Количественный признак – это показатель каждой единицы генеральной совокупности, выражающий ее определенное свойство числом и единицей измерения.
Например,
– стоимость ущерба в рублях,
– масса единицы товара в килограммах,
– численность преступной группы в человеках.
Количественный признак в генеральной совокупности характеризуется своим математическим ожиданием M(X), дисперсией D(X), а также распределением.
Оценка математического ожидания производится по формуле выборочного среднего
= = ,
а оценка дисперсии – по формуле выборочной дисперсии s2
= s2 = .
Ошибка оценки математического ожидания зависит от дисперсии количественного признака в генеральной совокупности D(X) и уменьшается с ростом объёма выборки n. Выражение для дисперсии оценки математического ожидания количественного признака по выборке, как вывели математики, таково:
D( ) = .
Таким образом, дисперсия оценки математического ожидания количественного признака зависит
1) от дисперсии самого количественного признака
2) и от объема выборки.
Вычислить точное значение дисперсии оценки математического ожидания мы не можем, потому что нам неизвестна дисперсия генеральной совокупности.
Но мы сможем «схитрить» и вычислить приближённое значение дисперсии оценки математического ожидания, если в предыдущей формуле заменим неизвестную дисперсии генеральной совокупности D(X) на её оценку s2, полученную по выборочным данным:
= .
Для определения среднеквадратической ошибки оценки математического ожидания необходимо извлечь из выборочной дисперсии квадратный корень:
= .
Теперь, когда получено выражение для ошибки , может записать полный ответ для задачи об оценке математического ожидания количественного признака в соответствии с требованиями статистики:
«Математическое ожидание равно оценка плюс-минус среднеквадратическая ошибка оценки
»
Не следует путать по смыслу среднеквадратическую ошибку оценки математического ожидания и выборочное среднеквадратическое отклонение количественного признака s .
С увеличением объёма выборки стремится к нулю
А s с увеличением объёма выборки – к среднеквадратическому отклонению генеральной совокупности s
Для того чтобы почувствовать, насколько быстро убывает среднеквадратическая ошибка с ростом объёма выборки, построим две зависимости.
1) y =
2) y =
Мы видим, что с ростом n ошибка убывает, но не очень быстро.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 n |
0,5 |
Следует также заметить, что известное нам выражение для оценки доли качественного признака через частоту переходит в формулу для оценки математического ожидания, если качественный признак описывается двузначной случайной величиной со значениями «0» и «1»
.
Здесь m – количество появлений значения «1».
Так что вычисление среднего арифметического – это, по-прежнему, основной статистический приём.
Дата добавления: 2021-01-26; просмотров: 376;