next up previous index
Next:  Точечное оценивание   Up:  Основные понятия МС   Previous:  Группированные данные

1.7.   Вопросы и упражнения

1.
Можно ли по эмпирической функции распределения, приведенной на рис. 1, восстановить выборку $X_1, \ldots, X_n$, если $n$ известно? А вариационный ряд? Как это сделать? А если $n$ неизвестно?
2.
Существует ли выборка $(X_1, \ldots, X_6)$ объема 6 с нарисованной ниже эмпирической функцией распределения? А выборка $(X_1, \ldots, X_{12})$ объема 12? Если «да», то записать ее и нарисовать эмпирическую функцию распределения выборки $(2X_1, \ldots, 2X_{12})$.

\begin{figure}

\linethickness {0.4pt}
 
\begin{center}
\begin{picture}
(100.00,...
 ...5.00}}
\put(10.00,4.30){\line(-1,0){10.00}}\end{picture}\end{center}\end{figure}


3.
Можно ли по гистограмме, приведенной на рис. 2, восстановить выборку $X_1, \ldots, X_n$?

4.
Нарисовать эмпирическую функцию распределения, соответствующую выборке объема $n$ из распределения Бернулли ${\rm B}_p$. Использовать выборочное среднее $\overline X$. Доказать непосредственно, что выполнена теорема Гливенко — Кантелли:

\begin{displaymath}
\sup_{y\in{\textrm{\upshape I\kern-0.20em R}}}\bigl\lvert F_...
 ... \over \longrightarrow 0 \quad
\textrm{ при } \quad n\to\infty.\end{displaymath}

5.
Вспомнить, как найти по функции распределения величины $X_1$ функцию распределения первой и последней порядковой статистики: $X_{(1)}=\min\{X_1, \ldots, X_n\}$, $X_{(n)}=\max\{X_1, \ldots, X_n\}$. Выписать выражения для плотности этих порядковых статистик через функцию распределения и плотность величины $X_1$.
6.
Доказать (или вспомнить), что функция распределения $k$-й порядковой статистики $X_{(k)}$ имеет вид:

\begin{displaymath}
{\mathsf P}\,(X_{(k)}<y)={\mathsf P}\,(\textrm{хотя бы $k$\s...
 ...ементов выборки }< y)
=\sum_{i=k}^n C_n^i F(y)^i(1-F(y))^{n-i},\end{displaymath}

где $F(y)$ — функция распределения величины $X_1$.

7.
Из курса «Эконометрика»: доказать, что среднее степенное

\begin{displaymath}
{\left(\overline{X^k}\right)}^{\frac{1}{k}}=
\sqrt[k]{ \left(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i^k\right) }\end{displaymath}

а) стремится к $X_{(1)}$ при $k\to -\infty$;   

б) стремится к $X_{(n)}$ при $k\to +\infty$.

Имеется в виду сходимость для любого набора чисел $X_1, \ldots, X_n$, такого, что среднее степенное определено, т.е. сходимость п.н.

Указание.   Вынести $X_{(1)}$ (или $X_{(n)}$) из-под корня, воспользоваться леммой о двух милиционерах и свойствами: $\sqrt[k]{k}\to 1$ при $k\to +\infty$,    $\sqrt[k]{1}\to 1$ при $k\to +\infty$, и т.д.

8.
В условиях предыдущей задачи доказать, что последовательность

\begin{displaymath}
\sqrt[k]{{\mathsf E}\,(\xi^*)^k}=\sqrt[k]{\left(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i^k\right)}, \quad k=1,2,3,\ldots\end{displaymath}

не убывает по $k$.

Указание.   Воспользоваться неравенством Йенсена.



N.I.Chernova
9 сентября 2002