Temperature measurement, hypothesis, probability

Drieske

De code nu is okee voor c. Alleen zou je evt nog bij de qnorm een df=n-1 kunnen toevoegen evt. Maar veel zou dit niet mogen schelen. De code ziet er nu uit gelijk in dat vb...

Helaas moet ik stilaan door, dus geef ik je D nog rap of doe ik dat morgen? Tenzij je denkt dat je het over 5 min ongeveer zelf ook hebt

.

nhl

Drieske schreef:De code nu is okee voor c. Alleen zou je evt nog bij de qnorm een df=n-1 kunnen toevoegen evt. Maar veel zou dit niet mogen schelen. De code ziet er nu uit gelijk in dat vb...

Helaas moet ik stilaan door, dus geef ik je D nog rap of doe ik dat morgen? Tenzij je denkt dat je het over 5 min ongeveer zelf ook hebt .

Ik red me wel met D

. Morgen moet ik naar school. Ben jij der wel morgen na 18:00 uur?, want dan heb ik andere vragen :$...

Ik dank je erg veel tot zover, want zonder jouw hulp had ik het zeker niet gehaald!!!

Weltrusten en wees goed op jezelf

nhl

nhl schreef:Ik red me wel met D . Morgen moet ik naar school. Ben jij der wel morgen na 18:00 uur?, want dan heb ik andere vragen :$...

Ik dank je erg veel tot zover, want zonder jouw hulp had ik het zeker niet gehaald!!!

Weltrusten en wees goed op jezelf

Ik heb toch wel een klein probleempje hierbij.

Hieronder de code dan:

Code: Selecteer alles

Hypothesis

H0: P = 0.25

Ha: P < 0.25

P from H0 = 0.25

P (1 - P) from H0 = 0.75

> mean(n)

[1] 20

> Z = (mean(n) - 0.25) / (SD / sqrt(length(temp$debilt)))

> Z

[1] 50.07777

Ik kan de tabel waarde niet vinden van het getal 50.07777. Weet jij meer hierover?

Drieske

Ik heb een ander probleem

. Je doet mean - 0.25... Vind je dit zelf logisch?

Die 0.25 is juist. Die mean niet. Waarom niet? En wat moet het dan wel zijn?

Dit kon je btw ook al vermoeden aan de (ridicuul) grote Z-waarde...

nhl

Drieske schreef:Ik heb een ander probleem . Je doet mean - 0.25... Vind je dit zelf logisch?

Die 0.25 is juist. Die mean niet. Waarom niet? En wat moet het dan wel zijn?

Dit kon je btw ook al vermoeden aan de (ridicuul) grote Z-waarde...

Maar hier zie ik het wel dat ze de mean van de sample nemen:

Afbeelding

Bedoel je dat er een SD functie moet komen i.p.v. mean? Het moet toch de gevonden gemiddelde zijn

Drieske

Maar een voorbeeld is een voorbeeld voor iets hè... Zij hebben hun situatie, jij de uw. En dus moet je dat vb "vertalen" naar uw situatie. Wat moet jij "onderzoeken"? Of de relatieve frequentie 0.25 zou kunnen zijn. Wat onderzoeken zij? Of het gemiddelde 3.39 kan zijn... Dat is niet hetzelfde hè...

nhl

Maar een voorbeeld is een voorbeeld voor iets hè... Zij hebben hun situatie, jij de uw. En dus moet je dat vb "vertalen" naar uw situatie. Wat moet jij "onderzoeken"? Of de relatieve frequentie 0.25 zou kunnen zijn. Wat onderzoeken zij? Of het gemiddelde 3.39 kan zijn... Dat is niet hetzelfde hè...

Als het zo is, dan moet het als volgt zijn dan:

Code: Selecteer alles

> Z = (0.2 - 0.25) / (SD / sqrt(length(temp$debilt)))

> Z

[1] -0.1267792

Want het relative frequency zou dan zijn :

0.2

Drieske

nhl schreef:Als het zo is, dan moet het als volgt zijn dan:
Code: Selecteer alles
> Z = (0.2 - 0.25) / (SD / sqrt(length(temp$debilt)))

> Z

[1] -0.1267792
Want het relative frequency zou dan zijn :

0.2

Idd

. Alleen vind ik niet dat je echt 0.2 daar moeten zetten. Je hebt daar een variabele voor... (En eerlijk: ik vind ook dat je beter een var aanmaakt voor de te testen waarde, dus iets à la "rel_freq_hyp <- .25".)

PS: belangrijker: snap je waarom het zo is?

nhl

Drieske schreef:Idd . Alleen vind ik niet dat je echt 0.2 daar moeten zetten. Je hebt daar een variabele voor... (En eerlijk: ik vind ook dat je beter een var aanmaakt voor de te testen waarde, dus iets à la "rel_freq_hyp <- .25".)

PS: belangrijker: snap je waarom het zo is?

Ja hoor omdat het gaat om de relative frequency in plaats van populatie

dus:

Code: Selecteer alles

> n = length(temp$debilt)

> n

[1] 20

> k = sum(temp$debilt > 18)

> k

[1] 4

> pbar = k/n

> pbar

[1] 0.2

Drieske

Ja hoor omdat het gaat om de relative frequency in plaats van populatie

Je bedoelt gemiddelde ipv populatie?

Code: Selecteer alles

> n = length(temp$debilt)

> n

[1] 20

> k = sum(temp$debilt > 18)

> k

[1] 4

> pbar = k/n

> pbar

[1] 0.2

Dit stuk code klopt uiteraard, maar daar heb ik niet veel aan... Het stuk waar je je Z-waarde berekent is essentieel (met mijn tips erin verwerkt evt).

nhl

Drieske schreef:Je bedoelt gemiddelde ipv populatie?

Dit stuk code klopt uiteraard, maar daar heb ik niet veel aan... Het stuk waar je je Z-waarde berekent is essentieel (met mijn tips erin verwerkt evt).

Dit is dan het volledige code:

Code: Selecteer alles

Hypothesis

H0: P = 0.25

Ha: P < 0.25

P from H0 = 0.25

P (1 - P) from H0 = 0.75

> n = length(temp$debilt)

> n

[1] 20

> k = sum(temp$debilt > 18)

> k

[1] 4

> pbar = k/n

> pbar

[1] 0.2

> Z = (pbar - 0.25) / (SD / sqrt(length(temp$debilt)))

> Z

[1] -0.1267792

The table value of Z is 0.4602

P = 0.4602

P > 0.10, so we accept H0.

Drieske

Deze code is correct. Alleen heb ik nog één kleine aanpassing gedaan. Wat je daarmee doet, zie je maar. Maar zo kun je rap aanpassen voor andere hypotheses...

Code: Selecteer alles

Hypothesis

H0: P = 0.25

Ha: P < 0.25

P from H0 = 0.25

P (1 - P) from H0 = 0.75

> n = length(temp$debilt)

> n

[1] 20

> k = sum(temp$debilt > 18)

> k

[1] 4

> pbar = k/n

> pbar

[1] 0.2

> rel_freq_hyp <- 0.25

> Z = (pbar - rel_freq_hyp) / (SD / sqrt(n))

> Z

[1] -0.1267792

The table value of Z is 0.4602

P = 0.4602

P > 0.10, so we accept H0.

PS: heb bij je Z-waarde ook nog een n gezet ipv die lange uitdruk met length

. Zeker omdat je n al had gedefinieerd.

nhl

Drieske schreef:Deze code is correct. Alleen heb ik nog één kleine aanpassing gedaan. Wat je daarmee doet, zie je maar. Maar zo kun je rap aanpassen voor andere hypotheses...
Code: Selecteer alles
Hypothesis

H0: P = 0.25

Ha: P < 0.25

P from H0 = 0.25

P (1 - P) from H0 = 0.75

> n = length(temp$debilt)

> n

[1] 20

> k = sum(temp$debilt > 18)

> k

[1] 4

> pbar = k/n

> pbar

[1] 0.2

> rel_freq_hyp <- 0.25

> Z = (pbar - rel_freq_hyp) / (SD / sqrt(n))

> Z

[1] -0.1267792

The table value of Z is 0.4602

P = 0.4602

P > 0.10, so we accept H0.
PS: heb bij je Z-waarde ook nog een n gezet ipv die lange uitdruk met length . Zeker omdat je n al had gedefinieerd.

Dank je zeer

. Ik heb het al aangepast

... Wil je nog even kijken de antwoorden bij de vorige vraag, bij de vorige onderwerp. Ik ga nu mijn antwoorden erbij zetten.

Wetenschapsforum

Laatste berichten

Nieuwsberichten

Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability

Re: Temperature measurement, hypothesis, probability