Obliczenie prawdopodobienstwa
: 29 sty 2015, o 23:36
Mam zadanie za które nie wiem jak się zabrać. Mógłbym mi ktoś w poszczególnych krokach wyjaśnić jak je rozwiązać? Oto treść:
Załóżmy, że \(\displaystyle{ X_{1},...,X_{n}}\) i \(\displaystyle{ Y_{1},...,Y_{m}}\) są dwiema niezależnymi próbkami z tego samego rozkładu normalnego \(\displaystyle{ N \left( \mu, \sigma^{2} \right)}\). Niech \(\displaystyle{ \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} X_{i}}\) oraz \(\displaystyle{ \bar{Y} = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} Y_{i}}\). Obliczyć: \(\displaystyle{ P\left( \left|\bar{X}-\mu \right| > \left| \bar{Y}-\mu \right| \right)}\) dla \(\displaystyle{ n=100}\) i \(\displaystyle{ m=385}\).
Wiem, że odp powinna wyjść \(\displaystyle{ 0,7}\).-- 31 sty 2015, o 00:41 --nikt, nic?
Załóżmy, że \(\displaystyle{ X_{1},...,X_{n}}\) i \(\displaystyle{ Y_{1},...,Y_{m}}\) są dwiema niezależnymi próbkami z tego samego rozkładu normalnego \(\displaystyle{ N \left( \mu, \sigma^{2} \right)}\). Niech \(\displaystyle{ \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} X_{i}}\) oraz \(\displaystyle{ \bar{Y} = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} Y_{i}}\). Obliczyć: \(\displaystyle{ P\left( \left|\bar{X}-\mu \right| > \left| \bar{Y}-\mu \right| \right)}\) dla \(\displaystyle{ n=100}\) i \(\displaystyle{ m=385}\).
Wiem, że odp powinna wyjść \(\displaystyle{ 0,7}\).-- 31 sty 2015, o 00:41 --nikt, nic?