الفرق بين المراجعتين لصفحة: «مثال حول توزيع تباين العينة»

من MM*Stat Arabisch

اذهب إلى: تصفح, ابحث
لا ملخص تعديل
لا ملخص تعديل
 
سطر ١: سطر ١:
<math> 1-\alpha.</math>, نفرض نفس المجتمع  كما في المشكلة 1  ونستعمل العينة العشوائية  من الحجم <math>n = \,30</math> حيث  
[[صورة:H102.gif]]      '''مثال حول توزيع تباين العينة'''
 
 
لقياس الاختلاف في الوقت اللازم  لانجاز  مهمة معينة  , يستعمل التباين غالبا,  نعتبر الوقت اللازم  لينجز العامل
 
العمل المعين <math>X\,</math>, نفرض المتغير العشوائي <math>X\,</math>  له التوزيع الطبيعي  مع <math>E(X)=\mu\,</math> و <math>Var(X)=\sigma^{2}\,</math>.
 
العينة العشوائية من الحجم <math>n\,</math> المسحوبة مع الاعادة, المتغيرات العشوائية <math>X_{i}\; (i =1,\ldots, n)</math> هي متغيرات مستقلة  ومتماثلة  وموزعة بشكل طبيعي .
 
 
المشكلة 1 :
 
 
نسحب العينة العشوائية  من الحجم <math>n = 15\,</math>
 
ما هو الاحتمال ليأخذ تباين العينة <math>S^{2}\,</math>  القيم  في المجال <math>[0,5\cdot\sigma^{2};1,5\cdot\sigma^{2}]</math> ؟ ذلك يعني نحسب الاحتمال كالتالي:
 
 
 
<math>P(0,5\sigma^{2}\leq s^{2}\leq1,5\sigma^{2})</math>.
 
 
 
لحل هذه المشكلة نضرب كل طرف بواسطة <math>(n - 1)/\sigma^{2}\,</math>
 
 
[[صورة:mmengjavaimg1994.gif]]  [[صورة:mmengjavaimg1993.gif]]
 
[[صورة:mmengjavaimg1995.gif]]
 
 
حيث  <math>n - 1 = 14\,</math> ينتج أن:
 
 
<math>P(0,5\sigma^{2}\leq s^{2}\leq1,5\sigma^{2})=P\left(7\leq\frac{n-1}{\sigma^{2}}s^{2}\leq21\right)</math>
 
 
احتمال  <math>S^{2}\,</math> سيأخذ القيم  بين <math>0,5\cdot\sigma^{2}</math> و <math>1,5\cdot\sigma^{2}</math> هو مطابق  لاحتمال المتغير العشوائي المحول [[صورة:mmengjavaimg1981.gif]] الذي يأخذ القيم  بين 7 و 21.
 
المتغير العشوائي [[صورة:mmengjavaimg1981.gif]] له توزيع كاي مربع  مع درجة الحرية <math>f = n - 1 = \,14</math>
 
نجد الاحتمال  بواسطة استعمال  جدول توزيع كاي مربع:
 
 
{|
|<math> =P\left( 7\leq\frac{n-1}{\sigma^{2}}s^{2}\leq21\right)</math>
|<math>P(0,5\sigma^{2}\leq s^{2}\leq1,5\sigma^{2})</math>
 
|-
|
|<math>=P\left(  \frac{n-1}{\sigma^{2}}s^{2}\leq21\right)  -P\left(  \frac{n-1}{\sigma^{2}}s^{2}\leq7\right)</math>
|-
|
|<math>\,=0,8984-0,0653=0,8331</math>
|}
 
 
 
احتمال <math>S^{2}\,</math> سيتوضع  في المجال <math>[0,5\cdot\sigma^{2}; 1,5\cdot\sigma^{2}]</math> ومساوي الى 0,8331
 
يبين الشكل البياني التالي  تابع الكثافة  لتوزيع كاي مربع  مع 14 درجة  الحرية,  حيث يشير الرمز  <math> Y\, </math>  بشكل مختصر  الى <math>Y=(n-1)S^{2}/\sigma^{2}\,</math>
 
 
 
[[صورة:S2_33_f_8.gif]]
 
 
'''المشكلة 2 :'''
 
 
الهدف هو تحديد المجال المركزي  لتباين العينة <math>S^{2}\,</math> مع الاحتمال المعطى  [[صورة:Mmengjavaimg1833.gif]], نفرض نفس المجتمع  كما في المشكلة 1  ونستعمل العينة العشوائية  من الحجم <math>n = \,30</math> حيث  





المراجعة الحالية بتاريخ ١٧:٥٠، ٣١ يوليو ٢٠٢٠

H102.gif مثال حول توزيع تباين العينة


لقياس الاختلاف في الوقت اللازم لانجاز مهمة معينة , يستعمل التباين غالبا, نعتبر الوقت اللازم لينجز العامل

العمل المعين , نفرض المتغير العشوائي له التوزيع الطبيعي مع و .

العينة العشوائية من الحجم المسحوبة مع الاعادة, المتغيرات العشوائية هي متغيرات مستقلة ومتماثلة وموزعة بشكل طبيعي .


المشكلة 1 :


نسحب العينة العشوائية من الحجم

ما هو الاحتمال ليأخذ تباين العينة القيم في المجال ؟ ذلك يعني نحسب الاحتمال كالتالي:


.


لحل هذه المشكلة نضرب كل طرف بواسطة


Mmengjavaimg1994.gif Mmengjavaimg1993.gif

Mmengjavaimg1995.gif


حيث ينتج أن:



احتمال سيأخذ القيم بين و هو مطابق لاحتمال المتغير العشوائي المحول Mmengjavaimg1981.gif الذي يأخذ القيم بين 7 و 21.

المتغير العشوائي Mmengjavaimg1981.gif له توزيع كاي مربع مع درجة الحرية

نجد الاحتمال بواسطة استعمال جدول توزيع كاي مربع:



احتمال سيتوضع في المجال ومساوي الى 0,8331

يبين الشكل البياني التالي تابع الكثافة لتوزيع كاي مربع مع 14 درجة الحرية, حيث يشير الرمز بشكل مختصر الى


S2 33 f 8.gif


المشكلة 2 :


الهدف هو تحديد المجال المركزي لتباين العينة مع الاحتمال المعطى Mmengjavaimg1833.gif, نفرض نفس المجتمع كما في المشكلة 1 ونستعمل العينة العشوائية من الحجم حيث



ونضع ثانية الاحتمالات المتساوية



بفرض استعمال جداول توزيع كاي مربع مع 29 درجة الحرية نحصل على و لهذا:



مع الاحتمال 0.95 يأخذ المتغير العشوائي المحول Mmengjavaimg1981.gif القيم في المجال:

نعيد صياغة المجال:



مع الاحتمال 0.95 سيأخذ تباين العينة القيم في المجال:

ستحدد الحدود العددية الدقيقة للمجال فقط اذا تباين المجتمع للمتغير معلوم