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Notas de lectura

Quick and Concise Stats Notes with ALL key elements Included

Puntuación
-
Vendido
1
Páginas
31
Subido en
14-01-2021
Escrito en
2020/2021

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Información del documento

Subido en
14 de enero de 2021
Número de páginas
31
Escrito en
2020/2021
Tipo
Notas de lectura
Profesor(es)
Dennis dobler
Contiene
Todas las clases

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FINAL - SUMMARY (DOES NOT INCLUDE MIDTERM CONTENT)

GENERAL FORMULAS:




For the sample population, the denominator is n - 1 whereby N or n means the total number




SAMPLING DIST OF SAMPLE MEAN AND PROPORTION:

,ESTIMATING POPULATION PROPORTION:
- The sample proportion p is the best point estimate of the population proportion p.
- CONFIDENCE INTERVAL: The confidence level is the probability 1 - a (such as 0.95, or
95%) that the confidence interval actually does contain the population parameter,
assuming that the estimation process is repeated a large number of times. (The confi-
dence level is also called the degree of confidence, or the confidence coefficient.)
- CRITICAL VALUE: A critical value is the number on the borderline separating sample
statistics that are likely to occur from those that are unlikely. The number za>2 is a
critical value that is a z score with the property that it separates an area of a/2 in the right
tail of the standard normal distribution (as in Figure 2).
-
Find Confidence Intervals proportions:




CONFIDENCE INTERVAL FOR ESTIMATONG PROP




Finding the Sample Size Required to Estimate a Population Proportion:

,Round to the whole number for n

Finding the Point Estimate and E from a Confidence Interval

, ESTIMATING POPULATION MEAN:




Find Confidence Intervals Meam:




CONFIDENCE INTERVAL FOR ESTIMATING MEAN ​STDV NOT KNOWN




Important Properties of the Student t Distribution:

Because s is rarely known, confidence interval estimates of a population mean m almost always
use the Student t distribution instead of the standard normal distribu- tion. Here are some
important properties of the Student t distribution.

1. The Student t distribution is different for different sample sizes. (See Figure 5
for the cases n = 3 and n = 12.)
2. The Student t distribution has the same general symmetric bell shape as the standard normal
distribution, but has more variability (with wider distribu- tions) as we expect with small samples.
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