X 1 , ⋯ , X 8 X_1,\ \cdots,\ X_8 X 1 , ⋯ , X 8 과 Y 1 , ⋯ , Y 8 Y_1,\ \cdots,\ Y_8 Y 1 , ⋯ , Y 8 은 각각 두 정규모집단 N ( 2 , σ 2 ) N(2,\ \sigma^2) N ( 2 , σ 2 ) 과 N ( 1 , σ 2 ) N(1,\ \sigma^2) N ( 1 , σ 2 ) 에서 추출한 서로 독립인 확률표본이고, X ‾ , Y ‾ , S p \overline{X},\ \overline{Y},\ S_p X , Y , S p 가 다음과 같을 때, P ( X ‾ − Y ‾ ≥ 1 + c × S p ) = 0.1 P(\overline{X}-\overline{Y}\ge 1+c\times S_p)=0.1 P ( X − Y ≥ 1 + c × S p ) = 0.1 을 만족하는 상수 c c c 의 값은? (단, t α ( k ) t_\alpha(k) t α ( k ) 는 자유도가 k k k 인 t t t 분포의 (1 - α \alpha α )분위수이다)○
X ‾ = 1 8 ∑ i = 1 8 X i \overline{X}=\frac{1}{8}\sum_{i=1}^{8}X_i X = 8 1 ∑ i = 1 8 X i ○
Y ‾ = 1 8 ∑ i = 1 8 Y i \overline{Y}=\frac{1}{8}\sum_{i=1}^{8}Y_i Y = 8 1 ∑ i = 1 8 Y i ○
S p = 1 14 ( ∑ i = 1 8 ( X i − X ‾ ) 2 + ∑ i = 1 8 ( Y i − Y ‾ ) 2 ) S_p=\sqrt{\frac{1}{14}\left(\sum_{i=1}^{8}(X_i-\overline{X})^2+\sum_{i=1}^{8}(Y_i-\overline{Y})^2\right)} S p = 14 1 ( ∑ i = 1 8 ( X i − X ) 2 + ∑ i = 1 8 ( Y i − Y ) 2 ) 1 1 4 t 0.1 ( 14 ) \frac{1}{4}t_{0.1}(14) 4 1 t 0.1 ( 14 ) 2 1 3 t 0.1 ( 14 ) \frac{1}{3}t_{0.1}(14) 3 1 t 0.1 ( 14 ) 3 1 2 t 0.1 ( 14 ) \frac{1}{2}t_{0.1}(14) 2 1 t 0.1 ( 14 ) 4 t 0.1 ( 14 ) t_{0.1}(14) t 0.1 ( 14 ) 해설
상수 c c c 는 1 2 t 0.1 ( 14 ) \frac{1}{2}t_{0.1}(14) 2 1 t 0.1 ( 14 ) 이다.
X ˉ − Y ˉ ∼ N ( 1 , σ 2 ( 1 8 + 1 8 ) ) = N ( 1 , σ 2 4 ) \bar{X}-\bar{Y}\sim N\!\left(1,\ \sigma^2\left(\dfrac{1}{8}+\dfrac{1}{8}\right)\right)=N\!\left(1,\ \dfrac{\sigma^2}{4}\right) X ˉ − Y ˉ ∼ N ( 1 , σ 2 ( 8 1 + 8 1 ) ) = N ( 1 , 4 σ 2 )
합동분산 t통계량 T = X ˉ − Y ˉ − 1 S p / 2 ∼ t ( 14 ) T=\dfrac{\bar{X}-\bar{Y}-1}{S_p/2}\sim t(14) T = S p /2 X ˉ − Y ˉ − 1 ∼ t ( 14 ) P ( T ≥ 2 c ) = 0.1 P(T\ge2c)=0.1 P ( T ≥ 2 c ) = 0.1 에서 2 c = t 0.1 ( 14 ) 2c=t_{0.1}(14) 2 c = t 0.1 ( 14 )
1 4 t 0.1 ( 14 ) \frac{1}{4}t_{0.1}(14) 4 1 t 0.1 ( 14 ) 는 표준오차를 분산 계수 그대로 쓴 값이다.1 3 t 0.1 ( 14 ) \frac{1}{3}t_{0.1}(14) 3 1 t 0.1 ( 14 ) 는 표본크기와 맞지 않는다.t 0.1 ( 14 ) t_{0.1}(14) t 0.1 ( 14 ) 는 1 / 8 + 1 / 8 \sqrt{1/8+1/8} 1/8 + 1/8 을 빠뜨린 값이다.오류나 개정된 내용이 보이면 알려주세요
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