Lusniewicz zadania 2

Lusniewicz zadania 2



Przykład 2 (estymacja wartości oczekiwanej)

W 16 wylosowanych miastach (nie wojewódzkich) Polski, przeprowadzono w kwietniu 2007 r. notowania cen benzyny ( PB 98 w zł/l).

Wydruk komputerowy danych jednostkowych ( średnia cena ) miał postać:

Nr

Miasta

Ceny X

1

Elbląg

4,05

2

Gliwice

3,95

15

Wałbrzych

4,05

16

Zakopane

4,18

Na podstawie tych danych oszacowane zostały końcówki 95% przedziału ufności dia nieznanej liczbowo wartości oczekiwanej średniej ceny benzyny. We wszystkich miastach ( nie wojewódzkich ) kraju. Końcówki te były równe: ok. 4,01 zł (dolna ) i ok. 4,26 zł ( górna ). Czy można uważać, że przeprowadzone wnioskowanie statystyczne było w danym przypadku bezpieczne ?

a) nie b) tak, ale c) nie, ale d) tak

Uzasadnienie metodologii:

n = 16 miast (próba losowa)

X —»■ cena benzyny ( zmienna losowa nieskokowa)

m —>■ średnia cena benzyny we wszystkich miastach (parametr do oszacowania)

1 -1 = 0,95 ( 95% deklarowany poziom ufnościO xi = 4,01 zł (dolna końcówka)

A y ""    ” O

X2 = 4.26 zł (górna końcówka)    *

4,26-401

Ax =    2    «0,12


0,12



5x = 4,13


2,10%


__ 4.01 + 4.26 x     2    =4,13

Sx = 0,226862 odchylenie standartowe


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Lusniewicz zadania 4 Przykład 3 ( estymacja wariancji) W oparciu o dane liczbowe pochodzące z próby
Estymator wartości oczekiwanej - przykładrzut kostką do gry P(x)a 1 a= 3 a=3 Pole powierzchni
zad25 ••A? ^ ca- mmm. Przykład 5.1. Obliczyć wartość oczekiwaną zmiennej losowej k występującej w pr
- wariancja w = <T. Oszacowaniem (estymatorem) wartości oczekiwanej //(wartości poprawnej)/; pomi
11096 zad25 ••A? ^ ca- mmm. Przykład 5.1. Obliczyć wartość oczekiwaną zmiennej losowej k występujące
Metody Wyceny Nieruchomości koło2 WSZYSTKIE MOZLIWE ZADANIA (3) Przykład 4. Określ wartość nieruch
zad33 (2) Przykład 6.7. Obliczyć wartość oczekiwaną i wariancję zmiennej losowej X typu ciągłego pos
Lusniewicz zadania Przykład 7 W oparciu o liczbowe dane przykładu 6 ( ni = 58 oraz n2 = 34 firm kra
Lusniewicz zadania Przykład 8 Procedura 1MAW ( ocena istotności wpływu czynnika klasyfikacyjnego) P
Lusniewicz zadania Przykład 9 (warunek jednorodności wariancji) W oparciu o dane przykładu 8 (próba
Lusniewicz zadania Przykład 10 Regresja liniowa (pojedyncza metoda najmniejszych kwadratów) Zrealiz
Lusniewicz zadania Przykład 11 (ocena liniowości regresji) W oparciu o dane liczbowe przykładu 10 9

więcej podobnych podstron