Parametrické statistiky jsou nejběžnějším typem inferenční statistiky. Inferenční statistiky se počítají za účelem zevšeobecnění nálezů vzorku na populaci, kterou představuje, a lze je klasifikovat jako parametrické nebo neparametrické. Parametrické testy vytvářejí předpoklady o parametrech populace, zatímco neparametrické testy takové předpoklady neobsahují nebo obsahují méně. Například parametrické testy předpokládají, že vzorek byl náhodně vybrán z populace, kterou představuje, a že distribuce dat v populaci má známé základní rozdělení. Nejběžnějším předpokladem rozdělení je, že rozdělení je normální. Mezi další rozdělení patří binomické rozdělení (logistická regrese) a Poissonovo rozdělení (Poissonova regrese).

Rozmyslete následující výzvy:

Počet kazů, které připadají na 100 metrů sametu, je náhodná veličina s Poissonovým rozdělením Po(λ). Střední hodnota počtu kazů na 100 m sametu nemá být podle předpisu větší než 1,5. Z dodávky velkého množství stometrových balíků jich bylo náhodně vybráno pět. Byl zjištěn postupně počet kazů 4, 3, 3, 1, 2, takže pro počet n=5 je výběrová hodnota úhrnu m=13. Jsme oprávněni na 5% hladině významnosti tvrdit, že zásilka neodpovídá normě?(ano)

Výrobce zubních past tvrdí, že nejméně 20% domácností pravidelně kupuje aspoň jeden druh zubní pasty z jeho nabídky. v náhodném výběru 400 domácností skutečně kupuje aspoň jeden druh zubní pasty výrobce. Jsme oprávněni na 5% hladině významnosti odmítnout tvrzení výrobce a prohlásit , že skutečný podíl domácností kupujících jeho zubní pasty je menší?(ne)

Naposledy změněno: středa, 2. června 2021, 08.59