặc ước đoán ˆ µ thuộc khoảng (µ1 , µ2 ) nào đó. 40 of 112
  5. Chương 4: Ước lượng tham số Ta có thể ước đoán µ bởi một giá trị µ hoặc ước đoán ˆ µ thuộc khoảng (µ1 , µ2 ) nào đó. Trong thống kê, µ được gọi là ước lượng điểm của µ ˆ 40 of 112
  6. Chương 4: Ước lượng tham số Ta có thể ước đoán µ bởi một giá trị µ hoặc ước đoán ˆ µ thuộc khoảng (µ1 , µ2 ) nào đó. Trong thống kê, µ được gọi là ước lượng điểm của µ ˆ và (µ1 , µ2 ) được gọi là ước lượng khoảng của µ. 40 of 112
  7. 4.1 Ước lượng điểm 41 of 112
  8. 4.1 Ước lượng điểm 4.1.1 Định nghĩa: 41 of 112
  9. 4.1 Ước lượng điểm 4.1.1 Định nghĩa: Giả sử (X1 , X2 , . . . , Xn ) là mẫu ngẫu nhiên tổng quát lập từ biến ngẫu nhiên gốc X . Một hàm θ = θ(X1 , X2 , . . . , Xn ), thành lập từ X1 , X2 , . . . , Xn , được gọi là một thống kê. 41 of 112
  10. 4.1 Ước lượng điểm 4.1.1 Định nghĩa: Giả sử (X1 , X2 , . . . , Xn ) là mẫu ngẫu nhiên tổng quát lập từ biến ngẫu nhiên gốc X . Một hàm θ = θ(X1 , X2 , . . . , Xn ), thành lập từ X1 , X2 , . . . , Xn , được gọi là một thống kê. Như vậy, n n 1 2 1 X = Xi , S = (Xi − X )2 , n n−1 i=1 i=1 là các thống kê 41 of 112
  11. 4.1.2 Định nghĩa Giả sử, X là biến ngẫu nhiên gốc của tổng thể có tham số θ cần ước lượng và (X1 , X2 , . . . , Xn ) là mẫu tổng quát lập từ X . Để ước lượng tham số θ ta phải tìm ra một hàm thống kê θ(X1 , X2 , . . . , Xn ) "đủ tốt" chỉ phụ thuộc vào các quan sát mà không phụ thuộc vào θ được gọi là bài toán ước lượng điểm của θ và θ được gọi là ước lượng điểm của θ 42 of 112
  12. 4.1.3 Định nghĩa Ước lượng θ = θ(X1 , X2 , . . . , Xn ) được gọi là ước lượng không chệch cho tham số θ nếu E θ = θ. 43 of 112
  13. 4.1.3 Định nghĩa Ước lượng θ = θ(X1 , X2 , . . . , Xn ) được gọi là ước lượng không chệch cho tham số θ nếu E θ = θ. Ví dụ: 43 of 112
  14. 4.1.3 Định nghĩa Ước lượng θ = θ(X1 , X2 , . . . , Xn ) được gọi là ước lượng không chệch cho tham số θ nếu E θ = θ. Ví dụ: Trung bình mẫu và phương sai mẫu có hiệu chỉnh là ước lượng không chệch của kỳ vọng và phương sai tương ứng. Tần suất mẫu là ước lượng không chệch cho xác suất 43 of 112
  15. 4.2 Ước lượng khoảng 44 of 112
  16. 4.2.1 Định nghĩa 45 of 112
  17. 4.2.1 Định nghĩa Cho X là biến ngẫu nhiên gốc của tổng thể có tham số θ chưa biết và (X1 , X2 , . . . , Xn ) là mẫu tổng quát lập từ X . 45 of 112
  18. 4.2.1 Định nghĩa Cho X là biến ngẫu nhiên gốc của tổng thể có tham số θ chưa biết và (X1 , X2 , . . . , Xn ) là mẫu tổng quát lập từ X . Giả sử với β ∈ [0, 1] cho trước, ta tìm được θ1 = θ1 (X1 , X2 , . . . , Xn ) và θ2 = θ2 (X1 , X2 , . . . , Xn ) 45 of 112
  19. 4.2.1 Định nghĩa Cho X là biến ngẫu nhiên gốc của tổng thể có tham số θ chưa biết và (X1 , X2 , . . . , Xn ) là mẫu tổng quát lập từ X . Giả sử với β ∈ [0, 1] cho trước, ta tìm được θ1 = θ1 (X1 , X2 , . . . , Xn ) và θ2 = θ2 (X1 , X2 , . . . , Xn ) sao cho P(θ1 < θ < θ2 ) = β 45 of 112
  20. 4.2.1 Định nghĩa Cho X là biến ngẫu nhiên gốc của tổng thể có tham số θ chưa biết và (X1 , X2 , . . . , Xn ) là mẫu tổng quát lập từ X . Giả sử với β ∈ [0, 1] cho trước, ta tìm được θ1 = θ1 (X1 , X2 , . . . , Xn ) và θ2 = θ2 (X1 , X2 , . . . , Xn ) sao cho P(θ1 < θ < θ2 ) = β thì (θ1 , θ2 ) được gọi là khoảng tin cậy (khoảng ước lượng) của θ với độ tin cậy β. 45 of 112
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
3=>0