1 / 10

PROCJENE I TESTIRANJA KARAKTERISTIKA POPULACIJE

PROCJENE I TESTIRANJA KARAKTERISTIKA POPULACIJE. Procjena karakteristike osnovnog skupa pomoću uzorka. E. E. C 1 = Θ u -E Θ u C 2 = Θ u -E. Karakteristika uzorka ( Θ ) Standarna greška procjene se( Θ ) Maksimalna greška procjene E=z(t)•se( Θ )

jonah-contreras
Download Presentation

PROCJENE I TESTIRANJA KARAKTERISTIKA POPULACIJE

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PROCJENE I TESTIRANJA KARAKTERISTIKA POPULACIJE

  2. Procjena karakteristike osnovnog skupa pomoću uzorka E E C1= Θu-E ΘuC2=Θu-E • Karakteristika uzorka (Θ) • Standarna greška procjene se(Θ) • Maksimalna greška procjene E=z(t)•se(Θ) • Interval procjene Θu – E < Θ < Θu + E

  3. STANDARDNA GREŠKA PROCJENE Aritmetičke sredine: - Standardna devijacija populacije - Procjena standardne devijacije populacije - Standardna devijacija uzorka Proporcije: m - broj povoljnih u uzorku n - veličina uzorka pu - proporcija uzorka qu - suprotna proporcija

  4. FRAKCIJA IZBORA Ako je uzorak izabran iz konačnog osnovnog skupa frakcija izbora je udio emenata osnovnog skupa koji su ušli u uzorak Ako je f>0,05 izračunata standardna greška se korigira sa: tako da je: odnosno:

  5. NEKI STATISTIČKI TESTOVI E=z se(Θ) E=z se(Θ) Θu DG=Θ0-E Θu-Θ0 GG=Θ0+E z* z -z DVOSMJERNI TEST ILI TEST NA DVIJE GRANICE Pretpostavke ili hipoteze Postupak testiranja: • Karakteristika uzorka Θu • Standardna greška se(Θ) • Granice intervala prihvaćanja H0 hipoteze DG = Θ0–z(t) se(Θ) GG = Θ0+z(t) se(Θ) ili empirijski Z* Postupak donošenja odluke H0 se prihvaća ako je DG < Θu < GG ili │Z* │<Z H0 se odbacuje ako je Θu < DG ili Θu > GG ili │Z* │>Z

  6. Primjer 1. Na temelju uzorka od 101 komada kruha ispitati uz 5% signifikantnosti da li kruh određene pekare zadovoljava standard prosječne težine od 1000 grama. U uzorku je prosječna težina 998 grama sa standardnom devijacijom od 9,5 grama. Rješenje: z=1,96 │-2,105 │<1,96→H1 998<998,138→H1

  7. Primjer 2: Na izborima anketirano je 250 birača od kojih je 90 izjavilo da je glasalo za stanku “A”. Da li se uz 95% vjerojatnosti može prihvatiti pretpostavka da će stranka ostvariti 40% glasova. Rješenje:

  8. JEDNOSMJERNI TEST ILI TEST NA JEDNU GRANICU E=z - se(Θ) E=z se(Θ) Θu DG=Θ0-E Θu-Θ0 z* -z Ho.... Θ≥Θ0 H1.... Θ<Θ0 Z*>-Z Ho ...Θu > DG

  9. E=z se(Θ) Θu Θu-Θ0 GG=Θ0+E z* z Ho.... Θ≤Θ0 H1.... Θ>Θ0 H0... Θu < GG Z*<Z

  10. Primjer 3: Da li se može uz 1% signifikantnosti tvrditi da je neki proizvod ima manje od 10 g. štetnih tvariako je uzorak od 10 proizvoda imao prosjek od 8,9 g i standardnu devijaciju 1,15 g. Primjer 4: Iz proizvodnje je uzet uzorak od 2000 proizvoda i u njemu je bilo 45 neispravnih. Da li se uz 95% vjerojatnosti može tvrditi da je u proizvodnji najviše 2% neispravnih

More Related