Verifica delle ipotesi: Binomiale

Documenti analoghi
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (M-Z) Università di Roma La Sapienza CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA ESAME DEL 13/1/2017

STATISTICA A K (60 ore)

Dipartimento di Sociologia e Ricerca Sociale. Corso di Laurea in Sociologia. Insegnamento di Statistica (a.a ) dott.ssa Gaia Bertarelli

VARIABILI ALEATORIE Una moneta equilibrata viene lanciata più volte. Qual è la probabilità che al 6 lancio:

Esercitazioni di Statistica Matematica A Esercitatori: Dott. Fabio Zucca - Dott. Maurizio U. Dini Lezioni del 7/1/2003 e del 14/1/2003

Matematica II: Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica

DISTRIBUZIONI DI CAMPIONAMENTO

Argomenti della lezione:

Dipartimento di Fisica a.a. 2004/2005 Fisica Medica 2 Test di ipotesi 2/5/2005

Modelli descrittivi, statistica e simulazione

Soluzione Esercizio 1 (pag 1):

Esercitazione 5 del corso di Statistica 2 Prof. Domenico Vistocco

Lezione 16. Statistica. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Lezione 16. A. Iodice. Ipotesi statistiche

Calcolo delle Probabilità e Statistica, Ingegneria Civile e A&T e Informatica I prova finale a.a. 2016/17

Esercizi di statistica inferenziale

STATISTICA CORSO BASE. Prova scritta del Tempo: 2 ore Cognome e Nome:... Matricola:...

Statistica. Capitolo 10. Verifica di Ipotesi su una Singola Popolazione. Cap. 10-1

Corso di Statistica Esercitazione 1.8

Esercitazione 8 del corso di Statistica 2

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Laurea in Matematica ST410 - Statistica 1 - A.A. 2013/2014. II Esonero - 10 Gennaio 2014

STATISTICA A K (60 ore)

Teoria della stima dei parametri:

5 - Esercizi: Probabilità e Distribuzioni di Probabilità (Uniforme, Gaussiana)

Esercitazione n. 3 - Corso di STATISTICA - Università della Basilicata - a.a. 2011/12 Prof. Roberta Siciliano

Approssimazione normale alla distribuzione binomiale

STATISTICA (2) ESERCITAZIONE Dott.ssa Antonella Costanzo

N.B. Per la risoluzione dei seguenti esercizi, si fa riferimento alle Tabelle riportate alla fine del documento.

Verifica delle ipotesi. Verifica delle ipotesi

Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali /2e S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill

Occorre trovare la distribuzione di DM

Prova d'esame di Statistica I - Corso Prof.ssa S. Terzi

Materiale didattico per il corso di Statistica I Quarta esercitazione SOLUZIONI

Analisi della regressione multipla

Esempio. Distribuzione binomiale (3)

Analisi della varianza

Esercizi di Calcolo combinatorio: disposizioni

Probabilità Esercitazione n. 6 del 24/05/2016

Esercizi di Probabilità e Statistica

Test delle Ipotesi Parte I

Statistica (parte II) Esercitazione 4

I appello di calcolo delle probabilità e statistica

Un esempio. Ipotesi statistica: supposizione riguardante: un parametro della popolazione. la forma della distribuzione della popolazione

Teorema del limite centrale TCL Questo importante teorema della statistica inferenziale si applica a qualsiasi variabile aleatoria che sia combinazion

, B con probabilità 1 4 e C con probabilità 1 4.

UNIVERSITÀ di ROMA TOR VERGATA

Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica Fisciano, 10/1/2012

STATISTICA. Federico M. Stefanini. e.mail: a.a (3 CFU)

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Anno Accademico 2017/2018 Probabilità e Statistica - Prova pratica

Corso di Statistica - Prof. Fabio Zucca Appello 4-2 febbraio 2017

Prova scritta di Statistica (10 CREDITI) II canale (Dott.ssa Conigliani) 16/06/2009

Variabili aleatorie discrete. Giovanni M. Marchetti Statistica Capitolo 5 Corso di Laurea in Economia

Corso di Istituzioni di Matematiche con Elementi di Statistica. anno accademico 2015/2016 corso A-L (G. Gaeta & N. Bressan)

LEZIONI DI STATISTICA MEDICA

Esercizi. 2. [Conteggio diretto] Due dadi vengono lanciati in successione. a) Qual è la probabilità che la somma dei due risultati faccia 7?

Richiami di inferenza statistica Strumenti quantitativi per la gestione

Richiami di inferenza statistica. Strumenti quantitativi per la gestione. Emanuele Taufer

Esercitazione 8 maggio 2014

Statistica 1- parte II

CONFRONTO TRA LA MEDIE DI DUE CAMPIONI INDIPENDENTI

esperimento casuale: è un esperimento condotto sotto l effetto del caso; evento elementare: ciascuno dei possibili esiti di un esperimento casuale;

Fondamenti statistici : Test d Ipotesi (1)

Elementi di Psicometria (con laboratorio software 1)

Alcune v.a. discrete notevoli

Metodi statistici per le ricerche di mercato

Quanti soggetti devono essere selezionati?

SOLUZIONI DEL 2 0 TEST DI PREPARAZIONE ALLA 1 a PROVA INTERMEDIA

Cognome e Nome:... Matricola e corso di laurea:...

ESERCITAZIONE N. 7 corso di statistica

Corso di Statistica - Prof. Fabio Zucca V Appello - 19 febbraio 2015

Esame di Statistica (10 o 12 CFU) CLEF 11 febbraio 2016

p k q n k = p n (k) = n 12 = 1 = ,1208. q = 1 2 e si ha: p 12 (8) =

Esercizi settimana 5. Esercizi applicati. Esercizio 1. Si considerino tre monete truccate, ognuna con probabilità 2 3

Il processo inferenziale consente di generalizzare, con un certo grado di sicurezza, i risultati ottenuti osservando uno o più campioni

Contenuti: Capitolo 14 del libro di testo

Prova di recupero di Probabilità e Statistica - A * 21/04/2006

Prova Scritta di METODI STATISTICI PER L AMMINISTRAZIONE DELLE IMPRESE (Milano, )

1. Quali sono i possibili campioni di numerosità 2 senza reimmissione? X 1 e X 2 sono indipendenti?

Statistica Matematica A Docente: Dott. F. Zucca. II prova in itinere

Esercitazione del 04/06/2015 Probabilità e Statistica Foglio 14

Soluzioni ottava esercitazione

Laboratorio di Didattica di elaborazione dati 5 STIMA PUNTUALE DEI PARAMETRI. x i. SE = n.

Politecnico di Milano - Scuola di Ingegneria Industriale. II Prova in Itinere di Statistica per Ingegneria Energetica 7 Luglio 2011

Test di ipotesi (a due code, σ nota)

i=1 x i = e che n

Approfondimento 3.3. Approssimazione della distribuzione binomiale alla normale

Statistica. Lezione 4

Statistica Matematica A - Ing. Meccanica, Aerospaziale II prova in itinere - 2 febbraio 2005

PROVA SCRITTA DI STATISTICA (COD COD ) 7 luglio 2005 APPROSSIMARE TUTTI I CALCOLI ALLA QUARTA CIFRA DECIMALE SOLUZIONI MODALITÀ A

Test di significatività

Il Test di Ipotesi Lezione 5

SOLUZIONE. a) Calcoliamo il valore medio delle 10 misure effettuate (media campionaria):

Contenuto del capitolo

Foglio di Esercizi 10 con Risoluzione 18 dicembre 2017

Esercizi di Probabilità - Matematica Applicata a. a aprile 2014

CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 3

Esercizi delle prove scritte di Metodi Matematici e Statistici Prof. R. Ricci A.A. 2003/2004/2005

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Laurea in Matematica ST410 - Statistica 1 - A.A. 2014/2015 Appello B - 5 Febbraio 2015

P (0 semafori rossi) = 0,05 P (1 semaforo rosso) = 0,20 P (2 semafori rossi) = 0,25 P (3 semafori rossi) = 0,35 P (4 semafori rossi) = 0,15

Transcript:

Verifica delle ipotesi: Binomiale Esercizio Nel collegio elettorale di una città, alle ultime elezioni il candidato A ha ottenuto il 4% delle preferenze mentre il candidato B il 6%. Nella nuova tornata elettorale i due si ripresentano, e il candidato A vuole utilizzare un sondaggio per sapere se si trovi in vantaggio nelle preferenze. A tal fine, ingaggia una società di sondaggi con l incarico di intervistare 5 persone, le quali devono esprimere la preferenza per uno dei due candidati. Quante persone del campione dovranno esprimere una preferenza per il candidato A al fine di sostenere, con un grado di fiducia del 95%, che egli sarà eletto? Si identifichino, utilizzando i risultati delle precedenti elezioni, la probabilità che un intervistato si esprima a favore di A e la probabilità che si esprima a favore di B. La probabilità che un intervistato si esprima a favore di A è p =, 4, la probabilità che si esprima a favore del candidato B sarà q =,6. Si indichino le ipotesi alternative H e H (si tenga presente che sotto l ipotesi H i due candidati ottengono lo stesso numero di preferenze. : p =,5 : p >,5 Si individuino: la distribuzione campionaria di riferimento ed i suoi parametri. La distribuzione campionaria è la binomiale con N(numero di intervistati=5, p(probabilità che un intervistato preferisca il candidato A=,5; Se indichiamo con x la variabile casuale che esprime il numero di preferenze per il candidato A, allora la probabilità che esattamente soggetti si esprimano a favore di A sarà data dalla N x = = p q ( N 5 =,5,5 (5 Si individui la regione critica (di rifiuto di H Dato che il test è unidirezionale dobbiamo calcolare in modo tale che x = i <,5 ; dalla lettura della tavola dei valori della binomiale con N=5 e p=,5 possiamo osservare che questa condizione è rispettata quando =2, infatti: 5 i= 2 5 i= P ( x = i = x = 2 + x = 3 +... =,4 +,3 +... =,8 Si concluda indicando quanti soggetti del campione devono esprimersi a favore del candidato A per sostenere, a livello di confidenza del 95%, che il candidato è in vantaggio? Per sostenere, a livello di confidenza del 95%, che il candidato A è in vantaggio bisogna che rispondano a suo favore almeno 2 dei 5 intervistati.

Esercizio 2 Si lanci 2 volte un dado e si conti quante volte esce un numero pari. Individuare la regola decisionale per stabilire se il dado sia bilanciato o meno utilizzando un livello di significatività pari a.5: Si definiscano le ipotesi H e H ; : p =,5 : p,5 Si individui la distribuzione campionaria; Facendo riferimento alla distibuzione binomiale avremo:,2,8,6,4,2,,8,6,4,2, 2 3 4 5 6 7 8 9 2 3 4 5 6 7 8 9 2 Si individui la regione critica (di rifiuto di H. Sommando i valori di probabilità estremi si ottengono come valori di soglia 5 e 5 pertanto la regione critica si ha per valori minori di 6 e maggiori di 4.

Esercizio 3 Uno studente sostiene una prova d esame che consiste nel rispondere ad una serie di quindici domande con risposta vero o falso. Alla fine della prova egli avrà un punteggio dato dal numero di domande a cui ha risposto correttamente. Si vuole determinare quante debbano essere le risposte corrette date dallo studente per sostenere, ad un livello di α =,5, che egli non risponda in maniera casuale. Si definiscano le ipotesi H e H. Se lo studente risponde a caso, indicando con p la probabilità di risposta corretta, dovremo avere che p =, 5. Se le risposte non sono casuali dovremo avere : p =,5 : p >,5 p >,5, formalmente: Si individui la distribuzione campionaria di riferimento ed i suoi parametri. La distribuzione campionaria di riferimento è la binomiale con N (numero di domande = 5, e p (probabilità di risposta corretta casuale =,5. Se indichiamo con x la variabile casuale che esprime il numero di risposte corrette, allora la probabilità che lo studente dia esattamente risposte corrette sarà data dalla N x = = p q ( N 5 =,5,5 (5 Si individui la regione critica (di rifiuto di H. Dato che l ipotesi alternativa è monodirezionale (destra dobbiamo calcolare in modo tale che x = i <,5 ; dalla lettura della tavola dei valori della binomiale con N=5 e p=,5 possiamo osservare che questa condizione è rispettata quando =2, infatti: 5 i= 5 i= 2 P ( x = i = x = 2 + x = 3 +... =,4 +,3 +... =,8 Pertanto la regione critica sarà data dai valori di x maggiori o uguali a 2. Quante devono essere le risposte corrette date dallo studente per escludere, con un livello di confidenza del 95%, che egli risponda a caso? Si motivi la risposta. Il numero di risposte corrette deve cadere nella regione critica e pertanto, deve essere maggiore di. Si calcoli la potenza del test nel caso in cui la probabilità di rispondere correttamente a ciascuna domanda sia pari a,9. Si faccia attenzione che sul libro c è una probabilità sbagliata.3 al posto di.3 (Vidotto, Xausa Peron, pag. 439

Dobbiamo prima calcolare il valore di β, che sarà dato dalla probabilità di rispondere correttamente a meno di 2 domande nel caso in cui sia vera H : p, 9. Tale probabilità risulta calcolabile con = la formula della binomiale in cui N (numero di domande = 5, p(probabilità di risposta corretta=,9. β = x < 2 = 2 i= x = i = x = + x = +... + x = 2 =,56 Dato questo valore di β, la potenza del test sarà: β =,56 =,944 Esercizio 4 Un azienda vinicola vuole assumere un assaggiatore di vini per testare la qualità del proprio prodotto. Per operare la scelta al candidato vengono fatte assaggiare coppie di vini; per ciascuna di esse il candidato deve individuare il vino di qualità migliore. Il soggetto può individuare o meno il vino migliore e, alla fine, viene contato il numero di risposte corrette che ha dato. Quante risposte corrette deve dare come minimo il candidato per dimostrare di non rispondere a caso? Si definiscano le ipotesi H e H ; Se indichiamo con p la probabilità di rispondere correttamente avremo : p =,5 : p >,5 Si individui e si rappresenti graficamente la distribuzione campionaria relativa; La distribuzione di riferimento sarà la binomiale, precisamente possiamo calcolare tutte le probabilità di ottenere da a risposte corrette e raffigurarla così: distribuzione binomiale,3,25 probabilità,2,5,,5, 2 3 4 5 6 7 8 9 numero di scelte corrette

Si individui la regione critica (di rifiuto di H ; PROF. GIULIO VIDOTTO Sommando le varie probabilità ottenute otteniamo che la regione critica, quella per cui le probabilità sommate danno un valore inferiore a.5, risulta costituita dai valori maggiori di 8. Si concluda indicando quante devono essere le risposte corrette per escludere, a livello di confidenza del 95%, la possibilità che il candidato assaggiatore risponda a caso. Per escludere, con un livello di confidenza del 95%, che il candidato risponde puramente a caso, bisogna che dia almeno 8 risposte corrette.

7 Difficile Spiegel 2 Preparare una regola di decisione per provare l ipotesi che una moneta no sia truccata, se si prende in considerazione un campione di 64 lanci della moneta e se si desidera un livello di significatività α =,5. ( Poiché P z,96 =,25, il valore di ± z critico =±, 96, per cui si può avere che: H : z zcritico H : z > zcritico Per esprimere la regola di decisione in termini del numero di teste che deve essere ottenuto in 64 lanci della moneta, si noti che la media e la deviazione standard della distribuzione delle teste è dato da: μ = Np = 64,5 = 32 e σ = Npq = 64(,5 2 = 4, nell ipotesi che la moneta sia buona. Per ( X μ X 32 cui z = =. Se, 96 X 32 / 4 =±,96 per cui la regola di decisione σ 4 diviene 24,6 X 39,84. Per cui, con 64 lanci, si accetta l ipotesi che la moneta sia buona se il numero di teste è compreso tra 25 e 39 inclusi. z =, si ha (