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| Aufgabe | One-Sample Z
Test of mu = 30 vs not = 30
The assumed standard deviation = 1.2
N = 16
Mean=31.2000
95% CI= (30.6120, 31.7880)
Z=?
P=?
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Ich hätte das demnach so gelöst:
x<-rnorm(16,31.2,1.2)
z.test(x,mu=30,stdev=1.2,conf.level=0.95, alternative=c(“two.sided”))
Zuerst Werte generiert mit rnorm. Da frag ich mich schon, ob das richtig ist, da dann beim z.test ein anderer Mittelwert rauskommt.
und dann eben den z.test inkl. aller verfügbaren Werte und der Alternativhypothese.
Ist das so richtig?
Als Lösung wird dann folgendes ausgespuckt:
One Sample z-test
data: x
z = 3.1586, n = 16.0, Std. Dev. = 1.2, Std. Dev. of the sample mean =
0.3, p-value = 0.001585
alternative hypothesis: true mean is not equal to 30
95 percent confidence interval:
30.35958 31.53556
sample estimates:
mean of a
30.94757
Stimmt das so?
Vielen Dank für eure Hilfe.
Lg damnation
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| Status: |
(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 13:20 Fr 28.05.2010 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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