Background Image
Previous Page  6 / 15 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 6 / 15 Next Page
Page Background

С.Ю. Гуськов, В.В. Лёвин

6

1

1

1

1

1

1

1

!

,

,

!

!

(

, ...,

)

0,

.

N

N

k

k

j

NN

N

N

j

N

NN N

N

j

j

n p p

k n

k k

P k

k

k n

    

Известно, что полиномиальное распределение является совмест-

ным распределением независимых пуассоновских случайных вели-

чин при условии, что их сумма фиксирована. Таким образом, если

1

, ...,

N

NN

— независимые пуассоновские случайные величины, т.

е.

(

)

(

)

,

!

j

k

jN n

jN

np

p

k

e

k

  

j

= 1, 2, …,

N

, то

1

1

1

1

1

(

, ...,

)

, ...,

,

N

N

NN N

N

NN N jN

j

P k

k P k

k

n

          

(1)

где

j

— параметр пуассоновского распределения.

Для среднего значения

jN

np

отдельной пуассоновской случайной

величины

jN

можно указать точный доверительный интервал с

уровнем доверия

1 ,

   

где

— заданный уровень значимости.

Если

k

— наблюдавшееся значение случайной величины

,

jN

имею-

щей пуассоновское распределение

(

),

jN

np

то для среднего значе-

ния

jN

np

точный доверительный интервал имеет вид

2

2

2 ,

2 2,1

2

2

1

1

1 .

2

2

j

j

jN

k

k

P

пр

  

   

    

Здесь

2

,

m

— квантиль распределения хи-квадрат с

m

степенями сво-

боды и уровнем значимости ε.

Таким образом, для неизвестного параметра

jN

p

имеем довери-

тельный интервал:

2

2

2 ,

2 2, 1

2

2

1

1

1 .

2

2

j

j

jN

k

k

P

p

n

n

 

   

  

Для независимых

1

2

,

,

,

,

N N

NN

   

где

~ (

),

jN

jN

np

 

j

= 1, 2,

…,

N

, получаем доверительный параллелепипед