---

Overview

Arkusz1
Arkusz2
Arkusz3
Arkusz4

---

Sheet 1: Arkusz1

Przykład 1.
Dane				Rozwiązanie
n	xśrednia	D(X)	S(x)	T	D(T)	1-a	a	a/2	- u/a
25	800	150		800	30	0.95	0.05	0.025	-1.95996398454005
5
				Dolna granica		Górna granica
				741.201080463798		858.798919536202
Wniosek: Z prawdopodobieństwem 0,95 możemy twierdzić, że średnia wartośc domu w badanym mieście waha się w granicach od 741,201 do 858,799 (tys. zł.).

---

Sheet 2: Arkusz2

Przykład 2.
Dane				Rozwiązanie
n	xśrednia	D(X)	S(x)	T	D(T)	1-a	a	a/2	- u/a
2500	8500	nieznane	2000	8500	40	0.9	0.1	0.05	-1.64485362695147
50
				Dolna granica		Górna granica
				8434.20585492194		8565.79414507806
Wniosek: Z prawdopodobieństwem 0,9 możemy twierdzić, że średnia roczna spłata kredytów przez wszystkich podatników z rozważanej grupy dochodowej waha się w granicach od 8434,21 do 8565,79 zł.

---

Sheet 3: Arkusz3

Przykład 3.
Dane			Rozwiązanie
n	2n	S(x)	T	D(T)	1-a	a	a/2	- u/a
50	100	14.2	14.2	1.42	0.95	0.05	0.025	-1.95996398454005
	10
			Dolna granica		Górna granica
			11.4168511419531		16.9831488580469
Wniosek: Z prawdopodobieństwem 0,95 możemy twierdzić, że przeciętne zróżnicowanie powierzchni wszystkich mieszkań trzypokojowych w rozważanym mieście waha się w granicach od 11,42 do 16,98 m2.

---

Sheet 4: Arkusz4

Przykład 4.
Dane					Rozwiązanie
m	n	m/n	1-m/n	m/n(1-m/n)/n	T	D(T)	1-a	a	a/2	- u/a
20	200	0.1	0.9	0.00045	0.1	0.021213203435597	0.9	0.1	0.05	-1.64485362695147
				0.021213203435597
					Dolna granica		Górna granica
					0.0651073853897		0.1348926146103
Wniosek: Z prawdopodobieństwem 0,9 możemy twierdzić, że w badanym regionie w najbliższym czasie 6,51%-13,49% jego mieszkańców zakupi samochód.