CAPITOLO 7 LE DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE E GLI INTERVALLI DI CONFIDENZA



Documenti analoghi
Esercitazione #5 di Statistica. Test ed Intervalli di Confidenza (per una popolazione)

CAPITOLO 8 LA VERIFICA D IPOTESI. I FONDAMENTI

Metodi statistici per l economia (Prof. Capitanio) Slide n. 9. Materiale di supporto per le lezioni. Non sostituisce il libro di testo

Metodi statistici per le ricerche di mercato

Il confronto fra proporzioni

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1


Statistiche campionarie

Università degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER VARIABILI

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

Esercizi test ipotesi. Prof. Raffaella Folgieri aa 2009/2010

Potenza dello studio e dimensione campionaria. Laurea in Medicina e Chirurgia - Statistica medica 1

Temi di Esame a.a Statistica - CLEF

L analisi dei rischi: l aspetto statistico Ing. Pier Giorgio DELLA ROLE Six Sigma Master Black Belt

1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario:

Corso di Fisica generale

LA STATISTICA NEI TEST INVALSI

Inferenza statistica. Statistica medica 1

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

Università del Piemonte Orientale. Corso di laurea in biotecnologia. Corso di Statistica Medica. Intervalli di confidenza

SPC e distribuzione normale con Access

Statistica inferenziale, Varese, 18 novembre 2009 Prima parte - Modalità C

Lineamenti di econometria 2

E naturale chiedersi alcune cose sulla media campionaria x n

Tasso di interesse e capitalizzazione

Concetto di potenza statistica

Misure finanziarie del rendimento: il Van

ANALISI DELLE FREQUENZE: IL TEST CHI 2

Istituzioni di Statistica e Statistica Economica

Misure finanziarie del rendimento: il Van

La distribuzione Normale. La distribuzione Normale

CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 7

Soluzioni degli Esercizi del Parziale del 30/06/201 (Ippoliti-Fontanella-Valentini)

ELEMENTI DI STATISTICA

Esercitazione n.2 Inferenza su medie

Esercizi riassuntivi di probabilità

Probabilità condizionata: p(a/b) che avvenga A, una volta accaduto B. Evento prodotto: Evento in cui si verifica sia A che B ; p(a&b) = p(a) x p(b/a)

VINCERE AL BLACKJACK

Statistica. Lezione 6

Indici di dispersione

i criteri di valutazione

Test d ipotesi. Statistica e biometria. D. Bertacchi. Test d ipotesi

CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 6

4 3 4 = 4 x x x 10 0 aaa

STATISTICA IX lezione

Un po di statistica. Christian Ferrari. Laboratorio di Matematica

ALLEGATO 1 Analisi delle serie storiche pluviometriche delle stazioni di Torre del Lago e di Viareggio.

Metodi statistici per le ricerche di mercato

TNT IV. Il Diavolo è meno brutto di come ce lo dipingono!!! (Guarda il video)

Teoria della Stima. Stima della Media e di una Porzione di Popolazione. Introduzione. Corso di Laurea in Scienze Motorie AA2002/03 - Analisi dei Dati

Principi generali. Vercelli 9-10 dicembre G. Bartolozzi - Firenze. Il Pediatra di famiglia e gli esami di laboratorio ASL Vercelli

PROGRAMMA SVOLTO NELLA SESSIONE N.

= variazione diviso valore iniziale, il tutto moltiplicato per 100. \ Esempio: PIL del 2000 = 500; PIL del 2001 = 520:

Test statistici di verifica di ipotesi

CAPITOLO 1 OFFERTA DI LAVORO

LEZIONE 3. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010

Analisi dei residui. Test Esatto di Fisher. Differenza fra proporzioni

3. Confronto tra medie di due campioni indipendenti o appaiati

Teoria dei Giochi. Anna Torre

ITALIA - EUROPA SALARI, PREZZI, PRODUTTIVITA E L EFFETTO DIMENSIONE D IMPRESA. di Giuseppe D Aloia

LA CORRELAZIONE LINEARE

Sistemi di Servizio e Simulazione

SIMULAZIONE TEST INVALSI

Teoria dei Giochi. Anna Torre

STATISTICA ESERCITAZIONE 11 Dott. Giuseppe Pandolfo 3 febbraio Modelli continui di probabilità: la v.c. uniforme continua

Il concetto di valore medio in generale

PRODUZIONE DI LENTI A CONTATTO

Statistical Process Control

PROCEDURA INVENTARIO DI MAGAZZINO di FINE ESERCIZIO (dalla versione 3.2.0)

l insieme delle misure effettuate costituisce il campione statistico

Indice. p. 1. Introduzione. p. 2. Il consumo medio annuo pro capite di gas. p. 2. Il costo del gas con la tariffa di Maggior Tutela dell AEEG p.

Introduzione alle relazioni multivariate. Introduzione alle relazioni multivariate

Funzioni con dominio in R n

Psicometria (8 CFU) Corso di Laurea triennale STANDARDIZZAZIONE

Economia Internazionale e Politiche Commerciali (a.a. 12/13)

CAPITOLO V. L economia politica del commercio internazionale

Anteprima Finale Categoria Corsi di Statistica

IL MODELLO CICLICO BATTLEPLAN

Rapporto dal Questionari Insegnanti

f(x) = 1 x. Il dominio di questa funzione è il sottoinsieme proprio di R dato da

Prova di autovalutazione Prof. Roberta Siciliano

risulta (x) = 1 se x < 0.

Esercitazioni di Statistica

Determinare la grandezza della sottorete

Una sperimentazione. Probabilità. Una previsione. Calcolo delle probabilità. Nonostante ciò, è possibile dire qualcosa.

La teoria dell offerta

Istituzioni di Economia

MICROECONOMIA La teoria del consumo: Alcuni Arricchimenti. Enrico Saltari Università di Roma La Sapienza

RAPPRESENTAZIONE GRAFICA E ANALISI DEI DATI SPERIMENTALI CON EXCEL

Errori di una misura e sua rappresentazione

Capitolo 13: L offerta dell impresa e il surplus del produttore

IL COLLAUDO DI ACCETTAZIONE

OSSERVAZIONI TEORICHE Lezione n. 4

Il Campionameto dei segnali e la loro rappresentazione. 1 e prende il nome frequenza di

Disoccupazione e salario reale

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Anno Accademico 2014/2015 Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica

VALORI ECONOMICI DELL AGRICOLTURA 1

Cosa e' la percentuale e come si calcola

ECONOMIC OUTLOOK 2013 OCSE: LA CRISI ITALIANA CONTINUA

Lezione 27: L offerta di moneta e la LM

Transcript:

SOLUZIONI 7.1 7.2 7.3 7.4 7.5 a) X=6,3 minuti b) 3,7 minuti CAPITOLO 7 LE DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE E GLI INTERVALLI DI CONFIDENZA a) Quantitativo,discreto b) P=502/1004=0,5 o 50% c) Età,tipo di lavoro, quanto tempo al lavoro,sesso a) X=118,92 minuti b) Si,la differenza è 118,92 120= 1,08 minuti a) X=12,97 minuti Riportare risposte b) e c) pag 1 Sì, la scuola superiore può fornire una preparazione particolarmente valida. 7.6 7.7 Il 99,7% dei salari medi dovrebbero essere tra 28180 euro e 29620 euro. b) La media non è stranamente bassa

Errore=2,33*3,13=7,29 Limite inferiore=382 7,29=374,71 Limite superiore=382+7,29=289,29 b) Siamo sicuri al 98% che la media giusta sia tra 374,81 e 289,29 7.8 nota: in questi esempi usiamo s al posto di sigma perché n è grande 7.9 a) Primo campione Z: retribuzione base Valore di sigma assunto:408058 Retribuzione base 50 448320 422896 57708 (335214, 561426) b) Primo campione Z:bonus Valore di sigma assunto=428556 Bouns 50 230074 426846 60607 ( 111287, 348861) c) Primo campione Z:totale Valore di sigma assunto:726554 Totale 50 678394 728193 102750 ( 477007, 879781) Errore = 1.9626.1 51.2 Limite inferiore = 1435.1 51.2 = 1383.9 Limite superiore= 1435.1 + 51.2 = 1486.3 b) Basandosi sui dati, è ragionevole pensare che l andamento giornaliero sia 1400 macchine, perché l intervallo di confidenza contiene questo valore 7.10 nota: si usa s al posto di sigma perché n è grande a) Primo campione Z: giocatore Il valore di sigma assunto:9,04 giocatore 40 25,55 9,04 1,43 (22,75, 28,35)

b) Stava dormendo?non ha probabilmente giocato gran parte della partita o non ha giocato affatto. c) Primo campione Z: giocatore Il valore assunto di sigma:7 giocatore 38 26.89 7.00 1.14 ( 24.67, 29.12) d) Dall intervallo di confidenza ci si aspetta che il 95% delle volte l intervallo di punti tra 24,67 e 29,12 contiene la vera media del giocatore. Siccome 25 è nell intervallo, il nostro giocatore non è cosi diverso. 7.11 a) I dati non sono perfettamente simmetrici,ma dovrebbero essere normalmente distribuiti. La media e la mediana sono quasi uguali b) 99% intervallo di confidenza limite inferiore: riportare risultato limite superiore: riportare risultato c) 95% intervallo di confidenza Limite inferiore: riportare risultato Limite superiore: riportare risultato d) Se si parla di assumere nuovo personale userei il 98% dell intervallo di confidenza perché va più in alto e per il fatto che sostiene il fatto che la media deve essere pari a 12,08 minuti. 7.12 a) X = 3.12; n = 50; s = 1.04

Errore = 1.6450.147 0.242 Limite inferiore = 3.12 0.242 = 2.88 Limite superiore= 3.12 + 0.242 = 3.36 b) Il direttore artistico può essere sicuro al 90% che il numero medio di volte che una persona si reca a un concerto è tra 2,88 e 3,36 o per fini pratici,vicino a 3. 7.13 7.14 b) Sì,la direzione deve assumere nuovo personale. L intervallo di confidenza suggerisce che la giusta media di tempo d attesa debba essere circa 71 minuti

c) Arrotondati,entrambi gli intervalli sono circa gli stessi da 4 a 6 giorni, ma non importa perché non pagano i giorni parziali 7.15 Primo campione T:decessi Decessi 14 830.3 173.5 46.4 ( 730.1, 930.4) 7.16 7.17 b) Siccome il valore target di 0,35 è contenuto nell intervallo,non si cancellerà il programma b) In base all intervallo di confidenza, la proporzione potrebbe essere o non potrebbe essere una maggioranza. 7.18 b) Sì, rivela che il 50% degli elettori della Sicilia si oppone all apertura di un Casinò nella regione

c) Se il presidente della regione vuole continuare sulla sua strada, dovrebbe tener conto che la percentuale di persone che si oppongono al Casinò sembra essere più basso del 41,4% che è chiaramente una minoranza. Dovrebbe spingere su questo argomento 7.19 a) Anno % di infezioni respiratorie causate dai condotti di aerazione b) c) Siccome la grandezza campionaria è piccola, gli intervalli sono molto ampi e sovrapposti. Non sembra cosi scontato che la percentuale di infezioni respiratorie causate dei condotti di aerazione cambi nel tempo. Se si guarda semplicemente alle percentuali,crescono e poi decrescono 7.20

7.21 Se si fa una cattiva stima, si usa p=0,50. Per avere e=0,03 con il 98% di confidenza. 7.22 Ancora, usare p=0.50 per avere e=0,02 con il 95% di confidenza 7.23 a) b) Siccome n=25 e non si conosce σ, si usa t. Con α=0,05, t=2,064 7.24 Errore= Limite inferiore= Limite superiore= c) L affermazione apparirebbe falsa, siccome si è sicuri che il 95% che la vera media di registrazione è tra 118,34 e 119,50 e 120 non è in questo intervallo. a) Per trovare Z c è bisogno dell errore standard di X,cosi σ=0,25/ 10=0,079 b) Sì, l atleta corre molto più veloce dei suoi compagni di squadra 7.25

a) b) In base al teorema centrale del limite,x ha una distribuzione normale con una media di 3 e una deviazione standard (errore standard) di 0,07. 7.26 c) Basandosi sullo z score, sembra che i dipendenti dell azienda trascorrono in palestra più ore della media nazionale 7.27

c) La grandezza campionaria per il 95% dell intervallo di confidenza è piccolo. Fa effetto perché dovrebbe costare di più per ottenere una stima migliore. 7.28 Errore=0,01 a) Se facciamo una cattiva stima, si usap=0,50. Per avere e=0,01 con 95% di confidenza 7.29 b)

e) se incrementa la dimensione campionaria, l ampiezza della distribuzione campionaria diminuisce. La stima migliora 7.30 a) μ= 25000 per la giustizia criminale: σ= 1000 e σ=1000/ 30=182,57 lavori sociali: assistenza medica: b) se la variabilità della popolazione aumenta, lo stesso fa l errore standard della media c) la precisione della stima di x dipende dalla variabilità della popolazione 7.31 a) sono tutti nel nord est b) questi dati probabilmente non si applicano a tutti gli stati in tutte le regioni del paese

c) bisogna assumere che la popolazione (tutto gli stati) sono normalmente distribuiti primo campione T: stati Stati 6 5270675 7047433 2877102 ( 528935,11070286) 7.32 a) x=26,56%; s=10,55%; n=14; t con 13 gradi di libertà è 2,16 errore: limite inferiore: limite superiore: b) l intervallo dice che la percentuale media di rappresentanti femminili è circa tra 20,47% e 32,65%. Siccome la Svezia è 50%, sembra che la Svezia sia sopra la media. 7.33 In base ai dati di 14 stati,il tasso di mortalità è tra 730,1 e 930,4 con 95% di confidenza. Siccome la Virginia è 804,9, sembra che la Virginia non sia singolare nel tasso di mortalità