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Mira la respuestaMira la respuesta done loadingPregunta: (18.39) El software puede generar muestras a partir de distribuciones (casi) exactamente normales. Aquí hay una muestra aleatoria de tamaño 5 de la distribución Normal con media 10 y desviación estándar 2: 6,47 7,51 10,10 13,63 9,91 Estos datos coinciden con las condiciones de la prueba z mejor que los datos reales: la población está muy cerca de lo normal y
(18.39) El software puede generar muestras a partir de distribuciones (casi) exactamente normales.
Aquí hay una muestra aleatoria de tamaño 5 de la distribución Normal con media 10 y desviación estándar 2:6,47 7,51 10,10 13,63 9,91
Estos datos coinciden con las condiciones de la prueba z mejor que los datos reales: la población está muy cerca de lo normal y tiene una desviación estándar conocida σ = 2, y la media de la población es μ = 10. Aunque conocemos el valor real de μ μ , supongamos fingimos que no y probamos las hipótesis
H 0 : μ = 8
H un : μ ≠ 8Paso 1:
¿Qué es el estadístico z?
Da tu respuesta con 2 decimalesPaso 2:
¿Cuál es el valor P?
Usa la Tabla A y da tu respuesta con 4 decimales.Paso 3:
¿La prueba es significativa al nivel del 5%?Sí, porque el valor P de la prueba es menor que 0,05. Sí, porque el valor P de la prueba es mayor que 0,05. No, porque el valor P de la prueba es menor que 0,05. No, porque el valor P de la prueba es mayor que 0,05.
Etapa 4:
Sabemos que la hipótesis nula no se cumple, pero la prueba no brindó una fuerte evidencia en contra de H 0 .
Explique por qué esto no es sorprendente.Porque la media hipotética está demasiado cerca de la media real. Porque la muestra varía demasiado. Porque la muestra es demasiado pequeña. La pequeña muestra es la causa de este error tipo I. - Esta es la mejor manera de resolver el problema.Solución
media de arriba =9.524 aquí error estándar = desv…
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