Cercetarea prin sondajul II Note de curs prelegere master data 24 oct.2013

Σχετικά έγγραφα
Sondajul statistic- II

Sondajul statistic -III

Noţiuni de verificare a ipotezelor statistice

Cursul 7. Spaţii euclidiene. Produs scalar. Procedeul de ortogonalizare Gram-Schmidt. Baze ortonormate

Statistica matematica

CURS 10. Regresia liniară - aproximarea unei functii tabelate cu o functie analitica de gradul 1, prin metoda celor mai mici patrate

LUCRARE DE LABORATOR NR. 1 MASURARI IN INSTALATII TERMICE. PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE CARACTERISTICILE METROLOGICE ALE APARATELOR DE MASURA

CAPITOLUL 4 CERCETAREA STATISTICĂ PRIN SONDAJ

ELEMENTE DE STATISTICA DESCRIPTIVA

T R A I A N. Numere complexe în formă algebrică z a. Fie z, z a bi, Se numeşte partea reală a numărului complex z :

Productia (buc) Nr. Salariaţi Total 30

Statistica descriptivă. Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu

Elemente de teoria probabilitatilor

Sisteme cu partajare - continut. M / M /1 PS ( numar de utilizatori, 1 server, numar de pozitii pentru utilizatori)

Statistica descriptivă (continuare) Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu

ELEMENTE DE TEORIA PROBABILITĂŢILOR

Curs 3. Biostatistica: trecere in revista a metodelor statistice clasice

ANALIZA STATISTICĂ A VARIABILITĂŢII (ÎMPRĂŞTIERII) VALORILOR INDIVIDUALE

Pentru această problemă se consideră funcţia Lagrange asociată:

Analiza univariata a datelor

2. Metoda celor mai mici pătrate

Procese stocastice (2) Fie un proces stocastic de parametru continuu si avand spatiul starilor discret. =

Curs 3. Spaţii vectoriale

Universitatea din București, Facultatea de Chimie, Specializarea: Chimie Medicală/Farmaceutică

Evaluare : 1. Continuitatea funcţiilor definite pe diferite spaţii metrice. 2. Răspunsuri la problemele finale.

Cu ajutorul noţiunii de corp se defineşte noţiunea de spaţiu vectorial (spaţiu liniar): Fie V o mulţime nevidă ( Ø) şi K,,

Sisteme cu asteptare - continut. Modelul simplu de trafic

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

Analiza bivariata a datelor

Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Prof. univ. dr. Gabriela-Victoria ANGHELACHE Lector univ. dr. Florin Paul Costel LILEA

TEMA 3 - METODE NUMERICE PENTRU DESCRIEREA DATELOR STATISTICE

3. INDICATORII STATISTICI

PRELEVAREA SI PRELUCRAREA DATELOR DE MASURARE

VII. STATISTICĂ 7.1. INDICATORII TENDINŢEI CENTRALE Mărimile medii Media aritmetică

1. Modelul de regresie

9. CIRCUITE ELECTRICE IN REGIM NESINUSOIDAL

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Teste de autoevaluare

CAPITOLUL 2. Definiţia Se numeşte diviziune a intervalului [a, b] orice submulţime x [a, b] astfel încât

METODE DE ANALIZĂ STATISTICĂ A LEGĂTURILOR DINTRE FENOMENE

METODE DE ESTIMARE A PARAMETRILOR UNEI REPARTIŢII. METODA VEROSIMILITĂŢII MAXIME. METODA MOMENTELOR.

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

Probabilități și Statistică 1.1. Metoda Monte-Carlo

ECUATII NELINIARE PE R n. (2) sistemul (1) poate fi scris si sub forma ecuatiei vectoriale: ) D

2. Sisteme de ecuaţii neliniare

def def punctul ( x, y )0R 2 de coordonate x = b a

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

CAPITOLUL 2 SERII FOURIER. discontinuitate de prima speţă al funcţiei f dacă limitele laterale f ( x 0 există şi sunt finite.

STATISTICĂ MARINELLA - SABINA TURDEAN LIGIA PRODAN

8.3. Estimarea parametrilor

Teoria aşteptării- laborator

Laboraratorul 3. Aplicatii ale testelor Massey si

Statisticǎ - curs 2. 1 Parametrii şi statistici ai tendinţei centrale 2. 2 Parametrii şi statistici ai dispersiei 5

a) (3p) Sa se calculeze XY A. b) (4p) Sa se calculeze determinantul si rangul matricei A. c) (3p) Sa se calculeze A.

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1

Curs 4 Serii de numere reale

INTRODUCERE. Obiectivele cursului

Tema 2. PRELUCRAREA REZULTATELOR EXPERIMENTALE

PRELEGEREA IV STATISTICĂ MATEMATICĂ

Numere complexe. a numerelor complexe z b b arg z.

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

Formula lui Taylor Extremele funcţiilor de mai multe variabile Serii de numere cu termeni oarecare Serii cu termeni pozitivi. Criterii de convergenţă

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 3. Divizorul de tensiune. Divizorul de curent

METODE DE OPTIMIZARE. Lucrarea 8 1. SCOPUL LUCRĂRII 2. PREZENTAREA TEORETICĂ 2.1. METODA CELOR MAI MICI PĂTRATE 2.2. COEFICIENTUL DE CORELAŢIE

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

MARCAREA REZISTOARELOR

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

METODA REFRACTOMETRICĂ DE ANALIZĂ

CURS 6 TERMODINAMICĂ ŞI FIZICĂ STATISTICĂ (continuare)

Statistică şi aplicaţii în ştiinţele sociale TESTE NEPARAMETRICE Teste parametrice versus teste neparametrice

TEMA 10 TESTE DE CONCORDANŢĂ

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

COMBINATORICĂ. Mulţimile ordonate care se formează cu n elemente din n elemente date se numesc permutări. Pn Proprietăţi

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

Capitole fundamentale de algebra si analiza matematica 2012 Analiza matematica

CAPITOLUL IV CALCULUL DIFERENŢIAL PENTRU FUNCŢII REALE DE O VARIABILA REALĂ

PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE

DistributiiContinue de Probabilitate Distributia Normala

Din această definiţie a probabilităţilor rezultă următoarele proprietăţi ale acestora:

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Referenţi ştiinţifici Conf.univ.dr.ing. Radu CENUŞĂ Prof.univ.dr.ing. Norocel Valeriu NICOLESCU

Sunt variabile aleatoare care iau o infinitate numărabilă de valori. Diagrama unei variabile aleatoare discrete are forma... f. ,... pn.

7. ECUAŢII ŞI SISTEME DE ECUAŢII DIFERENŢIALE

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare

Clasificarea. Selectarea atributelor

B( t B 11. NOŢIUNILE FUNDAMENTALE ŞI TEOREMELE GENERALE ALE DINAMICII Lucrul mecanic. y O j

riptografie şi Securitate

Laborator 4 Interpolare numerica. Polinoame ortogonale

aşteptării pot fi înţelese cu ajutorul noţiunilor de bază culese din acest volum. În multe cazuri hazardul, întâmplarea îşi pun amprenta pe

Elemente de teorie a informaţiei. 1. Câte ceva despre informaţie la modul subiectiv

SUBGRUPURI CLASICE. 1. SUBGRUPURI recapitulare

CAPITOLUL I. PRELIMINARII Elemente de teoria mulţimilor

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Lucrarea nr. 6 Asocierea datelor - Excel, SPSS

ŞIRURI DE VARIABILE ALEATOARE. PROBLEME ASIMPTOTICE

Sub formă matriceală sistemul de restricţii poate fi scris ca:

Transcript:

Cercetarea pr sodajul II ote de curs prelegere master data 4 oct.13 al.sac-mau www.amau.ase.ro http://www.ase.ro/ase/studet/de.asp?tem=fsere&id=88.oct.13 1 Dstrbuta ormala.oct.13 Dstrbuta ormala Cea ma mportata dstrbute cotua : umeroase varable aleatoare pot f adecvat modelate daca sut ormal dstrbute. Multe dstrbut pot f apromate prtr-o dstrbute ormala. Dstrbuta ormala este patra de temele a ferete statstce..oct.13 3 1

Legea ormală (Gauss-Laplace) Ua d potezele fudametale sodajul statstc este ormaltatea (aparteeţa la legea Gauss-Laplace) a caracterzăr vestgate este ecesar să dscutăm despre această lege statstcă. Modelul Gauss-Laplace uzual, d puct de vedere matematc repreztă o repartţe statstcă deftă de fucţa de repartte ude F 1 ; ; ep μr, σ, R d.oct.13 4 Respectv f fucta de frecveta 1 ep sau fucţa de destate a repartte varable aleatoare X X mărmea fzcă măsurată ş care reprezetată grafc are becuoscuta formă de clopot (aşa-umtul clopot al lu Gauss ) Se şte că o fucţe de destate trebue să îdeplească următoarele cerţe: () f, D ş () f d 1 ude D este domeul de defţe al varable X, î D cazul ostru dreapta reală, R..oct.13 5 Scurt storc legea ormala (1) Orgea acestu model o găsm î lucrarea Dalog despre cele două ssteme fudametale ale lum a lu Galleo GALILEI (1564-164), î care el îş epue părerle refertoare la măsurarea dstaţelor dtre dferte corpur cereşt: Galle cosdera că: erorle îtâmplătoare sut evtable î observaţle obţute cu dverse mjloace de măsurare erorle mc au şase ma mar de aparţe decât cele mar sau foarte mar măsurărle td să se dstrbue apromatv egal la stâga ş la dreapta ue valor de referţă majortatea valorlor observate td să se grupeze ( să se acuască ) î jurul aceste valor de referţă.oct.13 6

( ) Repartţa ormală apare de fapt petru prma oară î 1733 îtr-o lucrare a lu Abraham de MOIVRE (1667-1754), matematca cuoscut ma curâd pr formula Movre refertoare la umerele complee Aba odată cu lucrărle lu Carl Fredrch GAUSS (1777-1855) ş cele ale lu Perre Smo, Marqus de LAPLACE (1749-187) se pu î lumă propretăţle ş mportaţa deosebtă a aceste leg statstce ca descrptor ţal al comportăr erorlor de observaţe (Gauss, 189 î Theora Motus Corpum Caelestum Laplace (181/1811 î Theore aaltque des Probabltes d 181) arată rolul teoretc (ş practc) ecepţoal jucat de legea ormală pr aşa-umta TEOREMĂ LIMITĂ CETRALĂ..oct.13 7 Cateva propretat ale leg ormale grafcul fucţe are u sgur mamum petru s două fleu de abscse parametr descrptor ş au semfcaţa mede ş dspersa teoretce: M ; var tervalul 3, 3 coţe apromatv 99,73% d valorle mărm X..oct.13 8 Varabla U / se umeste varabla ormală stadard (sau stadardzată) ş are fucţa de destate respectv de repartţe F f 1 u ep / u u varabla U are meda O ş dspersa 1. 1 u Aceste fucţ au fost tabelate ţal de către Laplace. e t / dt.oct.13 9 3

Grafce ale leg ormale.oct.13 1.oct.13 11 Eror verfcarea potezelor statstce (Hypothess testg errors) Eror î procesul de verfcare a potezelor statstce: H / H1 Eroare de geul îtâ: poteza H se respge, câd ea este adevărată. Eroare de geul al dolea: poteza H1 se admte, câd ea este falsă. Probabltăţle de a f comse cele două tpur de eror sut: probabltatea eror de geul îtâ rsc de geul I ş respectv probabltatea eror de geul al dolea-rsc de geul II..oct.13 1 4

vel de îcredere (Cofdece level) Valoarea P = ( 1 ) a probabltăţ asocate uu terval de îcredere. Prob = ( 1 ) poate f eprmat î procete [ ( 1 ) 1]. vel (prag) de îcredere ( ) (Cofdece level or sgfcace level) Terme folost petru a dca probabltatea eror de geul îtâ ( ). Som: vel de semfcaţe. vel de semfcaţe (Sgface level) Valoarea dată a lmte superoare a probabltăţ de eroare de tpul I. velul de semfcaţe se otează cu..oct.13 13 Test statstc (Statstcal test) Procedura statstcă pr care se decde dacă poteza ulă poate f respsă î favoarea poteze alteratve sau u Î geeral, u test prea apror o aumtă poteză, care trebue verfcată (de eemplu, poteza de depedeţă a observaţlor, poteza de ormaltate etc.). Testele pot f costrute cu ajutorul mede artmetce ş cu ajutorul altor varable aleatoare de sodaj, acestea umdu-se de regulă statstc deczoale ale testulu statstc.oct.13 14 Testarea ormaltăţ Verfcarea faptulu că datele epermetale obţute sut repartzate după legea Gauss-Laplace se poate face î ma multe modur, ş aume: algebrc (utlzâd dcator de eşatoaj cu propretăţle lor specfce î cazul leg ormale); grafc (folosd aşa-umtele hârt sau reţele de tp probablst) aaltc (utlzâd procedee statstce specale aşa umtele teste de cocordaţă )..oct.13 15 5

Testul h-pătrat - testul (Ch-squared test) Testul statstc î care, petru valdarea poteze ule, statstca utlzată presupue esteţa repartţe. Testul este aplcat, de eemplu, la următoarele probleme: a. testul de egaltate ître varata ue populaţ ormale ş o valoare specfcată, statstca testulu avâd la bază varata eşatoulu; b. comparaţa ître efectvele teoretce ş cele observate; c. î valdarea ue leg de repartţe, ca de pldă cea ormală. O formă clască de costrure a regu crtce a testulu este următoarea: Fe X o varablă care poate lua valorle 1,,, m, cu probabltăţle p1, p,, pm. Fe 1,,,m frecveţele de aparţe a valorlor 1,,, m, îtr-u eşato de volum. Reguea crtcă a testulu petru verfcarea poteze p1 = p = = pm se costrueşte pe baza dcatorulu statstc de forma: ( p ) p 1 care petru are repartţa cu 1 grade de lbertate..oct.13 16 Dstrbut de esatoare 1.Itroducere I practca, parametr ue populat u se calculeaza deoarece populatle sut foarte mar Decat sa se vestgheze treaga populate, se a u esato, se calculeaza o statstca legata de u parameteru de teres, s se realzeaza o fereta. Dstrbuta de esatoare a statstc este u strumet care e arata cat de apropata este statstca de parametru.oct.13 17 Dstrbuta de esatoare a mede U eemplu: U zar este arucat de foarte multe or. Fe X umarul orcare arucar. Probabltatea de dstrbute a lu X este: 1 3 4 5 6 p() 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 M(X) = 1(1/6) + (1/6) + 3(1/6)+ = 3.5 V(X) = (1-3.5) + (-3.5) +. =.9.oct.13 18 6

Presupuem ca dorm sa estmam d meda uu esato de dmesue =. Care este dstrbuta pe care o urmeaza? Esato Mede Esato Mea Esato Mede 1 1,1 1 13 3,1 5 5,1 3 1, 1,5 14 3,,5 6 5, 3,5 3 1,3 15 3,3 3 7 5,3 4 4 1,4,5 16 3,4 3,5 8 5,4 4,5 5 1,5 3 17 3,5 4 9 5,5 5 6 1,6 3,5 18 3,6 4,5 3 5,6 5,5 7,1 1,5 19 4,1,5 31 6,1 3,5 8, 4, 3 3 6, 4 9,3,5 1 4,3 3,5 33 6,3 4,5 1,4 3 4,4 4 34 6,4 5 11,5 3,5 3 4,5 4,5 35 6,5 5,5 1,6 4 4 4,6 5 36 6,6 6.oct.13 19 6/36 5/36 4/36 3/36 /36 Esato Mede Esato Mede Esato Mede 1 1,1 1 13 3,1 5 5,1 3 1, 1,5 14 3,,5 6 5, 3,5 3 1,3 15 3,3 3 7 5,3 4 4 1,4,5 16 3,4 3,5 8 5,4 4,5 5 1,5 3 17 3,5 4 9 5,5 5 6 1,6 3,5 18 3,6 4,5 3 5,6 5,5 7 otam,1 1,5 : 19 4,1 s,5 31 6,1 3,5 8, 4, 3 3 6, 4 9,3,5 1 4,3 3,5 33 6,3 4,5 1,4 3 4,4 4 34 6,4 5 11,5 3,5 3 4,5 4,5 35 6,5 5,5 1,6 4 4 4,6 5 36 6,6 6 M( ) =1.(1/36)+ 1.5(/36)+.=3.5 V(X) = (1.- 3.5) (1/36)+ (1.5-3.5) (/36)... = 1.46 1/36 1. 1.5..5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6..oct.13 Dstrbuta de esatoare a mede esatoulu 3. Daca 1.. este ormala, este ormala. daca X u este ormala - X( medu) este apromatv ormala petr u volum alesatoulu sufcet de mare.oct.13 1 7

Termologe Meda populaţe vestgate X X 1 Meda de eşato (de selecţe) estmator petru meda populaţe vestgate Dspersa populaţe vestgate Dspersa de eşato (de selecţe) estmator petru dspersa populaţe vestgate ( X X ) 1 S 1 X X X.oct.13 X 1 1 X ( X X ) Iterval de îcredere dublă egaltate probablstă ce apare î urma fereţe statstce Erorle specfce cercetărlor pr sodaj 1. Eroarea datorată fereţe statstce probablste (Z) Medle de selecţe se dstrbue ormal. Meda medlor de selecţe este char meda populaţe vestgate. Urmare a dstrbuţe ormale, î fucţe de velul de probabltate stablt, valoarea lu Z se culege d tabele.. Eroarea mede de reprezetatvtate ( ). Folosd programul Ecel: =ORMSIV( ) Depde de: volumul eşatoulu dspersa populaţe vestgate tpul de selecţe folost (cu revere/ fără revere) metoda de eşatoare folostă (SAS, SS, cluster etc.) 3 3. Eroarea lmtă sau mam admsblă ( ) Îtotdeaua ître cele tre tpur de eror estă relaţa: Z.oct.13 Sodajul aleator smplu cu revere 1. Itervalul de îcredere petru meda artmetcă X X X. Eroarea lmtă sau mam admsblă Z 3. Eroarea mede de reprezetatvtate dacă >3 atuc: S vom avea: S 4. Stablrea volumulu eşatoulu 4 S Z S Z rezultă:.oct.13 8

Sodajul aleator smplu fără revere 1. Itervalul de îcredere petru meda artmetcă 5 X X X. Eroarea lmtă sau mam admsblă 3. Eroarea mede de reprezetatvtate 1 (factor de corecţe) S 1 Z dacă >3 atuc: vom avea: 4. Stablrea volumulu eşatoulu.oct.13 rezultă: Z S S 1 Z S Z S Sodajul stratfcat Repartzarea volumulu eşatoulu pe stratur (grupe) Să presupuem că avem u eşato de volum utăţ statstce dtr-o populaţe de utăţ statstce grupate î r grupe (stratur) după o aumtă varablă: repartzarea egală Î fecare dtre cele r grupe se repartza câte /r utăţ statstce repartzarea proporţoală Î fecare dtre cele r grupe se repartza utăţle statstce proporţoal cu poderle y celor r grupe. Formula petru poder: y Formula de repartzare: y repartzarea optmă Î fecare dtre cele r grupe se repartza utăţle statstce proporţoal cu poderle y celor r grupe ş ţâd cot ş de mărmea dsperse d terorul fecăre grupe. * * y y.oct.13 Formula petru poder: Formula de repartzare: S 6 S Aplcaţe (1) Petru a cuoaşte velul medu al producţe zlce obţute de agajaţ ue frme, s-a etras aleator, proporţoal ş erepetat u eşato de 1 de agajaţ ce repreztă 1% d umărul total de agajaţ a frme. Î prealabl agajaţ au fost împărţt, î fucţe de vechme, î tre grupe: I) agajaţ cu vechme ma mcă de 5 a; II) agajaţ cu vechme ître 5 ş 1 a ş III) agajaţ cu vechme ma mare de 1 a. S-au cules formaţle, s-au efectuat prelucrărle ş s-au obţut următoarele rezultate:.oct.13 7 9

Aplcaţe () I) î prma grupă de vechme, ce 5 de agajaţ au produs î mede 15 bucăţ pe z cu o dsperse de 1; II) î a doua grupă de vechme, ce 5 de agajaţ au produs î mede bucăţ pe z, cu u coefcet de varaţe de %; III) î a trea grupă, dtre ce 5 de agajaţ ce ma mulţ au produs 7 de bucăţ, meda artmetcă a fost de 5 bucăţ ar coefcetul de asmetre (Pearso) a îregstrat o valoare de -,33;.oct.13 8 Aplcaţe (3) Cu o probabltate de 95,45% (Z=) se cere: a) Să se stablească lmtele ître care se va îcadra producţa mede la velul îtreg frme b) Să se stablească u terval de îcredere petru producţa totală a fabrc îtr-o z c) Să se determe volumul oulu eşato dacă dorm să reducem eroarea lmtă de 1,5 or ş să se repartzeze optm pe grupe (stratur).oct.13 9 Aplcaţe (4) Sstematzarea formaţe dspoble =1 agajaţ =1%* =1 agajaţ P=95,45% Z= Grupa de vechme I (vechme sub 5 a) I =5 agajaţ I 15 buc S I=1.oct.13 3 1

Aplcaţe (5) Grupa de vechme II (vechme ître 5 ş 1 a) II =5 agajaţ CV II SII II 1 % II buc % CV II S II 4 buc S II=16 1 Grupa de vechme III (vechme peste 1 a) III =5 agajaţ Mo=7 bucăţ III 5 buc C as =-,3333 31 Cas III,333 IIIMoIII SIII.oct.13 57,333 SIII S III =6 bucăţ S III=36 Aplcaţe (6) Tabel 1. Iformaţle calculate ş sstematzate coloaa 1 repreztă împărţrea ţală (proporţoală a eşatoulu pe stratur/ grupe) coloaa repreztă valoarea mede petru fecare strat/ grupă coloaa 3 repreztă dspersa d terorul fecăru strat/ grupă.oct.13 3 Cerţe Aplcaţe (7) a) Iterval de îcredere petru meda îtreg populaţ D teore tervalul de îcredere este: X X X eroarea mede de reprezetatvtate petru u sodaj aleator stratfcat fără revere: S j j 155 5 55 buc. 1 j s j j 15 165 365 1 j eroarea lmtă: Z S 1.oct.13 33 11

Aplcaţe (8) Eroare mede de reprezetatvtate va f: S 1 Eroarea lmtă va f: 1 1,4464 1 1 Z,4464,84858 Itervalul de îcredere petru meda populaţe geerale va f:,85 X,85 19,15 X, 85 34 Î cocluze, utlzâd u sodaj stratfcat fără revere, cu o probabltate de 95,45% putem garata că producţa mede la velul îtreg frme va f cuprsă ître 19,15 ş,85 bucăţ..oct.13 Aplcaţe (9) b) Iterval de îcredere petru producţa totală a frme îtr-o z. Avem terval de îcredere petru producţa mede mede: 19,15 X,85 Dacă îmulţm dubla egaltate cu volumul populaţe () vom obţe terval de îcredere petru producţa totală a frme îtr-o z: 19,15 X, 85 1915 85 Î cocluze, utlzâd u sodaj stratfcat fără revere, cu o probabltate de 95,45% putem garata că producţa totală frme îtr-o z va f cuprsă ître 1915 ş 85 bucăţ..oct.13 35 Aplcaţe (1) c) Să se calculeze volumul oulu eşato dacă dorm să reducem eroarea lmtă de 1,5 or. Să se repartzeze optm pe stratur rezultatul obţut. oua eroare lmtă va f: ',84858,565685 1,5 1,5 Volumul oulu eşato se va calcula: ' ' Z S Z S,565685 1 agajat.oct.13 36 1

Aplcaţe (11) Repartzarea optmă pe stratur a eşatoulu D euţ se preczează că ţal repartzarea a fost proporţoală. Rezultă că ţal î fecare strat au fost selectaţ 1% d umărul de agajaţ a stratulu resptv. Se calculează uşor coloaa 4 d tabelul 1 ( j ). Se calculează poderle optme de repartzare (coloaa 6 d tabelul 1) * y S S Se repartzează optm volumul oulu eşato pe stratur (coloaa 7 d tabelul 1) cu ajutorul formule: * y.oct.13 37 13