Mời các bạn cùng tham khảo nội dung bài giảng Bài 2: Phương pháp khoảng tin cậy (phần 1) sau đây để tìm hiểu về mô tả phương pháp khoảng tin cậy, ước lượng trung bình của tổng thể.
Tóm tắt lý thuyết
1. Mô tả phương pháp khoảng tin cậy
Để ước lượng tham số
Chọn thống kê
Nếu từ (7.2) giải ra được
thì:
- Khoảng
được gọi là khoảng tin cậy của . Vì là các đại lượng ngẫu nhiên nên khoảng là khoảng ngẫu nhiên. gọi là độ tin cậy (hệ số tin cậy) của ước lượng. Trong thực tế người ta thường yêu cầu để có thể sử dụng nguyên lý xác suất lớn cho biến cố: gọi là độ dài khoảng tin cậy. có thể là hằng số và cũng có thể là đại lượng ngẫu nhiên.
Do xác suất
Như vậy có thể kết luận: Với độ tin cậy
Phương pháp ước lượng này có ưu điểm là: không những chỉ tìm được khoảng
Dưới đây chúng ta sẽ áp dụng phương pháp này để ước lượng các số đặc tnmg của tổng thể (cũng là các tham số đặc trưng của một đại lượng ngẫu nhiên).
2. Ước lượng trung bình của tổng thể
Giả sử trung bình của tổng thể (cũng chính là kỳ vọng toán của đại lượng ngẫu nhiên X) là
Lập mẫu ngẫu nhiên Wx = (X1, X2,....,Xn) và xét các trường hợp sau:
2.1 Trường hợp kích thước mẫu n 30 (hoặc n < 30 nhưng X có phân phối chuẩn) đã biết.
Xét đại lượng ngẫu nhiên:
Vì
Nếu các đại lượng ngẫu nhiên X1, X2, . . . , Xn độc lập, có cùng kỳ vọng toán
có phân phối xác suất xấp xỉ với phân phối N(0, 1) khi n khá lớn.
[Trường hợp n < 30 thì do giả thiết X có phân phối chuẩn nên dễ thấy rằng Z có phân phối N(0, 1)]
Với xác suất
Thay biểu thức của z vào (7.3), ta được:
hay:
Hay:
Cuối cùng ta được:
Vậy với độ tin cậy
Ký hiệu:
Khi đó ta có thể viết:
Ý nghĩa của biểu thức (7.5) là: Với xác suất
Trong trường hợp này, độ dài khoảng tin cậy là:
Ứng với độ tin cậy
Ngoài khoảng tin cậy đối xứng ta cũng có thể tìm khoảng tin cậy phía bên trái:
hoặc khoảng tin cậy phía bên phải:
Giá trị
Giá trị
Vì độ tin cậy
Từ mẫu cụ thể đó ta tính được:
Với độ tin cậy
Có thể minh họa giá trị
Nếu sử dụng hàm Laplace thì:
Như vậy, với độ tin cậy
2.2 Trường hợp n 30; chưa biết
Trường hợp này, vì kích thước mẫu lớn (n > 30) nên ta có thể dùng ước lượng của Var(X) là S2 để thay cho
Tiến hành các bước tương tự như trường hợp 2.1, ta được khoảng tin cậy của
2.3 Trường hợp n < 30; chưa biết X có phân phối chuẩn.
Trường hợp này ta xét đại lượng ngẫu nhiên:
Người ta đã chứng minh được rằng: đại lượng ngẫu nhiên T có phân phối Student với (n - 1) bậc tự do.
Với xác suất
Từ đó suy ra:
Thay biểu thức của T vào (7.9) ta được:
Giải
Vậy khoảng tin cậy của
Từ mẫu cụ thể WX = (x1, x2,...,xn) ta tính được
Trong đó
Để tìm
Chẳng hạn với độ tin cậy
Thí dụ 1: Điều tra năng suất lúa trên diện tích 100 héc ta ưồng lúa của một vùng, người ta tính được:
Hãy ước lượng năng suất lúa trung bình của toàn vùng với độ tin cậy 95%.
Giải: Gọi
Trường hợp này, kích thước mẫu
Do độ tin cậy 1 -
Vậy:
Theo số liệu của bài toán ta có:
Vậy khoảng tin cậy của
Hay
Thí dụ 2: Theo dõi mức nguyên liệu hao phí để sản xuất một đơn vị sản phẩm người ta thu được các số liệu cho ở bảng sau:
Mức ng/l hao phí - xi (gr) | Số sản phẩm |
19,0 - 19,5 19,6 - 20,0 20,1 - 20,5 20,6 - 21,0 | 2 10 8 5 |
Ước lượng mức hao phí nguyên liệu trung bình để sản xuất một đơn vị sản phẩm với độ tin cậy
Giải: Gọi mức nguyên liệu hao phí trung bình để sản xuất một đơn vị sản phẩm là
Trường hợp này
Từ số liệu đã cho, ta tính được:
Với độ tin cậy
Vậy:
Khoảng tin cậy của
Hay:
Thảo luận về Bài viết