FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_hypothesismean6.wasp
Title produced by softwareTesting Sample Mean with known Variance - Confidence Interval
Date of computationTue, 11 Nov 2008 04:07:27 -0700
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/11/t1226401705pr2brhdwzq0v1ex.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 11:10:06 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23314, Retrieved Sun, 19 May 2024 11:10:06 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact128

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Testing Sample Mean with known Variance - Confidence Interval] [pork quality test Q6] [2008-11-11 11:07:27] [a9e6d7cd6e144e8b311d9f96a24c5a25] [Current]
Feedback Forum
2008-11-17 08:51:34 [006ad2c49b6a7c2ad6ab685cfc1dae56] [reply] 
Ook hier gebruiken we weer een rechtszijdig 95% betrouwbaarheidsinterval, om dezelfde reden als in vraag vijf. Ook al gaan we uit van een nulhypothese van 15.2% i.p.v. 15%, dan nog ligt het gemiddelde van de steekproef 0.1546 lager dan 0.189276559191704 en dus binnen het 95%-betrouwbaarheidsinterval.
2008-11-20 19:24:47 [Lana Van Wesemael] [reply] 
In de tabel van de student staat een foutje. De nul hypothese bedraagt 0.152 in plaats van 0.1546. Via deze link kan men de juiste tabel zien:
http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/16/t1226859755vuva6rihma6u94r.htm
De student heeft gelijk wanneer deze gebruik maakt van de right one-sided confidence interval. Hier kan ik nog aan toevoegen dat we de one-sided gebruiken omdat we een vermoeden hebben van fraude, de leverancier kan enkel een financieel voordeel behalen door varkens te leveren die te veel vet bevatten. Vet is immers goedkoper dan vlees.
Als we dan kijken naar de sample average dan zien we dat deze nog steeds binenn het 95% betrouwbaarheidsinterval ligt. 0.1546 < 0.186676559191704
2008-11-22 10:49:25 [Jonas Scheltjens] [reply] 
Ook hier heeft de student gelijk wanneer hij kiest voor het rechts eenzijdige betrouwbaarheidsinterval van de rechterstaart (jammer genoeg was dit de enige bevinding van de student in kwestie), dit voor dezelfde redenen als in het voorgaande antwoord (Q5) : de rechterstaart is nauwkeuriger aangezien de 5%, die buiten het betrouwbaarheidsinterval van 95% ligt, zich volledig aan de rechterzijde van het interval bevindt. Ook de keuze voor het eenzijdige betrouwbaarheidsinterval de beste, aangezien bij een 2-zijdig betrouwbaarheidsinterval deze 5% niet enkel aan de rechterkant van het interval ligt, maar verdeeld is over zowel linker- als rechterkant. Dit zou bij een 2-zijdig betrouwbaarheidsinterval de resultaten meer extreem maken. Verder kunne we nog stellen dat indien we de nulhypothese afstellen op 15,2% in de plaats van de eerst vooropgestelde 15%, de waarde van het gemiddelde van de populatie zich nog steeds onder de waarde van de recherstaart bevindt en zodanig ook zeker in het betrouwbaarheidsinterval van 95% aangezien er zich geen foutmarge aan de linkerkant van het betrouwbaarheidsinterval voordoet. De student heeft zich echter vergist: de nul hypothese bedraagt 0.152 in plaats van 0.1546, wat uiteraard een andere tabel geeft.

Post a new message

Dataset

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23314&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]1 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23314&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=23314&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135






Testing Sample Mean with known Variance
Population variance0.012
Sample size27
Null hypothesis (H0)0.1546
Confidence interval0.95
Type of IntervalLeft tailRight tail
Two-sided confidence interval at 0.950.1132803311796960.195919668820304
Left one-sided confidence interval at 0.950.119923440808296+inf
Right one-sided confidence interval at 0.95-inf0.189276559191704
more information about confidence interval

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Testing Sample Mean with known Variance \tabularnewline
Population variance & 0.012 \tabularnewline
Sample size & 27 \tabularnewline
Null hypothesis (H0) & 0.1546 \tabularnewline
Confidence interval & 0.95 \tabularnewline
Type of Interval & Left tail & Right tail \tabularnewline
Two-sided confidence interval at  0.95 & 0.113280331179696 & 0.195919668820304 \tabularnewline
Left one-sided confidence interval at  0.95 & 0.119923440808296 & +inf \tabularnewline
Right one-sided confidence interval at  0.95 & -inf & 0.189276559191704 \tabularnewline
more information about confidence interval \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23314&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Testing Sample Mean with known Variance[/C][/ROW]
[ROW][C]Population variance[/C][C]0.012[/C][/ROW]
[ROW][C]Sample size[/C][C]27[/C][/ROW]
[ROW][C]Null hypothesis (H0)[/C][C]0.1546[/C][/ROW]
[ROW][C]Confidence interval[/C][C]0.95[/C][/ROW]
[ROW][C]Type of Interval[/C][C]Left tail[/C][C]Right tail[/C][/ROW]
[ROW][C]Two-sided confidence interval at  0.95[/C][C]0.113280331179696[/C][C]0.195919668820304[/C][/ROW]
[ROW][C]Left one-sided confidence interval at  0.95[/C][C]0.119923440808296[/C][C]+inf[/C][/ROW]
[ROW][C]Right one-sided confidence interval at  0.95[/C][C]-inf[/C][C]0.189276559191704[/C][/ROW]
[ROW][C]more information about confidence interval[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23314&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=23314&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Testing Sample Mean with known Variance
Population variance0.012
Sample size27
Null hypothesis (H0)0.1546
Confidence interval0.95
Type of IntervalLeft tailRight tail
Two-sided confidence interval at 0.950.1132803311796960.195919668820304
Left one-sided confidence interval at 0.950.119923440808296+inf
Right one-sided confidence interval at 0.95-inf0.189276559191704
more information about confidence interval


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = 0.012 ; par2 = 27 ; par3 = 0.1546 ; par4 = 0.95 ;
Parameters (R input):
par1 = 0.012 ; par2 = 27 ; par3 = 0.1546 ; par4 = 0.95 ;
R code (references can be found in the software module):
par1<-as.numeric(par1)
par2<-as.numeric(par2)
par3<-as.numeric(par3)
par4<-as.numeric(par4)
sigma <- sqrt(par1)
sqrtn <- sqrt(par2)
ua <- par3 - abs(qnorm((1-par4)/2))* sigma / sqrtn
ub <- par3 + abs(qnorm((1-par4)/2))* sigma / sqrtn
ua
ub
ul <- par3 - qnorm(par4) * sigma / sqrtn
ul
ur <- par3 + qnorm(par4) * sigma / sqrtn
ur
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hyperlink('ht_mean_knownvar.htm','Testing Sample Mean with known Variance','learn more about Statistical Hypothesis Testing about the Mean when the Variance is known'),3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Population variance',header=TRUE)
a<-table.element(a,par1,2)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Sample size',header=TRUE)
a<-table.element(a,par2,2)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Null hypothesis (H0)',header=TRUE)
a<-table.element(a,par3,2)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Confidence interval',header=TRUE)
a<-table.element(a,par4,2)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Type of Interval',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Left tail',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Right tail',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste('Two-sided confidence interval at ',par4), header=TRUE)
a<-table.element(a,ua)
a<-table.element(a,ub)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste('Left one-sided confidence interval at ',par4), header=TRUE)
a<-table.element(a,ul)
a<-table.element(a,'+inf')
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste('Right one-sided confidence interval at ',par4), header=TRUE)
a<-table.element(a,'-inf')
a<-table.element(a,ur)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, hyperlink('ht_mean_knownvar.htm#ex6', 'more information about confidence interval','example'),3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')