درجات امتحان موزعة توزيعًا طبيعيًا بمتوسط 500 وانحراف معياري 60. أوجد الدرجة المعيارية z لدرجة 590.
μ = 500σ = 60x = 590
z =
5.فترات الثقةمتوسطة
عينة من 20 مفردة متوسطها 46 وانحرافها المعياري s = 4,5. المجتمع طبيعي تقريبًا. أوجد الحد الأعلى لفترة الثقة 95% للمتوسط.
n = 20x̄ = 46s = 4,595%t(19) = 2,093
الحد الأعلى =
6.فترات الثقةصعبة
لا يُعرف شيء مسبقًا عن نسبة المنتجات المعيبة. كم منتجًا n يجب فحصه كي يكون هامش الخطأ لفترة ثقة 99% للنسبة 0,04 على الأكثر؟
p = 0,5E = 0,0499%
n =
7.اختبارات الفرضيات وفترات الثقةمتوسطة
عينة من 64 طالبًا متوسط درجاتها 198,4 وانحرافها المعياري 4. أوجد إحصائية الاختبار t لـ H₀: μ = 200.
μ₀ = 200x̄ = 198,4s = 4n = 64
t =
8.اختبارات الفرضيات وفترات الثقةصعبة
يُجرى اختبار z أحادي الطرف للفرضية H₀: μ = 200 مقابل H₁: μ < 200 عند α = 0.01 بعينة من 25؛ والانحراف المعياري معلوم ويساوي 2.5. في الواقع المتوسط 198. أوجد احتمال الخطأ من النوع الثاني β بالنسبة المئوية.
μ₀ = 200μ = 198σ = 2,5n = 25α = 0,01
β = %
3المحاليل
1.إحصاءات الممارسة المبنية على الدليل
الإجابة: LR+ = 4,39
نسب الاحتمال ومقاييس الخطر: LR+ = الحساسية/(1 − النوعية)، وLR− = (1 − الحساسية)/النوعية. في التجربة، EER وCER هما معدلا الحدوث مع المعالجة وبدونها: RR = EER/CER، وARR = CER − EER، وRRR = ARR/CER، وNNT = 1/ARR مقرَّبًا إلى الأعلى. وفي دراسة الحالات والشواهد لا يمكن استخدام سوى نسبة الأرجحية OR = ad/(bc). ومعدل الإصابة = الحالات الجديدة/الزمن-شخص.
نسبة الاحتمال الإيجابية
LR+ = 0,79/(1 − 0,82) = 4,389 ≈ 4,39
الإجابة
LR+ = 4,39
2.إحصاءات الممارسة المبنية على الدليل
الإجابة: p′ = 7 %
تعتمد القيم التنبؤية على الانتشار: PPV = Se·p/(Se·p + (1 − Sp)(1 − p)) وNPV = Sp(1 − p)/(Sp(1 − p) + (1 − Se)p). وبنسب الاحتمال: الأرجحية قبل الاختبار = p/(1 − p)، والأرجحية بعد الاختبار = الأرجحية قبل الاختبار × LR، والاحتمال = الأرجحية/(1 + الأرجحية). وفي مجتمع من N: الإيجابيون الحقيقيون = N·p·Se والإيجابيون الكاذبون = N·(1 − p)·(1 − Sp). NNT = 1/(CER × RRR)، مقرَّبًا إلى الأعلى.
نسبة الاحتمال
LR− = (1 − 0,62)/0,89 = 0,427
الأرجحية قبل الاختبار
0,15/(1 − 0,15) = 0,1765
الأرجحية بعد الاختبار
0,1765·0,427 = 0,07535
الاحتمال بعد الاختبار
p′ = 0,07535/(1 + 0,07535) = 0,07007 ≈ 7%
الإجابة
p′ = 7%
3.الإحصاء الوصفي
الإجابة: s = 12,07
الإحصاء الوصفي: المتوسط هو المجموع مقسومًا على n؛ والوسيط هو القيمة الوسطى للبيانات المرتبة (متوسط القيمتين الوسطيين عندما يكون n زوجيًا). الانحراف المعياري للعينة s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). الدرجة المعيارية z = (x − μ)/σ تبيّن كم انحرافًا معياريًا تبعد القيمة عن المتوسط.
الإحصاء الوصفي: المتوسط هو المجموع مقسومًا على n؛ والوسيط هو القيمة الوسطى للبيانات المرتبة (متوسط القيمتين الوسطيين عندما يكون n زوجيًا). الانحراف المعياري للعينة s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). الدرجة المعيارية z = (x − μ)/σ تبيّن كم انحرافًا معياريًا تبعد القيمة عن المتوسط.
حوّل إلى الصيغة المعيارية
z = (590 − 500)/60 = 1,5
الإجابة
z = 1,5
5.فترات الثقة
الإجابة: الحد الأعلى = 48,11
فترة الثقة للمتوسط: x̄ ± هامش الخطأ. عندما يكون σ للمجتمع معلومًا يكون الهامش z·σ/√n؛ وإذا لم يتوفر إلا الانحراف المعياري للعينة s، فاستخدم t بدرجات حرية n − 1: t·s/√n. القيم الحرجة: z = 1,645 (90%)، 1,96 (95%)، 2,576 (99%). للحصول على هامش E أو أقل تحتاج إلى n ≥ (z·σ/E)²، مقرَّبًا إلى الأعلى.
القيمة الحرجة
df = n − 1 = 19, t = 2,093
هامش الخطأ
E = 2,093·4,5/√20 = 2,106
الفترة
46 ± 2,106 → [43,89, 48,11]
الإجابة
الحد الأعلى = 48,11
6.فترات الثقة
الإجابة: n = 1037
فترة الثقة لنسبة: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n)، حيث p̂ = x/n. لبلوغ هامش E تحتاج إلى n ≥ z²·p(1 − p)/E²، مقرَّبًا إلى الأعلى؛ ودون تقدير مسبق استخدم p = 0,5، التي تعطي أكبر n.
حُلّ لإيجاد n
n = 2,576²·0,5·0,5/0,04² = 1037
قرّب إلى الأعلى
n = 1037
الإجابة
n = 1037
7.اختبارات الفرضيات وفترات الثقة
الإجابة: t = −3,2
اختبار المتوسط: تقيس إحصائية الاختبار كم خطأً معياريًا يبعد متوسط العينة عن القيمة المزعومة في H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) عندما تكون σ معلومة، و t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) عندما تُقدَّر من العينة. فترة الثقة هي x̄ ± (القيمة الحرجة)·(الخطأ المعياري).
الخطأ المعياري
SE = 4/√64 = 4/8 = 0,5
إحصائية الاختبار
t = (198,4 − 200)/0,5 = −3,2
الإجابة
t = −3,2
t0,025; df = 63 = 1,998
|t| > 1,998، لذا تُرفض H₀ عند مستوى 5% (ثنائي الطرف).
8.اختبارات الفرضيات وفترات الثقة
الإجابة: β = 4,707 %
قوة الاختبار: القوة = 1 − β هي احتمال رفض H₀ وهي خاطئة. أوجد الحد x̄c من μ₀ و z_α، ثم احسب احتمال الوقوع بعد x̄c باستخدام المتوسط الحقيقي: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).