Cómo encontrar el número de experimentos necesarios para el teorema del límite central con una TI- 83

El teorema del límite central se limita a establecer que cualquier distribución de datos tendientes a un promedio ponderado llegará a parecerse a la distribución normal para un número suficientemente grande de muestras. Por ejemplo, un agricultor que cultiva una cosecha llena de patatas se encontrará con que sus masas siguen la distribución normal : Se agrupan en torno al valor medio , con cada vez menos muestras de una masa dada la que la masa es más de la media . Una pregunta que debemos hacernos es ¿cuántas papas se debe medir con el fin de sentirse seguros de que el 95 por ciento de la media será dentro de un cierto rango, y el teorema del límite central puede revelar that.Things que necesitará
tabla de distribución normal estandarizada
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identificar la información importante de la cuestión . Usted necesita saber la desviación estándar de la población en general , el margen de error deseado para la distribución de la muestra, y el valor z del intervalo de confianza deseado. Supongamos que en el ejemplo anterior la masa media de la patata es 0,32 kg, con una desviación estándar de 0,06 kg , y que desean una muestra lo suficientemente grande como para tener un 95 por ciento seguro de caer en 0,01 kg de este medio .

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determinar el valor de cada una de las variables de la información que se trate. Puede representar la desviación estándar con la letra griega sigma , σ . En este caso , σ = 0,06 . Puede representar a su margen de error deseado por m . En este caso , m = 0,01 . Puede representar el z -score de su intervalo de confianza por z . Usa tu tabla de distribución normal estandarizada para buscar el valor de z de 95 por ciento (o 0,95). En este caso , z = 1,96 .
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Utilice la fórmula, (z * σ × /m) ^ 2 , para el cálculo del tamaño de la muestra necesaria ( número total de experimentos) para ser dentro de su rango de error deseado de la media conocida ( con su grado deseado de confianza ) . En la TI- 83 , escriba un corchete izquierdo , 1,96 multiplicado por 0,06, dividido por 0.01 , el soporte adecuado , entonces el " cuadrado" botón. Alternativamente , descargue y ejecute el programa ZSAMPSZE ( ver Recursos) , en cuyo caso se entra en el nivel de confianza del 95 por ciento al 0,95 , y no requerirá una tabla de distribución normal estandarizada .
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Interpretar su contestar. El resultado del cálculo usando cualquiera de los métodos es 138,3 . Ronda de esto. Por lo tanto un tamaño de muestra de 139 patatas puede decirse que caen entre 0,31 y 0,33 kg más de 95 por ciento del tiempo , conforme a la media conocida de la población de acuerdo con el teorema del límite central .