Analysis of a random sample consist

Analysis of a random sample consisting of m =20 specimens of cold-rolled steel to determine yield strengths of x = 29.8 ksi. A second random sample of n average 25 two-sided galvanized steel gave a ksi. ming that the two yield-strength distributions are normal with 4.0 and Steel: An Overview," Automotive Engr., Dec. 1984: in the article the data indicate that"Zinc-Coated Sheet 43), does suggested graph the corresponding true strengths w, and m are different? Let's carry out a test average yield significance

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์ของตัวอย่างสุ่มที่ประกอบด้วย m = 20 ชิ้นงานเหล็กแผ่นรีดเย็นเพื่อกำหนดจุดแข็งผลผลิตของ x = 29.8 ksi ตัวอย่างสุ่มสองของเหล็กชุบสังกะสีสองด้าน n เฉลี่ย 25 ให้เป็น ksi หมิการกระจายผลผลิตความแรงสองปกติ 4.0 และเหล็ก: ภาพรวม, "ยานยนต์ Engr., 1984 ธ.ค.: ในบทความ ที่ข้อมูลบ่งชี้ว่า " Zinc-Coated แผ่น 43), ไม่แนะนำกราฟ w จุดแข็งที่แท้จริงที่สอดคล้องกัน และ m แตกต่าง ลองดำเนินการทดสอบผลผลิตเฉลี่ยสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ตัวอย่างที่สุ่มประกอบด้วย M = 20 ตัวอย่างจากเหล็กรีดเย็นในการกำหนดจุดแข็งผลผลิตของ X = 29.8 KSI ตัวอย่างที่สุ่มสองของ n เฉลี่ย 25​​ เหล็กชุบสังกะสีสองด้านให้ KSI หมิงว่าทั้งสองการกระจายผลผลิตแข็งแรงเป็นปกติกับ 4.0 และเหล็กกล้า: ภาพรวม "ยานยนต์ Engr, ธันวาคม 1984:. ในบทความข้อมูลที่ระบุว่า" เคลือบสังกะสีแผ่น 43) ไม่แนะนำกราฟจุดแข็งจริงที่สอดคล้อง W และม. มีความแตกต่างกันอย่างไร ลองดำเนินการทดสอบค่าเฉลี่ยของอัตราผลตอบแทนที่มีนัยสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์การสุ่มกลุ่มตัวอย่าง M = 20 ตัวอย่างของเหล็กรีดเย็นเพื่อตรวจสอบผลผลิต ( X = 29.8 ksi . ตัวอย่างสุ่ม 2 N เฉลี่ย 25 สอง galvanized เหล็กให้ ksi . หมิงว่าสองครากการแจกแจงปกติกับ 4.0 และเหล็ก : ภาพรวม " ยานยนต์ Engr . ธันวาคม 2527 : ในบทความข้อมูลบ่งชี้ว่า " สังกะสีเคลือบแผ่น 43 ) ไม่แนะนำให้กราฟที่เป็นจริงจุดแข็ง W , และ M จะแตกต่างกันอย่างไร เราดำเนินการทดสอบผลผลิตเฉลี่ย .