SlideShare a Scribd company logo
1 of 3
Download to read offline
Задачи к семинару 8
Сравнение двух выборок
1. Даны две независимые выборки x1, . . . , xn1 и x1, . . . , xn2 из нормальных генеральных со-
вокупностей с одинаковым распределением N(0; σ2
). Доказать, что
z =
¯x1 − ¯x2
σ 1
n1
+ 1
n2
,
имеет стандартное нормальное распределение.
2. Даны две независимые выборки x1, . . . , xn1 и x1, . . . , xn2 из нормальных генеральных со-
вокупностей N(µ1; σ2
1) и N(µ2; σ2
2) соответственно. Доказать, что
z =
(¯x1 − ¯x2) − (µ1 − µ2)
σ2
1
n1
+
σ2
2
n2
,
имеет стандартное нормальное распределение.
3. Даны две нормальные выборки со следующими характеристиками
объем выборки выборочное среднее дисперсия
X 9 25 2
Y 6 21 1
Проверьте гипотезу о равенстве средних значений этих выборок при 95% уровне доверия
против односторонней альтернативы. В ответе укажите значение статистики критерия.
4. Даны две нормальные выборки со следующими характеристиками
объем выборки выборочное среднее выборочная дисперсия
X 10 15 2
Y 7 12 1
С помощью критерия Стьюдента проверьте гипотезу о равенстве средних значений этих
выборок (считая их дисперсии равными) при 95% уровне доверия против двусторонних
альтернатив. В ответ укажите минимальный уровень значимости.
5. Даны две нормальные выборки со следующими характеристиками
объем выборки выборочное среднее выборочные дисперсии
X 10 15 2
Y 7 12 1
Построить 95%-доверительный интервал для разности средних, если дисперсии предпо-
лагаются равными.
6. Даны две нормальные выборки со следующими характеристиками
1
объем выборки выборочное среднее дисперсия
X 9 25 2
Y 6 21 1
Построить 90%-доверительный интервал для разности средних.
7. Средний уровень ежемесячных продаж компании в прошедшем году составил 15 у.е. В
новом году компания сменила рекламную стратегию. При этом были зафиксированы сле-
дующие ежемесячные показатели продаж: 13, 17, 18, 15, 15, 18. При 95% уровне доверия
проверьте гипотезу о том, что средний уровень продаж после рекламы не изменился.
8. 10 абитуриентов пришли на подготовительные курсы по ЕГЭ и написали тестирование в
начале обучения и после. Результаты теста занесены в таблице
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
До 7 6 5 4 6 2 10 3 8 5
После 9 6 4 5 7 4 10 6 9 6
Проверьте гипотезу об отсутствии влияния подготовительных курсов на подготовку сту-
дентов на уровне значимости 0.01.
9. Для исследование эффективности препарата для похудения было проведено исследова-
ние. Был записан вес пациента до приёма препарата и после. В результате получились
следующие разности для веса каждого пациента: 2, -3, 4, 1, 1,-3, -1, 5, 3, 1, 2, 6, 5, -2, 0.
На уровне значимости 5% проверьте гипотезу об отсутствии влияния препарата против
двусторонних альтернатив.
10. Для нормальных выборок объемами 9 и 17 известны выборочные дисперсии 5 и 4 соот-
ветственно. Проверьте гипотезу о равенстве дисперсий, на уровне значимости α = 0.05
против односторонних альтернатив.
11. Для нормальных выборок объемами 26 и 18 известны выборочные дисперсии 36 и 10
соответственно. Проверьте гипотезу о равенстве дисперсий, на уровне значимости α = 0.05
против односторонних альтернатив.
12. Даны две нормальные выборки. Пусть из 200 случайно отобранных студентов экономи-
ческого факультета 86 ездят в университет на машине, а из 300 студентов химическо-
го факультета - 135 человек. Проверьте гипотезу о равенстве долей студентов каждого
факультета, которые ездят в университет на машине, на уровне значимости α = 0, 05.
Укажите минимальный уровень значимости.
13. Объем выборок n1 = 100 и n2 = 200, выборочные доли ˆp1 = 0.2, ˆp2 = 0.25. Постройте 95%
доверительный интервал для разности долей.
14. Пусть объем выборок n1 = 100 и n2 = 200, выборочные доли ˆp1 = 0.43, ˆp2 = 0.45. Построй-
те 95% доверительный интервал для разности долей.
15. Из 200 случайных прохожих, 80 ходят в наушниках, а остальные нет. Постройте 96%
доверительный интервал для разности долей.
16. Из опрошенных 100 случайных фанатов, идущих на футбольный матч 80 знают, кто будет
играть, 20 нет. Постройте 99% доверительный интервал для разности долей.
2
Необходимые термины
• Независимые выборки
• Парные выборки
• Белый шум
Статистические тесты Функции в MS Excel (возвращают p-value)
Гипотеза о равенстве средних tтест
Гипотеза о равенстве дисперсий ФТЕСТ
3

More Related Content

What's hot

Методы оценивания
Методы оцениванияМетоды оценивания
Методы оцениванияKurbatskiy Alexey
 
Lecture 7 continuous_distribution
Lecture 7 continuous_distributionLecture 7 continuous_distribution
Lecture 7 continuous_distributionKurbatskiy Alexey
 
Лекция 2. Описательная статистика
Лекция 2. Описательная статистикаЛекция 2. Описательная статистика
Лекция 2. Описательная статистикаKurbatskiy Alexey
 
Regress 2015.05.011
Regress 2015.05.011Regress 2015.05.011
Regress 2015.05.011Kh Ider
 
Свойства оценок
Свойства оценокСвойства оценок
Свойства оценокKurbatskiy Alexey
 
Оценивание параметров
Оценивание параметровОценивание параметров
Оценивание параметровKurbatskiy Alexey
 
Тренировочный вариант экзамена с решением
Тренировочный вариант экзамена с решениемТренировочный вариант экзамена с решением
Тренировочный вариант экзамена с решениемKurbatskiy Alexey
 
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессияПрогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессияGleb Zakhodiakin
 
Прикладная эконометрика. Лекция 3.
Прикладная эконометрика. Лекция 3.Прикладная эконометрика. Лекция 3.
Прикладная эконометрика. Лекция 3.Vladimir Tcherniak
 
Разбор задач по дискретной вероятности
Разбор задач по дискретной вероятностиРазбор задач по дискретной вероятности
Разбор задач по дискретной вероятностиDEVTYPE
 
7. Дискретная вероятность
7. Дискретная вероятность7. Дискретная вероятность
7. Дискретная вероятностьDEVTYPE
 
математика на вступительных экзаменах в мгу в 2010г(газета математика)
математика на  вступительных экзаменах в мгу в 2010г(газета математика)математика на  вступительных экзаменах в мгу в 2010г(газета математика)
математика на вступительных экзаменах в мгу в 2010г(газета математика)eekdiary
 
Прогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядов
Прогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядовПрогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядов
Прогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядовGleb Zakhodiakin
 
Прикладная эконометрика. Лекция 4
Прикладная эконометрика. Лекция 4Прикладная эконометрика. Лекция 4
Прикладная эконометрика. Лекция 4Vladimir Tcherniak
 
Прикладная эконометрика. Лекция 5
Прикладная эконометрика. Лекция 5Прикладная эконометрика. Лекция 5
Прикладная эконометрика. Лекция 5Vladimir Tcherniak
 
Прогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессия
Прогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессияПрогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессия
Прогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессияGleb Zakhodiakin
 

What's hot (20)

КР 3 с решением
КР 3 с решениемКР 3 с решением
КР 3 с решением
 
Методы оценивания
Методы оцениванияМетоды оценивания
Методы оценивания
 
Lecture 7 continuous_distribution
Lecture 7 continuous_distributionLecture 7 continuous_distribution
Lecture 7 continuous_distribution
 
Лекция 2. Описательная статистика
Лекция 2. Описательная статистикаЛекция 2. Описательная статистика
Лекция 2. Описательная статистика
 
Regress 2015.05.011
Regress 2015.05.011Regress 2015.05.011
Regress 2015.05.011
 
Свойства оценок
Свойства оценокСвойства оценок
Свойства оценок
 
Оценивание параметров
Оценивание параметровОценивание параметров
Оценивание параметров
 
Lecture 10 cont_joint_distr
Lecture 10 cont_joint_distrLecture 10 cont_joint_distr
Lecture 10 cont_joint_distr
 
6
66
6
 
8
88
8
 
Тренировочный вариант экзамена с решением
Тренировочный вариант экзамена с решениемТренировочный вариант экзамена с решением
Тренировочный вариант экзамена с решением
 
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессияПрогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
 
Прикладная эконометрика. Лекция 3.
Прикладная эконометрика. Лекция 3.Прикладная эконометрика. Лекция 3.
Прикладная эконометрика. Лекция 3.
 
Разбор задач по дискретной вероятности
Разбор задач по дискретной вероятностиРазбор задач по дискретной вероятности
Разбор задач по дискретной вероятности
 
7. Дискретная вероятность
7. Дискретная вероятность7. Дискретная вероятность
7. Дискретная вероятность
 
математика на вступительных экзаменах в мгу в 2010г(газета математика)
математика на  вступительных экзаменах в мгу в 2010г(газета математика)математика на  вступительных экзаменах в мгу в 2010г(газета математика)
математика на вступительных экзаменах в мгу в 2010г(газета математика)
 
Прогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядов
Прогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядовПрогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядов
Прогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядов
 
Прикладная эконометрика. Лекция 4
Прикладная эконометрика. Лекция 4Прикладная эконометрика. Лекция 4
Прикладная эконометрика. Лекция 4
 
Прикладная эконометрика. Лекция 5
Прикладная эконометрика. Лекция 5Прикладная эконометрика. Лекция 5
Прикладная эконометрика. Лекция 5
 
Прогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессия
Прогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессияПрогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессия
Прогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессия
 

More from Kurbatskiy Alexey

Лекция 6. Совместный закон распределения
Лекция 6. Совместный закон распределенияЛекция 6. Совместный закон распределения
Лекция 6. Совместный закон распределенияKurbatskiy Alexey
 
Lecture 5 discrete_distribution
Lecture 5 discrete_distributionLecture 5 discrete_distribution
Lecture 5 discrete_distributionKurbatskiy Alexey
 
Непараметрические методы
Непараметрические методыНепараметрические методы
Непараметрические методыKurbatskiy Alexey
 
Распределения, связанные с нормальным
Распределения, связанные с нормальнымРаспределения, связанные с нормальным
Распределения, связанные с нормальнымKurbatskiy Alexey
 
Методы оценивания
Методы оцениванияМетоды оценивания
Методы оцениванияKurbatskiy Alexey
 

More from Kurbatskiy Alexey (16)

Lecture 9 chi_t_f
Lecture 9 chi_t_fLecture 9 chi_t_f
Lecture 9 chi_t_f
 
Lecture 8 clt
Lecture 8 cltLecture 8 clt
Lecture 8 clt
 
Project test2 mse_2016
Project test2 mse_2016Project test2 mse_2016
Project test2 mse_2016
 
Лекция 6. Совместный закон распределения
Лекция 6. Совместный закон распределенияЛекция 6. Совместный закон распределения
Лекция 6. Совместный закон распределения
 
Lecture 5 discrete_distribution
Lecture 5 discrete_distributionLecture 5 discrete_distribution
Lecture 5 discrete_distribution
 
Lecture 4 bernoulli_poisson
Lecture 4 bernoulli_poissonLecture 4 bernoulli_poisson
Lecture 4 bernoulli_poisson
 
проект кр1
проект кр1проект кр1
проект кр1
 
КР 2 с решением
КР 2 с решениемКР 2 с решением
КР 2 с решением
 
КР 1 с решением
КР 1 с решениемКР 1 с решением
КР 1 с решением
 
Lecture 3 bayes
Lecture 3 bayesLecture 3 bayes
Lecture 3 bayes
 
Lecture 2 algebra
Lecture 2 algebraLecture 2 algebra
Lecture 2 algebra
 
Lecture 1 intro
Lecture 1 introLecture 1 intro
Lecture 1 intro
 
Problem book probability
Problem book probabilityProblem book probability
Problem book probability
 
Непараметрические методы
Непараметрические методыНепараметрические методы
Непараметрические методы
 
Распределения, связанные с нормальным
Распределения, связанные с нормальнымРаспределения, связанные с нормальным
Распределения, связанные с нормальным
 
Методы оценивания
Методы оцениванияМетоды оценивания
Методы оценивания
 

Сравнение выборок

  • 1. Задачи к семинару 8 Сравнение двух выборок 1. Даны две независимые выборки x1, . . . , xn1 и x1, . . . , xn2 из нормальных генеральных со- вокупностей с одинаковым распределением N(0; σ2 ). Доказать, что z = ¯x1 − ¯x2 σ 1 n1 + 1 n2 , имеет стандартное нормальное распределение. 2. Даны две независимые выборки x1, . . . , xn1 и x1, . . . , xn2 из нормальных генеральных со- вокупностей N(µ1; σ2 1) и N(µ2; σ2 2) соответственно. Доказать, что z = (¯x1 − ¯x2) − (µ1 − µ2) σ2 1 n1 + σ2 2 n2 , имеет стандартное нормальное распределение. 3. Даны две нормальные выборки со следующими характеристиками объем выборки выборочное среднее дисперсия X 9 25 2 Y 6 21 1 Проверьте гипотезу о равенстве средних значений этих выборок при 95% уровне доверия против односторонней альтернативы. В ответе укажите значение статистики критерия. 4. Даны две нормальные выборки со следующими характеристиками объем выборки выборочное среднее выборочная дисперсия X 10 15 2 Y 7 12 1 С помощью критерия Стьюдента проверьте гипотезу о равенстве средних значений этих выборок (считая их дисперсии равными) при 95% уровне доверия против двусторонних альтернатив. В ответ укажите минимальный уровень значимости. 5. Даны две нормальные выборки со следующими характеристиками объем выборки выборочное среднее выборочные дисперсии X 10 15 2 Y 7 12 1 Построить 95%-доверительный интервал для разности средних, если дисперсии предпо- лагаются равными. 6. Даны две нормальные выборки со следующими характеристиками 1
  • 2. объем выборки выборочное среднее дисперсия X 9 25 2 Y 6 21 1 Построить 90%-доверительный интервал для разности средних. 7. Средний уровень ежемесячных продаж компании в прошедшем году составил 15 у.е. В новом году компания сменила рекламную стратегию. При этом были зафиксированы сле- дующие ежемесячные показатели продаж: 13, 17, 18, 15, 15, 18. При 95% уровне доверия проверьте гипотезу о том, что средний уровень продаж после рекламы не изменился. 8. 10 абитуриентов пришли на подготовительные курсы по ЕГЭ и написали тестирование в начале обучения и после. Результаты теста занесены в таблице 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 До 7 6 5 4 6 2 10 3 8 5 После 9 6 4 5 7 4 10 6 9 6 Проверьте гипотезу об отсутствии влияния подготовительных курсов на подготовку сту- дентов на уровне значимости 0.01. 9. Для исследование эффективности препарата для похудения было проведено исследова- ние. Был записан вес пациента до приёма препарата и после. В результате получились следующие разности для веса каждого пациента: 2, -3, 4, 1, 1,-3, -1, 5, 3, 1, 2, 6, 5, -2, 0. На уровне значимости 5% проверьте гипотезу об отсутствии влияния препарата против двусторонних альтернатив. 10. Для нормальных выборок объемами 9 и 17 известны выборочные дисперсии 5 и 4 соот- ветственно. Проверьте гипотезу о равенстве дисперсий, на уровне значимости α = 0.05 против односторонних альтернатив. 11. Для нормальных выборок объемами 26 и 18 известны выборочные дисперсии 36 и 10 соответственно. Проверьте гипотезу о равенстве дисперсий, на уровне значимости α = 0.05 против односторонних альтернатив. 12. Даны две нормальные выборки. Пусть из 200 случайно отобранных студентов экономи- ческого факультета 86 ездят в университет на машине, а из 300 студентов химическо- го факультета - 135 человек. Проверьте гипотезу о равенстве долей студентов каждого факультета, которые ездят в университет на машине, на уровне значимости α = 0, 05. Укажите минимальный уровень значимости. 13. Объем выборок n1 = 100 и n2 = 200, выборочные доли ˆp1 = 0.2, ˆp2 = 0.25. Постройте 95% доверительный интервал для разности долей. 14. Пусть объем выборок n1 = 100 и n2 = 200, выборочные доли ˆp1 = 0.43, ˆp2 = 0.45. Построй- те 95% доверительный интервал для разности долей. 15. Из 200 случайных прохожих, 80 ходят в наушниках, а остальные нет. Постройте 96% доверительный интервал для разности долей. 16. Из опрошенных 100 случайных фанатов, идущих на футбольный матч 80 знают, кто будет играть, 20 нет. Постройте 99% доверительный интервал для разности долей. 2
  • 3. Необходимые термины • Независимые выборки • Парные выборки • Белый шум Статистические тесты Функции в MS Excel (возвращают p-value) Гипотеза о равенстве средних tтест Гипотеза о равенстве дисперсий ФТЕСТ 3