PRZEDMIOT: - zadania do samodzielnego rozwiązania

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "PRZEDMIOT: - zadania do samodzielnego rozwiązania"

Transkrypt

1 SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI KIERUNEK STUDIÓW: ZARZĄDZANIE PRZEDMIOT: METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU - zadania do samodzielnego rozwiązania (MATERIAŁ POMOCNICZY PRZEDMIOT PODSTAWOWY ) Łódź

2 Zadania sprawdzające moduł 1 Zadanie 1. Rzucamy dwiema monetami. Obliczyć prawdopodobieństwo, że przynajmniej raz otrzymamy orła. Zadanie 2. Jakie jest prawdopodobieństwo, że w rzucie dwiema sześciennymi kostkami do gry otrzymamy sumę oczek równą 8? Zadanie 3. Rzucamy równocześnie dwiema kostkami. Określamy zdarzenia: A na pierwszej kostce wypadła liczba większa od 4 B na drugiej kostce wypadła liczba mniejsza od 5. Czy zdarzenia A, B są niezależne? Zadanie 4. Niech X oznacza dowolną zmienną losową. Załóżmy, że prawdopodobieństwo przyjęcia przez tą zmienną wartości dodatniej wynosi 0,7. Czy można określić wartość dystrybuanty tej zmiennej w punkcie 0? Zadanie 5. Dany jest rozkład zmiennej losowej X : X = x i P X = x ) 0,1 0,2 0,1 0,2 c 0,1 ( i a) Wyznaczyć stałą c; b) Wyznaczyć wartość oczekiwaną, wariancję i odchylenie standardowe; wyniki zinterpretować. Zadanie 6. Dany jest rozkład pewnej zmiennej losowej dyskretnej X : X = x i P(X=x i ) a 0,05 0,2 0,1 0,1 0,25 0,15 Wyznaczyć stałą a. Znaleźć dystrybuantę powyższej zmiennej i naszkicować jej wykres. Obliczyć wartość oczekiwaną, wariancję i odchylenie standardowe. Obliczyć: P(X = 3), P( X > 2), P( X 5 ). Zadanie 7. Dana jest dystrybuanta pewnej zmiennej losowej dyskretnej X: 0 dla t < 3 0,2 dla 3 t < 0 F ( t) = 0,6 dla 0 t < 1 1 dla t 1 2

3 Przedstawić dystrybuantę graficznie. Znaleźć rozkład prawdopodobieństwa powyższej zmiennej. Obliczyć wartość oczekiwaną, wariancję i odchylenie standardowe. Obliczyć: P(X = 3), P(X > 0), P(X 1). Zadanie 8. Wiadomo, że zmienna losowa ciągła, o dystrybuancie F(t), przyjmuje wartość dodatnią z prawdopodobieństwem 0,7. Czy można określić F(0)? Jeśli tak, to jaka jest wartość F(0). Zadanie 9. Odczytać w tablicach rozkładu normalnego N(0; 1) a) wartości dystrybuanty Φ (a) dla następujących argumentów: 1,58; 0,36; 3,25; - 0,95; - 2,33; b) argumenty, dla których Φ(a) przyjmuje wartości: 0,2912; 0,4761; 0,853; 0,99789; 0,975 Zadanie 10. Masa śliw pewnej odmiany ma rozkład normalny N(50g;16g). 1) Obliczyć prawdopodobieństwo, że śliwka tego gatunku: a) ma wagę niższą niż 59 gramów, b) ma wagę z przedziału (45,60) gramów. 2) Jaką maksymalną wagę ma 60% śliw tego gatunku? 3) Jaką minimalną wagę ma 40% śliw tego gatunku? Zadanie 11. Zakładając, że czas oczekiwania na poczcie po odbiór przesyłki ma rozkład normalny N (7 minut; 2 minuty). Obliczyć prawdopodobieństwo odbioru przesyłki w czasie nie dłuższym niż 8 minut. Zadanie 12. Przeprowadzono badanie, z którego wynika, że czas trwania zakupów w pewnym centrum handlowym ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną równą 1,4 godziny i odchyleniem standardowym 0,7 godziny. Jaki jest minimalny czas zakupów 20% klientów? Zadanie 13. Waga opakowania proszku do prania jest zmienną losową o rozkładzie normalnym z wartością oczekiwaną równą 3 kg i odchyleniem standardowym 0,005 kg. Obliczyć prawdopodobieństwo, że kupione opakowanie zawiera nie więcej niż 3,02 kg proszku. Zadanie 14. Zmienna losowa X ma rozkład chi kwadrat z siedmioma stopniami swobody. Obliczyć: a) P( X > 12 ) b) P( X > 0,6 ) c) P( X < 14 ) Zadanie 15. Zmienna losowa X ma rozkład chi kwadrat z 15 stopniami swobody. Obliczyć: a) P( X > 10,3 ) 3

4 b) P( X > 22,3 ) c) P( X < 25 ). Zadanie 16. Zmienna losowa X ma rozkład Studenta z 13 stopniami swobody. Obliczyć: a) P( X > 2,16 ) b) P( X > 2,16 ) c) P( X < 2,16 ). Zadanie 17. Zmienna losowa X ma rozkład Studenta z 20 stopniami swobody. Obliczyć: a) P( X > 0,86 ) b) P( X > 0,86 ) c) P( X < - 0,86 ). 1) 0,75 Odpowiedzi do zadań ( moduł 1 ) 2) ) A i B są niezależne ( P ( A) =, P ( B) =, P ( A B) = ) 36 4) nie można 5) a) c = 0,3 b) E ( X ) = 1, D 2 ( X ) = 11,6, σ = 3,4 6) a = 0,15, E ( X ) = 1,3 ; D 2 ( X ) = 32,41, σ = 5,69 P( X = 3 ) = 0, P( X > 2 ) = 0,5, P( X 5 ) = 0,85. 7) Rozkład zmiennej losowej X ma X = x i postać: P( X = x i ) = p i 0,2 0,4 0,4 E( X ) = - 0,2 ; D 2 ( X ) = σ 2 = 2,16, σ = 1,47 P( X = 3 ) = 0, P( X > 0 ) = 0,4, P( X 1 ) = 1. 8) tak można, F( 0 ) = 0,3 10) 1a) 0,7123 1b) 0,3541 2) 54 g 3) 54 g. 11) 0,6915 4

5 12) 2 godziny 13) prawie 100% 14) a) 0,1 b) 0,999 c) 0,95 15) a) 0,8 b) 0,1 c) 0,95 16) a) 0,05 b) 0,025 c) 0,975 17) a) 0,4 b) 0,2 c) 0,2 5

6 Zadania sprawdzające moduł 2 Zadanie 1 Firma produkująca zabawki planuje wprowadzenie na rynek serii plastikowych modeli do sklejania. Przygotowano 3 rodzaje tych modeli, a następnie oszacowano potencjalne zyski w zależności od wystąpienia jednego z 3 możliwych stanów rynku. Stosowne wyniki (tys. zł) zawiera poniższa tabela: Model Stany rynku Skłonność S1 S2 S3 do ryzyka Samolot ,7 Czołg ,7 Okręt ,7 P(S j ) 0,5 0,1 0,4 Przeanalizuj problem najpierw wykorzystując kryteria wspomagające podejmowanie decyzji w warunkach niepewności a następnie w oparciu o kryteria dla warunków ryzyka. Omów uzyskane wyniki. Oblicz i zinterpretuj OKPI oraz CGPI. Przeprowadzono dodatkową analizę przyszłego zainteresowania wyrobami tej firmy. Wynika z niej, że należy spodziewać się jednego z dwóch wariantów wzrostu popytu: dużego (o 25%) i niskiego (o 5%). Oszacowano prawdopodobieństwa zrealizowania się danego wariantu w zależności od wystąpienia określonego stanu natury. Wzrost popytu: S1 S2 S3 o 5% 0,3 0,5 0,2 o 25% 0,7 0,5 0,8 Jaką decyzję należy podjąć wykorzystując dodatkową informację na temat wzrostu popytu jeżeli odnotowany zostanie niski a jaką jeśli odnotujemy wysoki wzrost. Wyznacz i zinterpretuj OWDI oraz EDI. Zadanie 2 Właściciel kina zastanawia się jaki film wprowadzić na ekran. Oszacował zyski dla 4 wybranych tytułów w zależności od 3 wariantów frekwencji widzów. Zyski te (w tys. zł) podaje poniższa tabela. Przeanalizuj problem najpierw wykorzystując kryteria wspomagające podejmowanie decyzji w warunkach niepewności a następnie w oparciu o kryteria dla warunków ryzyka. Dla kryterium Hurwicza zaproponuj wartość skłonności do ryzyka. Omów uzyskane wyniki. Oblicz i zinterpretuj OKPI oraz CGPI. Stany natury Tytuł S1 S2 S3 Atak zmutowanych chrabąszczy 2-0,5 1,5 Alabastrowy romans -0,1 3,5 2,7 Zaczarowany schowek Gang z ulicy Zaściankowej 1,7 2,4 1,5 P(S j ) 0,4 0,3 0,3 Na podstawie recenzji filmów w internecie oraz analizy frekwencji w innych kinach właściciel zastanawia się nad uruchomieniem dodatkowych seansów interesujących go tytułów. Pod uwagę bierze dwie możliwości: dodatkowy seans poranny oraz popołudniowy. 6

7 Seans zwróci się jeśli pojawi się na nim co najmniej 20 osób. Oszacował prawdopodobieństwa zrealizowania się tego wariantu frekwencji w zależności od wystąpienia określonego stanu natury uzyskując wyniki: Seans: S1 S2 S3 Poranny 0,1 0,6 0,5 Popołudniowy 0,9 0,4 0,5 Jaką decyzję należy podjąć wykorzystując dodatkową informację na temat frekwencji podczas dodatkowych seansów jeżeli wybrany zostanie wariant poranny a jaką decyzję należy podjąć przy wariancie popołudniowym. Wyznacz i zinterpretuj OWDI oraz EDI. Zadanie 3 Inwestor planuje inwestycje w jedna z trzech akcji. W tym celu oszacował stopę zwrotu w zależności od jednego z przewidywanych stanów rynku. Stosowne wyniki zawiera tabela. Stany rynku Inwestycja S1 S2 S3 Skłonność do bycia optymistą Akcja A ,3 Akcja B ,3 Akcja C ,6 P(S j ) 0,7 0,2 0,1 Przeanalizuj problem najpierw wykorzystując kryteria wspomagające podejmowanie decyzji w warunkach niepewności a następnie w oparciu o kryteria dla warunków ryzyka. Omów uzyskane wyniki. Oblicz i zinterpretuj OKPI oraz CGPI. Walne zgromadzenia akcjonariuszy wyżej wymienionych spółek podjęły decyzje o wypłacie dywidend. Ich wysokość uzależniają jednak od przewidywanej sytuacji rynkowej. Zakładając, że inwestora interesuje łączna kwota otrzymanych dywidend oszacowane zostały prawdopodobieństwa uzyskania jednego z trzech wariantów wypłaty w zależności od sytuacji rynkowej. Szacunki owe znalazły się w poniższej tabeli. Wysokość wypłaty S1 S2 S3 W1 0,1 0,5 0,6 W2 0,2 0,5 0,1 W3 0,7 0 0,3 Akcje której ze spółek będą najbardziej atrakcyjne po uwzględnieniu dodatkowej informacji na temat wypłaty dywidend? Przeprowadź stosowna analizę i zinterpretuj jej wyniki. Zadanie 4 W czasie obchodów z okazji wręczenia sztandaru jednostce wojskowej zaplanowano festyn, podczas którego sprzedawane będą dania przygotowane przez wojskowych kucharzy. Uroczystość odbywać się ma pod gołym niebem, więc liczba gości zależy od pogody, która wystąpić może w jednym z 4 możliwych stanów. Oszacowano spodziewane zyski jakie przyniesie sprzedaż potraw w zależności od pogody (tys. zł). Zyski te zawarto w poniższej tabeli. Warunki pogodowe Potrawa S1 S2 S3 S4 Skłonność do ryzyka 7

8 Grochówka 2 1,1 1,9 2,1 0,6 Żurek -0,5 2,5 1,8 2 0,6 Bigos 3-0,2 0,5 2,4 0,6 P(S j ) 0,1 0,4 0,2 0,3 Przeanalizuj problem najpierw wykorzystując kryteria wspomagające podejmowanie decyzji w warunkach niepewności a następnie w oparciu o kryteria dla warunków ryzyka. Omów uzyskane wyniki. Oblicz i zinterpretuj OKPI oraz CGPI. Podczas uroczystości możliwe są pokazy lotnicze, które mogą przyciągnąć dodatkowych gości na uroczystość. Jednak występy lotników zależą od pogody dlatego oszacowano prawdopodobieństwa zorganizowania pokazów w zależności od wystąpienia spodziewanych stanów warunków pogodowych. Jeżeli pogoda pokrzyżuje plany, sprzęt latający będzie można obejrzeć na ziemi. Szacunki wspomnianych prawdopodobieństw znalazły się w poniższej tabeli. S1 S2 S3 S4 Pokazy się odbędą 0,4 0,2 0,7 0,9 Pokazy się nie odbędą 0,6 0,8 0,3 0,1 Jaką decyzję należy podjąć przygotowując wybraną potrawę na uroczystość jeżeli pokazy się odbędą a jaką jeśli pokazy nie będą miały miejsca. Wyznacz i zinterpretuj OWDI oraz EDI. Zadanie 5 Pewien pracownik codziennie dojeżdża samochodem do firmy, w której pracuje. Jako że ma różne godziny rozpoczęcia pracy musi uwzględniać podczas dojazdu warunki panujące na ulicach zamieszkiwanego miasta. Mając już pewne doświadczenie w tym zakresie podzielił natężenie ruchu na w interesujących go porach na 5 możliwych stanów. W pracy chce znaleźć się jak najszybciej, ale bierze pod uwagę 4 różne trasy przejazdu. W tabeli poniżej znalazły się czasy przejazdu [min.] w zależności od warunków panujących na drodze oraz prawdopodobieństwa wystąpienia stanów natury. Warunki na drogach (stany natury) S1 S2 S3 S4 S5 Trasa Trasa Trasa Trasa P(S j ) 0,10 0,20 0,60 0,05 0,05 Przeanalizuj problem najpierw wykorzystując kryteria wspomagające podejmowanie decyzji w warunkach niepewności a następnie w oparciu o kryteria dla warunków ryzyka. Dla kryterium Hurwicza zaproponuj wartość skłonności do ryzyka. Omów uzyskane wyniki. Oblicz i zinterpretuj OKPI oraz CGPI. UWAGA! Powyższą macierz wypłat potraktować jako macierz strat. 8

9 UWAGA: do tego modułu nie podajemy odpowiedzi ze względu na arbitralnośc przyjmowanych założeń. 9

10 Zadania sprawdzające moduł 3 Zadanie 1. W badaniu poświęconym psychologii myślenia polecono rozwiązać zadanie losowo wybranej grupie uczniów z pewnego liceum. Rozwiązywanie zadania przebiegało następująco: Czas (w min) Liczba uczniów Przyjmując poziom ufności 0,99 wyznaczyć: a) przedział ufności dla średniego czasu rozwiązywania zadania, b) przedział ufności dla odsetka osób, które rozwiązywały zadanie krócej niż 30 min. c) minimalną liczebność próby, dla której maksymalny błąd szacunku wskaźnika struktury z punktu b) nie przekroczy 4%. Zadanie 2. W grupie 250 losowo wybranych Łodzian 85 stwierdziło, że poruszając się po mieście korzysta wyłącznie z własnego samochodu. Na poziomie ufności 0,95 odsetek oszacować odsetek Łodzian jeżdżących po mieście wyłącznie własnym samochodem. Podać maksymalny błąd szacunku. Zadanie 3. W losowej grupie 120 pracowników pewnego przedsiębiorstwa średnia liczba nieobecności w pracy wynosiła 13 dni, a odchylenie standardowe 3 dni. Przyjmując poziom ufności 0,98 wyznaczyć przedział ufności dla średniej liczby nieobecności ogółu pracowników tego przedsiębiorstwa. O ile osób należałoby zwiększyć próbę, aby maksymalny błąd szacunku był o połowę mniejszy? Zadanie 4. Sprawdzono wielkość wypłat na osobę z funduszu wczasy pod gruszą dla 26 losowo wybranych pracowników pewnego zakładu. Obliczono, że wypłaty te przeciętnie wynosiły 800 zł, a odchylenie standardowe z tej próby 80 zł. Oszacować przedział ufności dla przeciętnych wypłat z funduszu socjalnego na wczasy pod gruszą na 1 pracownika tego zakładu, przyjmując poziom ufności 0,99 oraz wiedząc, że rozkład wypłat na wczasy pod gruszą jest normalny. Jak liczna powinna być próba, aby maksymalny błąd szacunku nie przekroczył 40 zł? Zadanie 5. Przeprowadzono ankietę wśród grupy losowo wybranych Łodzian, pytając ich o ulubione miejsce na wakacje. Ulubione miejsce na wakacje Liczba Łodzian góry 80 morze 130 jeziora 120 inne 70 Na poziomie ufności 0,98 oszacować przedziałowo odsetek Łodzian, którzy za najlepsze miejsce na wakacje uznają góry. Jak liczna powinna być próba, aby maksymalny błąd szacunku nie przekroczył 4%? Zadanie 6. W Poznaniu przeprowadzono ankietę, w której pytano losowo wybranych studentów o czas poświęcany przez nich na naukę. Otrzymano następujące dane: 10

11 Czas nauki Liczba studentów 5 nocy przed sesją 35 pół godziny dziennie 15 godzina dziennie 35 weekendy 30 prawie każda wolna chwila 5 Na poziomie ufności 0,98 oszacować przedziałowo odsetek studentów z Poznania, którzy uczą się w weekendy. Jaki poziom ufności należałoby przyjąć, aby maksymalny błąd oszacowania był o połowę mniejszy? Zadanie 7. Badano wysokość pożyczek lub kredytów na cele konsumpcyjne zaciągniętych przez mieszkańców miasta M z uwzględnieniem wieku kredytobiorców i dla losowo wybranej grupy otrzymano następujące dane:. Lp. Wysokość Liczba osób kredytu (w tys. zł) 1 2,5-7, ,5-12, ,5-17, ,5-22, ,5 27, ,5-32,5 31 a) Oszacować metodą przedziałową przeciętną wysokość kredytu dla wszystkich kredytobiorców tego miasta przyjmując poziom ufności 0,97. Podać błąd tego oszacowania. b) Jak liczna powinna być próba, aby przy poziomie ufności takim jak w punkcie (a) otrzymać oszacowanie przeciętnej wysokości kredytu z błędem o 30% mniejszym? c) Oszacować metodą przedziałową odsetek osób, które mają kredyty w wysokości 22,5-27,5 tys. zł przyjmując poziom ufności 0,9. Podać błąd tego oszacowania. d) O ile osób należy zwiększyć próbę, aby w oszacowaniu z punktu (c) błąd był o połowę mniejszy? Zadanie 8. Wyprodukowano nowy lek przeciwko pewnej chorobie. Badania kliniczne przeprowadzone na grupie ochotników wykazały 280 wyzdrowień na 400 pacjentów. Zbudować przedział ufności dla odsetka wyleczonych pacjentów. Przyjąć poziom ufności 0,996 i podać błąd tego oszacowania. Zadanie 9. Ile sztuk pewnego wyrobu Z należy wylosować do próby, aby oszacować średnią wagę tego wyrobu z maksymalnym błędem szacunku 0,03 g i z wiarygodnością 0,94, jeśli wiadomo, że odchylenie standardowe wagi tego wyrobu wynosi 0,15 g? Zadanie 10. W losowo wybranej grupie studentów pewnej łódzkiej uczelni 128 na stałe mieszkało w Łodzi. Oszacowano przedział ufności dla odsetka studentów mieszkających na stałe poza 11

12 Łodzią: (55,5%; 64,5%). a) Jak liczną próbę poddano badaniu? b) Jaki poziom ufności przyjęto przy estymacji? Odpowiedzi: Zadanie 1. a) (29,678; 34,322) b) (27,4%; 52,6%) c) n = 999 Zadanie 2. d=5,9% Zadanie 3. (12,362; 13,638) n - n = 360 Zadanie 4. (755,4; 844,6) n = 32 Zadanie 5. (15,3%; 24,7%) n = 543 Zadanie 6. (15,8%; 34,2%) 1 α = 0,758 Zadanie 7. a) (18,33; 20,57) d=1,12 b) n = 408 c) (15,4%; 24,6%) d=4,6% d) n n = 600 Zadanie 8. (63,4%; 76,6%) d=6,6% Zadanie 9. n = 89 Zadanie 10. a) n = 320 (wskazówka: k = n - 128) b) 1 α = 0,9 12

13 Zadania sprawdzające moduł 4 Zadanie 1 Zebrano dane na temat liczby sprzedanych płyt pewnego wykonawcy w ciągu ostatniego pół roku. W analizowanych 23 punktach sprzedaży nabyto średnio 10 tys. płyt tego wykonawcy przy odchyleniu 2 tys. płyt. Czy na poziomie istotności α=0,05 można powiedzieć, że średnia sprzedaż jest niższa od zakładanej średniej równej 13 tys. płyt interesującego nas piosenkarza (zakładając, że sprzedaż tych płyt ma rozkład normalny)? Zadanie 2 Zawartość soli (NaCl) w 1 litrze wody odprowadzanej do rzeki z instalacji oczyszczających pewnego zakładu jest zmienną losową o rozkładzie normalnym z odchyleniem standardowym równym 35 mg. Przeprowadzono serię piętnastu pomiarów stwierdzając, że średnio w 1 litrze znajdowało się 150 mg NaCl. Na poziomie istotności wynoszącym 0,06 zweryfikować hipotezę mówiącą, że przeciętna zawartość soli w odprowadzanej wodzie wynosi 160 mg. Zadanie 3 Piętnaście na sto dwadzieścia książek opuszczających drukarnię ma wady związane z nieprawidłowym funkcjonowaniem maszyn drukarskich. Przyjmując poziom istotności równy 0,02 zweryfikować hipotezę mówiącą, że udział nieprawidłowo wydrukowanych egzemplarzy jest mniejszy niż 10%. Zadanie 4 Podczas produkcji desek w tartaku powstają ścinki, których długość jest zmienną o rozkładzie normalnym z odchyleniem standardowym wynoszącym 10 cm. Na poziomie istotności 0,05 zweryfikować hipotezę mówiącą o tym, że średnia długość ścinka jest większa niż 30 cm, jeżeli po zmierzeniu 80 sztuk tych odpadów otrzymano średnią długość równą 32 cm. Zadanie 5 Na poziomie istotności 0,06 zweryfikować hipotezę, że przeciętna zawartość magnezu w butelce wody gazowanej "Nicowianka" przekracza 45 mg/l. Wiadomo, że zawartość magnezu w tej wodzie ma rozkład normalny. Dla 50 przebadanych butelek stwierdzono, że średnio zawierają one 44 mg/l z odchyleniem 20 mg/l. Zadanie 6 Postanowiono zweryfikować pogląd mówiący, że ponad 75% rodzin kupuje na święta Bożego Narodzenia żywą choinkę. Przeprowadzono stosowną ankietę. Na 200 zapytanych, 165 potwierdziło, że kupiło żywe drzewko. Zweryfikować stawianą hipotezę przyjmując poziom istotności równy 0,04. Zadanie 7 Zbadano zużycie paliwa dla silników benzynowych pewnej marki. Stwierdzono, że ma ono rozkład normalny z odchyleniem standardowym wynoszącym 0,5 litra. Dla 10 przebadanych silników otrzymano średnie zużycie 6,2 litra. Czy na poziomie istotności 0,05 można powiedzieć, że silnik ten zużywa przeciętnie poniżej 6,5 litra? Zadanie 8 Zbadano czas potrzebny na wykonanie elementu przy pomocy niedawno zakupionej obrabiarki. Stwierdzono (po wykonaniu 40 elementów), że średni czas wytwarzania wynosi 13

14 5,8 min. z odchyleniem 2 min. Czy na poziomie istotności 0,03 można powiedzieć, że przeciętny czas wykonania elementu różni się od 5 min.? Zadanie 9 Dwa miasta ubiegają się o dotację na budowę obwodnicy, która zmniejszy ilość przejeżdżających przez centrum ciężarówek. Wiadomo, że masa ładunku pojedynczej ciężarówki ma rozkład normalny o odchyleniu standardowym wynoszącym 6t. Czy na poziomie istotności równym 0,04 można powiedzieć, że średnia masa ładunku jednego samochodu ciężarowego w mieście pierwszym jest wyższa niż w drugim? W obu miastach przeprowadzono losowe badanie masy 30 ładunków. Dla pierwszego z nich średnia masa wyniosła 18 ton zaś dla drugiego 15 ton. Zadanie 90 Panuje opinia, że kobiety są gorszymi kierowcami niż mężczyźni. W wylosowanej grupie 305 kobiet kierowców stwierdzono, że 55 spośród nich spowodowało wypadek. Z kolei dla grupy kierujących samochodami 310 mężczyzn liczba winnych wypadków wyniosła 52 osoby. Zweryfikuj hipotezę, że procent liczby wypadków powodowanych przez kobiety jest wyższy niż w przypadku mężczyzn, przyjmując poziom istotności 0,05. Zadanie 11 Porównano silniki producentów A i B pod kątem zużycia paliwa. Dla 50 egzemplarzy silnika producenta A otrzymano średnie zużycie wynoszące 6,2 litra z odchyleniem 0,5 litra, a dla takiej samej liczby silników producenta B, średnie zużycie wyniosło 6,5 litra z odchyleniem 0,8 litra. Czy można powiedzieć, że (na poziomie istotności równym 0,03) zużycie paliwa jest dla obu producentów takie samo? Zadanie 102 Postanowiono zbadać hipotezę mówiącą, że poziom wiedzy z pewnego przedmiotu w dwóch grupach ćwiczeniowych jest równy. Po przeprowadzeniu kolokwium w grupie 1, liczącej sobie 17 osób, otrzymano średnią ocenę 3,5 z odchyleniem 0,3. W grupie 2 składającej się z 14 osób średnia ocena wyniosła 3,35 z odchyleniem 0,2. Zakładając, że oceny z kolokwium w obu grupach mają rozkład normalny z takim samym odchyleniem standardowym, zweryfikować postawioną hipotezę, przyjmując poziom istotności α=0,06. Zadanie 11 Zbadać, przy pomocy testu niezależności chi-kwadrat, czy na poziomie istotności równym 0,05 odpowiedź na jedno z pytań pewnej ankiety i miejsce zadania tego pytania nie są niezależne od siebie. Zebrano następujące dane dotyczące liczby ankietowanych: Odpowiedź Miejsce A Miejsce B Tak Nie Zadanie 12 Przeprowadzono badanie ankietowe mające sprawdzić czy poziom osiąganych dochodów i preferencje wyborcze nie są niezależne od siebie. Odpowiedzi ankietowanych rozłożyły się następująco: Dochód [zł] Partia A Partia B

15 Wykorzystując test niezależności chi-kwadrat sprawdź prawdziwość postawionej hipotezy (poziom istotności 0,06). W przypadku odrzucenia hipotezy zerowej, oblicz i zinterpretuj współczynnik V-Cramera. Zadanie 13 W badaniu wykonanym na zlecenie producenta telefonów komórkowych postanowiono zbadać m.in. czy płeć i wybierany model aparatu nie są niezależne od siebie. Poniżej przedstawiono zgromadzone dane odnośnie liczby osób zainteresowanych danym modelem. Na tej podstawie zbadaj (na poziomie istotności 0,04) prawdziwość postawionej hipotezy wykorzystując test niezależności chi-kwadrat. Oblicz i zinterpretuj współczynnik T- Czuprowa. Płeć Model 1 Model 2 Model 3 Kobieta Mężczyzna Odpowiedzi do zadań: 1) T = 7,0356, t α = -1,717, odrzucić H 0, przyjąć H 1 : m<13 2) U = 1,1066, u α = 1,88 lub u α = 1,75, brak podstaw do odrzucenia H 0 3) U = 0,9129, u α = 2,06, brak podstaw do odrzucenia H 0 4) U = 1,7889, u α = 1,65, odrzucić H 0, przyjąć H 1 : m>30 5) U = 0,3536, u α = 1,56, brak podstaw do odrzucenia H 0 6) U = 2,4495, u α = 1,75, odrzucić H 0, przyjąć H 1 : p>0,75 7) U = 1,8974, u α = 1,65, odrzucić H 0, przyjąć H 1 : m<6,5 8) U = 2,5298, u α = 2,17, odrzucić H 0, przyjąć H 1 : m 5 9) U = 1,9365, u α = 1,75, odrzucić H 0, przyjąć H 1 : m 1 >m 2 9) U = 0,4117, u α = 1,65, brak podstaw do odrzucenia H 0 10) U = 2,2486, t α = 2,17, odrzucić H 0, przyjąć H 1 : m 1 m 2 11) T = 1,5482, t α = 1,9573, brak podstaw do odrzucenia H ) χ e = 0,2011, χ α = 3,8415, brak podstaw do odrzucenia H ) χ e = 38,0209, χ α =0,06 = 5,6268, odrzucić H 0, V = 0, ) χ e = 2,2742, χ α =0,04 = 6,4377, brak podstaw do odrzucenia H 0, T = 0,

0 dla X 2. 0,2 dla 3 < X 0 F (x) = 0,6 dla 0 < X 1

0 dla X 2. 0,2 dla 3 < X 0 F (x) = 0,6 dla 0 < X 1 Zadanie 1 Dany jest rozkład pewnej zmiennej losowej dyskretnej X : X = x i -10-5 0 2 4 5 8 P (X = x i ) a 0,05 0,2 0,1 0,1 0,25 0,15 Wyznacz stałą a. Znaleźć dystrybuantę powyższej zmiennej i naszkicować

Bardziej szczegółowo

LISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów

LISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów LISTA 4 1.Na pewnym obszarze dokonano 40 pomiarów grubości warstwy piasku otrzymując w m.: 54, 58, 64, 69, 61, 56, 41, 48, 56, 61, 70, 55, 46, 57, 70, 55, 47, 62, 55, 60, 54,57,65,60,53,54, 49,58,62,59,55,50,58,

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA LISTA 10 1.Dokonano 8 pomiarów pewnej odległości (w m) i otrzymano: 201, 195, 207, 203, 191, 208, 198, 210. Wiedząc,że błąd pomiaru ma rozkład normalny

Bardziej szczegółowo

Rozkład zajęć, statystyka matematyczna, Rok akademicki 2015/16, semestr letni, Grupy dla powtarzających (C15; C16)

Rozkład zajęć, statystyka matematyczna, Rok akademicki 2015/16, semestr letni, Grupy dla powtarzających (C15; C16) Rozkład zajęć, statystyka matematyczna, Rok akademicki 05/6, semestr letni, Grupy powtarzających (C5; C6) Lp Grupa C5 Grupa C6 Liczba godzin 0046 w godz 600-000 C03 0046 w godz 600-000 B05 4 6046 w godz

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa

Estymacja przedziałowa Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski Metody analizy danych ćwiczenia Estymacja przedziałowa Program ćwiczeń obejmuje następująca zadania: 1. Dom handlowy prowadzący

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1 Odp. Zadanie 2 Odp. Zadanie 3 Odp. Zadanie 4 Odp. Zadanie 5 Odp.

Zadanie 1 Odp. Zadanie 2 Odp. Zadanie 3 Odp. Zadanie 4 Odp. Zadanie 5 Odp. Zadanie 1 budżet na najbliższe święta. Podać 96% przedział ufności dla średniej przewidywanego budżetu świątecznego jeśli otrzymano średnią z próby równą 600 zł, odchylenie standardowe z próby równe 30

Bardziej szczegółowo

Rozkłady statystyk z próby

Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Przypuśćmy, że wykonujemy serię doświadczeń polegających na 4 krotnym rzucie symetryczną kostką do gry, obserwując liczbę wyrzuconych oczek Nr kolejny

Bardziej szczegółowo

WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH I. TESTY PARAMETRYCZNE II. III. WERYFIKACJA HIPOTEZ O WARTOŚCIACH ŚREDNICH DWÓCH POPULACJI TESTY ZGODNOŚCI Rozwiązania zadań wykonywanych w Statistice przedstaw w pliku

Bardziej szczegółowo

4.Zmienne losowe X 1, X 2,..., X 100 są niezależne i mają rozkład wykładniczy z α = 0.25 Jakie jest prawdopodobieństwo, że 1

4.Zmienne losowe X 1, X 2,..., X 100 są niezależne i mają rozkład wykładniczy z α = 0.25 Jakie jest prawdopodobieństwo, że 1 LISTA 7 W rozwiązaniu zadań 1-4 wykorzystać centralne twierdzenie graniczne. 1.Prawdopodobieństwo, że aparat zepsuje się w czasie jego konserwacji wynosi 0.02. Jakie jest prawdopodobieństwo, że w trakcie

Bardziej szczegółowo

Teoria Estymacji. Do Powyżej

Teoria Estymacji. Do Powyżej Teoria Estymacji Zad.1. W pewnym przedsiębiorstwie wylosowano niezależnie próbę 25 pracowników. Staż pracy (w latach) tych pracowników w 1996 roku był następujący: 37; 34; 0*; 5; 17; 17; 0*; 2; 24; 33;

Bardziej szczegółowo

Estymatory i testy statystyczne - zadania na kolokwium

Estymatory i testy statystyczne - zadania na kolokwium Estymatory i testy statystyczne - zadania na kolokwium Zad. 1. Cecha X populacji ma rozkład N(µ, σ), gdzie µ jest znane, a σ nieznane. Niech X 1,...,X n będzie n-elementową próbą prostą pobraną z tej populacji.

Bardziej szczegółowo

Seria 7 1. 18 studentów drugiego roku zapytano na ilu wykładach z RPiS byli w ciagu semestru. Uzyskano nastepujace odpowiedzi: 12,15,9,13,15, 13, 1~ 10, 13, 1, 12, 1~ 1~ ~ 1~ 11, 13,1 Sporządzić wykres

Bardziej szczegółowo

ESTYMACJA. Przedział ufności dla średniej

ESTYMACJA. Przedział ufności dla średniej ESTYMACJA Przedział ufności dla średniej W grupie 900 losowo wybranych pracowników przedsiębiorstwa średnia liczba dni nieobecności w pracy wynosiła 30, a odchylenie standardowe 3 dni. a) Przyjmując współczynnik

Bardziej szczegółowo

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności: Zadania ze statystyki cz. 7. Zad.1 Z populacji wyłoniono próbę wielkości 64 jednostek. Średnia arytmetyczna wartość cechy wyniosła 110, zaś odchylenie standardowe 16. Należy wyznaczyć przedział ufności

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Zadanie 1.

Statystyka. Zadanie 1. Statystyka Zadanie 1. W przedsiębiorstwie Statexport pracuje 100 pracowników fizycznych i 25 umysłowych. Typowy wiek pracownika fizycznego kształtuje się w przedziale od 30 do 40 lat. Średnia wieku pracowników

Bardziej szczegółowo

Elektrotechnika II [ Laboratorium Grupa 1 ] 2016/2017 Zimowy. [ Laboratorium Grupa 2 ] 2016/2017 Zimowy

Elektrotechnika II [ Laboratorium Grupa 1 ] 2016/2017 Zimowy. [ Laboratorium Grupa 2 ] 2016/2017 Zimowy Elektrotechnika II [ Laboratorium Grupa ] 206/207 Zimowy Lp Numer indeksu Pkt Kol Suma Popr Ocena Data Uwagi 97574 6 7 Db + 2 9758 ++0,9 5 7,9 Db + 3 99555 0,9+0,9 2,8 Dst + 4 97595 0,8++ 0 2,8 Dst + 5

Bardziej szczegółowo

ESTYMACJA PARAMETRYCZNA I WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

ESTYMACJA PARAMETRYCZNA I WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH ESTYMACJA PARAMETRYCZNA I WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH ZESTAW ZADAŃ ZALECANYCH DO PRZEROBIENIA PRZED PRZYSTĄPIENIEM DO EGZAMINU ZE STATYSTYKI 1 Oznaczenia: E estymacja, W weryfikacja, µ, σ, p, n

Bardziej szczegółowo

a)dane są wartości zmiennej losowej: 2, 4, 2, 1, 1, 3, 2, 1. Obliczyć wartość średnią i wariancję.

a)dane są wartości zmiennej losowej: 2, 4, 2, 1, 1, 3, 2, 1. Obliczyć wartość średnią i wariancję. Zad Rozkład zmiennej losowej dyskretnej : a)dane są wartości zmiennej losowej: 2, 4, 2,,, 3, 2,. Obliczyć wartość średnią i wariancję. b)oceny z pracy klasowej w tabeli: Ocena 2 3 4 5 6 Liczba uczniów

Bardziej szczegółowo

Wielkość dziennego obrotu w tys. zł. (y) Liczba ekspedientek (x) 6 2 4 5,5 6,6

Wielkość dziennego obrotu w tys. zł. (y) Liczba ekspedientek (x) 6 2 4 5,5 6,6 Zad. 1. Zbadano wydajność odmiany pomidorów na 100 poletkach doświadczalnych. W wyniku przeliczeń otrzymano przeciętną wydajność na w tonach na hektar x=30 i s 2 x =7. Przyjmując, że rozkład plonów pomidora

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA Zadanie 0.1 Zmienna losowa X ma rozkład określony funkcją prawdopodobieństwa: x k 0 4 p k 1/3 1/6 1/ obliczyć EX, D X. (odp. 4/3;

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów Wrocław, 18.03.2016r Plan wykładu: 1. Testowanie hipotez 2. Etapy testowania hipotez 3. Błędy 4. Testowanie wielokrotne 5. Estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich Wrocław, 5 grudnia 2014 Przedział ufności Niech będzie dana próba X 1, X 2,..., X n z rozkładu P θ, θ Θ. Definicja Przedziałem ufności dla paramertu

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3

STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3 STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3 1. Aby zweryfikować hipotezę o symetryczności monety; H: p = 0.5 przeciwko K: p 0.5 wykonano nią n = 100 rzutów. Wyznaczyć obszar krytyczny i zweryfikować hipotezę H gdy

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3 ZADANIA - ZESTAW 3 Zadanie 3. L Prawdopodobieństwo trafienia celu w jednym strzale wynosi 0,6. Do celu oddano niezależnie 0 strzałów. Oblicz prawdopodobieństwo, że cel został trafiony: a) jeden raz, b)

Bardziej szczegółowo

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1 Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT Anna Rajfura 1 Przykład wprowadzający Wiadomo, Ŝe 40% owoców ulega uszkodzeniu podczas pakowania automatycznego.

Bardziej szczegółowo

Zmienne losowe skokowe

Zmienne losowe skokowe Zmienne losowe skokowe 1.1 Rozkład prawdopodobieństwa i dystrybuanta Zad.1 Niech zmienna losowa X przyjmuje wartości równe liczbie wyrzuconych oczek przy pojedynczym rzucie kostką do gry, czyli =1,2,3,,6.

Bardziej szczegółowo

Zestaw 2: Zmienne losowe. 0, x < 1, 2, 2 x, 1 1 x, 1 x, F 9 (x) =

Zestaw 2: Zmienne losowe. 0, x < 1, 2, 2 x, 1 1 x, 1 x, F 9 (x) = Zestaw : Zmienne losowe. Które z poniższych funkcji są dystrybuantami? Odpowiedź uzasadnij. Wskazówka: naszkicuj wykres. 0, x 0,, x 0, F (x) = x, F (x) = x, 0 x

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ Opracowała: Milena Suliga Wszystkie pliki pomocnicze wymienione w treści

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna

Statystyka matematyczna Statystyka matematyczna Wykład 9 i 10 Magdalena Alama-Bućko 14 i 21 maja 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 14 i 21 maja 2018 1 / 25 Hipotezy statystyczne Hipoteza statystyczna nazywamy

Bardziej szczegółowo

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średniej Wrocław, 21 grudnia 2016r Przedział ufności Niech będzie dana próba X 1, X 2,..., X n z rozkładu P θ, θ Θ. Definicja 10.1 Przedziałem

Bardziej szczegółowo

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas: ROZWIĄZANIA I ODPOWIEDZI Zadanie A1. Można założyć, że przy losowaniu trzech kul jednocześnie kolejność ich wylosowania nie jest istotna. A więc: Ω = 20 3. a) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 dr inż. Anna Skowrońska-Szmer zima 2017/2018 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo Odp. Odp. 6 Odp. 1/6 Odp. 1/3. Odp. 0, 75.

Prawdopodobieństwo Odp. Odp. 6 Odp. 1/6 Odp. 1/3. Odp. 0, 75. Prawdopodobieństwo 2.1. Rzucamy dwukrotnie kostką do gry. Obliczyć prawdopodobieństwo, że suma oczek będzie większa od 9, jeżeli za pierwszym razem wypadło 6 oczek? Odp. 1 2. 2.2. W skrzyni znajduje się

Bardziej szczegółowo

1. szereg wyliczający (szczegółowy) - wyniki są uporządkowane wyłącznie według wartości badanej cechy, np. od najmniejszej do największej

1. szereg wyliczający (szczegółowy) - wyniki są uporządkowane wyłącznie według wartości badanej cechy, np. od najmniejszej do największej 1 Statystyka opisowa Statystyka opisowa zajmuje się porządkowaniem danych i wstępnym ich opracowaniem. Szereg statystyczny - to zbiór wyników obserwacji jednostek według pewnej cechy 1. szereg wyliczający

Bardziej szczegółowo

Estymacja parametro w 1

Estymacja parametro w 1 Estymacja parametro w 1 1 Estymacja punktowa: średniej, odchylenia standardowego i frakcji µ - średnia populacji h średnia z próby jest estymatorem średniej populacji = - standardowy błąd estymacji średniej

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz. LABORATORIUM 4 1. Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz. I) WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE (STATISTICAL INFERENCE) Populacja

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Wykład 3 Hipotezy statystyczne Wykład 3 Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu obserwowanej zmiennej losowej (cechy populacji generalnej) Hipoteza zerowa (H 0 ) jest hipoteza

Bardziej szczegółowo

Zmienne losowe dyskretne i Zmienne losowe ciągłe Rozkład Normalny

Zmienne losowe dyskretne i Zmienne losowe ciągłe Rozkład Normalny Zmienne losowe dyskretne i Zmienne losowe ciągłe Rozkład Normalny 1. Wyprodukowanie określonej liczby wyrobów przez jednego pracownika w ciągu godziny jest zmienną losową o następującym rozkładzie prawdopodobieństwa:

Bardziej szczegółowo

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28 Statystyka #5 Testowanie hipotez statystycznych Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2016/2017 1 / 28 Testowanie hipotez statystycznych 2 / 28 Testowanie hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa. Przedział ufności

Estymacja przedziałowa. Przedział ufności Estymacja przedziałowa Przedział ufności Estymacja przedziałowa jest to szacowanie wartości danego parametru populacji, ρ za pomocą tak zwanego przedziału ufności. Przedziałem ufności nazywamy taki przedział

Bardziej szczegółowo

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1 Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT Anna Rajfura 1 Przykład wprowadzający Wiadomo, że 40% owoców ulega uszkodzeniu podczas pakowania automatycznego.

Bardziej szczegółowo

Rozkład zmiennej losowej Polega na przyporządkowaniu każdej wartości zmiennej losowej prawdopodobieństwo jej wystąpienia.

Rozkład zmiennej losowej Polega na przyporządkowaniu każdej wartości zmiennej losowej prawdopodobieństwo jej wystąpienia. Rozkład zmiennej losowej Polega na przyporządkowaniu każdej wartości zmiennej losowej prawdopodobieństwo jej wystąpienia. D A R I U S Z P I W C Z Y Ń S K I 2 2 ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ Polega na przyporządkowaniu

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5 Wnioskowanie statystyczne tatystyka w 5 Rozkłady statystyk z próby Próba losowa pobrana z populacji stanowi realizacje zmiennej losowej jak ciąg zmiennych losowych (X, X,... X ) niezależnych i mających

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka matematyczna. Wykład IV. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 2 3 Definicja 1 Hipoteza statystyczna jest to przypuszczenie dotyczące rozkładu (wielkości parametru lub rodzaju) zmiennej

Bardziej szczegółowo

Rozkłady zmiennych losowych

Rozkłady zmiennych losowych Rozkłady zmiennych losowych 1 Zmienne losowe dyskretne 1.1 Rozkład dwumianowy Zad.1.1.1 Prawdopodobieństwo dziedziczenia pewnej cechy wynosi 0,7. Jakie jest prawdopodobieństwo, że spośród pięciu potomków

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych cd.

Testowanie hipotez statystycznych cd. Temat Testowanie hipotez statystycznych cd. Kody znaków: żółte wyróżnienie nowe pojęcie pomarańczowy uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnienia omawiane na zajęciach 1. Przykłady testowania hipotez dotyczących:

Bardziej szczegółowo

Kolokwium ze statystyki matematycznej

Kolokwium ze statystyki matematycznej Kolokwium ze statystyki matematycznej 28.05.2011 Zadanie 1 Niech X będzie zmienną losową z rozkładu o gęstości dla, gdzie 0 jest nieznanym parametrem. Na podstawie pojedynczej obserwacji weryfikujemy hipotezę

Bardziej szczegółowo

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji Test zgodności Chi-kwadrat Sprawdza się za jego pomocą ZGODNOŚĆ ROZKŁADU EMPIRYCZNEGO Z PRÓBY Z ROZKŁADEM HIPOTETYCZNYM

Bardziej szczegółowo

Rozkłady zmiennych losowych

Rozkłady zmiennych losowych Rozkłady zmiennych losowych Wprowadzenie Badamy pewną zbiorowość czyli populację pod względem występowania jakiejś cechy. Pobieramy próbę i na podstawie tej próby wyznaczamy pewne charakterystyki. Jeśli

Bardziej szczegółowo

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0 Testowanie hipotez Każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy nazywamy hipotezą statystyczną. Hipoteza określająca jedynie wartości nieznanych parametrów liczbowych badanej cechy

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II

WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II Teoria estymacji (wyznaczanie przedziałów ufności, błąd badania statystycznego, poziom ufności, minimalna liczba pomiarów). PRÓBA Próba powinna być reprezentacyjna tj. jak

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją jako prawdziwą

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Weryfikacja hipotez dotyczących postaci nieznanego rozkładu -Testy zgodności.

Bardziej szczegółowo

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne.

Bardziej szczegółowo

ZMIENNE LOSOWE. Zmienna losowa (ZL) X( ) jest funkcją przekształcającą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbiór liczb rzeczywistych R 1 tzn. X: R 1.

ZMIENNE LOSOWE. Zmienna losowa (ZL) X( ) jest funkcją przekształcającą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbiór liczb rzeczywistych R 1 tzn. X: R 1. Opracowała: Joanna Kisielińska ZMIENNE LOSOWE Zmienna losowa (ZL) X( ) jest funkcją przekształcającą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbiór liczb rzeczywistych R tzn. X: R. Realizacją zmiennej losowej

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( ) Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału

Bardziej szczegółowo

Estymacja punktowa i przedziałowa

Estymacja punktowa i przedziałowa Temat: Estymacja punktowa i przedziałowa Kody znaków: żółte wyróżnienie nowe pojęcie czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnienia 1. Statystyczny opis próby. Idea estymacji punktowej pojęcie estymatora

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2

LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2 LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2 TEORIA ESTYMACJI I 1. ODRZUCANIE WYNIKÓW WĄTPLIWYCH PRÓBA P (m) (m-elementowa) Obliczenie: ; s bez wyników wątpliwych Odrzucenie wyników z poza przedziału: 3s PRÓBA LOSOWA

Bardziej szczegółowo

Zadania zestaw 1: Zadania zestaw 2

Zadania zestaw 1: Zadania zestaw 2 Zadania zestaw 1: Zadania zestaw 2 Zadania zestaw 3. 1 Rozkład zmiennej losowej skokowej X przedstawia tabela. x i m 0 n p i 0,4 0,3 0,3 a) Wyznacz m i n jeśli: są całkowite, m

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 2 Przedziały ufności i estymacja przedziałowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 2 Przedziały ufności i estymacja przedziałowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KUR TATYTYKA Lekcja Przedziały ufności i estymacja przedziałowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl trona 1 Część 1: TET Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko jedna jest prawdziwa). Pytanie 1 We wnioskowaniu statystycznym

Bardziej szczegółowo

g) wartość oczekiwaną (przeciętną) i wariancję zmiennej losowej K.

g) wartość oczekiwaną (przeciętną) i wariancję zmiennej losowej K. TEMAT 1: WYBRANE ROZKŁADY TYPU SKOKOWEGO ROZKŁAD DWUMIANOWY (BERNOULLIEGO) Zadanie 1-1 Prawdopodobieństwo nieprzekroczenia przez pewien zakład pracy dobowego limitu zużycia energii elektrycznej (bez konieczności

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Wnioskowanie statystyczne obejmuje następujące czynności: Sformułowanie hipotezy zerowej i hipotezy alternatywnej.

Bardziej szczegółowo

Przedziały ufności. Poziom istotności = α (zwykle 0.05) Poziom ufności = 1 α Przedział ufności dla parametru μ = taki przedział [a,b], dla którego

Przedziały ufności. Poziom istotności = α (zwykle 0.05) Poziom ufności = 1 α Przedział ufności dla parametru μ = taki przedział [a,b], dla którego Przedziały ufności Poziom istotności = α (zwykle 0.05) Poziom ufności = 1 α Przedział ufności dla parametru μ = taki przedział [a,b], dla którego czyli P( μ [a,b] ) = 1 α P( μ < a ) = α/2 P( μ > b ) =

Bardziej szczegółowo

... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić).

... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić). Egzamin ze Statystyki Matematycznej, WNE UW, wrzesień 016, zestaw B Odpowiedzi i szkice rozwiązań 1. Zbadano koszt 7 noclegów dla 4-osobowej rodziny (kwatery) nad morzem w sezonie letnim 014 i 015. Wylosowano

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez. Statystyka

Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez. Statystyka Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez Statystyka Co nazywamy hipotezą Każde stwierdzenie o parametrach rozkładu lub rozkładzie zmiennej losowej w populacji nazywać będziemy hipotezą statystyczną

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. Wysuwamy hipotezy: zerową (podstawową H ( θ = θ i alternatywną H, która ma jedną z

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 2 ZADANIA - ZESTAW 2

L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 2 ZADANIA - ZESTAW 2 L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw ZADANIA - ZESTAW Zadanie.1 Badano maksymalną prędkość pewnego typ samochodów osobowych (cecha X poplacji. W 5 pomiarach tej prędkości otrzymano x 195,8

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Testowanie hipotez statystycznych o wartości średniej. średniej i wariancji z populacji o rozkładzie normalnym

Wykład 3 Testowanie hipotez statystycznych o wartości średniej. średniej i wariancji z populacji o rozkładzie normalnym Wykład 3 Testowanie hipotez statystycznych o wartości średniej i wariancji z populacji o rozkładzie normalnym Wrocław, 08.03.2017r Model 1 Testowanie hipotez dla średniej w rozkładzie normalnym ze znaną

Bardziej szczegółowo

Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych

Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych Rozkład dwumianowy Rozkład normalny Marta Zalewska Zmienna losowa dyskretna (skokowa) jest to zmienna, której zbór wartości jest skończony lub przeliczalny.

Bardziej szczegółowo

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd. Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru

Bardziej szczegółowo

Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości

Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu, z którego pochodzi próbka. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne. Parametrycznymi

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1. Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii Zadanie 1. W potocznej opinii pokutuje przekonanie, że lepsi z matematyki są chłopcy niż dziewczęta. Chcąc zweryfikować tę opinię, przeprowadzono badanie w

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl

Bardziej szczegółowo

ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA WYBRANYCH PARAMETRÓW

ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA WYBRANYCH PARAMETRÓW ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA WYBRANYCH PARAMETRÓW POPULACJI Szkic wykładu Wprowadzenie 1 Wprowadzenie 2 3 4 Przypomnienie dotychczasowych rozważań Przedziałem ufności nazywamy przedział losowy, o którym przypuszczamy

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna

Statystyka matematyczna Statystyka matematyczna Wykład 8 Magdalena Alama-Bućko 7 maja 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 7 maja 2018 1 / 19 Przypomnijmy najpierw omówione na poprzednim wykładzie postaci przedziałów

Bardziej szczegółowo

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych 3.1. Estymacja parametrów i ocena dopasowania modeli z jedną zmienną 23. Właściciel komisu w celu zbadania

Bardziej szczegółowo

Zadania z Zasad planowania eksperymentu i opracowania wyników pomiarów. Zestaw 3

Zadania z Zasad planowania eksperymentu i opracowania wyników pomiarów. Zestaw 3 Zestaw 3 Zadanie. 1. Dla zmiennej losowej o rozkładzie normalnym N (100; 10) obliczyć: a) P(X

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd. # # Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd. Michał Daszykowski, Ivana Stanimirova Instytut Chemii Uniwersytet Śląski w Katowicach Ul. Szkolna 9 40-006 Katowice E-mail: www: mdaszyk@us.edu.pl istanimi@us.edu.pl

Bardziej szczegółowo

Zaliczenie. Ćwiczenia (zaliczenie = min. 15 punktów)

Zaliczenie. Ćwiczenia (zaliczenie = min. 15 punktów) Zaliczenie Ćwiczenia (zaliczenie = min. 15 punktów) Kolokwium (8/10 czerwca) = maks. 30 punktów Dwa zadania z listy pod linkiem = maks. 1 punkt http://www.fuw.edu.pl/~prozanski/ws/upload/20150415-zadania.php

Bardziej szczegółowo

Lista 5. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym

Lista 5. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym Lista 5 Zadania na zastosowanie nierównosci Markowa i Czebyszewa. Zadanie 1. Niech zmienna losowa X ma rozkład jednostajny na odcinku [0, 1]. Korzystając z nierówności Markowa oszacować od góry prawdopodobieństwo,

Bardziej szczegółowo

Zwiększenie wartości zmiennej losowej o wartość stałą: Y=X+a EY=EX+a D 2 Y=D 2 X

Zwiększenie wartości zmiennej losowej o wartość stałą: Y=X+a EY=EX+a D 2 Y=D 2 X Własności EX, D 2 X i DX przy przekształceniach liniowych Zwiększenie wartości zmiennej losowej o wartość stałą: Y=X+a EY=EX+a D 2 Y=D 2 X Przemnożenie wartości zmiennej losowej przez wartość stałą: Y=a*X

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA zadania do ćwiczeń. Weryfikacja hipotez część I.

STATYSTYKA zadania do ćwiczeń. Weryfikacja hipotez część I. STATYSTYKA zadania do ćwiczeń Weryfikacja hipotez część I Zad 1 W pewnej firmie postanowiono zbadać staż pracy pracowników W tym celu wylosowano prostą próbę losową z populacji pracowników i otrzymano,

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Hipotezy i Testy statystyczne Każde

Bardziej szczegółowo

Statystyka w przykładach

Statystyka w przykładach w przykładach Tomasz Mostowski Zajęcia 10.04.2008 Plan Estymatory 1 Estymatory 2 Plan Estymatory 1 Estymatory 2 Własności estymatorów Zazwyczaj w badaniach potrzebujemy oszacować pewne parametry na podstawie

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych. Bioinformatyka Wykład 9 Wrocław, 5 grudnia 2011 Temat. Test zgodności χ 2 Pearsona. Statystyka χ 2 Pearsona Rozpatrzmy ciąg niezależnych zmiennych losowych X 1,..., X n o jednakowym dyskretnym rozkładzie

Bardziej szczegółowo

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. Standardowe testy równości średnich wymagają aby badane zmienne losowe

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Było: Estymacja parametrów rozkładu teoretycznego punktowa przedziałowa Przykład. Cecha X masa owocu pewnej odmiany. ZałoŜenie: cecha X ma w populacji rozkład

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych. Statystyka Wykład 10 Wrocław, 22 grudnia 2011 Testowanie hipotez statystycznych Definicja. Hipotezą statystyczną nazywamy stwierdzenie dotyczące parametrów populacji. Definicja. Dwie komplementarne w problemie

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI 1. Test dla dwóch średnich P.G. 2. Testy dla wskaźnika struktury 3. Testy dla wariancji DECYZJE Obszar krytyczny od pozostałej

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego

Bardziej szczegółowo

Elektrotechnika II [ Ćwiczenia ] 2016/2017 Zimowy

Elektrotechnika II [ Ćwiczenia ] 2016/2017 Zimowy Elektrotechnika II [ Ćwiczenia ] 206/207 Zimowy Lp Nazwisko i imię Pkt Kol Suma Popr Ocena Data Egzamin Basaj Mateusz 2 Ciechowski Dawid Dst Dst 3 Cieślik Piotr 4 Glica Mateusz 5 Głuszkowski Michał 6 Kikulski

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 Testowanie hipotez Estymacja parametrów WSTĘP 1. Testowanie hipotez Błędy związane z testowaniem hipotez Etapy testowana hipotez Testowanie wielokrotne 2. Estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów stat. Hipoteza statystyczna Dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

Zadanie Punkty Ocena

Zadanie Punkty Ocena Statystyka matematyczna Test przykładowy na zaliczenie laboratorium / ćwiczeń PROSZĘ NIE ODWRACAĆ KARTKI PRZED ROZPOCZĘCIEM TESTU! Wskazówki: 1. Wybierz zadania, za które w sumie możesz otrzymać 30 punktów

Bardziej szczegółowo

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...

Bardziej szczegółowo