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_hypothesismean5.wasp
Title produced by softwareTesting Population Mean with known Variance - Confidence Interval
Date of computationThu, 13 Nov 2008 08:24:59 -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/13/t1226589939ygdyk45jvdb33sx.htm/, Retrieved Mon, 20 May 2024 11:41:50 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24646, Retrieved Mon, 20 May 2024 11:41:50 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordshypothesis testing
Estimated Impact141

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Testing Population Mean with known Variance - Confidence Interval] [case pork Q5 hypo...] [2008-11-13 15:24:59] [74c7506a1ea162af3aa8be25bcd05d28] [Current]
Feedback Forum
2008-11-15 13:35:50 [Käthe Vanderheggen] [reply] 
Juiste berekening, foute conclusie: Er kan enkel fraude gepleegd zijn door teveel vet aan het vlees toe te voegen, niet te weinig daarom gaat het hier over een rechtse one-sided betrouwbaarheidsinterval van 18,9%
2008-11-20 15:51:23 [Steven Vanhooreweghe] [reply] 
We gebruiken hier het eenzijdig betrouwbaarheidsinterval van de rechterkant want dat is economisch voordelig voor de leverancier (meer vet leveren is goedkoper). De sample mean (0.1546) ligt onder 0.189276559191704 en dus binnen het 95%-betrouwbaarheidsinterval.
2008-11-20 15:56:49 [Bénédicte Soens] [reply] 
De methode van 2-tailed is niet correct, er moet gebruik gemaakt worden van de one-tailed aan de rechter kant, dit doordat we hier weten dat de leverancier kan frauderen door te veel vet toe te voegen (wat voor hem economisch gezien beter kan uitkomen). Als we naar de 15,46% sample mean kijken, kunnen we opnieuw vaststellen dat deze binnen het betrouwbaarheidsinterval van 95% ligt (<18,93%)
2008-11-21 12:18:24 [Natalie De Wilde] [reply] 
Je maakt hier een foute interpretatie van je output. je moet kijken naar de rechtszijdige 1sided test. Er kan alleen maar een afwijking zijn naar boven. De leverancier zal alleen maar het vetpercentage willen verhogen omdat de kostprijs voor hem dan lager is. Het vetpercentage moet gelegen zijn tussen -oneindig en 0,18.
2008-11-23 12:13:40 [Liese Drijkoningen] [reply] 
De student heeft gebruikt gemaakt van het two-sides confidence interval. Het lijkt mij nuttiger om gebruik te maken van het one-sided confidence interval met de right tail omdat enkel de afwijkingen van het vetpercentage naar boven toe een economisch voordeel hebben (we houden hierbij de fraude in ons achterhoofd). De sample mean van 15,46% lit onder de 18,93% van het betruwbaarheidsinterval. Dit betekent dat deze waarde binnen het betrouwbaarheidsinterval ligt.
2008-11-23 21:20:57 [Peter Van Doninck] [reply] 
De studente kan beter kijken naar de one sided confidence interval van de right tail. Deze staart is nauwkeuriger, aangezien de volledige foutmarge van 5% hier aan toegewezen is. Het is ook belangrijk aangezien we kijken naar een te veel aan vet! De sample mean (0,1546) ligt onder 0,1892 en dus binnen het betrouwbaarheidsinterval.
2008-11-24 22:27:30 [Wim Lories] [reply] 
Enkel een afwijking naar boven(te veel vet) geeft een voordeel aan de producent. Dus enkel de rechterkant gebruiken.

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 time2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24646&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]2 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=24646&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24646&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 time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135






Testing Population Mean with known Variance
Population variance0.012
Sample size27
Sample mean0.1546
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 Population Mean with known Variance \tabularnewline
Population variance & 0.012 \tabularnewline
Sample size & 27 \tabularnewline
Sample mean & 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=24646&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Testing Population 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]Sample mean[/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=24646&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24646&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 Population Mean with known Variance
Population variance0.012
Sample size27
Sample mean0.1546
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 Population 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,'Sample mean',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#ex5', 'more information about confidence interval','example'),3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')