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Stime per intervalli Oltre al valore puntuale di una stima, è interessante conoscere qual è il margine di errore connesso alla stima stessa. Si possono.

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Presentazione sul tema: "Stime per intervalli Oltre al valore puntuale di una stima, è interessante conoscere qual è il margine di errore connesso alla stima stessa. Si possono."— Transcript della presentazione:

1 Stime per intervalli Oltre al valore puntuale di una stima, è interessante conoscere qual è il margine di errore connesso alla stima stessa. Si possono stabilire dei limiti entro i quali si ha una confidenza (1- ) che vi sia compreso il vero valore del parametro nella popolazione. Questi limiti si chiamano LIMITI FIDUCIALI, e lintervallo che definiscono si chiama INTERVALLO FIDUCIALE o INTERVALLO DI CONFIDENZA

2 Una stima del parametro fatta da un campione, corredata dai suoi limiti fiduciali, è detta STIMA PER INTERVALLI. I valori usuali di sono 0,01; 0,05; 0,1, che danno luogo a intervalli fiduciali o intervalli di confidenza rispettivamente del 99; 95; 90%. Per definire un intervallo di confidenza si utilizzano le distribuzioni campionarie. Stime per intervalli

3 Intervallo di confidenza di una media ( noto) Si estrae un campione di numerosità n per stimare la media. Della popolazione si conosce la deviazione standard. Facciamo riferimento alla distribuzione delle medie campionarie. La media del campione appartiene alla popolazione di medie campionarie che ha: distribuzione normale stessa media della popolazione di partenza deviazione standard = / n. Si tratta, in questa distribuzione normale, di individuare lintervallo che esclude /2 per lato. Questo intervallo avrà probabilità 1- di includere la vera media della popolazione.

4 Intervallo di confidenza di una media ( noto) Se è noto si fa riferimento alla distribuzione z ( = 0 e =1) Con: Definito un grado di confidenza 1-, poiché: P [ - Z /2 ( / n) + Z /2 ( / n)] = (1- ) Allora: P [ - Z /2 ( / n) + Z /2 ( / n)] = (1- )

5 Valori critici usuali di Z /2 sono: Z 0.05 = 1.64 (per confidenza del 90%) Z = 1.96 (per confidenza del 95%) Z = 2.57(per confidenza del 99%) Intervallo di confidenza di una media ( noto) Se ad esempio il grado di confidenza 1- = 0,95 Z /2 = 1,96 Quindi lintervallo di confidenza della media sarà: P [ - 1,96 ( / n) + 1,96 ( / n)] = 0,95

6 Z /2 ( / n) è la quantità che viene aggiunta e sottratta alla media campionaria per avere lintervallo. Si chiama massimo errore di stima, ed è un indicatore della precisione della stima. A parità di i limiti fiduciali si restringono allaumentare di: (e quindi al diminuire del grado di confidenza) si esclude unarea di curva maggiore ma aumenta la possibilità che i limiti non contengano il vero n non vi sono controindicazioni, se non il costo o lonere di un campione più grande Intervallo di confidenza di una media ( noto)

7 Dal campione si deve stimare la media e la deviazione standard. Non si può usare la distribuzione di z, poiché per usare z occorre conoscere. Si usa quindi la distribuzione di t. con: Intervallo di confidenza di una media ( ignoto) Gli intervalli fiduciali saranno più larghi di quelli con nota, poiché vi sono due stime ( e s) soggette a fluttuazioni campionarie. Analogamente a quanto visto, i limiti fiduciali per una confidenza 1- saranno dati da: Dove la distribuzione di t è quella per (n-1) GL

8 ESEMPIO Avendo rilevato produzioni di un pascolo si sono ottenuti i seguenti valori (t ha -1 di sostanza secca): 3.6; 4.3; 4.8; 3.3; 3.2; 2.8; 4.1; 4.8; 3.3. Calcolare la produzione media ed i suoi limiti fiduciali al 90%, al 95% e al 99% Soluzione Intervallo di confidenza di una media ( ignoto)

9 Intervallo di confidenza di una proporzione Una distribuzione binomiale, se ci si riferisce alle proporzioni di successi, è caratterizzata da: Media (valore atteso): =p Varianza: 2 = p(1-p) La proporzione di successi del campione, se n è sufficiente, è una variabile casuale con distribuzione approssimativamente normale e: Media = p Varianza = p(1-p)/n

10 Dove è la proporzione campionaria di successi, trovata con un campione di numerosità n. Definita una confidenza 1- posso quindi calcolare lintervallo di confidenza come: Intervallo di confidenza di una proporzione Se n è sufficientemente grande: Ha distribuzione della normale standardizzata (sostituendo la stima di p nella formula)

11 Esempio intervallo di confidenza di una proporzione In un sondaggio elettorare su 150 intervistati 84 (cioè 56%) hanno dichiarato di votare per il partito A. Si vuole costruire lintervallo di confidenza al 99%. Il limite inferiore sarà 0,456 e quello superiore 0,664


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