Оценки как случайные величины

Способы оценивания и оценки

До сих пор мы предполагали, что имеется точная информация о рассматриваемой случайной переменной, в частности – об ее распределении вероятностей (в случае дискретной переменной) или о функции плотности распределения (в случае непрерывной переменной). С помощью этой информации можно рассчитать теоретическое математическое ожидание, дисперсию и любые другие характеристики, в которых мы можем быть заинтересованы.

Однако на практике, за исключением искусственно простых случайных величин (таких, как число выпавших очков при бросании игральной кости), мы не знаем точного вероятностного распределения или плотности распределения вероятностей. Это означает, что неизвестны также и теоретическое математическое ожидание, и дисперсия. Мы, тем не менее, можем нуждаться в оценках этих или других теоретических характеристик генеральной совокупности.

Процедура оценивания всегда одинакова. Берется выборка из наблюдений, и с помощью подходящей формулы рассчитывается оценка нужной характеристики. Нужно следить за терминами, делая важное различие между способом или формулой оценивания и рассчитанным по ней для данной выборки числом, являющимся значением оценки. Способ оценивания – это общее правило, или формула, в то время как значение оценки – это конкретное число, которое меняется от выборки к выборке.

В табл. A.6 приведены формулы оценивания для двух важнейших характеристик генеральной совокупности. Выборочное среднее обычно дает оценку для математического ожидания, а формула – оценку дисперсии генеральной совокупности.

Таблица A.6

Отметим, что это обычные формулы оценки математического ожидания и дисперсии генеральной совокупности, однако не единственные. Возможно, вы настолько привыкли использовать в качестве оценки для, что даже не задумывались об альтернативах. Конечно, не все формулы оценки, которые можно представить, одинаково хороши. Причина, по которой в действительности используется, в том, что эта оценка в наилучшей степени соответствует двум очень важным критериям – несмещенности и эффективности. Эти критерии будут рассмотрены ниже.

Получаемая оценка представляет частный случай случайной переменной. Причина здесь в том, что сочетание значений в выборке случайно, поскольку – случайная переменная и, следовательно, случайной величиной является и функция набора ее значений. Возьмем, например, – оценку математического ожидания:

.

Выше мы показали, что величина в -м наблюдении может быть разложена на две составляющие: постоянную часть и чисто случайную составляющую:

. (A.17)

Следовательно,

, (A.18)

где – выборочное среднее величин.

Отсюда можно видеть, что, подобно, имеет как фиксированную, так и чисто случайную составляющие. Ее фиксированная составляющая –, то есть математическое ожидание, а ее случайная составляющая –, то есть среднее значение чисто случайной составляющей в выборке.

Функции плотности вероятности для и показаны на одинаковых графиках (рис. A.6). Как показано на рисунке, величина считается нормально распределенной. Можно видеть, что распределения, как, так и, симметричны относительно – теоретического среднего. Разница между ними в том, что распределение уже и выше. Величина, вероятно, должна быть ближе к, чем значение единичного наблюдения, поскольку ее случайная составляющая есть среднее от чисто случайных составляющих в выборке, которые, по-видимому, «гасят» друг друга при расчете среднего. Далее теоретическая дисперсия величины составляет лишь часть теоретической дисперсии.