mgr inż. Marek Malatyński  Kolokwium - Opracowanie v.1.1 FULL
===============================================================================
Zadanie 1 (F/1)
Na podstawie następujących danych: 22, 12, 10, 8, 23, 29, 10, 16, 11, 23, 24; obliczyć średnią
(Average), moda (Mode), sumę (Sum), współczynnik asymetryczny (Skewness) i współczynnik zmienności
(Coeff. of variation).
Rozwiązanie 1
Przechodzimy do F (Descriptive Methods) / 1 (Summary Statistics) podajemy nasze dane w jednym
rzędzie, oddzielamy je spacją i naciskamy F6, po czym odczytujemy interesujące nasz informacje.
===============================================================================
Zadanie 2 (F/2)
W zadaniu było podane jedenaście liczb i trzy następujące wzory:
R=XMAX-XMIN gdzie: XMAX  to największa wartość z pośród podanych,
XMIN  najmniejsza.
k<5log(n) gdzie: k  ilość klas.
c=R/k gdzie: c  długość przedziału.
Należało wyznaczyć szereg rozdzielczy, przedziały: punktowy (List) i ciągły (Continous). Dalsza treść
zadania nie znana.
Rozwiązanie 2
Przechodzimy do F (Descriptive Methods) / 2 (Frequency Tabulation) podajemy nasze dane w
jednym rzędzie, oddzielamy je spacją, podajemy limity i ilość klas, określamy czy punktowy czy ciągły i
naciskamy F6, po czym wybieramy pierwszą opcję (Display table). Po czym odczytujemy interesujące nas
informacje.
===============================================================================
Zadanie 3 (F/6)
W treści zdania był podany wektor z=[aabbccacb]. Dalsza treść zadania nie znana.
Rozwiązanie 3
Ogólnie w tym zadaniu korzystało się z opcji F (Descriptive Methods) / 6 (Codebook Procedure).
===============================================================================
Zadanie 4, 5 i 6 (G/1)
W tych zadaniach należało obliczyć przedziały ufności dla średniej (Confidence Interval of Mean) dla
poziomu istotności 0,01, jak również przedziały ufności dla wariancji (Confidence Interval for Variance) dla
poziomu istotności 0,02 i założyć hipotezę że średnia zawartość alkoholu we krwi (tyczy się naszych danych)
jest mniejsza od 2,2.
Rozwiązanie 4,5 i 6
Przechodzimy go G (Estimation and Testing) / 1 (One-Sample Analysis) podajemy nasze dane i
naciskamy F6, po czym wpisujemy nasze obliczone uprzednio współczynniki istotności (1-ą) i zakładamy
hipotezę że 2,2 jest mniejsza (LT).
===============================================================================
Zadanie 7 (H/5)
Dane: średnia=1,8; wariancja=0,04; wygenerować próbę 17 elementowa dla rozkładu normalnego.
Rozwiązanie 7
Przechodzimy go H (Distribution Functions) / 5 (Random Number Generation) wybieramy rozkład
normalny naciskamy F6 podajemy średnią (Mean) i odchylenie standardowe (Standard deviation  jest to
pierwiastek z wariancji) i liczbę próbek (Number of samples) po czym naciskamy ponownie F6.
===============================================================================
Przygotował: Tomasz  Hatake_KAKASHI Kotwis 1
mgr inż. Marek Malatyński  Kolokwium - Opracowanie v.1.1 FULL
===============================================================================
Zadanie 8 (G/2)
Podać hipotezę i wnioski czy średnie są sobie równe na zadanym poziomie istotności. Jako pierwszą
próbkę podajemy dane z zadania 7 a jako drugą wygenerowane dane z zadania 7.
Rozwiązanie 8
Przechodzimy go G (Estimation and Testing) / 2 (Two-Sample Analysis) podajemy nasze dane i
naciskamy F6, po czym badamy hipotezę że mają być równe, czyli w Hypothesis Test for H0: Diff =
podajemy 0 ponieważ mają być sobie równe, dalej wpisujemy NE czyli nasza hipoteza jest tak że są nie równe,
czyli jak odrzucimy hipotezę znaczy że są równe.
===============================================================================
Zadanie 9 (H/2)
Wyznaczyć wykresy (rozkład normalny) dla funkcji gęstości (Density function) i dystrybuanty
(Cumulative d.f.).
Rozwiązanie 9
Przechodzimy do H (Distribution Functions) / 2 (Distribution Plotting) wybieramy rozkład normalny
naciskamy F6 podajemy średnią (Mean) i odchylenie standardowe (Standard deviation) i naciskamy
ponownie F6 i wybieramy odpowiednie opcję.
===============================================================================
Zadanie 10 (H/3)
Wyznaczyć wartość dla rozkładu chi kwadrat (Chi-square), dla danych podanych na kartce, ilość stopni
swobody (Degrees of freedom) również była podana. Po czym obliczyć prawdopodobieństwo P(X>& ) = 1-
wartość wyliczona.
Rozwiązanie 10
Przechodzimy do H (Distribution Functions) / 3 (Tail Area Probabilites) wybieramy rozkład chi
kwadrat naciskamy F6 podajemy naszą liczbę stopni swobody i naciskamy F6 po czym wstawiamy nasze dane i
wyliczamy. Dalej podstawiamy do wzoru.
===============================================================================
Zadanie 11 (H/3)
Obliczyć podane prawdopodobieństwa (dane na kartce, rozkład normalny): P(XN2),
P(|X|>N3).
Rozwiązanie 11
Przechodzimy do H (Distribution Functions) / 3 (Tail Area Probabilites) wybieramy rozkład
normalny naciskamy F6 podajemy średnią (Mean) i odchylenie standardowe (Standard deviation) i
naciskamy ponownie F6 i obliczamy nasze dane. W przypadku pierwszy od razu, drugim P(X>N2)=1-
P(XN3)=1-P(|X|===============================================================================
Zadanie 12 (J/1)
Mamy podane 4 sklepy (A, B, C, D) a w nich ceny myszek (4 bądz
6 cen w każdym sklepie), mamy
sprawdzić hipotezę czy ceny w tych sklepach są jednakowe (czy występują statystyczne różnice) do tego
wyciągnąć wnioski i opisać to zadanie.
Rozwiązanie 12
Przechodzimy do J (Analysis of Variance) / 1 (One-Way Analysis of Variance) podajmy nasze dane i
wciskamy F6 po czym naciskamy F5 i w opcjach wybieramy Multiple range analysis gdzie dowiadujemy się
czy występują jakieś znaczące różnice pomiędzy cenami w danych sklepach (gwiazdki).
===============================================================================
Przygotował: Tomasz  Hatake_KAKASHI Kotwis 2