Again, from Figure 5.8.4 we can con

Again, from Figure 5.8.4 we can conclude that the data from Example 5.8.1 comes form a normal population because the plotted point fall almost on a straight line.
Practice Problems for Section 5.7 and 5.8
The following data give the time ro the nearest minute needed for a computer to execute certain simulation problems:
30 28 35 28 36 29 35 24
26 25 21 25 22 22 26 28

Use normal probabilities paper (or one of the statistical packages) to verify whether or not this data set come from a normal population. Find the sample mean and sample standard deviation.
The following data give the amount of effluent water discharged per second from a sewage treatment facility measure over 20 days:
61 61 76 67 76 62 67 67 70 70
69 66 76 73 69 69 70 73 65 65

Use the normal probability paper (or one of the statistical packages) to verify whether or not these data come from a normal population. Find the sample mean and sample standard deviation.
Use the normal probability paper (or one of the statistical packages) to verify whether or not the following data come from a normal population:
11 14 6 12 11 10 8 8 11 8

Referring to Problem 3, if you conclude that the data come form a normal population, then use normal probability paper to estimate the mean and the standard deviation of the population.
Let X be a binomial random variable with parameters n=20 and p=0.4.
Use the binomial tables (Table II in Appendix A) to determine P(4≤X≤12)
An European airline company flies jets that can hold 200 passengers. The company knows form past experience that on the average, 8% of the booked passengers do not show up on time to tank their flight. If the company booked 212 passengers for a particular flight, then what is the probability that the pane will have some empty seats? Assume that the passengers for that flight show up independently.
A random variable X is distributed as binomial with parameters n=20,θ=0.4.
Compute the exact and the normal approximation to P(10≤X≤16) and compare the two probabilities.

Kết quả (Việt) 1:

Một lần nữa, từ con số 5.8.4 chúng tôi có thể kết luận rằng các dữ liệu từ ví dụ 5.8.1 đến tạo thành dân bình thường bởi vì khi plotted rơi gần như trên một đường thẳng.Thực hành vấn đề cho phần 5.7 và 5.8 Dữ liệu sau cho thời gian ro phút gần nhất cần thiết cho một máy tính để thực hiện một số vấn đề mô phỏng:30 28 35 28 36 29 35 2426 25 21 25 22 22 26 28 Sử dụng bình thường xác suất giấy (hoặc một gói phần mềm thống kê) để xác minh hay không này tập hợp dữ liệu đến từ một dân số bình thường. Tìm thấy các mẫu có ý nghĩa và độ lệch chuẩn mẫu. Dữ liệu sau cho lượng thải nước thải ra mỗi thứ hai từ một biện pháp cơ sở điều trị nước thải hơn 20 ngày:61 61 76 67 76 62 67 67 70 7069 66 76 73 69 69 70 73 65 65Sử dụng giấy xác suất bình thường (hoặc một trong những gói thống kê) để xác minh hay không những dữ liệu này đến từ một dân số bình thường. Tìm thấy các mẫu có ý nghĩa và độ lệch chuẩn mẫu. Sử dụng giấy xác suất bình thường (hoặc một trong những gói thống kê) để xác minh cho dù có hay không các dữ liệu đến từ dân bình thường:11 14 6 12 11 10 8 8 11 8 Đề cập đến vấn đề 3, nếu bạn kết luận rằng các dữ liệu đến hình thức dân bình thường, sau đó sử dụng bình thường xác suất giấy để ước tính trung bình và độ lệch chuẩn của dân số. Cho X là một biến ngẫu nhiên nhị thức với tham số n = 20 và p = 0.4. Sử dụng các bảng nhị thức (bảng II trong phụ lục A) để xác định P(4≤X≤12) Một công ty châu Âu hãng bay máy bay phản lực có thể giữ 200 hành khách. Công ty biết hình thức quá khứ kinh nghiệm rằng trung bình, 8% của những hành khách đặt không hiển thị trên thời gian cho xe tăng chuyến bay của họ. Nếu công ty đặt 212 hành khách cho một chuyến bay cụ thể, sau đó xác suất rằng ô này sẽ có một số chỗ trống là gì? Giả sử rằng hành khách cho chuyến bay đó hiển thị một cách độc lập. Một biến ngẫu nhiên X phân phối nhị thức với tham số n = 20, θ = 0.4.Tính toán chính xác và xấp xỉ bình thường để P(10≤X≤16) và so sánh các xác suất hai.

Kết quả (Việt) 2:

Một lần nữa, từ hình 5.8.4 chúng ta có thể kết luận rằng các dữ liệu từ Ví dụ 5.8.1 đi kèm tạo thành một quần thể bình thường vì điểm rơi âm mưu gần như trên một đường thẳng.
Thực hành Vấn đề cho Phần 5.7 và 5.8
Các dữ liệu sau đây cho thời gian ro gần nhất phút cần thiết cho một máy tính để thực hiện vấn đề mô phỏng số:
30 28 35 28 36 29 35 24
26 25 21 25 22 22 26 28 Sử dụng bình thường giấy xác suất (hoặc một trong các phần mềm thống kê) để xác minh có hay không tập dữ liệu này đến từ một dân số bình thường. Tìm trung bình mẫu và mẫu độ lệch chuẩn. Các dữ liệu sau đây cung cấp lượng nước thải thải ra mỗi giây từ một biện pháp cơ sở xử lý nước thải trong hơn 20 ngày: 61 61 76 67 76 62 67 67 70 70 69 66 76 73 69 69 70 73 65 65 Sử dụng các giấy xác suất bình thường (hoặc một trong các phần mềm thống kê) để xác minh có hay không những dữ liệu đến từ một người bình thường. Tìm trung bình mẫu và mẫu độ lệch chuẩn. Sử dụng giấy xác suất bình thường (hoặc một trong các phần mềm thống kê) để xác minh có hay không các dữ liệu sau đây đến từ một dân số bình thường: 11 14 6 12 11 10 8 8 11 8 Đề cập đến vấn đề 3 , nếu bạn kết luận rằng dữ liệu trở thành một người bình thường, sau đó sử dụng giấy xác suất bình thường để ước tính giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của dân số. Cho X là một biến nhị thức ngẫu nhiên với các thông số n = 20 và p = 0.4. Sử dụng các nhị thức bảng (Bảng II tại Phụ lục A) để xác định P (4≤X≤12) Một công ty hàng không châu Âu bay máy bay phản lực có thể chứa 200 hành khách. Công ty biết tạo thành kinh nghiệm quá khứ mà trên trung bình, 8% của các hành khách đặt không hiển thị đúng thời gian để xe tăng chuyến bay của họ. Nếu công ty đã đặt 212 hành khách trong một chuyến bay cụ thể, thì xác suất mà các cửa sổ sẽ có một số ghế trống là gì? Giả định rằng các hành khách đáp chuyến bay mà hiển thị một cách độc lập. Một biến ngẫu nhiên X được phân bố như nhị thức với tham số n = 20, θ = 0,4. Tính chính xác và xấp xỉ bình thường để P (10≤X≤16) và so sánh hai xác suất .