02.11.2014 Views

Vjerojatnost i matematička statistika - Poslijediplomski specijalistički ...

Vjerojatnost i matematička statistika - Poslijediplomski specijalistički ...

Vjerojatnost i matematička statistika - Poslijediplomski specijalistički ...

SHOW MORE
SHOW LESS

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

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!