6.2-Estimación para Medias

ESTIMACION DE MEDIAS

Teorema sea x^- testado la medida de una muestra de tamaño n de una población normal con una varianza conocida (√^2) se va como un estimador se va utilizando de la medida de una población, la probabilidad es:

error(z^∝ ⁄2) (√ / √n)

     Ejemplo: En eficiencia intenta usar la medida para estimar el promedio de la actitud de los trabajadores de una línea. De ensamble en una  industria grande. Si basados en la experiencia los expertos en eficiencia pueden suponer que =6.2 para esos datos que pueden afirmar con p=0.99

Acerca del error máximo de su estimulación.

n= 150                      √=6.2

P (〖 θ〗^∆,θ<θ_2)= 1-∝

0.99=1-∝

∝=0.01

error(z^∝ ⁄2) (6.2 / √150)

(z ^∝0.01)2)

Error=2.575.  6.2/√150= (+-)1.3

Z0.005=2.575

((x^-)-z( ∝⁄2) )/2( √/√n)<M<(x^-)+z ^∝⁄2  (√/√n)

 (Allan H. Smith & Michael N. Bates, 1992)