Лекция по "Высшей математике"
Автор: Глеб Лях • Сентябрь 9, 2022 • Лекция • 399 Слов (2 Страниц) • 181 Просмотры
Пусть у нас есть случайные величины, распределенные по нормальному закону распределения с параметром $\theta$
$$
X_1, X_2,...,X_n \sim N(X,\theta)
$$
Нормальный закон распределения выглядит так:
$$
f(X,\theta)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\theta)^2}{2}}
$$
Если бы не было параметра то по сути не было бы и задачи. Параметр $\theta$ эффективно сдвигает график нормального распределения по оси абсцисс.
![Untitled](https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/c9b2261e-2dae-4746-91d6-feb659ff7b7d/Untitled.png)
Построим (зачем-то) вариационный ряд:
$$
x_{(1)}\le x_{(2)}\le...\le x_{(n)}
$$
Так же имеется вектор рангов
$$
(R_1,...,R_n)
$$
$R_k$ - номер $X_k$ в вариационном ряду.
Функция $F_n(x)$ - эмпирическая функция распределения(была на первой лекции), используется для приближения функции распределения.
$$
F_n(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\large\bold 1_{\{x_i<x\}}
$$
Где $\large \bold 1$ - это индикатор, функция
$$
\large\bold 1_A(x) = \begin{cases}
1, \text{ if } x\in A\\
0,\text{ if } x\notin A
\end{cases}
$$
| Характеристики распределения с.в. | Выборочные характеристики |
| --- | --- |
| Функция распределения | Эмпирическая функция распределения |
| Плотность(закон) распределения | а) гистограмма
б) полигон частот
в) ядерная оценка плотности |
| Мат. ожидание, дисперсия, высшие моменты | Выборочное среднее, выборочная дисперсия и т.д. |
---
### Гистограмма
В нашей гистограмме возьмем шаг $h$ и считаем сколько точек из выборки попало в какой участок гистограммы, при этом интервалы нужно выбирать так, чтобы они не пересекались, например так: $[\enspace,\enspace)$. Это число точек будем обозначать $n_i, i=\overline{1,r}$, где $r$ - это число промежутков.
$\sum_{k=1}^{r}n_k=n$, где $n$ - объём выборки. Чтобы гистограмма была больше похожа на плотность нормализуем её, тогда высота каждого столбца будет равна $n_k\over{nh}$.
Для $r$, чтобы оно имело смысл, есть такие ограничения:
$$
r(n)\xrightarrow[n\rightarrow \infin]{} \infin \\
r=o(\sqrt n)\\
\frac{r(n)}{\sqrt{n}}\xrightarrow[n\rightarrow \infin]{} 0
$$
Простой способ понять сколько стоит сделать делений - посчитать по формуле Стерджеса:
$$
r(n)=[log_2n]+1
$$
Пример гистограммы нормального распределения:
![Untitled](https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/1cd07dd0-24f1-458e-8aab-180825c5006c/Untitled.png)
---
###
...