Гипермаркет » Купить Инженер по контролю качества проверяет среднее время го
USSR SHOP » Магазин » Электронные книги » Наука и образование » В помощь студенту » Инженер по контролю качества проверяет среднее время го
Инженер по контролю качества проверяет среднее время го
$ 2 10 продаж
Методы оплаты:
Продавец: Скиталец
176 товаров
326 продаж
$ 2

E-mail адрес на который придет покупка:
  • Артикул товара: 1720921
  • Дата добавления: 19.04.2014 - 07.04
  • Тип товара: электронная книга
  • Файл: 40419190413347.rar (28.87 Кб), загружен 19 апреля 2014 г.
  • Продавец: Скиталец
  • Чат с продавцом:
    ЗАДАТЬ ВОПРОС

Описание товара:

ЗАДАЧА
Инженер по контролю качества проверяет среднее время горения нового вида электроламп. Для проверки в порядке случайной выборки было отобрано 100 ламп, среднее время горения которых составило 1075 ч. Предположим, что среднее квадратическое отклонение времени время горения для генеральной совокупности известно и составляет 100 ч. Используя уровень значимости  = 0,05, проверьте гипотезу о том, что среднее время горения ламп – более 1000 ч.
Предположим, что инженер по контролю качества не имеет информации о генеральной дисперсии и использует выборочное среднее квадратическое отклонение. Изменится ли ответ задачи?

ЗАДАЧА
Инженер по контролю качества проверяет среднее время горения нового вида электроламп. Для проверки в порядке случайной выборки было отобрано 100 ламп, среднее время горения которых составило 1075 ч. Предположим, что среднее квадратическое отклонение времени время горения для генеральной совокупности известно и составляет 100 ч. Используя уровень значимости  = 0,05, проверьте гипотезу о том, что среднее время горения ламп – более 1000 ч.
Предположим, что инженер по контролю качества не имеет информации о генеральной дисперсии и использует выборочное среднее квадратическое отклонение. Изменится ли ответ задачи?


ЗАДАЧА
Инженер по контролю качества проверяет среднее время горения нового вида электроламп. Для проверки в порядке случайной выборки было отобрано 100 ламп, среднее время горения которых составило 1075 ч. Предположим, что среднее квадратическое отклонение времени время горения для генеральной совокупности известно и составляет 100 ч. Используя уровень значимости  = 0,05, проверьте гипотезу о том, что среднее время горения ламп – более 1000 ч.
Предположим, что инженер по контролю качества не имеет информации о генеральной дисперсии и использует выборочное среднее квадратическое отклонение. Изменится ли ответ задачи?


ЗАДАЧА
Инженер по контролю качества проверяет среднее время горения нового вида электроламп. Для проверки в порядке случайной выборки было отобрано 100 ламп, среднее время горения которых составило 1075 ч. Предположим, что среднее квадратическое отклонение времени время горения для генеральной совокупности известно и составляет 100 ч. Используя уровень значимости  = 0,05, проверьте гипотезу о том, что среднее время горения ламп – более 1000 ч.
Предположим, что инженер по контролю качества не имеет информации о генеральной дисперсии и использует выборочное среднее квадратическое отклонение. Изменится ли ответ задачи?


ЗАДАЧА
Инженер по контролю качества проверяет среднее время горения нового вида электроламп. Для проверки в порядке случайной выборки было отобрано 100 ламп, среднее время горения которых составило 1075 ч. Предположим, что среднее квадратическое отклонение времени время горения для генеральной совокупности известно и составляет 100 ч. Используя уровень значимости  = 0,05, проверьте гипотезу о том, что среднее время горения ламп – более 1000 ч.
Предположим, что инженер по контролю качества не имеет информации о генеральной дисперсии и использует выборочное среднее квадратическое отклонение. Изменится ли ответ задачи?


ЗАДАЧА
Инженер по контролю качества проверяет среднее время горения нового вида электроламп. Для проверки в порядке случайной выборки было отобрано 100 ламп, среднее время горения которых составило 1075 ч. Предположим, что среднее квадратическое отклонение времени время горения для генеральной совокупности известно и составляет 100 ч. Используя уровень значимости  = 0,05, проверьте гипотезу о том, что среднее время горения ламп – более 1000 ч.
Предположим, что инженер по контролю качества не имеет информации о генеральной дисперсии и использует выборочное среднее квадратическое отклонение. Изменится ли ответ задачи?

ЗАДАЧА
Инженер по контролю качества проверяет среднее время горения нового вида электроламп. Для проверки в порядке случайной выборки было отобрано 100 ламп, среднее время горения которых составило 1075 ч. Предположим, что среднее квадратическое отклонение времени время горения для генеральной совокупности известно и составляет 100 ч. Используя уровень значимости  = 0,05, проверьте гипотезу о том, что среднее время горения ламп – более 1000 ч.
Предположим, что инженер по контролю качества не имеет информации о генеральной дисперсии и использует выборочное среднее квадратическое отклонение. Изменится ли ответ задачи?

ЗАДАЧА
Инженер по контролю качества проверяет среднее время горения нового вида электроламп. Для проверки в порядке случайной выборки было отобрано 100 ламп, среднее время горения которых составило 1075 ч. Предположим, что среднее квадратическое отклонение времени время горения для генеральной совокупности известно и составляет 100 ч. Используя уровень значимости  = 0,05, проверьте гипотезу о том, что среднее время горения ламп – более 1000 ч.
Предположим, что инженер по контролю качества не имеет информации о генеральной дисперсии и использует выборочное среднее квадратическое отклонение. Изменится ли ответ задачи?

ЗАДАЧА
Инженер по контролю качества проверяет среднее время горения нового вида электроламп. Для проверки в порядке случайной выборки было отобрано 100 ламп, среднее время горения которых составило 1075 ч. Предположим, что среднее квадратическое отклонение времени время горения для генеральной совокупности известно и составляет 100 ч. Используя уровень значимости  = 0,05, проверьте гипотезу о том, что среднее время горения ламп – более 1000 ч.
Предположим, что инженер по контролю качества не имеет информации о генеральной дисперсии и использует выборочное среднее квадратическое отклонение. Изменится ли ответ задачи?

Изображения: