Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 2 ο ) 3/3/2017

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

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

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο )

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

Σημειακή εκτίμηση και εκτίμηση με διάστημα Παραδείγματα. 12 η Διάλεξη

21/11/2016. Στατιστική Ι. 8 η Διάλεξη (Κεντρικό Οριακό Θεώρημα)

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

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

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Σημειακή εκτίμηση και εκτίμηση με διάστημα. 11 η Διάλεξη

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 12. Εκτίμηση των παραμέτρων ενός πληθυσμού

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

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

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

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

Διαστήματα Εμπιστοσύνης και Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων Προβλήματα και Ασκήσεις

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

Εισαγωγή στην Εκτιμητική

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

Έλεγχος υποθέσεων Ι z-test & t-test

5.1 Ο ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV

Εξαρτημένα δείγματα (εξαρτημένες μετρήσεις)

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

Επαναληπτικές Ασκήσεις 26/5/2017

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2013 στη Στατιστική

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]

Στατιστική. 8 ο Μάθημα: Εφαρμογές Στατιστικής Ι: Διαστήματα Εμπιστοσύνης. Γεώργιος Μενεξές Τμήμα Γεωπονίας ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

Ερωτήσεις κατανόησης

Στατιστικοί Ελεγχοι. t - Έλεγχος για τον μέσο μ ενός πληθυσμού. t-έλεγχος για την σύγκριση των μέσων δύο πληθυσμών

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

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

3. Κατανομές πιθανότητας

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

2.5 ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ (The Quantile Test)

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

Διαστήματα Εμπιστοσύνης και Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων Προβλήματα και Ασκήσεις

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

Στατιστική Συμπερασματολογία

Προσοχή: Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν θα λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

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

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

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

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

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

Σκοπός του κεφαλαίου είναι η κατανόηση των βασικών στοιχείων μιας στατιστικής έρευνας.

Διαστήματα Εμπιστοσύνης

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων

ΟΚΙΜΑΣΙΕΣ χ 2 (CHI-SQUARE)

Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών

Σύγκριση μέσου όρου πληθυσμού με τιμή ελέγχου. One-Sample t-test

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

Στατιστική Επιχειρήσεων ΙΙ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ

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

ΣΑΣΙΣΙΚΗ. Ακαδ. Έτος Βασίλης ΚΟΤΣΡΑ. Διδάσκων: Διδάσκων επί Συμβάσει Π.Δ 407/80.

& 4/12/09 Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ

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

Έλεγχος υπόθεσης: διαδικασία αποδοχής ή απόρριψης της υπόθεσης

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου : Στατιστική Εργαστήριο 6 :

Δειγματοληψία στην Ερευνα. Ετος

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

2.5.1 ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

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

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

Κεφάλαιο 9 Κατανομές Δειγματοληψίας

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

2.4 ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ ΜΙΑ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ

Στατιστική. Ανάλυση ιασποράς με ένα Παράγοντα. One-Way Anova. 8.2 Προϋποθέσεις για την εφαρμογή της Ανάλυσης ιασποράς

Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

Στατιστική Ι-Θεωρητικές Κατανομές Ι

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium iv

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Σεπτεμβρίου 2008 στο Μάθημα Στατιστική Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ

4.3.3 Ο Έλεγχος των Shapiro-Wilk για την Κανονική Κατανομή

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

Τμήμα Τεχνολόγων Γεωπόνων-Κατεύθυνση Αγροτικής Οικονομίας Εφαρμοσμένη Στατιστική Μάθημα 4 ο :Τυχαίες μεταβλητές Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

5. Έλεγχοι Υποθέσεων

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Στατιστική II Διάλεξη 1 η : Εισαγωγή-Επανάληψη βασικών εννοιών Εβδομάδα 1 η : ,

Κεφ. Ιο ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ

Διαστήματα εμπιστοσύνης, εκτίμηση ακρίβειας μέσης τιμής

3. ΣΤΡΩΜΑΤΟΠΟΙΗΜΕΝΗ ΤΥΧΑΙΑ ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑ (Stratified Random Sampling)

Ενδεικτικές ασκήσεις ΔΙΠ 50

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Έλεγχοι Υποθέσεων. Χρήση της Στατιστικής. Η λογική του Ελέγχου Υπόθεσης Ο Έλεγχος Υπόθεσης 7-2

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

Κλωνάρης Στάθης. ΠΜΣ: Οργάνωση & Διοίκηση Επιχειρήσεων Τροφίμων και Γεωργίας

ΘΕΜΑΤΑ Α : ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ - ΛΥΣΕΙΣ

ΠΟΣΟΤΙΚΗ ΓΕΝΕΤΙΚΗ 03. ΜΕΣΗ ΤΙΜΗ & ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗ

5 o Μάθημα Έλεγχοι Υποθέσεων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

Ανάλυση Διασποράς Προβλήματα και Ασκήσεις

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium Iii

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

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Transcript:

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος ο ) 3/3/017

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για τη διακύμανση σ ενός κανονικού πληθυσμού με ένα τυχαίο δείγμα μεγέθους n Η 0 : σ = σ 0 Περιοχή απόρριψης της Η 0 Η 1 : σ σ 0 Η 1 : σ > σ 0 Η 1 : σ < σ 0 n 1 S σ 0 n 1 S σ 0 χ n 1; ατ ή χ n 1;1 ατ n 1 S σ 0 n 1 S χ n 1;a σ 0 χ n 1;1 a 3/3/017 Η τ.μ. n 1 S, για κανονικό πληθυσμό, προσεγγίζεται ικανοποιητικά από την κατανομή χ με n-1 βαθμούς ελευθερίας σ

3 Κατανομή χ με n βαθμούς ελευθερίας καμπύλη P(X > χ n;a) = a 3/3/017

4 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για τη διαφορά μ 1 μ των μέσων τιμών δύο πληθυσμών με δύο ανεξάρτητα δείγματα μεγέθους και n αντίστοιχα Η 0 : μ 1 μ = δ Οι διακυμάνσεις σ 1 και σ είναι γνωστές και οι πληθυσμοί είναι κανονικοί Οι διακυμάνσεις σ 1 και σ είναι γνωστές και τα μεγέθη των δειγμάτων και n είναι μεγάλα (οτιδήποτε πληθυσμός) [έλεγχος επιπέδου σημαντικότητας α κατά προσέγγιση] Περιοχή απόρριψης της Η 0 Η 1 : μ 1 μ δ Η 1 : μ 1 μ > δ Η 1 : μ 1 μ < δ Ζ = ത Χ ഥΥ δ σ 1 + σ n z Τ a Z = ത Χ ഥΥ δ σ 1 + σ n z a Z = ത Χ ഥΥ δ σ 1 + σ n z a 3/3/017

5 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για τη διαφορά μ 1 μ των μέσων τιμών δύο πληθυσμών με δύο ανεξάρτητα δείγματα μεγέθους και n αντίστοιχα Η 0 : μ 1 μ = δ Οι διακυμάνσεις σ 1 και σ είναι άγνωστες και τα μεγέθη των δειγμάτων και n είναι μεγάλα (οτιδήποτε πληθυσμός) [έλεγχος επιπέδου σημαντικότητας α κατά προσέγγιση] Περιοχή απόρριψης της Η 0 Η 1 : μ 1 μ δ Η 1 : μ 1 μ > δ Η 1 : μ 1 μ < δ Ζ = ത Χ ഥΥ δ S 1 + S n z Τ a Z = ത Χ ഥΥ δ S 1 + S n z a Z = ത Χ ഥΥ δ S 1 + S n z a 3/3/017

6 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για τη διαφορά μ 1 μ των μέσων τιμών δύο πληθυσμών με δύο ανεξάρτητα δείγματα μεγέθους και n αντίστοιχα Η 0 : μ 1 μ = δ Οι διακυμάνσεις σ 1 και σ είναι άγνωστες και ίσες, οι πληθυσμοί είναι κανονικοί και τα μεγέθη των δειγμάτων τους και n είναι οτιδήποτε n = + n, S = 1 S 1 + n 1 S +n Περιοχή απόρριψης της Η 0 Η 1 : μ 1 μ δ Η 1 : μ 1 μ > δ Η 1 : μ 1 μ < δ Χ Τ = ത ഥΥ δ S 1 + 1 t n; Τ n a T = ത Χ ഥΥ δ S 1 + 1 n t n;a T = തΧ ഥΥ δ S 1 + 1 t n;a n 3/3/017

7 Η κατανομή t (ή Student) με n βαθμούς ελευθερίας καμπύλη 3/3/017

8 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για τη διαφορά μ 1 μ των μέσων τιμών δύο πληθυσμών με δύο ανεξάρτητα δείγματα μεγέθους και n αντίστοιχα Η 0 : μ 1 μ = δ Όταν τα και n είναι μικρά, ο πληθυσμοί όχι κανονικοί και οι διακυμάνσεις σ 1 και σ είτε γνωστές είτε άγνωστες (ίσες ή όχι) δεν μπορούμε να πραγματοποιήσουμε στατιστικό έλεγχο υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α 3/3/017

n 9 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για τη διαφορά δύο διωνυμικών ποσοστών p 1 και p με δύο ανεξάρτητα δείγματα μεγέθους και n αντίστοιχα Η 0 : p 1 = p n i p i 5 και n i 1 p i 5, i =1, p i είναι το ποσοστό επιτυχιών στο δείγμα n i, i =1, p Ƹ = p 1 +n p +n Περιοχή απόρριψης της Η 0 Η 1 : p 1 p Η 1 : p 1 > p Η 1 : p 1 < p pƹ 1 pƹ p 1 p 1 + 1 n z Τ a pƹ 1 pƹ p 1 p 1 + 1 n z a pƹ 1 pƹ p 1 p 1 + 1 n z a 3/3/017

n 10 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για την ισότητα των διακυμάνσεων σ 1 και σ δύο κανονικών πληθυσμών με δύο ανεξάρτητα δείγματα μεγέθους και n αντίστοιχα Η 0 : σ 1 = σ Περιοχή απόρριψης της Η 0 s 1 s 1 Η 1 : σ 1 σ Η 1 : σ 1 > σ Η 1 : σ 1 < σ a s F 1;n 1; Τ ή s F 1;n 1; 1 aτ s 1 s 1 s F 1;n 1;α s F 1;n 1;α τ.μ. S 1 S, για κανονικούς πληθυσμούς, προσεγγίζεται ικανοποιητικά από την κατανομή F με -1 και n -1 βαθμούς ελευθερίας 3/3/017

11 Η κατανομή F με n και m βαθμούς ελευθερίας καμπύλη 3/3/017

1 Παράδειγμα 1 Μια αυτόματη μηχανή συσκευάζει καλαμπόκι σε τσουβάλια των 5 Kg Η μηχανή έχει ρυθμιστεί έτσι ώστε οι ποσότητες καλαμποκιού που συσκευάζονται ανά τσουβάλι να έχουν τυπική απόκλιση 1.5 Kg Επίσης, έχει παρατηρηθεί ότι οι ποσότητες αυτές ακολουθούν κανονική κατανομή Ο υπεύθυνος παραγωγής υποψιάζεται ότι η μηχανή έχει απορυθμιστεί και θέλει να ελέγξει αν η τυπική απόκλιση των ποσοτήτων καλαμποκιού που συσκευάζονται ανά τσουβάλι είναι πράγματι 1.5 Kg Για το σκοπό αυτό, από την παραγωγή μιας ημέρας, επέλεξε τυχαία 30 τσουβάλια, κατέγραψε τα βάρη τους και υπολόγισε τον μέσο τους και την τυπική τους απόκλιση και βρήκε x ҧ = 4.8 Kg και s = 1.6 Kg Σε επίπεδο σημαντικότητας 5%, υποστηρίζουν τα δεδομένα αυτά τις υποψίες του υπεύθυνου παραγωγής; 3/3/017

13 Παράδειγμα Η εταιρία ύδρευσης μιας πόλης ενδιαφέρεται να γνωρίζει τη συγκέντρωση μόλυβδου στο πόσιμο νερό που φτάνει μέσω του δικτύου της στους καταναλωτές και για το σκοπό αυτό κάνει τακτικούς δειγματοληπτικούς ελέγχους Επειδή το νερό που φτάνει στις διάφορες περιοχές της πόλης δεν προέρχεται από τους ίδιους ταμιευτήρες, όπως επίσης και το δίκτυο ύδρευσης δε βρίσκεται στην ίδια κατάσταση σε όλους τους τομείς της πόλης, οι δειγματοληπτικοί έλεγχοι γίνονται ανά πολεοδομικό τομέα Σε πρόσφατο δειγματοληπτικό έλεγχο, ένα δείγμα 100 παροχών από το κέντρο της πόλης έδωσε μέση συγκέντρωση μόλυβδου 36 ppm με τυπική απόκλιση 6 ppm, ενώ ένα δείγμα 90 παροχών από τα ανατολικά προάστια έδωσε μέση συγκέντρωση 34.1 ppm με τυπική απόκλιση 5.9 ppm Άραγε αυτή η διαφορά των 1.9 ppm, μεταξύ των δύο δειγμάτων, είναι στατιστικά σημαντική σε επίπεδο σημαντικότητας 5%; Δηλαδή, προέκυψε επειδή η μέση συγκέντρωση μόλυβδου στο κέντρο της πόλης πράγματι διαφέρει από τη μέση συγκέντρωση στα ανατολικά προάστια ή προέκυψε τυχαία (οφείλεται στην τύχη); 3/3/017

14 Παράδειγμα 3 Αν η εταιρία ύδρευσης θέλει να ελέγξει αν η μέση συγκέντρωση μόλυβδου στο πόσιμο νερό που φτάνει στο κέντρο της πόλης είναι μεγαλύτερη από τη μέση συγκέντρωση μόλυβδου στο πόσιμο νερό που φτάνει από τα ανατολικά προάστια, τι έλεγχο υποθέσεων πρέπει να πραγματοποιήσει; Είναι απαραίτητο να κάνουμε αυτόν τον νέο έλεγχο ή μήπως μπορούμε να συμπεράνουμε το αποτέλεσμά του από τον αμφίπλευρο έλεγχο που ήδη κάναμε; 3/3/017

15 Παράδειγμα 4 Η εταιρία ύδρευσης θέλει να ελέγξει αν η διαφορά των μέσων συγκεντρώσεων μόλυβδου μεταξύ των δύο περιοχών ξεπερνά τα ppm Τι έλεγχο υποθέσεων πρέπει να πραγματοποιήσει σε αυτή την περίπτωση; 3/3/017

16 Παράδειγμα 5 Οι αγρότες σε μια αγροτική περιοχή καλλιεργούν παραδοσιακά την ποικιλία Α ενός φυτού Την τελευταία χρονιά, τα κτήματα 10 αγροτών από αυτή την περιοχή (που επελέγησαν σύμφωνα με ένα σχέδιο τυχαίας δειγματοληψίας) είχαν μέση απόδοση 8.5 Kg / στρέμμα με τυπική απόκλιση 1. Kg / στρέμμα Σε μια γειτονική αγροτική περιοχή οι αγρότες καλλιεργούν μια άλλη ποικιλία του φυτού, έστω Β Η μέση απόδοση στα κτήματα 15 αγροτών αυτής της περιοχής (που επελέγησαν επίσης τυχαία) ήταν την τελευταία χρονιά 11 Kg / στρέμμα με τυπική απόκλιση 1.1 Kg / στρέμμα Άραγε, η διαφορά που παρατηρείται μεταξύ των δύο δειγμάτων είναι στατιστικά σημαντική, σε επίπεδο σημαντικότητας α = 5%, ή μήπως οφείλεται στην τύχη; 3/3/017