Enunciado

Construa um intervalo de confiança de 90% para

(t 2I(t2 no Exercício 9.43. Podemos justificar termos assumido que (T] * a\ quando construímos nosso intervalo de confiança para

Passo 1

Saaaalve, tranquilo? Vamos lá resolver mais uma questão juntos?! 😊

Dado que n 1 = 12 , n 2 = 12 , x ‾ 1 = 36,300 , S 1 = 5,000 , x ‾ 2 = 38,100 , S 2 = 6,100,100 ( 1 - α ) % = 90 %

Sabemos disso e S 1   2 S 2   2 são as variâncias de amostras independentes de tamanho n 1 e n 2 respectivamente de populações normais. 100 ( 1 - α ) % Intervalo de confiança para σ 1   2 σ 2   2 é

S 1 2 S 2 2 1 f α / 2 v 1 , v 2 < σ 1 2 σ 2 2 < S 1 2 S 2 2 f α / 2 v 2 , v 1

Onde f α / 2 v 1 , v 2 ser o -valor com e graus de liberdade deixando um espaço de f à direita e v 1 = n 1 - 1 é um v 2 = n 2 - 1 valor semelhante -com α 2 f α / 2 v 2 , v 1 e f graus de liberdade v 2 = n 2 - 1 v 1 = n 1 - 1 .

Passo 2

Usando , α = 0.10 Usando tabelas F, f 0.05 ( 11,11 ) = 2.82 90 % intervalo de confiança para σ 1 2 σ 2   2 :

5000 2 6100 2 1 2.82   < σ 1 2 σ 2 2 < 5000 2 6100 2 ( 2.82 ) 0.2382   < σ 1 2 σ 2 2 < 1.8946

Uma vez que este intervalo permite fou a possibilidade de σ 1 2 σ 2 2 ser igual a 1 . Faça uma correção na suposição de que σ 1   2 ≠ σ 2   2

Passo 1

Resposta

Resposta nos passos.

Exercícios de Livros Relacionados

Continuação do Problema 37.Outra maneira de estimar θ na uniforme é a seguinte. Considere M = max(X1, ..., Xn) = x(n), ou seja, o maior valor da amostra. Para qualquer valor de θ, M Considere o estima
Encontre o c.c. de um intervalo de confiança para p, se n = 100, p= 0,6 e a amplitude do intervalo deve ser igual a 0,090.
Estão sendo estudados dois processos para conservar alimentos, cuja principal variável de interesse é o tempo de duração destes. No processo A, o tempo X de duração segue a distribuição N(μA, 100), e
Considere as situações dos Problemas 37, 38 e 39. Suponha que n seja suficientemente grande para que o TLC se aplique e se possa aproximar a distribuição de X e de M por uma distribuição normal. Obten
Obtenha o estimador de λ na Poisson, pelo método dos momentos.