![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Требования, предъявляемые к оценивающей функции
Пусть a – некоторый параметр генеральной совокупности X, для которого необходимо построить оптимальную оценивающей функции ã в виде функции выборки: ã = f (x 1, x 2, …, xn). (191) Оптимальность оценивающей функции конкретно определяется рядом требований, предъявляемых к ней. Выделим из этого ряда три наиболее употребляемые и практически ценные. 1. Состоятельность. Оценивающая функция должна сходиться по вероятности к оцениваемому параметру: P (| ã – a |< e) вер. т.е. при неограниченном увеличении объема выборки оценка будет всё теснее и теснее приближаться к параметру, совершая некоторые случайные колебания по обе стороны от него. При этом, вполне возможно, со всё убывающей вероятностью, что очередное колебание окажется по модулю больше предыдущего, в результате чего модуль уклонения оценки от параметра превысит величину e. Теорема Чебышёва, например, (см. 2.4.2) как раз и доказывает состоятельность среднего арифметического, являющегося оценивающей функцией математического ожидания. 2. Несмещённость. Математическое ожидание оценивающей функции должно равняться оцениваемому параметру: E (ã) = a, (193) т.е. формула оценивающей функции не должна иметь систематического искажения, из-за которого она теоретически не будет равна параметру. В ходе доказательства вышеупомянутой теоремы Чебышёва было показано, хотя явно об этом вопрос не стоял, что среднее арифметическое является несмещённой оценивающей функцией математического ожидания, т.е. E ( Состоятельность и несмещённость оценивающей функции являются независимыми требованиями и дополняют друг друга. Оба они сформулированы на уровне числовых характеристик, более высоком, чем уровень распределений (см. 2.5). Например, средина размаха x ср. = (x min + x max) / 2, так же является несмещённой оценивающей функцией математического ожидания, как и среднее арифметическое, для любого распределения, имеющего конечное среднее, хотя она явно несостоятельна, т.к. в ней использованы лишь два элемента выборки. Очевидно, что для нахождения оптимальной оценивающей функции из двух или нескольких несмещённых необходимо выдвинуть дополнительное требование. 3. Минимальность дисперсии (МД). Оценивающая функция называется МД-оценкой, если в классе несмещённых оценивающих функций некоторого параметра она обладает минимально возможной дисперсией, т.е. D (ã) = min. (194) Это требование обычно выдвигается в виде условия при решении задачи построения оценивающей функции, обладающей указанным свойством. Минимальность дисперсии так же является требованием на уровне числовых характеристик и не связана с конкретным распределением. Иногда, можно встретить требование (194) в качестве условия эффективности оценивающей функции. Однако это некорректное смешение формы требования и его аналитического содержания. Эффективность оценивающей функции устанавливается с использованием неравенства Рао-Крамера [9] на уровне распределения и является более глубоким и мощным требованием. Всякая эффективная оценивающая функция является МД-оценкой, но не наоборот. Например (см. [9]), для выборки из нормальной генеральной совокупности, среднее арифметическое – эффективная МД-оценка математического ожидания. Задача 3.22. Построить линейную, несмещённую МД-оценку математического ожидания по данным x 1, x 2, …, xn простой, т.е. некоррелированной и равноточной, выборки, полученной по наблюдениям одной и той же величины без постоянных погрешностей. Истинное значение этой величины обозначим X. Дано: 1) результаты наблюдений: x 1, x 2, …, xn – простая выборка; 2) теоретические посылки: xi Построить: Линейную оценивающую функцию ã = Решение: Трансформируем общие требования, предъявляемые к оценивающей функции, для конкретных условий данной задачи. 1. Несмещенность.
2. Минимальность дисперсии (МД-оценивание).
Теперь задача построения линейной несмещённой МД-оценки для математического ожидания сводится к нахождению таких коэффициентов ci, которые удовлетворяли бы условиям (195) и (196) одновременно. Это задача на нахождение условного экстремума функции многих переменных по методу Лагранжа. Для её решения составим функцию Лагранжа: φ = s2 Необходимым условием существования экстремума такой функции является равенство нулю её частных производных по искомым аргументам: ∂ φ / ∂ ci = 2s2· ci – 2l = 0 → ci =l / s2. (198) Неопределенный множитель Лагранжа «l» найдем из условия (195):
Итак, все коэффициенты линейной несмещенной МД-оценки математического ожидания одинаковы и равны ci = 1 / n. Они действительно доставят функции (197) минимум, так как её производная (198) меняет знак в окрестности точки минимума с минуса на плюс: 2s2· (1 / (n +1) – 1 / n) < 0, 2s2· (1 / (n –1) – 1 / n) > 0. Сама оценивающая функция ã принимает уже хорошо известный нам вид среднего арифметического: ã = Теорема Чебышёва (2.4.2) и данный пример показывают, что среднее арифметическое – это состоятельная и несмещенная МД-оценка математического ожидания для любого закона распределения, имеющего конечное математическое ожидание. Для нормального закона, как это отмечалось выше, она будет ещё и эффективной оценивающей функцией.
|