Enunciado

O escritório de Meterologia do governo australiano forneceu a quantidade em milímetros anual media de chuva na Australia em 1983-2002 conforme apresentado a seguinte

Passo 1

Vamos lá pessoal, se liga aqui como que resolve essa questão:

Um gráfico de probabilidade normal é um método gráfico para determinar se os dados da amostra estão em conformidade com uma distribuição normal hipotética com base em um exame visual subjetivo dos dados.

Para construir um gráfico de probabilidade, as observações na amostra são as primeiras classificados do menor ao maior. Ou seja, a amostra x 1 ,   x 2 , . . . ,   x n está organizado como x ( 1 ) , x ( 2 ) , . . . ,   x ( n ) onde x ( 1 ) é a menor observação, x ( 2 ) é a segunda menor observação e assim por diante com x ( n ) sendo a maior. A frequência cumulativa para observação em x ( i ) é:

i - 0.5 n

Uma probabilidade normal é construída em eixos ordinários traçando as pontuações normais padronizadas z i contra x ( i ) onde as pontuações normais padronizadas satisfazem

i - 0.5 n = P Z < z i = Φ z i

Passo 2

Nos eixos horizontais estão os valores x 1 , x 2 , … , x n . Se a distribuição hipotética descreve adequadamente os dados, os pontos traçados cairão aproximadamente ao longo de uma linha reta. Se os pontos traçados desviarem significativamente da linha reta, o modelo hipotético não é apropriado.

Na forma descrita anteriormente, construímos um gráfico de probabilidade normal com base

nas observações

499,2. 555,2. 398,8, 391,9. 453,4, 459,8. 483,7, 417,6. 469,2, 452,4. 499,3. 340,6. 522,8. 469,9. 527,2. 565,5. 584,1, 727,3, 558,6. 338,6

O gráfico de probabilidade normal não contém curvatura forte e o padrão é aproximadamente linear, então podemos concluir que os valores dos dados são aproximadamente normalmente distribuídos.

Passo 3

Se  x _   é a média da amostra com tamanho n de uma variável aleatória de uma população normal com uma variância de σ 2 , e um IC de 100 ( 1 - α ) % onde μ é dado por:

x - - t α 2 , n - 1 s n ≤ μ ≤ x - + t α 2 , n - 1 s n

onde   t α 2 , n - 1 é o ponto percentual superior de 100 α 2 da distribuição t com n - 1 grau de liberdade.

A média da amostra é:

x - = 1 20 ∑ i = 1 20   x i = 485.755

e o desvio padrão é

s = ∑ i = 1 n   x i - x - 2 n - 1 1 2 = ∑ i = 1 20   x i - 485.755 2 19 1 2 = 90.3387

Passo 4

Agora, precisamos encontrar um IC de 95% na média da população, então

α 2 = 1 - 0.95 2 = 0.025 ⇒ t 0 2 , n - 1 = t 0.025,19 = 2.093

Das equações, achamos:

485.755 - 2.093 90.3387 20 ≤ μ ≤ 485.755 + 2.093 90.3387 20 485.755 - 2.093 × 20.2 ≤ μ ≤ 485.755 + 2.093 × 20.2

Portanto, um IC 95% na média da população é:

443.47 ≤ μ ≤ 528.03

Resposta

443.47 ≤ μ ≤ 528.03

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