Consideriamo una variabile aleatoria X bernoulliana che assume i valori 0 e 1 nel seguente modo:
[math]X_i = 1[/math]
se la i-esima scheda scelta riguarda un uomo, mentre
[math]X_i = 0[/math]
se la i-esima scheda scelta riguarda una donna. Sapendo che il 20% dei dipendenti sono uomini, possiamo a?ermare che la probabilit di successo di ogni variabile
[math]p = 0,2[/math]
. Ricordando le propriet delle variabili aleatorie di Bernoulli, possiamo anche a?ermare che:
[math]E[X_i] = p = 0,2[/math]
e che
[math]Var(X_i) = p(1-p) = 0,2 \cdot 0,8 = 0,16[/math]
.
La proporzione di schede corrispondenti a dipendenti uomini pu essere scritta come la media campionaria
[math]ar X_n[/math]
, in quanto abbiamo scelto di attribuire il successo al fatto che vengano estratte schede riguardanti uomini.
Per risolvere il problema, quindi, dobbiamo calcolare la seguente probabilità:
[math] P(0,18
e trovare il valore minimo di n che renda vera la disuguaglianza precedente.
Cominciamo calcolando la probabilit:
[math] P(0,18
[math]P(0,18
[math]P(0,18 n
Possiamo risolvere la probabilit ricordando come si e?ettua lapprossimazione normale; in questo caso, sottraendo a
[math]S_n[/math]
la media (np) e dividendo per il valore
[math]sigma \cdot \sqrt{n}[/math]
, otteniamo una variabile aleatoria che pu essere approssimata con una normale standard, che indichiamo con W:
[math] P(0,18 n
[math]P \left( \frac{0.18n - np}{\sigma \cdot \sqrt{n}}
[math] P \left( \frac{0.18n - np}{\sigma \cdot \sqrt{n}}
Sostituiamo i valori della probabilità e della deviazione standard:
[math] P \left( \frac{0.18n - 0.2n}{0.4 \cdot \sqrt{n}}
[math] P \left( \frac{-0.02n}{0.4 \cdot \sqrt{n}}
Possiamo procedere semplificando ulteriormente la scrittura:
[math] P \left( W
Applicando le proprietà della normale standard si ottiene:
[math] P \left( W
[math] 2 \cdot P \left( W
La quantità che abbiamo ottenuto deve essere maggiore di 0,95, ovvero:
[math] 2 \cdot P \left( W
[math]P \left( W
[math] P \left( W
Sapendo che il quantile della v.a di ordine 0,975 1,96 (si ricava dalle tavole della Normale Standard), possiamo scrivere:
[math] P \left( W
e sapendo che la funzione di distribuzione non decrescente, si ottiene che:
[math] \frac{0.02n}{0.4 \cdot \sqrt{n}} ? 1.96 [/math]
Risolviamo quindi la disuguaglianza per trovare il valore di n:
[math] 0,02 n ? 1,96 \cdot 0,4 \cdot \sqrt{n}[/math]
[math] (0,02 n)^2 ? (1,96 \cdot 0,4 \cdot \sqrt{n})^2[/math]
[math] 0,0004 n^2 ? 0,614656 n[/math]
[math] 0,0004 n^2 - 0,614656 n ? 0[/math]
[math] n ? \frac{0,614656}{0,0004} = 1536,64 [/math]
Quindi possiamo concludere che occorre un n maggiore di 1536.