المحاضرة الاولي احصاء سياحي

Август 23, 2022

Главная
Математика
المحاضرة الاولي احصاء سياحي

Содержание

2. اختبارات الفروض الإحصائية
3. الفروض الإحصائية الفرض عموماً هو قرار قد يكون سليماً أو غير سليماً. الفروض الإحصائية نوعان و
4. ولايعنى قبول الفرض الصفرى رفض الفرض البديل أو العكس لأن درجة الاحتمال تحدد قبول أو رفض
5. درجة الثقة: تسمي درجة التأكد وهى عبارة عن الاحتمال مطروحاً منه مستوى المعنوية أو نسبة الخطأ.
6. أنواع اختبارات الفروض الإحصائية يوجد عدة أنواع لاختبارات الفروض الإحصائية, واستخدام أو تفضيل نوع عن الاخر
7. اختبار Z و هو اختبار تمثيل متوسط عينة لمتوسط مجتمع: إذا كان لدينا مجتمع متوسطه µ
8. مثال: بلغت قيمة المبيعات اليومية لأحد المطاعم في المتوسط عن الشهور الستة الماضية 800 جنية بانحراف
9. الحل: تحديد الفروض: فرض العدم: ونرمز لهHo وفي المثال السابق فإن فرض العدم معناه أنه لا
10. 2. تحديد مستوي المعنوية : مستوي المعنوية = 05, قيمة Z = 96, 1 , مستوي
11. القرار: نظراً لأن قيمة Z المحسوبة أصغر من قيمة Z الجدولية 1.41 >1.96 فهذا يعني قبول
13. Скачать презентацию

Слайд 2

اختبارات الفروض الإحصائية

Слайд 3

الفروض الإحصائية
الفرض عموماً هو قرار قد يكون سليماً أو غير سليماً.
الفروض

الإحصائية نوعان و هما :
1- الفرض الصفري: هو فرض التساوي وهو يعنى لا يختلف متوسط العينة عن متوسط المجتمع أو متوسط العينة يساوى متوسط المجتمع.
أي حيث متوسط العينة, µ متوسط المجتمع.
2- الفرض البديل: هو فرض عدم التساوي وهو يعنى اختلاف متوسط العينة عن متوسط المجتمع أو متوسط العينة لا يساوى متوسط المجتمع.
أي

حيث متوسط العينة, µ متوسط المجتمع.

Слайд 4

ولايعنى قبول الفرض الصفرى رفض الفرض البديل أو العكس لأن درجة

الاحتمال تحدد قبول أو رفض الفرض الصفرى أو قبول أو رفض الفرض البديل.
مستوي المعنوية: يعرف بأنه المستوى أو درجة الاحتمال الذى عنده يتم قبول أو رفض النظرية الفرضية وهناك مستويان من المعنوية.
مستوى معنوية 0.05: يعنى أنه نسبة الخطأ فى الاختبار 5% ونسبة الدقة أو الصحة 95% .
مستوي معنوية0.01: يعنى أن نسبة الخطأ في الاختبار 1% ونسبة الدقة أو الصحة 99% .

Слайд 5

درجة الثقة: تسمي درجة التأكد وهى عبارة عن الاحتمال مطروحاً منه

مستوى المعنوية أو نسبة الخطأ.
درجة الثقة = الاحتمال الكلى – مستوى المعنوية.
فعندما يكون مستوى المعنوية 0.05 فإن درجة الثقة = 1 – 0.05= 95% وعندما يكون مستوي المعنوية 0.01فإن درجة الثقة = 1 – 0.01= 99%.

Слайд 6

أنواع اختبارات الفروض الإحصائية
يوجد عدة أنواع لاختبارات الفروض الإحصائية, واستخدام أو

تفضيل نوع عن الاخر يعتمد علي نوع المتغير الاحصائي. فالصفات المتقطعة (أرقام صحيحة مثل عدد الفنادق و عدد شركات السياحة) يستخدم فيها اختبار X2 (كا2) والصفات المستمرة (تأخذ أي قيمة حتي لو كسر مثل الطول و الوزن) يستخدم فيها اختبارات T , F.
ويعتمد ايضاً نوع الاختبار الاحصائي علي حجم العينة. فإذا كان حجم العينة أكبر من 30 فرداً وتباين المجتمع معلوم يستخدم اختبار (Z). وإذا كان حجم العينة أقل من 30 وتباين المجتمع غير
معلوم يستخدم اختبار (T).

Слайд 7

اختبار Z
و هو اختبار تمثيل متوسط عينة لمتوسط مجتمع:
إذا كان لدينا

مجتمع متوسطه µ وتباينه والخطأ المعيارى له واخذ من هذا المجتمع عينة عشوائية متوسطها فهل متوسط العينة مثل متوسط المجتمع؟ أو هل الفرق بين متوسط العينة ومتوسط المجتمع غير معنوى؟
خطوات اختبارات الفروض:
تحديد الفروض (الفرض الصفرى وكذلك الفرض البديل).
تحديد مستوى المعنوية.
حساب قيمة Z.
القرار بقبول و رفض الفرض.

Слайд 8

مثال:
بلغت قيمة المبيعات اليومية لأحد المطاعم في المتوسط عن الشهور

الستة الماضية 800 جنية بانحراف معيارى 64جنية. فإذا علمت أن المبيعات اليومية تتبع التوزيع الطبيعى. وقد بدأت إدارة المطعم في توجيه حملة إعلان جديدة منذ عشرة أيام وبلغت قيمة المبيعات عن التسعة أيام السابقة 830 جنية هل يرجح ذلك فقط إلى الصدفة أو أن الحملة الإعلانية الجديدة لها تأثير حقيقى على المبيعات اليومية ؟ علماً بأن مستوي المعنوية عند 5% القيمة الجدولية 1.96.

Слайд 9

الحل:
تحديد الفروض:
فرض العدم: ونرمز لهHo وفي المثال السابق فإن فرض

العدم معناه أنه لا يوجد فرق جوهرى بين متوسطى المبيعات قبل وبعد الحملة الإعلانية.
الفرض البديل: ونرمز له بالرمزHA ومعناه أن هناك فرقاً جوهرياً بين المتوسطين قبل وبعد الحملة الإعلانية.
لذلك يمكن كتابة الفروض الإحصائية على النحو التالى:
Ho : فرض العدم µ = 800 جنية
HA: الفرض البديل µ = 800 جنية

Слайд 10

2. تحديد مستوي المعنوية :
مستوي المعنوية = 05, قيمة Z

= 96, 1 , مستوي المعنوية = 01, قيمة Z = 57,2.
3. حساب الخطأ المعياري للمجتمع :
جنيه
4. بمقارنة قيمة Z الجدولية عند مستوي معنوية 5%= 1.96 بقيمة Z المحسوبة = 1.41.

Слайд 11