NEW
Kategoria-Matematyka Kategoria-Statystyka Kategoria-Korepetycje
Kategoria-Matematyka.Podkategoria-PrzydatneWzory Kategoria-Matematyka.Podkategoria-Gimnazjum Kategoria-Matematyka.Podkategoria-Liceum Kategoria-Matematyka.Podkategoria-Studia Kategoria-Statystyka.Podkategoria-Wzory Kategoria-Statystyka.Podkategoria-StatystykaOpisowa Kategoria-Statystyka.Podkategoria-Wnioskowanie Kategoria-Statystyka.Podkategoria-Testy Kategoria-Korepetycje.Podkategoria-Matematyka Kategoria-Korepetycje.Podkategoria-Statystyka
 

Ile niezależnych pomiarów należy przeprowadzić, aby przy współczynniku ufności 0,90 oszacować metodą przedziałową średnią czasu wykonywania przez robotnika pewnej czynności technicznej z błędem maksymalnym 3 min, jeżeli próba wstępna 6 niezależnych pomiarów dała następujące wyniki (w min): 10; 12; 12; 16; 15; 9?

1. JAK ROZPOZNAĆ ZADANIE DOTYCZĄCE MINIMALNEJ LICZEBNOŚCI PRÓBY?

Po przeczytaniu całego zadania zwracamy uwagę na fragment:

Ile niezależnych pomiarów należy przeprowadzić, aby przy współczynniku ufności 0,90 oszacować metodą przedziałową średnią czasu wykonywania przez robotnika pewnej czynności technicznej z błędem maksymalnym 3 min, ....

Występują tu zwroty: ile niezależnych pomiarów należy przeprowadzić ... , z błędem maksymalnym ... . Odnajdujemy również wyrażenie: współczynnik ufności . Biorąc pod uwagę wszystkie słowa-klucze mamy na pewno do czynienia z zadaniem dotyczącym minimalnej liczebności próby.

Przez chwilę może się wydawać, że zadanie dotyczy estymacji przedziałowej, ponieważ pojawia się zwrot: oszacować metodą przedziałową ... . Niemniej jednak przewagę nad tym wyrażeniem zawsze ma: ile niezależnych pomiarów należy przeprowadzić ... , czyli szukamy minimalnej liczebności próby. Nie jest to nic nadzwyczajnego, ponieważ zagadnienie minimalnej liczebności próby ściśle wiąże się z estymacją przedziałową.

2. ANALIZA I PRAWIDŁOWE WYPISANIE DANYCH.

Analizujemy zadanie.

Ile niezależnych pomiarów należy przeprowadzić, aby przy współczynniku ufności 0,90 oszacować metodą przedziałową średnią czasu wykonywania przez robotnika pewnej czynności technicznej z błędem maksymalnym 3 min, jeżeli próba wstępna 6 niezależnych pomiarów dała następujące wyniki (w min): 10; 12; 12; 16; 15; 9?

Szukamy liczebności próby właściwej, którą oznaczamy literą minimalna-model2-0 . Podano również współczynnik ufności, a więc minimalna-model2-1 . Od razu wyznaczamy minimalna-model2-2 . Maksymalny błąd szacunku wynosi minimalna-model2-3 min. Wydaje się dziwne, że w zadaniu, którego istotą jest znalezienie liczebności próby podaje się właśnie to, czego szukamy - a więc liczebność próby. Nie ma powodu do niepokoju - jest to liczebność próby wstępnej tzw. pilotażowej, którą oznaczamy minimalna-model2-4 . Podano również informacje o konkretnych wynikach z próby. Jeżeli dysponujemy wartościami wypisanymi po przecinku tzw. danymi indywidualnymi, to zawsze możemy policzyć średnią minimalna-model2-5 , wariancję minimalna-model2-6 i odchylenie standardowe minimalna-model2-7 (lub minimalna-model2-8 , minimalna-model2-9 ). Nie liczmy jednak tych parametrów od razu, ponieważ dopiero etap wyboru formuły wskaże nam czego potrzebujemy. Po prostu chodzi o to, żeby nie liczyć na zapas np. odchylenia, bo może okazać się niepotrzebne w późniejszych obliczeniach.

Podsumowując tworzymy przejrzystą tabelę z danymi:

POPULACJA czasy wykonywania przez robotnika pewnej czynności technicznej
PRÓBA minimalna-model2-10 wybranych pomiarów czasu
minimalna-model2-11 minimalna-model2-12 -dane indywidualne (można obliczyć średnią minimalna-model2-13 , wariancję minimalna-model2-14 minimalna-model2-15 , odchylenie standardowe minimalna-model2-16 minimalna-model2-17 )

minimalna-model2-18

minimalna-model2-19 - współczynnik ufności, minimalna-model2-20

3. WYBÓR ODPOWIEDNIEGO WZORU.

Spójrzmy w kartę wzorów. Dla minimalnej liczebności próby mamy do wyboru pięć modeli. Teraz wracamy do danych i na początku sprawdzamy, czy minimalna-model2-21 jest znana. Stwierdzamy, że minimalna-model2-22 nie jest znana , zatem wykluczamy model I. Ponadto wiemy, że mamy do czynienia z próbą pilotażową, której liczebność jest mniejsza niż 30 ( minimalna-model2-23 ). Dysponując danymi indywidualnymi jesteśmy w stanie wyliczyć minimalna-model2-24 lub minimalna-model2-25 - wobec tego wybieramy model II . Którą wersję wzoru wybierzemy, zależy od nas. Znacznie częściej używana jest wersja z minimalna-model2-26 (z daszkiem), więc i ja wybiorę tą wersję.

minimalna-model2-27

4. UZUPEŁNIANIE WYBRANEGO WZORU I OBLICZENIA.

Wracamy do danych z tabeli i uzupełniamy wzór minimalna-model2-28 konkretnymi liczbami.

Jak widać brakuje tylko minimalna-model2-29 , więc dopóki nie znajdziemy wartości tego parametru nie możemy obliczyć liczebności próby właściwej. Wyliczanie wariancji z próby jest zagadnieniem ze statystki opisowej.

Dysponujemy danymi indywidualnymi (wynikami wypisanymi po przecinku), jest ich niewiele i w niewielkim stopniu powtarzają się, zatem wariancję nieobciążoną liczymy ze wzoru związanego z danymi indywidualnymi: minimalna-model2-30 lub minimalna-model2-31 minimalna-model2-32 (obie wersje są równoważne, w praktyce pierwsza wersja jest częściej używana). Po określeniu wzoru na minimalna-model2-33 okazuje się, że w formule pozwalającej wyznaczyć wariancję potrzebna jest wartość średnia minimalna-model2-34 , więc to od niej należy zacząć obliczenia.

Wzór na średnią z danych indywidualnych wygląda następująco: minimalna-model2-35 minimalna-model2-36 . Oczywiście na chłopski rozum średnią można policzyć sumując wszystkie dane, a potem dzieląc przez ilość – jest to jak najbardziej prawidłowe rozwiązanie, a podany wzór oznacza to samo. Jednak zdaję sobie sprawę, że widząc „hieroglify” tego typu wiele osób nie wie co robić, a tym bardziej jak je rozpisywać :). Mając to na uwadze postaram się przybliżyć kwestię podobnych oznaczeń rozpisując je na czynniki pierwsze.

Znak minimalna-model2-37 to symbol sumy. Pod nim znajduje się zapis minimalna-model2-38 , a nad nim minimalna-model2-39 , minimalna-model2-40 to wartości kolejnych obserwacji. Wszytko razem oznacza, że będziemy dodawać kolejne obserwacje oznaczone symbolem minimalna-model2-41 , gdzie minimalna-model2-42 będzie rosło od minimalna-model2-43 aż do wartości minimalna-model2-44 , a więc minimalna-model2-45 :

minimalna-model2-46

Tak więc średnia po rozpisaniu wygląda następująco:

minimalna-model2-47 minimalna-model2-48

Teraz przełożymy wszystko na dane z zadania. Liczebność próby wynosi minimalna-model2-49 , a więc wzór na średnią możemy zapisać następująco:

minimalna-model2-50 minimalna-model2-51

Czym jest minimalna-model2-52 ? Są to konkretne wyniki z próby, a więc minimalna-model2-53 . Jeśli ktoś chciałby uporządkować dane indywidualne od najmniejszej do największej, może to spokojnie wykonać. Porządkowanie liczb nie wpływa na wartość średniej, także może zostać tak jak jest. A więc np. minimalna-model2-54 .

Obliczamy średnią:

minimalna-model2-55 minimalna-model2-56

Dysponując wartością liczbową średniej możemy obliczyć wariancję minimalna-model2-57 . Rozpisanie wzoru wykonujemy analogicznie jak w przypadku średniej. Na początek ogólnie:

minimalna-model2-58

i dla minimalna-model2-59 :

minimalna-model2-60

Możemy już podstawiać liczby za minimalna-model2-61 , ale proponuję utworzyć tabelkę i wykonywać w niej obliczenia. Po pierwsze jest bardziej klarowna, po drugie ułamek powstały po rozpisaniu wzoru może okazać się dłuższym tasiemcem niż w tym konkretnym zadaniu i łatwo tu o pomyłkę. W tabelce powoli budujemy wzór na wariancję z danych indywidualnych, a jej nagłówki zawsze wyglądają tak samo. Na początku od każdej wartości minimalna-model2-62 odejmujemy średnią, a następnie wynik podnosimy do kwadratu. Sumujemy ostatnią kolumnę (przecięcie wiersza z symbolem minimalna-model2-63 i minimalna-model2-64 daje kompletny licznik wzoru na wariancję).

minimalna-model2-65
minimalna-model2-66
minimalna-model2-67
minimalna-model2-68
minimalna-model2-69
minimalna-model2-70
minimalna-model2-71
minimalna-model2-72
minimalna-model2-73
minimalna-model2-74
minimalna-model2-75
minimalna-model2-76
minimalna-model2-77
minimalna-model2-78
minimalna-model2-79
minimalna-model2-80
minimalna-model2-81
minimalna-model2-82
minimalna-model2-83
minimalna-model2-84
minimalna-model2-85
minimalna-model2-86 (suma)
minimalna-model2-87

A więc minimalna-model2-88

Skoro obliczyliśmy minimalna-model2-89 to możemy uzupełnić wzór minimalna-model2-90 .

minimalna-model2-91

minimalna-model2-92

Teraz należy odczytać odpowiednią statystykę z tablic. W formule znajduje się literka t , zatem skorzystamy z tablic rozkładu t - Studenta: http://matma-po-ludzku.pl/materialy/statystyka/wzory/tstudent.pdf . Zapis minimalna-model2-93 oznacza konieczność odnalezienia statystyki dla minimalna-model2-94 i 5 stopni swobody.

minimalna-model2-95

Wracamy do obliczeń i podstawiamy do formuły minimalna-model2-96 :

minimalna-model2-97

minimalna-model2-98

minimalna-model2-99

5. WYNIK I INTERPRETACJA.

Ostatecznie otrzymujemy: minimalna-model2-100 , czyli ZAWSZE zaokrąglając w górę otrzymujemy minimalna-model2-101 .

Interpretacja brzmi następująco: Aby oszacować średnią czasu wykonywania przez robotnika pewnej czynności technicznej z ufnością 0,90, należy wykonać 4 pomiary (wylosowana próba pilotażowa o liczebności minimalna-model2-102 jest wystarczająca) .