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Esercizi sulle Variabili Casuali e Inferenza Statistica, Esercizi di Statistica Economica

esercitazione 2 statistica!! ottima x preparazione

Tipologia: Esercizi

2018/2019

Caricato il 15/03/2019

peppegin
peppegin 🇮🇹

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ESERCIZI SULLE VARIABILI CASUALI
CONTINUE
E serci zi pres i da “Stat istic a” di P. N ewbol d, W. L. Ca rlson , Bet ty Th orn e (2 010 , Pea rson
It al ia, M ilano )
1. Sia Z una distribuzione nomale standard. Calcolare:
a. P(Z<1,20)
b. P(Z>1,33)
c. P(Z<-1,70)
d. P(Z>-1,00)
e. P(1,20<Z<1,33)
f. P(-1,70<Z<-1)
2. Sia Z una distribuzione normale standard. Determinare il valore di z tale che
a. (PZ<z) =0,70
b. P(Z<z)= 0,25
c. P(Z>z) = 0,20
d. P(Z>z)=0,60
3. Sia X~N(50,64).
a. Calcolare P(X>60)
b. Calcolare P(35<X<62)
c. Calcolare P(X<55)
d. Determinare il valore di x tale che P(X>x)=0,20
e. Determinare l’intervallo simmetrico, centrato nella media, tale che la probabilità che X
assuma valori all’esterno sia 0,05
4. Sia X~N(80,100).
a. Calcolare P(X>60)
b. Calcolare P(72<X<82)
c. Calcolare P(X<55)
d. Determinare il valore di X tale che P(X>x)=0,10
e. Determinare l’intervallo simmetrico, centrato nella media, tale che la probabilità che X
assuma valori all’esterno sia 0,08
5. Sia X~N(0,2 ; 0,0025).
a. Calcolare P(X>0,4)
b. Calcolare P(0,15<X<0,28)
c. Calcolare P(X<0,10)
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Scarica Esercizi sulle Variabili Casuali e Inferenza Statistica e più Esercizi in PDF di Statistica Economica solo su Docsity!

ESERCIZI SULLE VARIABILI CASUALI

CONTINUE

E sercizi presi da “Statistica” di P. Newbold, W.L. Carlson, Betty Thorne (2010, Pearson Italia, Milano)

  1. Sia Z una distribuzione nomale standard. Calcolare: a. P(Z<1,20) b. P(Z>1,33) c. P(Z<-1,70) d. P(Z>-1,00) e. P(1,20<Z<1,33) f. P(-1,70<Z<-1)
  2. Sia Z una distribuzione normale standard. Determinare il valore di z tale che a. (PZ<z) =0, b. P(Z<z)= 0, c. P(Z>z) = 0, d. P(Z>z)=0,
  3. Sia X~N(50,64). a. Calcolare P(X>60) b. Calcolare P(35<X<62) c. Calcolare P(X<55) d. Determinare il valore di x tale che P(X>x)=0, e. Determinare l’intervallo simmetrico, centrato nella media, tale che la probabilità che X assuma valori all’esterno sia 0,
  4. Sia X~N(80,100). a. Calcolare P(X>60) b. Calcolare P(72<X<82) c. Calcolare P(X<55) d. Determinare il valore di X tale che P(X>x)=0, e. Determinare l’intervallo simmetrico, centrato nella media, tale che la probabilità che X assuma valori all’esterno sia 0,
  5. Sia X~N(0,2 ; 0,0025). a. Calcolare P(X>0,4) b. Calcolare P(0,15<X<0,28) c. Calcolare P(X<0,10)

d. Determinare il valore x tale che P(X>x)=0, e. Determinare l’intervallo simmetrico, centrato nella media, tale che la probabilità che X assuma valori all’esterno sia 0,

  1. In un campus si sa che la spesa complessiva annua degli studenti per i testi universitari segue una distribuzione normale, con media 380 € e scarto quadratico medio 50€. a. Qual è la probabilità che uno studente scelto in modo casuale spenda annualmente meno di 400€? b. Qual è la probabilità che uno studente scelto in modo casuale spenda annualmente più di 360 €? c. Qual è la probabilità che uno studente scelto in modo casuale spenda annualmente tra 300 e 400 €?
  2. Le previsioni sulla domanda di un certo prodotto, per il prossimo mese, possono essere rappresentate da una variabile aleatoria normale con media 1200 unità e scarto quadratico medio 100 unità. a. Qual è la probabilità che le vendite superino le 1000 unità? b. Qual è la probabilità che le venite si collochino tra le 1100 e le 1300 unità? c. Qual è il numero di unità vendute che ha probabilità 0,10 di essere superato?
  3. La durata di un battistrada di una particolare marce di pneumatici è distribuita normalmente, con media 35000 chilometri e scarto quadratico medio 4000 chilometri a. Quale proporzione di questi pneumatici ha un battistrada con durata superiore 38000 chilometri? b. Quale proporzione di questi pneumatici ha un battistrada con durata inferiore ai 32000 chilometri? c. Quale proporzione di questi pneumatici ha un battistrada con durata compresa tra i 32000 e i 38000 chilometri?
  4. un’azienda produce sacchi di prodotti chimici e vuole ridurre al minimo il contenuto di impurità. Si ipotizza che i pesi delle impurità per sacco siano distribuiti normalmente con media 12,2 grami e scarto quadratico medio 2,8 grammi. Si sceglie un sacco in modo casuale. a. Qual è la probabilità che contenga meno di 10 grammi di impurità? b. Qual è la probabilità che contenga più di 15 grammi di impurità? c. Qual è la probabilità che contenga tra 12 e 15 grammi di impurità?
  5. I punteggi di un test seguono una distribuzione normale. Qual è la probabilità che uno studente scelto a caso ottenga un punteggio che superi il punteggio medio di più di 1,5 volte lo scarto quadratico medio?

ESERCIZI SULL’INFERENZA SATISTICA

Esercizi presi da “Statistica” di P. Newbold, W.L. Carlson, Betty Thorne (2010, Pearson Italia, Milano)

  1. Una popolazione contiene 6 milioni di non fumatori (indicati con 0) e 4 milioni di fumatori (indicati con 1). Qual è la distribuzione approssimata della media campionaria quando: a. L’ampiezza del campione è n= b. L’ampiezza del campione è n=
  2. Da una popolazione con μ=100 e σ^2 =81 si estrae un campione di ampiezza n= a. Quanto valgono media e varianza della media campionaria? b. Qual è la probabilità che 𝑋̅ >102? c. Qual è la probabilità che 98≤𝑋̅ ≤102? d. Qual è la probabilità che 𝑋̅ ≤101,5?
  3. La durata delle lampadine prodotte da una determinata azienda segue una distribuzione normale con media 1200 ore e deviazione standard 400 ore. Supponete di comprare nove lampadine, che si possono considerare un campione casuale dell’azienda. a. Qual è la media campionaria delle durate? b. Qual è la varianza della media campionaria delle durate? c. Qual è lo standard error della media campionaria delle durate? d. Qual è la probabilità che le 9 lampadine abbiano, mediamente, una durata inferiore a 1050 ore?
  4. Le automobili di un particolare modello hanno un consumo medio (misurato in km percorsi con un litro di benzina) di 25 con una deviazione standard di 2. Si consideri un campione casuale di queste automobili, assumendo che i consumi siano distribuiti normalmente. a. Calcolare la probabilità che il consumo di suolo medio sia inferiore ai 24km/l se: i. Il campione è costituito da 1 osservazione ii. Il campione è costituito da 4 osservazioni iii. Il campione è costituito da 16 osservazioni b. Spiegate perché le tre risposte al punto a. sono diverse tra loro. Motivare graficamente le risposte
  5. Supponiamo di avere una popolazione con proporzione p=0,40 e un campione casuale di ampiezza n=100 estratto da questa popolazione. a. Qual è la probabilità che la proporzione campionaria sia superiore a 0,45? b. Qual è la probabilità che la proporzione campionaria sia inferiore a 0,29? c. Qual è la probabilità che la proporzione campionaria sia compresa tra 0,35e 0,51?
  1. Il responsabile dell’ammissione a un corso Master ha rilevato che, storicamente, i candidati hanno punteggi medi delle lauree di primo livello con deviazione standard 0,45. Da un campione casuale di 25 candidati dell’ultimo anno, la media dei punteggi è risultata 2,90. a. Determinare l’intervallo di confidenza a livello 95% per il punteggio medio dei candidati b. Sulla base dei risultati campionari uno statistico ha determinato, per il punteggio medio dei candidati, un intervallo di confidenza da 2,81 a 2,99. Qual è il livello di confidenza associato all’intervallo?
  2. Un determinato processo chimico è caratterizzato da un parametro chiamato “rendimento” avente distribuzione normale con scarto quadratico medio noto e pari a 5. Nello Stabilimento A, il processo rilevato su un campione di 6 0 lotti prodotti, realizza un rendimento medio pari a 48. Costruire un intervallo di confidenza al 95% per la “vera” media del rendimento dello Stabilimento A:
  3. Il controllo di qualità di un’azienda rileva che, in un campione casuale semplice di 45 pezzi prodotti durante la giornata da un macchinario posto sotto esame, sono stati rilevati 7 pezzi difettosi. Stimare la probabilità del macchinario di produrre dei pezzi difettosi, ipotizzando un livello di confidenza del 95%: