hej!
mam takie zadanie...
powiedzmy ze mamy w polsce ok 12 tys piekarn i mamy wszytskie dane na ich temat : glwonie nas interesuje ile chlebow zosttalo sprzedanych , ile bulek itd.. i chcemy dowiedziec sie ile ogolnie w polsce jest sprzedawancyh chlebow, bulek itd
jak nalezy zbudowac probke.. aby uzyskac wynik przyblizony do prawidlowego
ktory rozklad bedzie najlpeszy..
i jeszcze analiza bledu...
probka gdy n=12000
-
Misery Slave
- Użytkownik
- Posty: 52
- Rejestracja: 28 cze 2006, o 19:24
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: Gdańsk
- Podziękował: 6 razy
- Pomógł: 4 razy
probka gdy n=12000
Po pierwsze:
Próba idealna to taka, która została wybrana losowo.
po drugie: wielkość próby:
trudno jest obrać odpowiednią wielkość próby nie znając odchylenia standardowego populacji, albo próby.
Można zrobić co najwyżej tak:
zakładasz, że średnie Twoich pomiarów rozłożą się zgodnie z rozkładem normalnym
\(\displaystyle{ N(\theta_{o},\frac{\sigma}{\sqrt{n}})}\)
Wtedy wariancja z próby będzie podlegała rozkładowi \(\displaystyle{ \chi^{2}}\) z (n-1) stopniami swobody.
wówczas mamy \(\displaystyle{ t=\frac{(u+\sqrt{n}\frac{(\theta_{0}-\theta_{1})}{\sigma})}{\frac{\chi_{\nu}}{\sqrt{\nu}}\)
I tu pojawia się kłopot bo jak nie znamy odchylenia nie jesteśmy w stanie wlaściwie nic policzyć.
Zakładamy sobie alfa i beta. //czyli wartosci krytyczne błedów I i II rodzaju
I właściwie jedyne co mozemy to ząłożyć jakiś podobny przypadek który spełniłby nasze oczekiwania i odczytać wielkości próby z testu t dla średnich przy założonym alfa i beta.
Ogólnie: im większa próbe pobierzesz tym lepiej.
Po trzecie:
Analiza błędu
Masz założoną swoją hipotezę, że np. dziennie w Polsce średnio sprzedaje się np. 1 tonę chleba. Masz założone przedzialy krytyczne (alfa i beta).
alfa - określa błąd pierwszego rodzaju: czyli prawd., ze odrzucimy prawdziwą hipotezę zerową
beta - określa blad drugiego rodzaju, czyli praw. że przyjmiemy fałszywą hipotezę zerową.
Liczysz średnią z Twojej próby i sprawdzasz czy dla danej ilości (n-1) i przedziału istotności
(alfa) czy mieścisz się w odpowiednim obszarze. Tu musisz koniecznie zastosowac test t dla średnich dwustronny.
Potem odczytujesz z tej samej tabeli prawdopodobieństwo dla Twojej średniej.
I określasz że z tym odczytanym prawdopodobieństwem (dla Twojej średniej) nie popełniłeś błędu pierwszego rodzaju (jeśli przyjąłeś Ho).
Choć nie bardzo rozumiem o co chodzi z tym stwierdzeniem, z mamy wszystkie dane na temat piekarni.
Jeśli wszystko wiemy, to po prostu ukłądamy wszystko, porządkujemy, dzielimy na klasy, liczymy częstosci ilosci sprzedanych produktow i patrzymy jak tosię z grubsza rozkłada, dopasowujemy rozkład, sprawdzamy testem chi kwadrat czy ten rozkłąd odpowiednio dobrze jest dopasowany i właściwie wszystko wiemy.
Mam nadzieję, ze troche chociaż Ci pomogłem.
Choć dobór wielkosci próby przy nieznanych parametrów to dość zawiła sprawa.
Pozdrawiam
Próba idealna to taka, która została wybrana losowo.
po drugie: wielkość próby:
trudno jest obrać odpowiednią wielkość próby nie znając odchylenia standardowego populacji, albo próby.
Można zrobić co najwyżej tak:
zakładasz, że średnie Twoich pomiarów rozłożą się zgodnie z rozkładem normalnym
\(\displaystyle{ N(\theta_{o},\frac{\sigma}{\sqrt{n}})}\)
Wtedy wariancja z próby będzie podlegała rozkładowi \(\displaystyle{ \chi^{2}}\) z (n-1) stopniami swobody.
wówczas mamy \(\displaystyle{ t=\frac{(u+\sqrt{n}\frac{(\theta_{0}-\theta_{1})}{\sigma})}{\frac{\chi_{\nu}}{\sqrt{\nu}}\)
I tu pojawia się kłopot bo jak nie znamy odchylenia nie jesteśmy w stanie wlaściwie nic policzyć.
Zakładamy sobie alfa i beta. //czyli wartosci krytyczne błedów I i II rodzaju
I właściwie jedyne co mozemy to ząłożyć jakiś podobny przypadek który spełniłby nasze oczekiwania i odczytać wielkości próby z testu t dla średnich przy założonym alfa i beta.
Ogólnie: im większa próbe pobierzesz tym lepiej.
Po trzecie:
Analiza błędu
Masz założoną swoją hipotezę, że np. dziennie w Polsce średnio sprzedaje się np. 1 tonę chleba. Masz założone przedzialy krytyczne (alfa i beta).
alfa - określa błąd pierwszego rodzaju: czyli prawd., ze odrzucimy prawdziwą hipotezę zerową
beta - określa blad drugiego rodzaju, czyli praw. że przyjmiemy fałszywą hipotezę zerową.
Liczysz średnią z Twojej próby i sprawdzasz czy dla danej ilości (n-1) i przedziału istotności
(alfa) czy mieścisz się w odpowiednim obszarze. Tu musisz koniecznie zastosowac test t dla średnich dwustronny.
Potem odczytujesz z tej samej tabeli prawdopodobieństwo dla Twojej średniej.
I określasz że z tym odczytanym prawdopodobieństwem (dla Twojej średniej) nie popełniłeś błędu pierwszego rodzaju (jeśli przyjąłeś Ho).
Choć nie bardzo rozumiem o co chodzi z tym stwierdzeniem, z mamy wszystkie dane na temat piekarni.
Jeśli wszystko wiemy, to po prostu ukłądamy wszystko, porządkujemy, dzielimy na klasy, liczymy częstosci ilosci sprzedanych produktow i patrzymy jak tosię z grubsza rozkłada, dopasowujemy rozkład, sprawdzamy testem chi kwadrat czy ten rozkłąd odpowiednio dobrze jest dopasowany i właściwie wszystko wiemy.
Mam nadzieję, ze troche chociaż Ci pomogłem.
Choć dobór wielkosci próby przy nieznanych parametrów to dość zawiła sprawa.
Pozdrawiam