1. Se masoara forta de presiune X (Kg/cm 3 ), la care un anumit material cedeaza. Se presupune ca X urmeaza o lege normala. Pentru 10 masuratori se ob

Documente similare
Matematici aplicate științelor biologie Lab10 MV

Pagina 1 din 5 Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare Etapa județeană/a sectoarelor municipiului București a olimpia

STRUCTURA UNUI ARTICOL STIINTIFIC Un articol stiintific incepe cu titlul articolului, dupa care se scriu numele autorilor, in ordinea contributiei. Pe

Microsoft Word - _Curs II_2_Mar17_2016out.doc

Calcul Numeric

Ce este decibelul si Caracteristica BODE

Realizarea fizică a dispozitivelor optoeletronice

Limite de funcţii reale

CAPITOLUL 1

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare Etapa Națională a Olimpiadei de FIZICĂ 3-7 Mai 2019, Târgoviște Barem de eval

Dependenţă funcţională n Cursul 9 Fie funcţiile f : A R R, i 1, m. A mulțime nevidă. i Definiţia 1. Spunem că funcţia g: A R depinde de funcţiile f1,

Laborator 6 - Statistică inferenţială I. Inferenţă asupra mediei - Testul Z pentru media unei populaţii cu dispersia cunoscută Se consideră o populaţi

SIMULARE EXAMEN DE BACALAUREAT LA MATEMATICA Toate subiectele (I, II, III) sunt obligatorii. Se acordă 10 puncte din oficiu. Timpul efectiv

Preţ bază

E_c_matematica_M_mate-info_2019_var_06_LRO

ETTI-AN1, , C. Ghiu Notițe de Adrian Manea Seminar 4 Serii Fourier și recapitulare 1 Serii Fourier Pentru dezvoltarea în serie Fourier (care

Microsoft Word - LogaritmiBac2009.doc

Microsoft Word - subiecte

Microsoft Word - pag_006.doc

Probleme rezolvate 1) Să se calculeze limitele următoarelor şiruri: 1 a) x n n = ( n+ 1)( n+ 2 )...( n+ n), n 2 n ( 1) 1 n n b) 2 3 n 5 n... ( 2

Slide 1

Cilindri.indd

Microsoft PowerPoint - curs5-DPT-2010V97 [Compatibility Mode]

Microsoft Word - SUBIECTE FAZA LOCALA FEBRUARIE 2007

Microsoft Word - LogaritmiBac2009.doc

Curs 8 Variabile aleatoare continue 8.1 Funcţia caracteristică Definiţia Fie X o v. a. cu densitatea de probabilitate f. Funcţia ϕ X (t) = M [ e

INDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ

Universitatea Politehnica din Bucureşti Facultatea de Electronică, TelecomunicaŃii şi Tehnologia InformaŃiei Tehnici Avansate de Prelucrarea şi Analiz

Programa olimpiadei de matematică

Algebra: 1. Numere naturale. Operatii cu numere naturale. Ordinea operatiilor. Puteri si reguli de calcul cu puteri. Compararea puterilor. Multimea nu

INDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ

1

Microsoft Word - MD.05.

Concursul Interjudeţean de Matematică Cristian S. Calude Galaţi, 26 noiembrie 2005 Inspectoratul Şcolar al Judeţului Galaţi, Societatea de Ştiinţe Mat

PowerPoint Presentation

CURS 8

Microsoft Word - 3 Transformata z.doc

Microsoft Word - Algoritmi genetici.docx

HNT_vol_Vorbire_v_7_hhh.PDF

Calcul Numeric

DAN LASCU ADRIANA-LIGIA SPORIŞ ANDA OLTEANU PAUL VASILIU MATEMATICĂ. CULEGERE DE PROBLEME TIP GRILĂ PENTRU ADMITEREA ÎN ACADEMIA NAVALĂ MIRCEA CEL BĂT

FIŞA NR

Inferenţa statistică

Microsoft Word - matem_aplicate in Economie aa FD Bala.doc

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ "ADOLF HAIMOVICI" ETAPA JUDEȚEANĂ 18 martie 2017 Filiera Tehnologică : profilul Tehnic Clasa a IX -a Problema 1. 2 Se

Laborator 9- Estimarea parametrilor Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 29.nov

Liga Squash & We Play De ce Liga de Squash & Badminton la We Play? Dă posibilitatea de a te confrunta cu alţi jucători ai clubului, de a s

Microsoft Word - F.Paladi_TD_manual.doc

Microsoft Word - anmatcap1_3.doc

Soluţiile problemelor propuse în nr. 1 / 2006 Clasele primare P.104. Suma dintre predecesorul unui număr şi succesorul numărului următor lui este 29.

Nr. 1 Septembrie/Octombrie pagini De la Ferme Adunate Proiecte: Programul Contract Grower Cum poţi deveni investitor cu

¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬

Laborator 11 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 7.ian

Microsoft Word - Documentatie_Finala_versiunea_IT

Universitatea Politehnica din Bucureşti 2019 Disciplina: Geometrie şi Trigonometrie G1 * Varianta A 1. Ştiind cos x = 3 2, atunci sin2 x

Investeşte în oameni

MINISTERUL NVźÅMÂNTULUI Program TEMPUS JEP 3801 SCIENCES DE L'EAU ET ENVIRONNEMENT Daniel SCRÅDEANU MODELE GEOSTATISTICE N HIDROLOGIE VOL. I Serie co

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituţia de învăţământ superior Universitatea Spiru Haret 1.2. Facultatea Ştiinţe Economice Bucureşti 1

Modelarea si Simularea Sistemelor de Calcul

OLIMPIADA DE MATEMATICĂ ETAPA LOCALĂ CLASA A V-A SOLUŢII ŞI BAREME ORIENTATIVE DE CORECTARE Subiectul I a) Calculaţi: 13 :

ANEXA 1 FARMACIE

2

rrs_12_2012.indd

interior Arnoud Solfegii v1.cdr

Microsoft Word - PI-L8r

Laborator 8- Statistica Descriptiva Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 22.nov

Subiecte

Manual Utilizare SEPA DD

Cursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de

Banca Transilvania Ghid Accesare Credit Imobiliar - Ipotecar de la BT Impreuna dorim sa facem lucrurile simple, clare si prietenoase, oferindu-ti tot

CAPITOLUL 1

LOGICA MATEMATICA SI COMPUTATIONALA Sem. I,

Nr

PowerPoint Presentation

Laborator 10 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 17.dec

Microsoft PowerPoint - AN_TgMures_18maiREV.ppt

Microsoft Word - L25Ro_Studiul efectului Hall_f_RF

PROIECT DIDACTIC

1. *Care din următoarele extensii le poate obține un fișier creat în Microsoft Word? a..doc b..pdf c..txt d..xls e..mdp f..docx 2. *Care din următoare

planuri-MASTER.xls

Project Work-Based Learning in the Field of Mechatronics: Introducing VET Multipliers to Alternate Work-Based Learning in Romania and Macedonia PROIEC

Microsoft Word - cap1p4.doc

Microsoft Word - Analiza12BacRezolvate.doc

Diapositive 1

Clasa IX 1. O lăcustă face salturi, fiecare salt în linie dreaptă şi de două ori mai lung ca precedentul. Poate vreodată lăcusta să revină în punctul

ROMANIA N.29 prezzi.p65

O teoremă de reprezentare (II) Marian TETIVA 1 Abstract. In this paper some (in general well-known) results on complete sequences are exposed, with ap

Testare manuala: situatia in care o persoana initiaza fiecare test, interactioneaza cu el si interpreteaza, analizeaza si raporteaza rezultatele. Test

Lecții de pregă,re la informa,că Admitere 2019 Tema: Discutarea problemelor date la ul,mele sesiuni de admitere Bogdan Alexe

Microsoft Word - MK_An_I_Matematica_aplicata_in_economie.docx

Instructiuni de completare Cerere de aderare la SPV pentru posesorii de certificate digital calificat Serviciul SPV este o alternativa la comunicarea

Web Social FSEGA, UBB Lect.univ.dr. Daniel Mican LABORATOR 2. Dezvoltarea blogurilor prin intermediul WordPress.com PREZE

EVALUAREA AFACERILOR ÎN SCOPUL FUNDAMENTĂRII DECIZIEI DE FUZIUNE SAU ACHIZIŢIE: ASPECTE METODOLOGICO-PRACTICE

Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi, Iași Facultatea de Electronică, Telecomunicații și Tehnologia Informației Triangulaţia și aplicații (referat) P

Microsoft Word - EN_IV_2019_Matematica_Test_1.doc

III. ECONOMISIREA ŞI INVESTIŢIILE De citit. Un bănuţ pus deoparte Nu-ţi trebuie cine ştie ce formule pentru investiţii, pentru a te bucura de dobânzil

Microsoft PowerPoint - 20x_.ppt

Programare Delphi Laborator 2 a. Serii. Elaboraţi câte un program pentru sumarea primilor 100 de termeni ai seriilor următoare şi verificaţi numeric e

2013 Mituri despre abdomen Valentin Bosioc

Transcriere:

1. Se masoara forta de presiue X (Kg/cm 3 ), la care u aumit material cedeaza. Se presupue ca X urmeaza o lege ormala. Petru 10 masuratori se obti urmatoarele valori: Cerite: 19.6 19.9 20.4 19.8 20.5 21.0 18.5 19.7 18.4 19.4 (a) Sa se calculeze u iterval de icredere de prag 0.1 petru M(X). (b) Presupuem ca X are dispersia cuoscuta, 0.69. Petru acelasi prag, 0.1, se poate gasi u iterval de icredere mai bu decat cel calculat aterior? Daca da, sa se calculeze oul iterval. dimesiue esatio: = 10 medie esatio: X = deviatie stadard esatio: s = 0.823 α = 0.1 19.6 + 19.9 + 20.4 + 19.8 + 20.5 + 21.0 + 18.5 + 19.7 + 18.4 + 19.4 (a) dispersie X ecuoscuta statistica t se aplica formula 3a: t = TINV(α, 1) = TINV(0.1, 9) = 3.25 (tabel 2) limita iferioara: X t s = 19.72 3.25 0.823 = 18.874 10 limita superioara: X + t s = 19.72 + 3.25 0.823 = 20.566 10 (b) iformatie suplimetara dispersie X: σ 2 = 0.69 σ = 0.83 dispersie X cuoscuta statistica z se aplica formula 1a: z = NORMSINV(α/2) = NORMSINV(0.05) = 1.645 (tabel 1) limita iferioara: X z σ = 19.72 1.645 0.83 = 19.288 10 limita superioara: X + z σ = 19.72 + 1.645 0.83 10 = 20.152 itervalul are lugimea aproximativ jumatate fata de itervalul aterior = 19.72 2. I cadrul uui proces de estimare a mediei uei populatii oarecare, u statisticia vrea ca probabilitatea ca media de selectie sa difere de media adevarata cu mai puti de 0.2σ sa fie mai mare de 0.95. Ce volum de selectie trebuie sa foloseasca? trebuie determiata valoarea miima petru dimesiuea uui esatio, difereta maxima ditre media de selectie si media reala este data de lugimea itervalului de icredere care poate fi calculat lugime iterval de icredere, folosid statistica z (formula 1a): 2z σ lugime trebuie sa fie maxim 0.2σ: 2z σ < 0.2σ > 100 (z ) 2

probabilitate mai mare de 0.95 α < 0.05 petru α = 0.04 z = NORMSINV(0.02) = 2.054 > 422 3. U producator de rulmeti pretide ca diametrul mediu al rulmetilor este de 10 mm, cu o dispersie de 10 4. Admitem ca diametrul este o v.a. ormala. Pe u lot de 20 rulmeti masurati s-a gasit diametrul mediu 9,98 mm si o dispersie empirica de 0.0002. Sa se determie itervale de icredere petru diametrul mediu si dispersie cu icrederea 0.99. Valorile pretise de fabricat se afla i aceste itervale? valori teoretice: media: µ = 10 dispersia: σ 2 = 10 4 σ = 10 2 valori masurate: media: x = 9.98 dispersia: s 2 = 0.0002 s = 0.014 dimesiue esatio: = 20 icredere 99% α = 0.01 (a) iterval de icredere petru medie σ cuoscut statistica z, formula 1a se aplica exact ca la exercitiul 1, puctul (b) (b) iterval de icredere petru dispersie se aplica statistica χ, formula 4: χ 2 critic,sup = CHIINV(α/2, 1) = CHIINV(0.005, 19) = 38.582 (tabel 3) χ 2 critic,if = CHIINV(1 α/2, 1) = CHIINV(0.995, 19) = 6.844 (tabel 3) limita iferioara: ( 1)s 2 19 0.0002 χ 2 = 0.000098 critic,sup 38.582 limita superioara: ( 1)s 2 19 0.0002 χ 2 = 0.00055 critic,if 6.844 4. Se aruca o moeda de 64 de ori. Testati la u ivel de semicatie de 5% daca moeda este corecta, sau daca moeda este cotrafacuta i favoarea capului, i urmatoarele situatii: (a) apare capul de 38 ori (b) apare capul de 42 ori doua valori posibile la efectuarea experimetului: cap = 1, ba = 0 moeda corecta la oricate repetari umar egal de aparitii petru cap ( 1 ) si ba ( 2 ): 1 = 2 media teoretica: µ = 1 1 + 2 0 = 0.5 1 + 2 (0.5 1) 2 1 + (0.5 0) 2 2 deviatie stadard teoretica (formula 5a): σ = = 0.5 1 + 2 dispersie cuoscuta se aplica testul z petru medie petru a verifica daca media este 0.5 versus ipoteza alterativa simetrica media 0.5 dimesiue esatio: = 64

(a) 38 aparitii cap medie esatio x = 38 64 = 0.59 H 0 : µ = 0.5(µ 0 ) H a : µ 0.5 z = (0.59 0.5) 64 = 1.44 (formula 1b) 0.5 z = NORMSINV(α/2) = NORMSINV(0.05/2) = 1.959 z < z u se respige H 0 moeda este corecta (b) 42 aparitii cap medie esatio x = 42 64 = 0.65 H 0 : µ = 0.5(µ 0 ) H a : µ 0.5 z = (0.65 0.5) 64 = 2.5 (formula 1b) 0.5 z = NORMSINV(α/2) = NORMSINV(0.05/2) = 1.959 z > z se respige H 0 moeda u este corecta 5. U producator de casete audio pretide ca o caseta de 90 mi. dureaza de fapt 92 mi. i medie cu deviatia stadard de 1.8. Se selecteaza 36 de bezi si se obtie o medie de 91.4 mi. La u ivel de semificatie de 5% se poate respige pretetia producatorului, i favoarea ipotezei ca durata medie este mai mica de 92 mi.? date teoretice: medie: µ = 92 deviatie stadard: σ = 1.8 date masurate: medie: x = 91.4 dimesiue esatio: = 36 ivel de semificatie 5% α = 0.05 dispersie cuoscuta test z: H 0 : µ = 92(µ 0 ) H a : µ < 92 (ipoteza alterativa asimetrica la staga) z = (91.4 92) 36 = 2 (formula 1b) 1.8 z = NORMSINV(α) = NORMSINV(0.05) = 1.645 z < z se respige H 0 6. U esatio de volum 8 ditr-o populatie ormala are x = 4.65 si (x x) 2 = 0.74. Testati la u ivel de semificatie de 2% daca media distributiei este 4.3. date masurate: dimesiue esatio: = 8 medie: x = 4.65 (x x) 2 deviatie stadard (formula 5a): s = ivel de semificatie 2% α = 0.02 0.74 = = 0.3 8

dispersie populatie ecuoscuta, dispersie esatio cuoscuta test t: H 0 : µ = 4.3(µ 0 ) H a : µ 4.3 (ipoteza alterativa simetrica) t = (4.65 4.3) 8 = 3.3 (formula 3b) 0.3 t = TINV(α, 1) = TINV(0.02, 7) = 2.998 t > t se respige H 0 7. La u exame se aalizeaza puctajul x obtiut de fiecare cadidat i parte. Se aleg 250 de cadidati si se gaseste ca x = 11872 si x 2 = 646193. (a) Gasiti u iterval de icredere de ivel 90% petru puctajul mediu, m. (b) Testati ipoteza H 0 : m = 49.5, impotriva ipotezei H a : m < 49.5, cu ivelul de semificatie α% si gasiti α date masurate: astfel icat H 0 sa fie respisa. dimesiue esatio: = 250 x medie: x = = 11872 250 = 47.49 deviatie stadard (formula 5b): s = x 2 x2 = 18.15 (a) icredere 90% α = 0.1 se cuoaste doar dispersia esatioului statistica t se aplica formula 3a, ca la exercitiul 1, puctul (a) (b) se aplica testul t ca la exercitiul 6 se icearca valori diferite petru α: 0.1, 0.2,... se observa ca icepad de la α > 0.4 H 0 este respisa

Barem Fiecare problema a fost puctata de la 1 la 10. Nota fiala e media poderata a acestor ote, folosid poderile de mai jos. Poderile au fost alese i asa fel icat sa fie otele cat mai mari, dar i aumite limite de bu simt date de dificultatea problemelor. Oricum u sut direct proportioale cu dificultatea, dupa cum era ormal. Poderi: 1. 20% 2. 5% 3. 15% 4. 5% 5. 20% 6. 15% 7. 20% La majoritatea problemelor trebuiau doar idetificate datele (media, dispersia, etc.) si aplicata formula corespuzatoare. Daca se metioa formula care trebuie folosita, sau faptul ca se foloseste statistica z sau t, se putea lua aproape puctajul complet, fara sa se mai duca toate calculele paa la fial. Au fost puctate paa si cele mai eisemate observatii. Se putea lua absolut lejer ota 8. Cu toate astea otele lasa foarte mult de dorit...

P {x z σ < µ < x + z σ } = 1 α (1a) z = (x µ 0) σ (1b) Table 1: z α 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 NORMSINV(α) -2.326-2.054-1.881-1.751-1.645-1.555-1.476-1.405-1.341-1.282 NORMSINV(1 α) = NORMSINV(α) (2) ============================================================ { P x t s < µ < x + z s } = 1 α (3a) t = (x µ 0) s (3b) Table 2: t TINV(α, df) df/α 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 0.11 0.12 1 63.657 31.821 21.205 15.895 12.706 10.579 9.058 7.916 7.026 6.314 5.730 5.242 2 9.925 6.965 5.643 4.849 4.303 3.896 3.578 3.320 3.104 2.920 2.760 2.620 3 5.841 4.541 3.896 3.482 3.182 2.951 2.763 2.605 2.471 2.353 2.249 2.156 4 4.604 3.747 3.298 2.999 2.776 2.601 2.456 2.333 2.226 2.132 2.048 1.971 5 4.032 3.365 3.003 2.757 2.571 2.422 2.297 2.191 2.098 2.015 1.941 1.873 6 3.707 3.143 2.829 2.612 2.447 2.313 2.201 2.104 2.019 1.943 1.874 1.812 7 3.499 2.998 2.715 2.517 2.365 2.241 2.136 2.046 1.966 1.895 1.830 1.770 8 3.355 2.896 2.634 2.449 2.306 2.189 2.090 2.004 1.928 1.860 1.797 1.740 9 3.250 2.821 2.574 2.398 2.262 2.150 2.055 1.973 1.899 1.833 1.773 1.718 10 3.169 2.764 2.527 2.359 2.228 2.120 2.028 1.948 1.877 1.812 1.754 1.700 248 2.596 2.341 2.183 2.065 1.970 1.889 1.820 1.758 1.702 1.651 1.604 1.560 249 2.596 2.341 2.183 2.065 1.970 1.889 1.820 1.758 1.702 1.651 1.604 1.560 250 2.596 2.341 2.183 2.065 1.969 1.889 1.820 1.758 1.702 1.651 1.604 1.560 ============================================================ P { ( 1)s 2 χ 2 critic,sup < σ 2 < } ( 1)s2 = 1 α (4) χ 2 critic,if Table 3: χ 2 CHIINV(α, df) df/α 0.005 0.01 0.015 0.02 0.995 0.99 0.985 0.98 19 38.582 36.191 34.742 33.687 6.844 7.633 8.159 8.567 20 39.997 37.566 36.093 35.020 7.434 8.260 8.810 9.237 21 41.401 38.932 37.434 36.343 8.034 8.897 9.471 9.915 ============================================================ (x 1 µ) 2 + (x 2 µ) 2 + + (x µ) 2 σ = (5a) x 2 1 σ = + + ( ) x2 x1 + + x 2 (5b)