13
5 Выбранная доверительная вероятность: 1 - α | 5 Вычисляем: 
|
Результаты: |
1 Точечная оценка разности между средними значениями параметров μ1 и μ2 для двух совокупностей: (μ1 - μ2)Υ =  1 - 2 |
2 Двусторонний доверительный интервал для разности  : (1 - 2) - t1-α/2(v)Sd < μ1 - μ2 < (1 - 2) + t1-α/2(v)Sd |
3 Односторонний доверительный интервал для разности (μ1 - μ2): μ1 - μ2 < (1 - 2) + t1-α(v)Sd или μ1 - μ2 > (1 - 2) - t1-α(v)Sd |
Примечание - Квантили распределения Стьюдента определяют по таблице Б.1 приложения Б |
Пример - Пример тот же; что и в 6.7, но дисперсии неизвестны. Применение этих оценок может встречаться чаще, чем оценки в 6.7, т. к. в большинстве случаев в двух сравниваемых совокупностях дисперсии неизвестны.
7 ТОЧЕЧНОЕ И ИНТЕРВАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ДИСПЕРСИИ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ
7.1 Алгоритм точечного и интервального оценивания дисперсии или стандартного отклонения приведен в таблице 7.1.
Таблица 7.1 - Точечная и интервальная оценки дисперсии или стандартного отклонения
Статистические и исходные данные | Табличные данные и вычисления |
1 Объем выборки: n = | 1 Квантили χ2-распределения с v степенями свободы уровней α, (1 - α), α/2 и (1 - α/2) соответственно |
2 Сумма значений наблюдаемых величин: Σx = | χ2α(v) = χ21-α(v) = |
3 Сумма квадратов значений наблюдаемых величин: Σx2 = | χ2α/2(v) = χ21-α/2(v) = |
4 Степени свободы: v = n - 1 | 2 Вычисляем: 
|
5 Выбранная доверительная вероятность: 1 - α | 3 Вычисляем:  =
|
Результаты: |
1 Точечные оценки дисперсии D и стандартного отклонения σ генеральной совокупности:  = S2; 
|
2 Двусторонний доверительный интервал* для дисперсии D: 
|