Mamy pewną cechę, która ma rozkład normalny z wariancją 2500. Na podstawie próby 25 elementowej okreslono, że średnia w tej próbie to 250. Czy na poziomie ufności 0.1, że średnia cechy jest wynosi 230?
Korzystam z modelu
\(\displaystyle{ h_0: \eta = 230}\)
\(\displaystyle{ h_1: \eta \neq 230}\)
Wyliczyłem pośrednie wartości (Z_{1-alpha/2}) i teraz dochodze do momentu gdzie muszę obliczyć wartość statystki testowej:
\(\displaystyle{ \frac{\overline{X} - \eta_0}{\delta / \sqrt{n}}}\)
No ale nię mogę podstawić wartości bezpośrednio do wzoru - dostanę 0 w liczniku.
Jak obliczyć w tym przypadku obszar krytyczny?
Testowanie hisptory
-
- Użytkownik
- Posty: 218
- Rejestracja: 28 lis 2012, o 16:59
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: Daleko
- Podziękował: 39 razy
- Pomógł: 4 razy
Testowanie hisptory
W jaki sposób wychodzi ci zero?
\(\displaystyle{ \frac{\overline{X} - \mu_0}{\sigma/ \sqrt{n}}= \frac{250-230}{50/ \sqrt{25} } = \frac{20}{50/5} = 2}\)
Poza tym \(\displaystyle{ \sigma}\) - odchylenie standardowe a nie \(\displaystyle{ \delta}\)
nie \(\displaystyle{ \eta}\) a \(\displaystyle{ \mu}\) bo tak wygląda ten model.
\(\displaystyle{ \frac{\overline{X} - \mu_0}{\sigma/ \sqrt{n}}= \frac{250-230}{50/ \sqrt{25} } = \frac{20}{50/5} = 2}\)
Poza tym \(\displaystyle{ \sigma}\) - odchylenie standardowe a nie \(\displaystyle{ \delta}\)
nie \(\displaystyle{ \eta}\) a \(\displaystyle{ \mu}\) bo tak wygląda ten model.