1. Главная
  2. Библиотека
  3. Теория вероятностей
  4. Пусть X1,….Xn – выборка из эксопоненциального распредел...
Решение задачи на тему

Пусть X1,….Xn – выборка из эксопоненциального распределения со сдвигом с плотностью p(x)=e^-(x-a), x>a. Постройте асимптотический доверительный интервал уровня доверия 1-α для параметра α

  • Теория вероятностей
  • #Теория вероятностей и математическая статистика
  • #Асимптотические методы в теории вероятностей
Пусть X1,….Xn – выборка из эксопоненциального распределения со сдвигом с плотностью p(x)=e^-(x-a), x>a. Постройте асимптотический доверительный интервал уровня доверия 1-α для параметра α

Условие:

Пусть X1,….Xn – выборка из эксопоненциального распределения со сдвигом с плотностью p(x)=e^-(x-a), x>a. Постройте асимптотический доверительный интервал уровня доверия 1-α для параметра α

Решение:

Для построения асимптотического доверительного интервала для параметра $a$ в экспоненциальном распределении со сдвигом, следуем следующим шагам:

Шаг...

Пусть X2,,XnX2, \ldots, X_n — независимые и одинаково распределенные случайные величины, имеющие плотность распределения:

p(x)=e(xa),xa p(x) = e^{-(x-a)}, \quad x a

Это означает, что XiX_i имеет экспоненциальное распределение со сдвигом aa.

Для оценки параметра aa можно использовать метод максимального правдоподобия. Функция правдоподобия для данной выборки будет выглядеть следующим образом:

L(a) = \prodi - a)} = e^{-n \bar{X} + na}

где Xˉ=1n\sumi\bar{X} = \frac{1}{n} \sumi — среднее значение выборки.

Чтобы найти максимальное значение функции правдоподобия, необходимо взять производную по aa и приравнять её к нулю:

L(a)a=nn=0 \frac{\partial L(a)}{\partial a} = n - n = 0

Таким образом, максимальное правдоподобие достигается при a^=min(X2,,Xn)\hat{a} = \min(X2, \ldots, X_n).

Согласно центральной предельной теореме, для больших nn распределение оценок будет приближаться к нормальному:

n(a^a)dN(0,σ2) \sqrt{n}(\hat{a} - a) \xrightarrow{d} N(0, \sigma^2)

где σ2\sigma^2 — дисперсия. Для экспоненциального распределения со сдвигом дисперсия равна 1λ2\frac{1}{\lambda^2}, где λ=1\lambda = 1 (параметр распределения).

Асимптотический доверительный интервал для aa можно записать как:

a^±zα/21n \hat{a} \pm z_{\alpha/2} \cdot \frac{1}{\sqrt{n}}

где zα/2z_{\alpha/2} — квантиль стандартного нормального распределения, соответствующий уровню доверия 1α1 - \alpha.

Таким образом, доверительный интервал для параметра aa будет выглядеть следующим образом:

(a^zα/21n) \left( \hat{a} - z{\alpha/2} \cdot \frac{1}{\sqrt{n}} \right)

Подставляя a^=min(X2,,Xn)\hat{a} = \min(X2, \ldots, X_n), получаем окончательный вид доверительного интервала для параметра aa:

(min(X2,,Xα/21n,min(X2,,Xα/21n) \left( \min(X2, \ldots, X{\alpha/2} \cdot \frac{1}{\sqrt{n}}, \min(X2, \ldots, X{\alpha/2} \cdot \frac{1}{\sqrt{n}} \right)

Это и есть асимптотический доверительный интервал уровня доверия 1α1 - \alpha для параметра aa.

Выбери предмет