Распределение Стьюдента

Уильям Силей Госсет
Уильям Силей Госсет родился 13 июня 1876 г. в Английском городе Кантербури, Англия, где он был самым старшим из пяти детей. Он умер в возрасте 61 года в Английском городе Биконсфилде 16 октября 1937 г. Он посещал Королевскую Военную Академию в Вулидже для того, чтобы стать инженером прежде, чем он был отклонен из-за плохого зрения. Уильям Госсет никогда не работал как статистик.
Он пошел в школу в Уинчестере и был хорошо образован перед поступлением в Новый Колледж в Оксфорде. Здесь он завоевал первую степень по химии в 1899 году. После получения своей степени химика он получил работу в пивоваренном заводе Гуиннеса в Дублине в 1899, где он выполнял важную статистическую работу, но на которую никогда не нанимали статиста. Именно окружающая среда в Гуиннессе сделала его статистом. Пивоваренный завод был заинтересован в том, чтобы они могли делать лучшее пиво.
В 1900 году была открыта Научно-исследовательская лаборатория Гуиннесса, которую возглавил наиболее выдающийся молодой химик Хорас Броун. Хорас Броун наряду с другими варевами задавался вопросом, как получить сырье для назревающего пива наиболее дешево, но получить при этом максимум. Было много факторов, которые они были должны принять во внимание типа множества видов ячменя и хмеля, какие условия изготовления, факторы культивирования и назревания.
После нескольких лет исследования, учитывая что им давали свободу в исследовании условий назревания. Это дало Госсету шанс, чтобы работать как статистик. Он был способен брать данные от различных примеров назревания, что помогало ему выяснить, который путь был лучшее. Поскольку молодые пивовары работают вместе, это казалось естественным для них, чтобы собирать данные для Госсета, чтобы решить числовые проблемы.
Госсет в 1903 году мог вычислять стандартные ошибки. В 1904 он написал о назревании пива. Этот рапорт привел к Карлу Пирсону, консультирующему Госсета. Госсет встретил Пирсона в июле 1905, когда они долго вместе говорили. Пирсон за полтора часа заставил Госсета понимать теорию стандартных ошибок. Госсет возвратился к пивоваренному заводу и занимался тем методом в течение следующего года. Встреча была также успешна, в котором Пеарсон заставил Госсета взяться за изучение закона ошибок.
Госсет написал работу в свое свободное время под псевдонимом "Student". Его работа рассматривала вероятности средних ошибок и коэффициент корреляции для публикации. Госсет даже сумел управлять совместными экспериментами с Хантером и Беннеттом в Баллинакурре, Баффином в Кембридже, и Бивином в Уарминстре в испытании одних семян против других. Госсет также работает с Р. А. Фишером.
Короче говоря, Уильям Госсет родился в 1876 г. и умер в 1937 г. Он проводил математическое исследование для назревания пива, но у него возникла проблема, связанная с тем, что он работал только с малыми выборками. Он работал над концепцией вероятных средних ошибок. Он также изучал проблему вероятной ошибки коэффициента корреляции.

Пусть случайная величина T задана равенством , где Z - нормально распределенная случайная величина с нулевым математическим ожиданием и среднеквадратичным отклонением, равным единице, а V - независимая от Z случайная величина, подчиненная распределению c2 (хи-квадрат) с k степенями свободы. Тогда случайная величина T подчиняется распределению Стьюдента с k степенями свободы, которое называют также t-распределением.

Область x -Ґ < x < Ґ
Параметры k - параметр формы
Плотность (функция вероятности)
Математическое ожидание 0, (k > 1)
Дисперсия , (k > 2)

График f(x) при k = 3

Пример распределения Стьюдента

Пусть имеется устройство вывода, для которого можно установить режим ґ n пикселей, где n - целое положительное число. Предположим, что оно получает информацию сразу по всей выходной матрице, а затем выводит ее по точкам. Тогда скорость обработки изображения будет подчиняться распределению Стьюдента.

Доказательство

Так как вывод производится по точкам, то потребуется вывести точку ровно n2 раз. Кроме того, потребуется также один раз принять информацию. В итоге получим, что требуется n2 + 1 единиц времени. Скорость обработки обратно пропорциональна затраченному времени, т. е. . Если пренебречь коэффициентами, то последняя формула соответствует формуле для плотности распределения Стьюдента при k = 1.

К оглавлению
Сайт создан в системе uCoz