Compatibilità tra distribuzioni campionarie e stima
Si misura la massa di 40 fragoloni trovando un valore medio di 26g e una varianza di 8g^2.
Scegliendo casualmente altri 50 fragoloni, si trova una massa media di 25.6g con var 10g^2. Possiamo affermare ch equesto campione è compatibile
col precedente al 5% di significatività? Se sono compatibili determinare la miglior stima del valore medio ed il suo errore standard.
per la compatibilita ho considerato $|mu1-mu2|<=1.96sqrt((sigma_1^2/n_1)+(sigma_2^2/n_2))$ dove 1.96 è il valore critico della variabile normale standardizzata. Sostituendo i numeri ottengo 0.4<=1.073 perciò le 2 distribuzioni campionarie sono compatibili al 5% di significatività.
Vi chiedo per calcolare miglior stima devo utilizzare queste formule?
$mu_s=((mu_1/sigma_1^2)+(mu_2/sigma_2^2))/(1/sigma_1^2 + 1/sigma_2^2)$
$sigma_s^2=(sigma_1^2sigma_2^2)/(sigma_1^2+sigma_2^2)$
dove $sigma_1 sigma_2$ sono gli errori relativi ? e $mu$ i valori medi delle 2 distribuzioni?
grazie
Scegliendo casualmente altri 50 fragoloni, si trova una massa media di 25.6g con var 10g^2. Possiamo affermare ch equesto campione è compatibile
col precedente al 5% di significatività? Se sono compatibili determinare la miglior stima del valore medio ed il suo errore standard.
per la compatibilita ho considerato $|mu1-mu2|<=1.96sqrt((sigma_1^2/n_1)+(sigma_2^2/n_2))$ dove 1.96 è il valore critico della variabile normale standardizzata. Sostituendo i numeri ottengo 0.4<=1.073 perciò le 2 distribuzioni campionarie sono compatibili al 5% di significatività.
Vi chiedo per calcolare miglior stima devo utilizzare queste formule?
$mu_s=((mu_1/sigma_1^2)+(mu_2/sigma_2^2))/(1/sigma_1^2 + 1/sigma_2^2)$
$sigma_s^2=(sigma_1^2sigma_2^2)/(sigma_1^2+sigma_2^2)$
dove $sigma_1 sigma_2$ sono gli errori relativi ? e $mu$ i valori medi delle 2 distribuzioni?
grazie
Risposte
Ma non sarebbe meglio mangiarli con la panna invece di starli a misurare???
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