In 18 Spielen der regulären Saison der Major League Baseball wurden im Schnitt 101.97 Homeruns pro Spiel erzielt mit einer empirischen Standardabweichung von 10.88. Gehen Sie davon aus, dass die Anzahl der Homeruns normalverteilt ist.
Geben Sie die Obergrenze des 95%-Konfidenzintervalls für die erwartete Anzahl Homeruns pro Spiel an.
Bin so weit gekommen: 101.97 + x * 10.88 / sqrt(18) jedoch komme ich nicht auf das richtige x
n <- 18s <- 10.88xquer <- 101.97z<-round(qt(0.95, df=17),4)og<-xquer+z*(s/(sqrt(n)))
Ich bin so weit gekommen, jedoch stimmt das ergebnis nicht.
0.95 war falsch, es sollte 0.975 sein. Lösung lautet 107.38
Rechnung über die t-Verteilung, wenn die Standardabweichung aus der Stichprobe geschätzt wird. Untergrenze: 101,97 - 2,10981557783331 * 10,88 / √18 = 96,5595032882427Obergrenze: 101,97 + 2,10981557783331 * 10,88 / √18 = 107,380496711757Länge: 2 * 2,10981557783331 * 10,88 / √18 = 10,8209934235145
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