συγκέντρωση της ουσίας στον παραπόταμο είναι αυξημένη σε σχέση με τον ίδιο τον ποταμό;

Σχετικά έγγραφα
και τυπική απόκλιση σ = 40mg ανά μπανάνα. α) Ποια είναι η πιθανότητα μια μπανάνα να περιέχει i)

Επαναληπτικές Ασκήσεις 26/5/2017

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2011 για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β. στη Στατιστική 25/02/2011

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Σεπτεμβρίου 2008 στο Μάθημα Στατιστική Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ

Εργάτης Μηχάνηµα τύπου Α Μηχάνηµα τύπου Β

, µπορεί να είναι η συνάρτηση. αλλού. πλησιάζουν προς την τιµή 1, η διασπορά της αυξάνεται ή ελαττώνεται; (Εξηγείστε γιατί).

Έγιναν καλά εν έγιναν καλά Οµάδα Α (µε φάρµακο) Οµάδα Β (χωρίς φάρµακο) 35 15

Για το δείγμα από την παραγωγή της εταιρείας τροφίμων δίνεται επίσης ότι, = 1.3 και για το δείγμα από το συνεταιρισμό ότι, x

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 3 ο ) 7/4/2017

& 4/12/09 Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ

Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής 2η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 28/01/2011 (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) 1ο Θέμα [40] α) στ) 2ο Θέμα [40]

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο ) 24/2/2017

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 1 ο ) 17/3/2017

Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2013 στη Στατιστική

Έλεγχοι Χ 2 (Μέρος 1 ο ) 28/4/2017

5. Έλεγχοι Υποθέσεων

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο )

. Τι πρακτική αξία έχουν αυτές οι πιθανότητες; (5 Μονάδες)

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

Διαστήματα Εμπιστοσύνης

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 2 ο ) 31/3/2017

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

α) t-test µε ίσες διακυµάνσεις β) ανάλυση διακύµανσης µε έναν παράγοντα Έλεγχος t δύο δειγμάτων με υποτιθέμενες ίσες διακυμάνσεις

2.4 ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ ΜΙΑ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 22 Μαΐου /32

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ. Επαγωγική στατιστική (Στατιστική Συμπερασματολογία) Εκτιμητική Έλεγχος Στατιστικών Υποθέσεων

Στατιστική Ι. Ενότητα 9: Κατανομή t-έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Διαστήματα Εμπιστοσύνης και Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων Προβλήματα και Ασκήσεις

Στατιστική για Οικονομολόγους ΙΙ ΛΥΜΕΝΑ ΘΕΜΑΤΑ παλαιοτέρων ετών από «ανώνυμο φοιτητή» (Στις ΛΥΣΕΙΣ ενδεχομένως να υπάρχουν λάθη. )

2.5 ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ (The Quantile Test)

Η ΙΣΧΥΣ ΕΝΟΣ ΕΛΕΓΧΟΥ. (Power of a Test) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 21

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

8. Ανάλυση Διασποράς ως προς. δύο παράγοντες

Έλεγχος Χ 2 (καλής προσαρμογής, ανεξαρτησίας και ομογένειας) Προβλήματα και Ασκήσεις

Στατιστική: Δειγματοληψία X συλλογή δεδομένων. Περιγραφική στατιστική V πίνακες, γραφήματα, συνοπτικά μέτρα

7. Ανάλυση Διασποράς-ANOVA

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

5 o Μάθημα Έλεγχοι Υποθέσεων

ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ 2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ

Α Ν Ω Τ Α Τ Ο Σ Υ Μ Β Ο Υ Λ Ι Ο Ε Π Ι Λ Ο Γ Η Σ Π Ρ Ο Σ Ω Π Ι Κ Ο Υ Ε Ρ Ω Τ Η Μ Α Τ Ο Λ Ο Γ Ι Ο

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

Εργαστήριο Μαθηµατικών & Στατιστικής. 1 η Πρόοδος στο Μάθηµα Στατιστική 5/12/08 Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ. 3 ο Θέµα

3. Κατανομές πιθανότητας

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

Αντικείμενο του κεφαλαίου είναι: Ανάλυση συσχέτισης μεταξύ δύο μεταβλητών. Εξίσωση παλινδρόμησης. Πρόβλεψη εξέλιξης

ΘΕΜΑΤΑ Α : ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ - ΛΥΣΕΙΣ

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

Στατιστική Ι. Ενότητα 2: Στατιστική Ι (2/4) Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 2 Μαΐου /23

Πινάκες συνάφειας. Βαρύτητα συμπτωμάτων. Φύλο Χαμηλή Υψηλή. Άνδρες. Γυναίκες

χ 2 = με β.ε =1 και a=0.05 το κρίσιμο χ 2 =3.841

Περιπτώσεις που η στατιστική συνάρτηση ελέγχου είναι η Ζ: 1. Η σ είναι γνωστή και ο πληθυσμός κανονικός.

Ερωτήσεις κατανόησης

ΛΥΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΕΩΝ

Στατιστική Επιχειρήσεων ΙΙ

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Στατιστική II Διάλεξη 6 η :Έλεγχοι Υποθέσεων V. Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα

Ανάλυση Διασποράς Προβλήματα και Ασκήσεις

cv = κατάλληλη κριτική (κρίσιμη) τιμή από τους πίνακες της Ζ ή t κατανομής

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ

8. Ανάλυση Διασποράς ως προς. δύο παράγοντες

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017

Οι παρατηρήσεις του δείγματος, μεγέθους n = 40, δίνονται ομαδοποιημένες κατά συνέπεια ο δειγματικός μέσος υπολογίζεται από τον τύπο:

Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα

Ανάλυση Διασποράς Ανάλυση Διασποράς διακύμανση κατά παράγοντες διακύμανση σφάλματος Παράδειγμα 1: Ισομεγέθη δείγματα

4.3.3 Ο Έλεγχος των Shapiro-Wilk για την Κανονική Κατανομή

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

F x h F x f x h f x g x h g x h h h. lim lim lim f x

Κεφάλαιο 10 Εισαγωγή στην Εκτίμηση

Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΒΙΝΤΕΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων

Στατιστική Συμπερασματολογία

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΩΝ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ. Άσκηση 1. Βρείτε δ/μα εμπιστοσύνης για τη μέση τιμή μ κανονικού πληθυσμού όταν n=20,

Μάθημα: Στατιστική ανάλυση δεδομένων με χρήση Η/Υ (του 8 ου Εξαμήνου Σπουδών του Τμήματος Βιοτεχνολογίας) Διδάσκων: Γιώργος Κ.

Κεφάλαιο 15 Έλεγχοι χ-τετράγωνο

Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 7. Τυχαίες Μεταβλητές και Διακριτές Κατανομές Πιθανοτήτων

Στατιστική Ι. Ενότητα 1: Στατιστική Ι (1/4) Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Διαστήματα εμπιστοσύνης. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 9. Κατανομές Δειγματοληψίας

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 3 ο ) 10/3/2017

Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών

Εισόδημα Κατανάλωση

10.7 Λυμένες Ασκήσεις για Διαστήματα Εμπιστοσύνης

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. Πρόλογος... 13

Διαστήματα Εμπιστοσύνης και Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων Προβλήματα και Ασκήσεις

Transcript:

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Ιουνίου 008 στο Μάθημα Στατιστική /07/08. Η πιθανότητα να υπάρχει στο υπέδαφος μιας συγκεκριμένης περιοχής εκμεταλλεύσιμο κοίτασμα πετρελαίου είναι 50%. Μια εταιρεία, που πρόκειται να κάνει σχετική έρευνα στην περιοχή, προβληματίζεται αν θα εφαρμόσει, μεταξύ άλλων, και μια δαπανηρή μέθοδο της οποίας όμως το αποτέλεσμα δεν είναι πάντα σωστό. Αν πράγματι υπάρχει εκμεταλλεύσιμο κοίτασμα, η μέθοδος αυτή δίνει ευοίωνο αποτέλεσμα (δηλαδή ανιχνεύει το κοίτασμα) με πιθανότητα 80% ενώ αν δεν υπάρχει, δίνει ευοίωνο αποτέλεσμα (δηλαδή αστοχεί) με πιθανότητα 30%. α) Αν η μέθοδος εφαρμοσθεί στην περιοχή, ποια είναι η πιθανότητα να δώσει ευοίωνο αποτέλεσμα; β) Αν η μέθοδος εφαρμοσθεί στην περιοχή και δώσει ευοίωνο αποτέλεσμα, ποια είναι η πιθανότητα να υπάρχει κοίτασμα στην περιοχή; γ) Να συγκρίνετε την εκ των προτέρων πιθανότητα να υπάρχει κοίτασμα στην περιοχή με την αντίστοιχη εκ των υστέρων πιθανότητα που υπολογίσατε στο ερώτημα (β) και να σχολιάσετε ως προς την ανεξαρτησία τα σχετικά ενδεχόμενα. (5 Μονάδες). Σε ένα άρθρο διατυπώνεται ο ισχυρισμός ότι η διάμεσος του ετήσιου εισοδήματος των αγροτών σε μια αγροτική περιοχή είναι.000. Αν δεχθούμε τον ισχυρισμό αυτό: α) Ποια είναι η πιθανότητα από 5 αγρότες (που επιλέξαμε τυχαία) το πολύ δύο να έχουν ετήσιο εισόδημα μικρότερο των.000 ; β) Ποια είναι η πιθανότητα από 00 αγρότες (που επιλέξαμε τυχαία), οι 37 ή λιγότεροι να έχουν ετήσιο εισόδημα μικρότερο των.000 ; γ) Αν από 00 τυχαία επιλεγμένους αγρότες, βρεθούν 37 να έχουν ετήσιο εισόδημα μικρότερο των.000, είναι δικαιολογημένος ο ισχυρισμός του αρθρογράφου; (0 Μονάδες) 3. Ο αριθμός των προσκλήσεων ενός κτηνιάτρου από μια κτηνοτροφική μονάδα ανά μήνα είναι διακριτή τυχαία μεταβλητή Χ με συνάρτηση πιθανότητας: x 0 3 5 f (x) 0. 0. 0. c 0. 0.05 α) Βρείτε την πιθανότητα ο κτηνίατρος σε ένα μήνα να προσκληθεί από την κτηνοτροφική μονάδα 3 φορές ακριβώς. β) Βρείτε τον αναμενόμενο αριθμό προσκλήσεων του κτηνιάτρου από την μονάδα ανά μήνα. γ) Βρείτε την πιθανότητα η τυχαία μεταβλητή Χ να πάρει τιμή στο διάστημα μ ± σ. (5 Μονάδες). Προκειμένου να μετρηθεί η περιεκτικότητα κάποιας ουσίας στα νερά ενός ποταμού, πάρθηκαν 8 υδάτινα δείγματα από τον ποταμό. Η μέση περιεκτικότητα της ουσίας στο δείγμα των 8 μετρήσεων ήταν 50 mllgram ανά λίτρο με τυπική απόκλιση 5 mllgram ανά λίτρο. Για να συγκριθεί η περιεκτικότητα της ουσίας αυτής στον ποταμό με την περιεκτικότητα της ίδιας ουσίας σε έναν παραπόταμό του, πάρθηκαν και 00 δείγματα νερού από τον παραπόταμο. Η μέση περιεκτικότητα στις 00 μετρήσεις του παραποτάμου βρέθηκε να είναι 55.3 mllgram ανά λίτρο με τυπική απόκλιση mllgram ανά λίτρο. (α) Σε επίπεδο σημαντικότητας %, αποδεικνύουν τα δεδομένα αυτά ότι η μέση συγκέντρωση της ουσίας στον παραπόταμο είναι αυξημένη σε σχέση με τον ίδιο τον ποταμό; (β) Σε επίπεδο σημαντικότητας 5%, αποδεικνύουν τα δεδομένα αυτά ότι η μέση συγκέντρωση της ουσίας στον παραπόταμο είναι αυξημένη περισσότερο από 3 mllgram ανά λίτρο, σε σχέση με τον ίδιο τον ποταμό;

(γ) Δώστε 98% διάστημα εμπιστοσύνης για τη μέση συγκέντρωση της ουσίας στον κύριο ποταμό. (δ) Δώστε 95% διάστημα εμπιστοσύνης για τη διαφορά στην συγκέντρωση μεταξύ παραποτάμου και ποταμού. (0 Μονάδες) 5. Ένα φάρμακο, χρήσιμο σε ασθενείς που πάσχουν από υψηλή πίεση δίνεται πειραματικά σε 00 υπερτασικά άτομα με τα παρακάτω αποτελέσματα ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ Πλήθος ασθενών Α. Βαθμιαία ελάττωση της πίεσης 0 Β. Μέτρια ελάττωση της πίεσης 60 Γ. Μικρή ελάττωση της πίεσης 0 Δ. Μικρή αύξηση της πίεσης 0 Το φάρμακο αυτό συγκρίνεται με κάποιο άλλο που ήδη κυκλοφορεί και έχει την παρακάτω αποτελεσματικότητα για τις τέσσερες κατηγορίες Α:50%, Β:30%, Γ:0%, Δ:0%. Μπορούμε να ισχυριστούμε ότι τα δύο φάρμακα έχουν την ίδια αποτελεσματικότητα (α = 0.05); (5 Μονάδες) 6. Κάποιο χημικό πείραμα έλαβε χώρα με διαφορετικούς καταλύτες και σε 3 διαφορετικές θερμοκρασίες. Ελέγξτε σε επίπεδο σημαντικότητας α=0.05 εάν το αποτέλεσμα του πειράματος αλλάζει: α) διαφοροποιώντας τον καταλύτη (Α), β) διαφοροποιώντας τη θερμοκρασία (Β). Καταλύτης (Α) Θερμοκρασία (Β) Α Α Α 3 Α Β 53 59 58 50 Β 57 65 6 60 Β 3 5 6 5 5 (Δίνονται: SSA=3, SSB=96, SST=5). (5 Μονάδες) Δίνονται: - Τιμές Φ(z) της συνάτρησης κατανομής της τυποποιημένης Κανονικής Κατανομής στο σημείο z. Φ(0.5)=0.695, Φ(0.75)=0.773, Φ()=0.83, Φ(.33)=0.9083 Φ(.5)=0.933, Φ(.59)=0.9, Φ()=0.977, Φ(.5)=0.9938, Φ(.6)=0.9953. - Κριτικές τιμές Ζ α της τυποποιημένης κανονικής κατανομής σε επίπεδο σημαντικότητας α Ζ 0.005 =.57 Ζ 0.0 =.33 Ζ 0.0 =.05 Ζ 0.05 =.96 Ζ 0.05 =.6 Ζ 0.0 =.8 - Κριτικές τιμές X κ Χ κατανομής με k βαθμούς ελευθερίας και για επίπεδο σημαντικότητας α. X (0.05) = 3.8 X (0.05) =6.0 X (0.05) = 7.8 3 X (0.05) = 9.5 X (0.05) =. 5 - Κριτικές τιμές t k (α) της t κατανομής με k βαθμούς ελευθερίας και για επίπεδο σημαντικότητας α. t (0.05) =.3 t (0.05) =.78 t (0.0) = 3.75 t (0.005) =.60 t 7 (0.05) =.89 t 7 (0.05) =.36 t 7 (0.0) = 3.00 t 7 (0.005) = 3.50 - Κριτικές τιμές F μ,ν (α) της F κατανομής με μ και ν βαθμούς ελευθερίας για επίπεδο σημαντικότητας α. F,6 (0.05) = 5. F 3,6 (0.05) =.76 F, (0.05) = 3.98 F 3, (0.05) = 3.59

Ενδεικτικές απαντήσεις ο Θέμα Ορίζουμε τα ενδεχόμενα, Ε: το αποτέλεσμα της μελέτης είναι ευοίωνο και Ο: υπάρχει εκμεταλλεύσιμο κοίτασμα στην περιοχή. Δίνονται οι πιθανότητες: P ( O) = 0.5, P ( E / O) = 0. 8, P ( E / O ) = 0. 3. α) Ζητάμε την πιθανότητα P ( E) = E / O) O) + E / O ) O ) = 0.8 0.5 + 0.3 0.5 = 0.55 β) Ζητάμε την εκ των υστέρων πιθανότητα E / O) O) 0.8 0.5 P ( O / E) = = = 0.73 E) 0.55 γ) Τα ενδεχόμενα Ο και Ε δεν είναι ανεξάρτητα αφού P ( O / E) = 0.73 O) = 0. 5. Με όρους του προβλήματος, αυτό σημαίνει ότι αν το αποτέλεσμα της μεθόδου είναι ευοίωνο η πιθανότητα να υπάρχει εκμεταλλεύσιμο κοίτασμα στην περιοχή επηρεάζεται και μάλιστα αυξάνει από 50% σε 73%. ο Θέμα Σύμφωνα με τον ισχυρισμό του αρθρογράφου, το διάμεσο ετήσιο εισόδημα των αγροτών είναι.000 και επομένως εισόδημα μικρότερο των.000 ) = 0.5. α) Έστω Χ ο αριθμός των αγροτών (από τους 5 που επελέγησαν τυχαία) που έχουν εισόδημα μικρότερο των.000. Προφανώς X ~ B(5, 0.5) και επομένως: 5 0 5 5 5 3 X ) = X = 0) + X = ) + X = ) = 0.5 0.5 + 0.5 0.5 + 0.5 0.5 = 0.5 0 β) Έστω Y ο αριθμός των αγροτών (από τους 00 που επελέγησαν τυχαία) που έχουν εισόδημα μικρότερο των.000. Προφανώς Y ~ B(00, 0.5). Επειδή n = 00 (μεγάλο) με ν p = 00 0.5 = 50 5, η Υ προσεγγίζεται ικανοποιητικά από την κανονική κατανομή με μ = 00 0.5 = 50 και σ = 00 0.5 ( 0.5) = 5, δηλαδή, Y ~ N(50, 5 ) και επομένως: 37 50 Y 37) = P Z < = Z <.6) = Φ(.6) = Φ(.6) = 0.9953 = 0. 007. 5 γ) Με την υπόθεση ότι το διάμεσο ετήσιο εισόδημα είναι.000, στο ερώτημα (β), βρέθηκε ότι το ενδεχόμενο να εμφανισθούν 37 ή λιγότεροι αγρότες με εισόδημα μικρότερο των.000 είναι σπάνιο να συμβεί. Εντούτοις βρέθηκαν 37, δηλαδή, το σπάνιο ενδεχόμενο συνέβη! Αυτό μας οδηγεί στο να αμφιβάλουμε για τον ισχυρισμό του αρθρογράφου! 3 ο Θέμα α) Πρέπει f ( 0) + f () + f () + f (3) + f () + f (5) = f (3) = 0.85 = 0. 5. Άρα P ( X = 3) = f (3) = 0.. β) μ = E( X ) = 0 0.+ 0. + 0. + 3 0.5 + 0.+ 5 0.05 =. 9. γ) E( X ) = 0 0.+ 0. + 0. + 9 0.5 + 6 0.+ 5 0.05 = 5.. Άρα σ = E ( X ) [ E( X )] = 5..9 =.79 σ =. 3 και επομένως το διάστημα μ ± σ είναι το διάστημα ( 0.78,.58). Ζητείται η πιθανότητα 0.78 < X <.58) = X = 0) + X = ) + X = ) + X = 3) + X = ) = 0.95

ο Θέμα α) Αν μ ο άγνωστος πληθυσμιακός μέσος της περιεκτικότητας της ουσίας στον ποταμό και μ ο άγνωστος πληθυσμιακός μέσος της περιεκτικότητας της ουσίας στον παραπόταμο, κάνουμε τον έλεγχο: H : μ = μ 0 H : μ > μ Δίνεται ότι: n = 8, x = 50, s = 5, n = 00, x = 55.3, s =. Επειδή οι πληθυσμιακές διασπορές σ, σ είναι άγνωστες και n, n 30, η απορριπτική περιοχή ορίζεται από την ανισότητα: x x t = > z α. s s n + n Με αντικατάσταση βρίσκουμε t 7. 68 και επειδή z 0.0 =. 33 η μηδενική υπόθεση απορρίπτεται και επομένως, σε επίπεδο σημαντικότητας %, μπορούμε να ισχυρισθούμε ότι η μέση συγκέντρωση της ουσίας στον παραπόταμο είναι αυξημένη σε σχέση με τη μέση συγκέντρωση της ουσίας στον ποταμό. β) Κάνουμε τον έλεγχο: H 0 : μ μ = 3 H : μ μ > 3 Δίνεται ότι: n = 8, x = 50, s = 5, n = 00, x = 55.3, s =. Επειδή οι πληθυσμιακές διασπορές σ, σ είναι άγνωστες και n, n 30, η απορριπτική περιοχή ορίζεται από την ανισότητα: x x 3 t = > z α. s s n + n Με αντικατάσταση βρίσκουμε t 3. 3 και επειδή z 0.05 =. 6 η μηδενική υπόθεση απορρίπτεται και επομένως σε επίπεδο σημαντικότητας 5% μπορούμε να ισχυρισθούμε ότι η μέση συγκέντρωση της ουσίας στον παραπόταμο είναι αυξημένη σε σχέση με τη μέση συγκέντρωση της ουσίας στον ποταμό περισσότερο από 3 mllgram ανά λίτρο. γ) Επειδή η πληθυσμιακή διασπορά σ είναι άγνωστη και n = 8 30 το ζητούμενο s 5 98% διάστημα εμπιστοσύνης είναι x ± zα / ή 50 ± z0. 0, με z 0.0 =. 33 ή n 8 50 ±.9 δ) Επειδή οι πληθυσμιακές διασπορές σ, σ είναι άγνωστες και n, n 30 το ζητούμενο 95% διάστημα εμπιστοσύνης είναι 5 6.3 ± z0. + με z 0.05 =. 96 ή 5.3 ±. 35 8 00 5 05 s s x x ± zα / + ή n n

5 ο Θέμα Πρόκειται για n πολυωνυμικές δοκιμές με k δυνατά αποτελέσματα. Ειδικότερα, πρόκειται για n = 00 ανεξάρτητες δοκιμές με k = δυνατά αποτελέσματα. Kάθε αποτέλεσμα ταξινομείται σε ακριβώς μία από τις τέσσερις κατηγορίες Α, Β, Γ, Δ, με πιθανότητα p, p, p3, p αντίστοιχα. Θα κάνουμε X έλεγχο καλής προσαρμογής. Ειδικότερα, ελέγχουμε τη μηδενική υπόθεση H p = 0.5, p = 0.3, p = 0., p 0. έναντι της εναλλακτικής 0 : 3 = : 0.5 ή p 0.3 ή p3 0. ή p H p 0.. Η απορριπτική περιοχή ορίζεται από την ανισότητα ( π θ ) X = > X 3;0.05 = 7.8 = θ θεωρητικές. Δημιουργούμε τον πίνακα,, όπου π οι παρατηρούμενες συχνότητες και θ οι Κατηγορίες Σύνολα Α Β Γ Δ π 0 60 0 0 00 θ = n p = 00 p 00 60 0 0 00 και υπολογίζουμε το στατιστικό ( π θ ) ( 0 00) ( 60 60) ( 0 0) ( 0 0) X = = + + + = 6. = θ 00 60 0 0 Επειδή θ 5, =,,3, και X = 6 < X 3;0.05 = 7. 8, τα πειραματικά δεδομένα, σε επίπεδο σημαντικότητας 5%, δεν υποστηρίζουν απόρριψη της μηδενικής υπόθεσης και επομένως μπορούμε να ισχυρισθούμε ότι τα δύο φάρμακα έχουν την ίδια αποτελεσματικότητα. 6 ο Θέμα Πρόκειται για πρόβλημα ανάλυσης διασποράς για δύο παράγοντες (Α: ο καταλύτης και Β: η θερμοκρασία). Υποθέτουμε ότι κάθε αποτέλεσμα του πειράματος είναι μία παρατήρηση, δηλαδή ένα δείγμα μεγέθους, από έναν πληθυσμό που ακολουθεί κανονική κατανομή. Υποθέτουμε δηλαδή ότι για κάθε συνδυασμό καταλύτηθερμοκρασίας, ο αντίστοιχος πληθυσμός αποτελεσμάτων με αυτόν τον καταλύτη και αυτή τη θερμοκρασία ακολουθεί κανονική κατανομή. Υποθέτουμε επίσης ότι όλοι αυτοί οι πληθυσμοί έχουν ίδια διασπορά και ότι τα δείγματα από κελί σε κελί είναι ανεξάρτητα. Με την προϋπόθεση ότι ικανοποιούνται οι παραπάνω υποθέσεις, θα κάνουμε τους ελέγχους: ) H 0 a : α = α = α 3 = α (ο παράγοντας Α ο καταλύτης - δεν επιδρά στο αποτέλεσμα του πειράματος, δηλαδή, το αποτέλεσμα είναι ίδιο για τους τέσσερις καταλύτες) H a : τα α, =,,3, δεν είναι όλα ίσα (ο παράγοντας Α επιδρά στο αποτέλεσμα του πειράματος, δηλαδή, το αποτέλεσμα δεν είναι ίδιο για τους τέσσερις καταλύτες) ) H 0 β : β = β = β 3 (ο παράγοντας B η θερμοκρασία- δεν επιδρά στο αποτέλεσμα του πειράματος, δηλαδή, το αποτέλεσμα είναι ίδιο για τις τρεις θερμοκρασίες) H β : τα β, =,,3 δεν είναι όλα ίσα (ο παράγοντας Β επιδρά στο αποτέλεσμα του πειράματος, δηλαδή, το αποτέλεσμα δεν είναι ίδιο για τις τρεις θερμοκρασίες)

Ο πίνακας ανάλυσης διασποράς είναι ο παρακάτω: Πηγή Mεταβολής Άθροισμα Tετραγώνων Βαθμοί Ελευθερίας Μέσα Tετράγωνα Παράγοντας Α SSA=3 k-=3 MSA=3/3= (Καταλύτης) Παράγοντας Β (Θερμοκρασία) SSB=96 λ-= MSB=96/=8 Τυχαία σφάλματα SSE= (k-)(λ-)=6 MSE=/6= Σύνολο SST=5 kλ-= Το SSE υπολογίσθηκε από τη σχέση SSA+SSB+ SSE=SST. F A F B F MSA = MSE MSB = MSE Από τις τιμές που υπολογίσθηκαν στον πίνακα, έχουμε: ) Η μηδενική υπόθεση H 0 a σε επίπεδο σημαντικότητας 5% απορρίπτεται διότι F A = > F. 76 και επομένως με βάση τα πειραματικά 3,6,0. 05 = δεδομένα, σε επίπεδο σημαντικότητας 5%, ο καταλύτης επιδρά στο αποτέλεσμα του πειράματος, δηλαδή τα πειραματικά δεδομένα δείχνουν ότι το αποτέλεσμα του πειράματος δεν είναι ίδιο για τους τέσσερις καταλύτες. ) Η μηδενική υπόθεση H 0β σε επίπεδο σημαντικότητας 5% απορρίπτεται διότι F B = > F,6,0. 05 = 5. και επομένως με βάση τα πειραματικά δεδομένα, σε επίπεδο σημαντικότητας 5%, η θερμοκρασία επιδρά στο αποτέλεσμα του πειράματος, δηλαδή, τα πειραματικά δεδομένα δείχνουν ότι το αποτέλεσμα δεν είναι ίδιο για τις τρεις θερμοκρασίες. = =