Первичная обработка результатов эксперимента. Характеристики вариационных рядов

Пусть произведено независимых измерений некоторой случайной величины : – результат первого измерения, – результат второго измерения, …, – результат -го измерения. Тогда через обозначим среднее арифметическое результатов измерений рассматриваемой случайной величины , то есть

.

Заметим, что, поскольку – случайные величины, то также является случайной величиной.

Пример. Детали некоторого вида расфасованы по ящикам. Результаты обследования шести из этих ящиков (на предмет наличия в них бракованных деталей) представлены в таблице:

где – номер ящика, – число бракованных деталей в -ом ящике.

Тогда

Приведенное вычисление подсказывает возможность более компактного представления результатов обследования, а именно – использование таблицы следующего вида:

где – число бракованных деталей в ящике; – число ящиков.

Такая таблица называется вариационным рядом. Аналогично, в общем случае имеем

Определение. Вариационным рядом признака называется таблица вида

			…
			…

где – возможные значения данного признака, – числа объектов, , – число обследованных объектов ().

Отметим, что величины , значения которых заполняют нижнюю строку вариационного ряда, называются эмпирическими частотами.

Очевидно, что признак , для которого строится вариационный ряд, есть случайная величина.

В том случае, когда результаты обследования представлены вариационным рядом, формула для вычисления имеет вид

(1)

Сама величина в этом случае называется средней вариационного ряда или выборочной средней. Появление в данном случае дополнительного эпитета выборочный связано с тем, что обследованные объекты выбираются из некоторой объемлющей (так называемой генеральной)совокупности объектов.

Напомним, что есть случайная величина. В тех случаях, когда данные эксперимента представлены вариационным рядом, а вычисляется по формуле (1), случайными являются эмпирические частоты .

Вариационный ряд является оценкой закона распределения случайной величины (признака) . Поясним, почему это так. По вариационному ряду построим равнозначную ему таблицу, заменяя строку эмпирических частот частостями . В результате имеем:

			…
			…

Учитывая, что частости являются оценками вероятностей (, см. § 7.1), приходим к требуемому утверждению.

Принимая во внимание последнее замечание, получаем

.

Таким образом, средняя вариационного ряда (выборочная средняя) является оценкой математического ожидания той случайной величины (признака) , для которой построен данный вариационный ряд. Можно доказать, что эта оценка является несмещенной и состоятельной.

Учитывая полученные результаты, аналогично построим оценку для дисперсии случайной величины :

Выражение, стоящее в правой части последнего равенства называется выборочной дисперсией и обозначается , то есть

Выборочная дисперсия – оценка для дисперсии случайной величины . Можно доказать, что выборочная дисперсия является смещенной оценкойдля , то есть Несмещенная оценка для определяется равенством

Заметим, что для вычисления выборочной дисперсии удобно использовать формулу – аналог свойства 3 дисперсии (см. § 3.3):

Определение. Вариационный ряд называется дискретным, если число возможных значений признака– конечно, и непрерывным (интервальным), если возможные значения признака полностью заполняют некоторый интервал.

Вариационные ряды, которые встречались нам до сих пор в данном параграфе, являются дискретными. Рассмотрим пример интервального вариационного ряда.

Пример. По результатам обследования некоторого малого предприятия получены следующие данные о ежемесячной заработной плате его сотрудников:

	5 – 15	15 – 25	25 – 35

где – размер заработной платы (ден. ед.), – число сотрудников.

Для нахождения параметров непрерывного вариационного ряда – выборочной средней, выборочной дисперсии – этот вариационный ряд сначала сводится к дискретному (в результате выбора середины для каждого из рассматриваемых интервалов), после чего и вычисляются по приведенным выше формулам.

Например, данный интервальный вариационный ряд сводится к следующему дискретному:

Тогда

или