100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Uitwerking seminar 2.2 $5.93   Add to cart

Case

Uitwerking seminar 2.2

 8 views  0 purchase
  • Course
  • Institution

Uitwerking van alle vragen met verbeterde antwoorden van seminar 2.2. Alle seminars staan op mijn account.

Preview 2 out of 9  pages

  • May 21, 2023
  • 9
  • 2021/2022
  • Case
  • /
  • 8-9
avatar-seller
Ana Ligthart, I6299483



Assignments
WEEK2 - Seminar 2.2
Statistical concepts to be discussed: central limit theorem, confidence interval
Rosman app: centrale limiet stelling oefenen
Question 1
According to the central office of statistics (Dutch: CBS), the average length of all Dutch men
in the previous century was equal to μ=172 cm and standard deviation equal to σ =10 cm.
Answer the following questions:
a. The corresponding sampling distribution of sample averages from random samples of
size n appears to be approximately normal. What is the average of sampling
distribution?
χ =μ=172 cm
Het gemiddelde van de sampling distribution is altijd gelijk aan de
populatiedistributie mits je samples aselect zijn. Het steekproefgemiddelde is
onafhankelijk van de sample grootte.

NIET bij sample distribution (=frequentieverdeling van waarden binnen één
steekproef): dan is dat het gemiddelde van die ene steekproef. Dus NIET gelijk aan
populatiegemiddelde.

Sampling distribution = gemiddelden van meerdere samples van dezelfde grootte.

b. When is the sampling distribution exactly normal?
Wanneer de sample grootte n groot genoeg is dan is deze distributie volgens de
centrale limietstelling bij benadering normaal verdeeld: hoe groter de sample size,
hoe meer de sampling distributie zal lijken op een normale verdeling (central limit
theorem).
Als de sampling size infinitief is, dan is het exact normaal verdeeld en als je populatie
distributie normaal verdeeld is.

Als de populatieverdeling al normaal verdeeld is, is de sampling distribution altijd
normaal verdeeld. Is de populatiegemiddelde verdeling niet normaal verdeeld, dan is
de sampling distribution wél normaal verdeeld mits de sample groter is dan 30.

, c. The standard error (SE) of the average estimate depends on the sample size. What is
the SE if the sample size is equal to n=100? What is the SE if the sample size is equal to
n=10000?
σ s
SE = =
√n √n
10
 N = 100  SE = =1
√ 100
10
 N = 10000  SE = =0.1
√ 10000

d. Why should the standard error of the average estimate for n=100 be larger than for
n=10000 (note: it is assumed σ is known and fixed in both samples)?
Bij een kleinere sample size (van 100 dus) zullen de gemiddelden van de samples
verder uit elkaar liggen; grote en kleine waarden hebben een grotere invloed op de
mean. De standard error zal bij een kleine sample size dus groter zijn.

e. How does the sampling distribution look when the sample is equal to the whole
population?
Dan is er maar één sample mean en die is hetzelfde als de mean van de populatie.
Dus zal er op de distributie (grafiek) slechts één staaf te zien zijn bij 172cm.
De steekproef distributie zal max. 5 punten naast de populatie distributie zitten.

Wanneer je steekproef neemt van n=1, en van allemaal het gemiddelde berekent en
plot, dan is het gelijk aan die van de populatie. De steekproefgemiddelden kunnen de
hele range beslaan, heel verspreid.
Bij n gelijk aan de populatiegrootte en het gemiddelde berekent en plot, dan is het
gemiddelde precies 1 waarde (1 staaf op histogram).
Hoe groter de sample, hoe minder ruimte het zal beslaan op het histogram als je de
gemiddelden berekent.

Als populatieverdeling niet normaal verdeeld is, maar de sample groter is dan 30,
dan is de sampling distribution wél normaal verdeeld.

f. How does the sample distribution look like when the sample is equal to the whole
population?
Hetzelfde als de populatie distributie.

g. How does the sampling distribution look like when the sample size is equal n=1?
Hij zal lijken op de populatiedistributie, maar enkel als je héél veel samples van 1
neemt. De sample is ook meteen de sample mean, dus de sampling distributie kan er
random uit gaan zien, aangezien waarden sterk van elkaar kunnen verschillen.

The benefits of buying summaries with Stuvia:

Guaranteed quality through customer reviews

Guaranteed quality through customer reviews

Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.

Quick and easy check-out

Quick and easy check-out

You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.

Focus on what matters

Focus on what matters

Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!

Frequently asked questions

What do I get when I buy this document?

You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.

Satisfaction guarantee: how does it work?

Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.

Who am I buying these notes from?

Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller analigthart. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $5.93. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

66579 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now

Start selling
$5.93
  • (0)
  Add to cart