Ниже приводится подробное решение задачи по шагам, с учётом того, что цель — найти доверительный интервал для истинного среднеквадратического отклонения σ при нормальном распределении данных.
Итого данные:
- n = 50
- S = 14 (исправленное среднеквадратическое отклонение выборки, то есть корень из несмещённой оценки дисперсии: s^2 = S^2)
- Уровень доверия = 0,999 (α = 1 - 0,999 = 0,001)
- Мы хотим доверительный интервал для σ
Шаг 1. Теоретическая база Для нормально распределённых данных статистика (n−1) s^2 / σ^2 имеет распределение χ^2 с n−1 степенями свободы. Следовательно, P( χ^2_{α/2, n-1} ≤ (n−1) s^2 / σ^2 ≤ χ^2_{1−α/2, n-1} ) = 1 − α.
Из этого следует интервал для σ^2: ( (n−1) s^2 ) / χ^2_{1−α/2, n−1} ≤ σ^2 ≤ ( (n−1) s^2 ) / χ^2_{α/2, n−1}.
И соответственно для σ: sqrt( (n−1) s^2 / χ^2_{1−α/2, n−1} ) ≤ σ ≤ sqrt( (n−1) s^2 / χ^2_{α/2, n−1} ).
Примечание: в ваших формулах использовано n в числителе, но корректнее использовать (n−1) при s^2, полученном как дисперсия с делителем (n−1).
Шаг 2. Подстановка чисел
- df = n−1 = 49
- s^2 = S^2 = 14^2 = 196
- (n−1) s^2 = 49 × 196 = 9604
- α/2 = 0,0005 и 1−α/2 = 0,9995
Квантиль χ^2_{0.0005,49} ≈ 17.27 Квантиль χ^2_{0.9995,49} ≈ 83.30
Шаг 3. Расчёт доверительного интервала
Нижняя граница σ_min: sqrt( (n−1) s^2 / χ^2_{1−α/2, n−1} ) = sqrt( 9604 / 83.30 ) ≈ sqrt(115.3) ≈ 10.74
Верхняя граница σ_max: sqrt( (n−1) s^2 / χ^2_{α/2, n−1} ) = sqrt( 9604 / 17.27 ) ≈ sqrt(556.3) ≈ 23.59
Итак, получаем примерно: σ ∈ (10.74, 23.59)
Примечание по альтернативной формуле: Если использовать более простой вариант, аналогичный вашему черновику (некоторыми источниками записывают с n вместо n−1), получались близкие значения:
- нижняя граница ≈ 10.85
- верхняя граница ≈ 23.84
Разница пропорциональна √(n/(n−1)) ≈ √(50/49) ≈ 1.010, то есть около 1% различия. Но строго корректнее использовать (n−1) и s^2 с делителем n−1.
Шаг 4. Итог При условии нормальности данных и уровня доверия 0,999 доверительный интервал для истинного среднеквадратического отклонения σ составляет примерно: (10.74, 23.59)
Если хотите, можно привести числа с другим уровнем доверия (например, 0,95) и показать как изменяются квантиль и интервал. Также стоит помнить, что корректность интервала зависит от нормальности исходных данных.