R-statistik

Bara ett ord på vägen: 

Från a-delen framgår att pnorm(a,b,c) ger sannolikheten för att utfallet är mindre än a givet normalfördelning N(b,c^2) men b-uppgiften frågar efter större.  

Sen är det variansen du kan addera ihop inte sd, alltså använd 0.4 istf 0.16   läste fel

farfarMats skrev:

Bara ett ord på vägen: 

Från a-delen framgår att pnorm(a,b,c) ger sannolikheten för att utfallet är mindre än a givet normalfördelning N(b,c^2) men b-uppgiften frågar efter större.  

Sen är det variansen du kan addera ihop inte sd, alltså använd 0.4 istf 0.16   läste fel

Ja

maialk skrev:

farfarMats skrev:

Bara ett ord på vägen: 

Från a-delen framgår att pnorm(a,b,c) ger sannolikheten för att utfallet är mindre än a givet normalfördelning N(b,c^2) men b-uppgiften frågar efter större.  

Sen är det variansen du kan addera ihop inte sd, alltså använd 0.4 istf 0.16   läste fel

Ja

Jag förstår inte vad du försöker säga

Tillägg: 1 maj 2024 15:20

Ska jag använda qnorm istället?

men det som jag behöver hjälp med är att kunna säga till R att x är antalet?

 Du behöver ju hitta det X som ger svaret att qnorm(200, 1.4*X, 0.16*X) =0.95. Vet inte om det finns en färdig funktion för detta men en enkel slinga där du testar saker kan ju vara

for(i in 1:300){ #eller 400, 500

   print(c(i, qnorm(200,1.4*i,0.16*i)))

}

Magnus O skrev:

 Du behöver ju hitta det X som ger svaret att qnorm(200, 1.4*X, 0.16*X) =0.95. Vet inte om det finns en färdig funktion för detta men en enkel slinga där du testar saker kan ju vara

for(i in 1:300){ #eller 400, 500

   print(c(i, qnorm(200,1.4*i,0.16*i)))

}

Jag testade det säger att i inte är definierad

maialk skrev:

Magnus O skrev:

 Du behöver ju hitta det X som ger svaret att qnorm(200, 1.4*X, 0.16*X) =0.95. Vet inte om det finns en färdig funktion för detta men en enkel slinga där du testar saker kan ju vara

for(i in 1:300){ #eller 400, 500

   print(c(i, qnorm(200,1.4*i,0.16*i)))

}

Jag testade det säger att i inte är definierad

Så visades det

Magnus O skrev:

 Du behöver ju hitta det X som ger svaret att qnorm(200, 1.4*X, 0.16*X) =0.95. Vet inte om det finns en färdig funktion för detta men en enkel slinga där du testar saker kan ju vara

for(i in 1:300){ #eller 400, 500

   print(c(i, qnorm(200,1.4*i,0.16*i)))

}

Nja, är det inte att man behöver hitta det X som ger att pnorm(…) =0,95 vilket är vad qnorm kan göra. 

Att maiak får fel är nog för att du försöker använda qnorm som om det vore pnorm. Första argumentet i qnorm ska vara ett tal mellan 0 och 1, men eftersom du skickar in 200 blir det galet och du får NaNs

Tillägg: 4 maj 2024 11:50

Eller, jag läste frågan lite slarvigt, men oavsett, första argumentet i qnorm ska vara ett tal mellan 0 och 1, så qnorm(200,…) kommer inte funka

Sen som sagt tidigare, här söker man sannolikheten att vikten är högre än 200, och pnorm(200, 1.4*x, sqrt(0.16*x)) är sannolikheten att vikten är lägre än 200. Använd komplement för att hitta den sannolikhet du behöver. 
Notera också: sista argumentet i pnorm är standardavvikelsen, som är sqrt(0.16*x)

Hondel skrev:

Sen som sagt tidigare, här söker man sannolikheten att vikten är högre än 200, och pnorm(200, 1.4*x, sqrt(0.16*x)) är sannolikheten att vikten är lägre än 200. Använd komplement för att hitta den sannolikhet du behöver. 
Notera också: sista argumentet i pnorm är standardavvikelsen, som är sqrt(0.16*x)

Förlåt men nu blev det för mycket jag förstår inte hur jag ska gära

Låt S vara vikten av x stycken fiskar. S är då normalfördelad med medelvärde 1.4x och standardavvikelse sqrt(0.16x). Detta är precis som i a), men då var x=112. 

Nu vill du hitta x så att P(S>200)=0.95. Det kan du göra genom att loopa över olika värden på x och sedan beräkna P(S>200). Då kommer du tillslut hitta ett värde på x som ger att P(S>200) är ungefär 0.95

pnorm ger sannolikheten P(S<200), vilket du kan utnyttja eftersom P(S>200)=1-P(S<200)