V.c bernoulliana VS v.c proporzione campionaria t.l.c

[michele.c.-votailprof]

Dunque se la proporzione campionaria misura la probabilità che avvenga un successo con probabilità p ed ha valore atteso E(X) = p e varianza V(X) = p(1-p), allora la variabile casuale bernoulliana che misura il numero di successi in "n repliche" di esperimenti tra loro indipendenti ha valore atteso E(X) = np e varianza V(X)= np(1-p).

Se N invece è sufficientemente grande interviene il teorema del limite centrale quindi la proporzione campionaria ha varianza p(1-p)/n (=$\sigma$^2/n)

La v.c bernoulliana invece, per un numero di osservazioni sufficientemente grandi ha varianza p(1-p) (n si semplifica).


E' giusto questo discorso????


(Chiedo conferma perché sono andato nel pallone e mi sento particolarmente confuso, sto facendo un ripassone ...Domani ho l'esame e le mie dispense questo discorso non lo approfondiscono bene...E la mia prof lo chiede sempre)


Ne consegue che la deviazione standard in riferimento allo stimatore Proporzione campionaria = $sqrt(p(1-p)/n )$


è questo il motivo per cui quando si calcola la verifica di ipotesi (ma anche quando si deve costruire l'intervallo di confidenza),per la corrispondente variabile casuale, la deviazione standard va a finire a denominatore?

cioè : $|P-P_0|/ (sqrt((P_0)(1-P_0))/sqrt(n)$


PS: Spero di non aver fatto troppi post o troppe domande...Se è un problema avvisatemi!

[_luca.barletta]

"esteta_edonista":
PS: Spero di non aver fatto troppi post o troppe domande...Se è un problema avvisatemi!

non è un problema, ma lo è capire cosa vuol dire questo:

cioè : |P-$P_0$|/ ($sqrt(($($P_0$)$(1-$P_0$)/n

[michele.c.-votailprof]

va bene, adesso ho modificato nuovamente la scrittura, dovrebbe essere comprensibile così . Aspetto chiarimenti.