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DEI0,25 ME ME0,25 +- -2 MEE X2 ME 10E 5%ME Èf1,96 5 Problema PERRISOLVERE NDAun. n .pt?fp ± ne ziame ; = ,DOBBIAMO 5%fCHEdi taleove valore MEtrovare nRIF RINÈ '(0,051° fZag Al avanzato : -- ;.È Èping "-È f).phE --nz 0,055( ?)( 0,751,96 0,25 97203- ha 288,12 bisognaquindinz, sicuren per essere'10,051 90025 èprendere che intero289 09/11/20esempio : ?E EESSERE 5PER 90%ME ±di45 INTdeveQUANTOse GRANDE diCONFUNLA CON= . ..RISULTATO h 220=: ?partp ± za ; n .Intervalli POPOLAZIONISUCONFIDENZADI DUE ;):) NimisNinni o y× ~ ~ASSUNTI BASEDI : "detti "ancheY accoppiati× e variabili1 DIPENDENTIsiano campioni. In )tenere venditoredi formazione per 50esempio 50corso si= , testlezioni punteggiodopo iltest dellefa delprima prima eunè èdopoper× y,! .|X ) YiXi -- "" re"" ^""" "" """" "" "" "

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SaintP Sainttn.ua tn.aete a1-myµ' :- =-: Sddi d- Sɱ tn.in±tu NEMe ±a = E{i. . -- nr,d- Èd) È l' Probabilità l'CONFAstimatore cheintervallose CONTENGAAllora intervallouno di lan ,Mx My-b) )Òn È È PROBABILITÀ( l' eAllora confidenzaintervallose numerostima la lanonuna un ,h€ ( )Yiri -d- Òn Èd STIMA= UNAn nÈ ( )YiXiIn àn- Èa STIMATORE= unonesempio : 95%6 D= ah 0,05e 1-' == , !puòcheindica hindiYNNse risolvere IMPORTANTEXvn DIRLOsie nonnon si ,diPersone pesiPRIMA DOPO125 11 Yi136 Xi1 JoMI aspetto -195 102 205 71573 1504 2140138 -101651755 61601666 Edi 6)In 16( 7=to111-10+7 t= 2= -nSTIMA 'Eli ) (6-75)/5=(1679781791-1)/5--23,2⑥età ' -7ft'SI # f- tuo7)- a) ho= 2-= ++ .--1h ti ?di tu sale d± ±7 2,015aE ie- .,RISULTATO :( )P 95% MEDIE1,94 t CONFIDENTISIAMO DIFFERENZA95% dellef LAAL12,06µ CHEMy :-

ALL' dell'PARAMETRIDEI SONO intervalloINTERNODUE (PUÒ POSITIVIESSENDOCHEDIRE ENTRAMBIsi VALORI gliÈ) MEDIAMENTEdimagranteESTREMI cura STATAla,EFFICACE ÈC'SE Risultato RISULTATO0accavalla NONNellosiIL IL NEGATIVIANCHEMENTRE ANDRA BENE sonose ENTRAMBIC'ÈPOSITIVI sennòRisultatoNEGATIVItutti RITIO ,ÈRISULTATO InconcludenteIL)Elàn Mx µ-- -d'STIMATORE ^- §n %VÌÒN 2) )d-( ctànÈ✓ perciòMA usaincognita === sin (è lo stimatore la varianzadella distimatavarianza Indin )Elàn Èn can ,-- tre== SIvia MEDIE POPOLAZIONIDUEDIFFERENZA le NORMALIIntervalli CONFIDENZA diSUA tradi( )? luxury ?)P t t ae-= In Èsarà InLO hMEDIELEDIFFERENZAdellaSTIMATORE tra m-- IPOTESI varianza :sullae SÌ!81) ENTRAMBE 2-RISOLVE CONsi laeNOTE eSONO E2) ENTRAMBE AlloraINCOGNITE : did'a) considerarePossonosi uova × È SÌb) f-considerare
diversepossonosi ENTRAMBEdi NOTECASO VARANZEASSUNZIONI :1) YNNnn ix SÌÓx
2) ÈIL puòYX USARENOTE ZSONOe esatto siQuestoi lacaso eIN testil:) ;)lui Nimiso ynxnn ;TmIn°µ µ -- ,.E)le KenEhinn:L :(( )vltnx PERCHÉ)) ÈTmTinyEne✓ V XILYla Y INDIPENDENTIX sonocovt= nulla e- È %VIII.VIENI = ,QUINDI DEFINITIVAIN : ;)!È ( 9Tmtnn tiµ µ ;- - -1µm )TnInx - ,È £standardizzata Zla NN -: ny( g)P tZi ZiZ a1-E- { =- -;¥Ì%( )× g)"P E 1-tit isolareZi bisogna medie= a DIFF letralaq- -ÉTÉ %-)SÌTiny TntxnxP «zig Zag 1- aµ .. +- µ- - -- -× ,%t§[YÌYtnx Jay± In at Zagme d .- -× ME .esempioSTUDIARE STIPENDIO diversistabilimentiOPERAI dueMEDIO di" È d)leo 256A-60 NOTE2220,05 lehx variantehy sono== == , ,, , MEDIECOSTRUIRE LECONFIDENZA sullaintervallo DIFFERENZA TRAdi4-E 980 870€€= =
Òyneo 256A-60 NOTE2220,05 lehx variantehy sono== == , ,, , MEDIECOSTRUIRE LECONFIDENZA sullaintervallo DIFFERENZA TRAdi4-E 980 870€€= =,d- 980 110870= =-70,975 1,96Zi ==§- %t§[%Treo I ZeINTERVALLO di CONFIDENZA : .¥- . ( )980 ± 1,48870 1,96 2,06t- .± 6,9381ha( )P 95%4µm103,062 116,938f = 12/11/20CASO DI MAVARIANZE INCOGNITE UGUALIIPOTESI : POPOLAZIONIENTRAMBE NORMALI- CAMPIONI INDIPENDENTI- )! )( 8 8MaVARTANZE Uguali incognite- =! ?% )%NimTntu µ- i- - ,, .)↳YÌ;YÌ;nx µ-- servonooccorre STIMATORI2stimare la incognita nonvarianza? }SARÀ SMA CHEvistosolo SONOUNO UGUALI E(- )cioè pooued raggruppata= ,nx ny'TntÈ End €SI thy-d.si Hilnx d. sjsè si - -- =. .1)1) -1( ( ny-1nxt mynx -- devianza campionaria ydevianza ×campionano µn ,Ì ?)t.fi/yi-Yny( Xi DEVIANZANUMERATORE CHIAMAsivarianzaIl della-,gp = 2hxthy -Óp : §8d STIMATORE ediquindi : ÌY

( )Ì µMi- --" Òtu s' t~ compare comedistribuiscevisto e siche non, ny ,( .✓ !!!§ stimatore incognitadellat raggruppato varianza, ( 1)1)PERCHÉ (ÈcosìLIBERTÀ 2hxGRADI singoliSOMMA1 DEI hxthylasonoDI hy: =+ - --( g)tnxtnytnxinyP ttnxeny.at tnx.my1- laX sostituiscoora- 2=§a- -2z i. -

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I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher lorenzo.paolini.10 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Statistica aziendale e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università Politecnica delle Marche - Ancona o del prof Chelli Francesco Maria.