QNA
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> L'altezza Delle Piantine Di Quercia Di 16 Mesi È Distribuita Normalmente Con Una Media Di 31,5 Cm E Una Deviazione Standard Di 10 Cm. Qual È L'intervallo Di Altezze Tra Le Quali Crescerà Il 5% Delle Piantine?
Domanda
L'altezza delle piantine di quercia di 16 mesi è distribuita normalmente con una media di 31,5 cm e una deviazione standard di 10 cm. Qual è l'intervallo di altezze tra le quali crescerà il 5% delle piantine?
Risposte
02/19/2022
Roosevelt Jisan
Media=31.5cm
Sd=10 cm
Range del 5% I semi cresceranno ?
Media+1sd =31.5 +10=.41.5
MENO-1sd=31.5 -10=21.5
68% dei casi si trovano tra X+1Sd e X-1sd
Media+2sd =31.5+20=51.5
Media-2sd = 31.5--20=11.5
95% dei casi si trovano tra la gamma Mean+2sd e Mean --2sd
99% dei casi si trovano tra questa gamma
Media +-3sd=31.5 +30 =61.5
Media-3sd =31.5 -30 =1.5
5%i casi si trovano all'estremità se le code della curva di probabilità normale
2.5% all'estremità destra della coda e all'estremità sinistra della coda
Il numero di piantine potrebbe essere interrogato invece della %
La tua domanda è ambigua
03/25/2022
Krucik
There are many possible ranges, including [math](-\infty,15.051464)[/math] and [math](15.051464, 18.6844845)[/math] as well as [math]31.5\pm0.6270678[/math] (centered on the mean). Observe, in R:
In general, if you are given a small enough but otherwise arbitrary number [math]a\in\R[/math] you can find a unique [math]b[/math] such that [math]b>a[/math] and
where [math]\phi[/math] is the normal density. For example, if [math]a=10[/math], then [math]b\approx16.42[/math]. Again in R:
> qnorm(pnorm(10, 31.5, 10) + 0.05, 31.5, 10)
[1] 16.42003
So your question doesn’t determine the answer uniquely: Sono libero di scegliere arbitrariamente il limite superiore o inferiore dell'intervallo o qualsiasi punto particolare rispetto a quelli (ad esempio il punto medio).
Se tu avessi chiesto un intervallo del 95%, sarebbe stata una supposizione ragionevole (ma comunque una supposizione) che tu voglia un intervallo centrato sulla modalità, mediana o media. Ma per un intervallo del 5%, non è ovvio che tu voglia quello - in pratica è più probabile che tu voglia la coda superiore o la coda inferiore.
Detto questo, ad un livello fondamentale, la risposta è la stessa: usa la funzione di distribuzione cumulativa e/o il suo inverso, come appropriato.
Ilgiardino.wiki
Media=31.5cm
Sd=10 cm
Range del 5% I semi cresceranno ?
Media+1sd =31.5 +10=.41.5
MENO-1sd=31.5 -10=21.5
68% dei casi si trovano tra X+1Sd e X-1sd
Media+2sd =31.5+20=51.5
Media-2sd = 31.5--20=11.5
95% dei casi si trovano tra la gamma Mean+2sd e Mean --2sd
99% dei casi si trovano tra questa gamma
Media +-3sd=31.5 +30 =61.5
Media-3sd =31.5 -30 =1.5
5%i casi si trovano all'estremità se le code della curva di probabilità normale
2.5% all'estremità destra della coda e all'estremità sinistra della coda
Il numero di piantine potrebbe essere interrogato invece della %
La tua domanda è ambigua
There are many possible ranges, including [math](-\infty,15.051464)[/math] and [math](15.051464, 18.6844845)[/math] as well as [math]31.5\pm0.6270678[/math] (centered on the mean). Observe, in R:
In general, if you are given a small enough but otherwise arbitrary number [math]a\in\R[/math] you can find a unique [math]b[/math] such that [math]b>a[/math] and
[math]\displaystyle{ \int_a^b \phi(x, 31.5, 10)\,dx = 0.05 },[/math]
where [math]\phi[/math] is the normal density. For example, if [math]a=10[/math], then [math]b\approx16.42[/math]. Again in R:
So your question doesn’t determine the answer uniquely: Sono libero di scegliere arbitrariamente il limite superiore o inferiore dell'intervallo o qualsiasi punto particolare rispetto a quelli (ad esempio il punto medio).
Se tu avessi chiesto un intervallo del 95%, sarebbe stata una supposizione ragionevole (ma comunque una supposizione) che tu voglia un intervallo centrato sulla modalità, mediana o media. Ma per un intervallo del 5%, non è ovvio che tu voglia quello - in pratica è più probabile che tu voglia la coda superiore o la coda inferiore.
Detto questo, ad un livello fondamentale, la risposta è la stessa: usa la funzione di distribuzione cumulativa e/o il suo inverso, come appropriato.