статистические
выборки столь малого объёма
n, что к ним нельзя применить простые классические формулы, действующие лишь асимптотически при
n → ∞. Особенности статистической оценки параметров по М. в. легче всего понять на примере нормального распределения (См.
Нормальное распределение) (для которого малыми обычно считают
выборки объёма
n ≤ 30). Пусть необходимо оценить неизвестное среднее значение
a выборки x1,
x2, ...,
xn из нормальной совокупности с неизвестной дисперсией σ
2. Обозначим
,
.
Исходным пунктом при оценке a служит то обстоятельство, что распределение вероятностей величины
не зависит от а и σ.
Вероятность ω неравенства - tω < t < tω и равносильного ему неравенства
(1)
вычисляется при этом по формуле
ω =
(2)
где
s(
t,
n - 1) есть плотность вероятности для так называемого Стьюдента распределения (См.
Стьюдента распределение)
с
n - 1 степенями свободы. Определяя для заданных
n и ω (0 < ω < 1) соответствующее
tω (что можно сделать, например, по таблицам), получают правило (1) нахождения доверительных границ (См.
Доверительные границы) для величины
а, имеющей
Значимости уровень ω.
При больших n формула (2), связывающая ω и tω, приближённо может быть заменена формулой
(3)
Эту формулу иногда неправильно применяют для определения tω при небольших n, что приводит к грубым ошибкам. Так, для ω = 0,99 по формуле (3) находим t0,99 = 2,58; истинные значения t0,99 для малых n приведены в следующей таблице:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| n | 2 | 3 | 4 | 5 | 10 | 20 | 30 |
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| t0,99 | 63,66 | 9,92 | 5,84 | 4,60 | 3,25 | 2,86 | 2,76 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Если пользоваться формулой (3) при n = 5, то получится вывод, что неравенство
выполняется с вероятностью 0,99. В действительности в случае пяти наблюдений вероятность этого неравенства равна лишь 0,94, а вероятностью 0,99 обладает в соответствии с приведённой таблицей неравенство
Об оценке по М. в. теоретической дисперсии σ
2 см. "Хи-квадрат" распределение (См.
Хи-квадрат распределение). Разработаны также аналогичные методы оценки по М. в. параметров многомерных распределении (например, коэффициента корреляции).
Лит.: Крамер Г., Математические методы статистики, перевод с английского, М., 1948; Колмогоров А. Н., Определение центра рассеивания и меры точности по ограниченному числу наблюдений, "Известия АН СССР. Серия математическая", 1942, т. 6, № 1-2; Большев Л. Н., Смирнов Н. В., Таблицы математической статистики, М., 1965.
Ю. В. Прохоров.