Calcolo probabilità di commettere un errore di PRIMO tipo: ( alpha )
0] calcolo estremo regione di rifiuto = u
1] ( 1- ) pnorm ( u , mean = vera media , sd = sigma/sqrt(n) )
maggiore è alpha, minor conservativi si è verso l ipotesi nulla
Calcolo probabilità di commetter un errore di SECONDO tipo:
0] calcolo estremo regione di rifiuto = u
1] BETA = ( 1- ) pnorm ( u , mean = vera media , sd = sigma/sqrt(n) ) con sd
calcolato sul vero valore
PIGRECO:
1 - BETA
Se var NON note -> t di st
mi :
TEST.mean ( dataset$variabile, mu0 = , alternative = , ) con mu0= il valore
><= a mi nelle ipotesi e alternative= two.sided , less, greater
p :
TEST.prop ( dataset$variabile, success = , p0= , alternative = , ) con p0=
il valore ><= a p nelle ipotesi e alternative= two.sided , less, greater ( p_hat è il
valore nel campione )
diffmean:
INDIPENDENTI
TEST.diffmean( dataset$variabile_x, dataset$variabile_y , mdiff0 = , sigma.x = ,
sigma.y = , alternative = ) == con type OMESSO , mdiff0 = valore test nelle
ipoetesi , alternative = "two.sided", "less", "greater"
DIPENDENTI
TEST.diffmean( dataset$variabile_x, dataset$variabile_y , type = " paired", mdiff0 =
, sigma.d = , alternative = ) == con type OMESSO ; mdiff0 = valore test nelle
ipotesi , alternative = "two.sided", "less", "greater"
se diffmean campioni indipendenti var SUPPOSTE UGUALI S_pool
