Vjerojatnost i matematička statistika - Poslijediplomski specijalistički ...
Vjerojatnost i matematička statistika - Poslijediplomski specijalistički ...
Vjerojatnost i matematička statistika - Poslijediplomski specijalistički ...
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
9.3 Osnovni testovi bazirani na jednom uzorku<br />
9.3.1 Testovi o parametru očekivanja<br />
Zadan je slučajni uzorak duljine n iz N(µ, σ 2 )-distribuirane populacije. Testiramo<br />
Imamo dvije situacije:<br />
1. σ je poznata. Tada je testna <strong>statistika</strong><br />
H 0 : µ = µ 0 .<br />
X − µ 0 √ H n ∼<br />
0<br />
N(0, 1).<br />
σ<br />
2. σ je nepoznata. U tom slučaju je testna <strong>statistika</strong><br />
Za velike uzorke je<br />
X − µ 0 √ H n ∼<br />
0<br />
t(n − 1).<br />
S<br />
X − µ 0 √ H 0<br />
n ∼: N(0, 1).<br />
S<br />
Budući da po CGT-u, X ima asimptotsku normalu razdiobu, za velike uzorke nije bitna<br />
normalnost populacije.<br />
9.3.2 Testovi o populacijskoj varijanci<br />
Zadan je slučajni uzorak duljine n iz N(µ, σ 2 )-distribuirane populacije. Testiramo<br />
H 0 : σ 2 = σ 2 0.<br />
Testna <strong>statistika</strong> je<br />
(n − 1)S 2<br />
σ 2 0<br />
H 0<br />
∼ χ 2 (n − 1).<br />
9.3.3 Testovi o populacijskoj proporciji<br />
Zadan je slučajni uzorak duljine n iz Bernoullijeve populacije s parametrom θ. Testiramo<br />
H 0 : θ = θ 0 .<br />
Neka je X frekvencija uspjeha u tom uzorku. Tada je X testna <strong>statistika</strong> i<br />
X H 0<br />
∼ binomna (n, θ 0 ).<br />
Za veliko n koristi se normalna aproksimacija razdiobe od X.<br />
81