Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M"

Transkript

1 Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S1M Poäng totalt för del 1: 5 9 uppgifter) Tentamensdatum Poäng totalt för del : 3 3 uppgifter) Skrivtid Lärare: Niklas Grip Jourhavande lärare: Niklas Grip Tel: Examinator: Mykola Shykula Tillåtna hjälpmedel: Räknedosa utan möjligheter till kontakt med omvärlden eller läsning av sparade dokument), Kursboken Vännman: Matematisk statistik. I kursboken får anteckningar och post-it lappar finnas, men inte lösta exempel. Kompendium om regressionsanalys Formelblad Tabeller Tentamen består av två delar. På den första delen del 1), som är obligatorisk för att kunna bli godkänd, behöver enbart svar lämnas in, men om korta lösningar bifogas så finns det vid gränsfall möjlighet att få delpoäng på en uppgift. Delpoäng ges i första hand om en uppgift i stort sett behandlats korrekt men slarvfel begåtts. Om kortfattade lösningar ej bifogas så finns inga möjligheter att få delpoäng på en uppgift. För godkänt krävs minst 17 poäng på del 1. Svaren för del 1 ska fyllas i på det blad som bifogas tentamen. Det ifyllda svarsbladet skall läggas först om du lämnar in även lösningar och bifogas oavsett om du lämnat in lösningar eller ej. OBS! Om inte det ifyllda svarsbladet lämnas in bedöms tentamen som underkänd. På den andra delen del ), som gäller tentamen för överbetyg, ska fullständiga lösningar lämnas in. Tänk på att redovisa dina lösningar på ett klart och tydligt sätt och motivera resonemangen. Vid bedömningen av lösningarna läggs stor vikt vid hur lösningarna är motiverade och redovisade. För betyg 4 krävs godkänt på del 1 samt minst 13 poäng på del. För betyg 5 krävs godkänt på del 1 samt minst 3 poäng på del. OBS! Det går inte att kompensera underkänt på del 1 av tentamen med poäng från del. Ange på tentamensomslaget om du har lämnat in lösningar på del genom att kryssa för de sista tre uppgifterna. Om du plussar för överbetyg så skriv detta på tentamensomslaget. LYCKA TILL! 1 14)

2 Tentamen i Matematisk statistik, S1M, del Luleåstudenten Lisa hoppas få sova ut till klockan 1 dagen efter en statistiktenta. Från tidigare erfarenheter uppskattar hon att det finns tre möjliga saker som skulle kunna väcka henne före det. Hon uppskattar sannolikheten för dessa händelser som följer. 7 % sannolikhet att dörrklockan ringer före klockan 1. 8 % sannolikhet att telefonen ringer före klockan 1. 9 % sannolikhet att katten väcker henne före klockan 1. Antag att detta är oberoende händelser. Vad blir då sannolikheten att Lisa väcks före klockan 1 nästa morgon? p). I ett stort lager på en glassfabrik innehåller 4 % av glassarna nötter. 36 % av glassarna på lagret är glasstrutar och 3 % av glasstrutarna innehåller nötter. Om en slumpartat vald glass från lagret innehåller nötter, vad är då sannolikheten att den är en glasstrut? p) 3. En vanlig sexsidig tärning kastas 17 gånger. a) Vad är sannolikheten att den första ettan kommer vid det sjuttonde kastet? 1 p) b) Vad är sannolikheten att minst tre av de 17 kasten blir en etta? Använd ej tabell. p) 4. I det gemytliga grevskapet Midsomer i England har antalet mord befunnits vara Poissonfördelat med i genomsnitt 6 mord per 1- veckorsperiod. Vad är sannolikheten att en vikarierande poliskonstapel får högst mord att utreda under sina 1 veckor i Midsomer? p) 5. Som ett test av sanningshalten i talesättet en bild säger mer än 1 ord fick 41 slumpmässigt valda personer betrakta en bild under 6 minuter och beskriva den i ord så utförligt som möjligt. För varje person räknades antalet ord. De 41 insamlade värdena betraktades som oberoende observationer på en stokastisk variabel som med försumbara approximationsfel) kan antas normalfördelad. Stickprovets standardavvikelse var 37 ord och dess medelvärde var 118 ord. a) Finns det fog att hävda att det förväntade antalet ord som en person behöver för att beskriva bilden är mer än 1 ord? Utför ett hypotestest på 1 % signifikansnivå och besvara frågan med JA eller NEJ. Ange även observerat värde på testvariabeln samt den kritiska gräns som testvariabeln jämfördes mot. 3 p) 14)

3 Tentamen i Matematisk statistik, S1M, del b) Beräkna den undre gränsen för ett 99 % konfidensintervall för det genomsnittliga antal ord som en person behöver för att beskriva bilden. 1 p) 6. En stokastisk variabel ξ har frekvensfunktionen { 11 fx) = x1 om 1 x 1, annars. a) Bestäm väntevärdet för ξ. 1 p) b) Bestäm variansen för ξ. 1 p) 7. En tillverkare i skidbranschen gör en omfattande testserie för att jämföra olika typer av glidpreparering av längdskidor. För varje skidpar gör en erfaren skidåkare glidtester med start från stillastående i fartställning vid en utmärkt punkt på ett backkrön. Man mäter elektroniskt tiden för passage mellan två punkter längre ned i backen. Av de uppmätta tiderna för respektive skidpar används den femte kortaste och femte längsta för en intervallskattning [ξ5), ξ16)] av median-glidtiden mellan de två kontrollpunkterna. Räkna ut konfidensgraden för denna intervallskattning. p) 8. Några studenter mäter handledernas omkrets på 18 kvinnor och 18 män för en laboration i statistik. De mäter på båda handlederna och noterar vilken sida som är dominerande till exemper höger sida för högerhänta). a) Figur 1 visar två diagram. Ett av dessa jämför kvinnor mot män för icke dominerande sida. Det andra jämför dominerande mot icke dominerande sida för kvinnor. Vilket av diagrammen a) eller b)) jämför dominerande mot icke dominerande sida? 1 p) Omkrets cm) Omkrets cm) a) b) Figur 1: Ett av dessa diagram jämför kvinnor mot män för icke dominerande sida. Det andra jämför dominerande mot icke dominerande sida för kvinnor. 3 14)

4 99 Tentamen 9 i Matematisk statistik, S1M, del Percent 5 Normal Probability Plot Versus Fits b) Studenterna vill jämföra dominerande mot icke dominerande sida för kvinnor. Med beteckning x k för omkretsen på dominerande -1 1 sida och y k för omkretsen på icke dominerande sida - så beräknas 1 differenserna - -1 z k = x k y k för 1 k = 1,,..., 18. Stickprovens medelvärden Standardized och standardavvikelser Residual är Standardized Residual Fitted Value 5 Frequency x =15,66, Histogram y =15,56, z =,1, s x =1,447, s y =1,447, s z =,169. Under antaganden om normalfördelning och oberoende, 1 beräkna ett 95 % konfidensintervall för förväntade skillnaden mellan dominerande och icke dominerande sida för kvinnor. Ange intervallets nedre gräns i svarsbladet p) c) Studenterna vill även göra en hypotesprövning, och ställer därför - upp följande nolllhypotes och mothypotes: H : Det finns Standardized ingen genomsnittlig Residual skillnad mellan dominerandeobservation Order och icke dominerande sida för kvinnor. Enligt sied H 1 34 : Det I Regressionsanalbskompenediet finns en genomsnittlig skillnad så mellan har vi dominerande och icke dominerande sida för kvinnor. Ej balkong X =): E Y) X , 46X Finns det på 5 % signifikansnivå underlag för att dra slutsatsen Balkong att Xdet =1): finnseen Ygenomsnittlig ) ) skillnad 1 mellan 3) X1dominerande och X1 Tbedlig skillnaed icke dominerande i lutning utan sida at för behöva kvinnor? plota Svaraupp JA eller något. NEJ. Efekten av balkong verkar alltså h tbedligt beroenede Tips: Utnyttja av btan. resultatet För test i b). på signiikansnivå 5 % meed edirektmetoeden 1 p) ör hbpotesern H : och H`1 : 3 9. a) 3En student vill använda så backward konstaterar ellimination vi för att hitta lämpliga variabler för en modell för lägenhetspriser. Studenten 3 börjar och linjerna med 9 olika har olika variabler. lutning. Regressionsanalys med Minitab för ett stickprov på 31 lägenheter ger då bland annat följande., vilket ger at 1. Term Coef SE Coef T-Value P-Value VIF Constant ,6, Avgift -,56,85 -,9,38 37,73 Rum ,59,563 97,77 Kvm 4, 8,9 1,45,16 16,15 Våning -,6 63, -,33,746 5, Balkong ,98,338 7,16 Avgift*Balkong,34,311,75,461 85,97 Rum*Balkong 33 59,51, ,87 Kvm*Balkong -11, 31, -,36,74 36,73 Våning*Balkong 19,8 71,9,7,786 7,3 Standardized Residual P,14,5 6 Versus Order Uppgift a), backward elimination med 5 % signifikansnivå: Välj utifrån detta vilken variabel som studenten först bör plocka bort Tar bort från modellen. Våning*Balkong. 1 p). Term Coef SE Coef T-Value P-Value VIF Constant ,75, Avgift -,69,76 -,97,341 36,77 Rum ,6,553 97,76 Kvm 41,9 8,3 1,48,153 16,14 Våning -5,5 9,8 -,18,855 1,18 Balkong ,99,334 7,13 Avgift*Balkong,5,99,84,41 8,91 Rum*Balkong ,53,64 199,85 Kvm*Balkong -11, 3,5 -,37,716 36,7 H ör Tar bort Våning 4 14)

5 Tentamen i Matematisk statistik, S1M, del b) Efter att ha eliminerat alla utom två variabler görs en ny regressionsanalys samt Predict-kommandot i Minitab, vilket bland annat ger följande resultat med de två kvarvarande variablerna omdöpta till X 1 och X samt vissa siffervärden dolda). Coefficients Term Coef SE Coef T-Value P-Value VIF Constant ,17, Kvm X 1,88,85 7,33, 1,7 Avgift*Balkong,1517,4 3,61,1 1,7 X Prediction for Pris Variable Setting Kvm X 1 a 49 Avgift*Balkong b 1676 X Fit SE Fit 95% CI 95% PI 486,99 79, ,; 649,99) 176,73; 311,6) Ange den undre gränsen för ett 95 % konfidensintervall för effekten av X 1 -variabeln på priset. p) c) Använd Minitab-resultaten i b) för att ange den övre och undre gränsen för ett intervall som med 95 % säkerhet innehåller priset för en ny vald lägenhet med X 1 = a och X = b. p) Slut på del 1. Glöm inte att bifoga svarsbladet med tentan! 5 14)

6 Tentamen i Matematisk statistik, S1M, del Tabell med svar till del 1 Lägg detta blad först i tentamen Namn: Personnummer: Sannolikheter anges som ett tal mellan och 1 i decimalform om inget annat anges. Fråga Svar Poäng 1 Sannolikhet två decimaler), Sannolikhet två decimaler),45 3 a Sannolikhet tre decimaler),9 1 b Sannolikhet fyra decimaler), Sannolikhet två decimaler),1 eller,14) 5 a Kritisk gräns tre decimaler),43 1 Värdet på testvariabeln tre decimaler),67 1 Mer än 1 ord? JA/NEJ) JA 1 b Undre gräns avrunda till heltal) a Väntevärde en decimal). 1 b Varians exakt eller fyra decimaler) 11 13, Sannolikhet tre decimaler),988 8 a a eller b a 1 b Undre gräns tre decimaler) -,8 1 c Skillnad dom/icke dom sida? JA/NEJ) NEJ 1 9 a Variabelnamn Våning*balkong 1 b Undre gräns två decimaler) 15,4 c Undre gräns två decimaler) 176,7 Övre gräns två decimaler) 311,6 Totalt antal poäng )

7 Tentamen i Matematisk statistik, S1M, del Till uppgifterna på del krävs fullständiga lösningar. 1. a) Fem stolar står längs långsidan av ett bord. Fem personer A E sätter sig slumpmässigt på stolarna. Vad är sannolikheten att A och B hamnar bredvid varandra? 5 p) b) Fem stolar står längs långsidan av ett bord. Fem personer A E sätter sig slumpmässigt på stolarna. Vad är sannolikheten att A, B och C hamnar bredvid varandra? Till exempel ABC, ACB eller annan ordning.) 5 p) 11. Ett bryggeri tappar upp must i halvlitersflaskor med en maskin för vilken en noggrann undersökning har visat att antalet deciliter must i en slumpvis vald flaska kan betraktas som en observation på en normalfördelad stokastisk variabel med standardavvikelse,5 deciliter och okänt) väntevärde µ. Man vill justera maskinen till ett väntevärde µ som ger sannolikhet, 5 att en slumpvis vald flaska innehåller mindre än 5 dl must. a) Räkna ut µ med fyra decimalers noggrannhet. p) b) För att säkerställa att maskinen är rätt kalibrerad vill bryggerichefen med jämna mellanrum göra en noggrann mätning av innehåller i n flaskor och justera maskinen om de uppmätta volymerna talar för att det verkliga väntevärdet µ är mindre än det önskade väntevärdet µ. En hypotestest med högst 1 % signifikansnivå föreslås. Dessutom vill bryggerichefen att testets styrka skall vara minst 99 % i µ = µ, deciliter. Formulera tydligt nollhypotes, mothypotes, vilken test som utförs, gör lämpliga antaganden om oberoende samt räkna ut värden på n och kritisk gräns enligt bryggerichefens önskemål. 8 p) 1. En lärare och examinator för en nystartad universitetskurs är nyfiken på hur svårighetsgraden på kursen och tentan blev. För motsvarande kurs på några andra universitet fann läraren att 67 % av studenterna klarat sin första tenta de senaste åren. Vid första tentatillfället för den nystartade kursen var det 58 studenter av 75 skrivande som klarade tentan. Detta är ett betydligt mindre underlag än vad som fanns tillgängligt för de andra universiteten, men läraren vill använda det för att uttala sig om hur stor andel av en tänkt större grupp studenter som skulle ha klarat tentan om de deltagit vid detta första kurstillfälle. Gör ett hypotestest för att undersöka om man med felrisk högst 5 % kan hävda att mer än 67 % av en större grupp studenter skulle ha klarat samma tenta. Formulera tydligt dina slutsatser så att en person som inte har läst statistik kan förstå. Tips: Här kan direktmetoden vara lämplig. 1 p) 7 14)

8 Tentamen i Matematisk statistik, S1M, del Lösningsförslag Det som följer är bara lösnngsförslag. Det finns som regel flera olika sätt att lösa en uppgift, så det är inget måste att följa dessa lösningsförslag om man tycker att en annan lösning känns enklare eller mer naturlig och den ger samma svar. 1. Kalla händelserna A, B och C med P A) =,7, P B) =,8 och P C) =,9. Eftersom händelserna kan antas vara oberoende så fås att P A B C) =1 P A C B C C C ) = 1 P A C ) P B C ) P C C ) Svar:, =1,93,9,91,18. Att svara,6+,7+,8 =,4 ger poäng, ty det förutsätter disjunkta händelser, och dels kan de ej vara disjunkta eftersom de är oberoende enligt en av lektionsuppgifterna) och dels faller det på sin egen orimlighet. Disjunkta händelser skulle till exempel innebära att om dörrklockan ringer före klockan 1 så är det fysikaliskt omöjligt för telefonen att ringa före klockan 1.). För en slumpartat vald glass inför vi händelserna N: Glassen innehåller nötter. S: Glassen är en glasstrut. Givet är att P N) =,4, P S) =,36 och P N S) =,3. Då följer att P S N) = P S) P N S) =,36,3 =,18 och P S N) = P S N) P N) =,18,4 =,45. Svar:,45 3. a) ) b) Låt ξ vara antalet ettor. Då är ξ Bin 17; 6) 1 och P ξ 3) =1 P ξ ) =1 17 ) 1 6) 5 6) ) 1 6) 1 5 6) ) 1 6) 5 6 1,4435 =,5565. Svar:,5565 Skulle någon försöka sig på en approximativ lösning med tabellvärde så ger approximationen ξ Bin 17;,15) att P ξ 3) = 1 P ξ ) 1,5198 =,48 ) 15 ) 8 14)

9 Tentamen i Matematisk statistik, S1M, del och approximationen ξ Bin 17;,) ger att P ξ 3) = 1 P ξ ) 1,396 =,694, vilket i båda fallen är dåliga approximationer. För binomialfördelning bör alltså tabellen användas bara om man har tabellvärde för exakt rätt sannolikhet.) 4. Låt ξ vara antalet mord under de givna 1 veckorna. Det är givet att ξ Po6). Enligt formelbladet är då Eξ) = V ξ) = 6. Eftersom 6 > 15 så kan vi ej använda Poisson-tabellen, men enligt Figur 6.6 på sidan 17 i läroboken så gäller approximativt att ξ N6, 6). Detta ger att ) ξ 6 6 P ξ ) =P Φ 1,18) = 1 Φ1,18) 6 6 1,881 =,119. Alternativa lösningar Skulle någon prova halvkorrigering så ger det ) ξ 6,5 6 P ξ,5) =P Φ 1,8) = 1 Φ1,8) 6 6 1,8599 =,141. Uträkning med Matlab) utan att approximera med normalfördelning ger svaret,1387. Svar:,1 eller,14 5. Låt ξ k vara antalet ord som person nummer k behöver för att beskriva bilden, k = 1,, 3,..., 41. Medelvärdet för dessa är ξ Nµ,σ/ 41). a) För det förväntade antalet ord µ som en person behöver för att beskriva bilden så har vi hypoteser H : µ = 1 H 1 : µ > 1 Eftersom endast stickprovets standardavvikelse är känd så används testvariabeln τ = ξ 1 σ / 41, τ t4) om H är sann. H kommer att förkastas om x 1 s/ > k, där den kritiska gränsen 41 för signifikansnivå 1 % skall väljas så att ) ξ 1,1 = P σ / 41 > k H k = t,1 4),43. för det givna stickprovet har vi x = 118, s = 37 och testvariabel x 1 s/,6697 > k. 41 På 1 % signifikansnivå kan vi alltså förkasta H och dra slutsatsen att en person i genomsnitt behöver mer än 1 ord för att beskriva bilden. 9 14)

10 Tentamen i Matematisk statistik, S1M, del b) Ett 99 % konfidensintervall för µ är I = [x a,x + a] med a = t,5 4) 37 41, ,971. Detta ger I=[998, 1 58]. 6. a) Eξ) = 11 1 xfx) dx = 1 x11 dx = 11 Svar: Eξ) = b) V ξ) = x Eξ)) fx) dx = 11 Svar: V ξ) = 11 13, x1 dx = 11 [ ] x =. 1 [ ] x Här har teckenintervall använts för att uppskatta median-glidtiden mellan de två kontrollpunkterna. Låt ξ k vara glidtiden för mätning nummer k med k = 1,,...,. Vi förutsätter att variablerna är oberoende och har samma median m, det vill säga P ξ k m) =.5, k = 1,, 3,,. Låt ξ1), ξ),..., ξ) vara variablerna ξ k sorterade i växande ordning. Det valda konfidensintervallet är då I = [ξ5), ζ16)]. Låt α vara antalet ξ k m och låt β vara antalet ξ k m. De har båda binomialfördelning α,β Bin;,5). Alltså är P m I) = 1 P m I) = 1 P m < ξ5)) m > ξ16))) = 1 P m < ξ5)) P m > ξ16)) = 1 P α 4) P β 4) 4 ) = 1.5 k.5 k k k= 4 ) = 1.5,988. k k= Konfidensgraden blir alltså 98,8 %. Man hade förstås lika gärna kunnat läsa av ur tabell att P α 4) = P β 4),59, vilket ger sannolikhet 1,59 =,988.) 8. a) Då man jämför dominerande mot icke dominerande sida så bör det finnas ett mycket tydligt beroende mellan dessa två mätvärden för varje enskild person korrelationskoefficient nära 1, starkt kopplat till kroppslängd), samtidigt som man kan förvänta sig att se tydliga variationer mellan paren, precis som i Figur 1 b). Svar: b b) Under antaganden om normalfördelning och oberoende som sammanfattat för stickprov i par på sid 16 i läroboken så blir ett 95 % konfidensintervall för genomsnittlig skillnad mellan dominerande och icke dominerande sida för kvinnor I = [z a, z+a] med a = t,5 18 1) s z,11, Avrundning utåt) till två decimalers noggranhet ger Svar: -,8 I = [,8;,8]. 1 14)

11 Tentamen i Matematisk statistik, S1M, del c) Eftersom vi har dubbelsidig mothypotes och signifikansnivå som matchar konfidensgraden i b) det vill säga,5 = 1,95) så är enklaste lösningen att konstatera att eftersom ingår i intervallet I i b) så kan vi inte förkasta H på 5 % signifikansnivå. Svar: NEJ 9. a) Den variabel som har högst P-värde bör tas bort först. Svar: Våning*balkong b) Enligt uppgift a) var det 31 lägenheter i stickprovet. Formel 47) på sidan 4 i Regressionsanalyskompendiet ger då intervallgränserna,88 ± t,5 31 3),85,88 ±,48,85. Skulle någon välja fel antal frihetsgrader och tabellvärde t,5/ 31 ) = t,5 9) =,45 så blir undre gränsen ,5.) Svar: Undre gräns,88,48,85 = 15,43 15,4. c) Det är prognosintervallet som söks, och dess övre gräns 311,6 kan avläsas i Minitab-utskriften. Där kan även avläsas att intervallets mittpunkt är m def = 486,99. Undre gränsen blir därför m 311,6 m) = 176,7. Svar: Det sökta prognosintervallet är [176,7; 311,6]. Lösningsförslag del 1. a) De gynsamma utfallen har åtta olika möjliga placeringar av A och B: AB, AB, AB, AB, BA, BA, BA, BA. För varje sådan placering kan C, D och E placeras ut på 3 1 = 6 olika sätt. Alltså totalt g = 8 6 gynnsamma utfall och på vanligt vis m = = 1 möjliga utfall. Alltså sannolikhet g m = = 5, det vill säga 4 % sannolikhet. b) De gynsamma utfallen har nu 3 6 = 18 olika möjliga placeringar av A och B: ABC, ABC, ABC, CAB, CAB, CAB, BCA, BCA, BCA, ACB, ACB, ACB, BAC, BAC, BAC, CBA, CBA, CBA. För varje sådan placering kan D och E placeras ut på 1 = olika sätt. Alltså totalt g = 18 = 36 gynnsamma utfall och som tidigare m = = 1 möjliga utfall. Alltså sannolikhet g m = = 3 1, det vill säga 3 % sannolikhet )

12 Tentamen i Matematisk statistik, S1M, del a) Låt ξ vara mängden must i en slumpvis vald flaska. Vi har då ξ Nµ,,5) där vi vill välja µ så att P ξ < 5) =, 5. Vi har då att η def = ξ µ,5 N,1) och vill alltså välja µ så att ξ µ, 5 =P ξ < 5) = P,5 < 5 µ ) = P η < 5 µ ),5,5 =P η > 5 µ ) = P η > µ ) 5.,5,5 Tabellen på sidan 31 i läroboken ger då att µ 5,5 3,896 µ 3,896, ,1945. b) Vi har ett stickprov ξ i Nµ,,5) för i = 1,,..., n. Under antagande att variablerna är oberoende så blir medelvärdet ξ N µ,,5 ). n Vi har hypoteser H : µ = 5,1945, H 1 : µ < 5,1945. Hypotestesten går till så att för ett givet kritiskt värde k så förkastas H om det observerade stickprovets medelvärde x < k. Det gäller att välja n och k så att testet får signifikansnivå,1 =P ξ < k ) H = P ξ < k µ = 5,1945 ) ξ 5,1945 =P,5/ n < k 5,1945 ),5/ n µ = 5,1945 =P η < k 5,1945 ),5/ n η N,1) =P η > 5,1945 k ),5/ n η N,1) och styrka,99 =P ξ < k µ = µ, ) ξ 5,1745 =P,5/ n < k 5,1745 ),5/ n µ = 5,1745,99 =P ζ < k 5,1745 ),5/ n ζ N,1),1 =P ζ > k 5,1745 ),5/ n ζ N,1). 1 14)

13 Tentamen i Matematisk statistik, S1M, del De båda villkoren kombinerade ger { 5,1945 k,5/ n = λ,1 k 5,1745,5/ n = λ,1 { 5,1945 k = k 5,1745 k 5,1745,5/ n = λ,1 { 5, ,1745 = k n =,5λ,1 k 5,1745 { k = 5,1845 n,5,363 5,1845 5, ,63. För att få signifikansnivå högst 1 % och styrka minst 99 % så avrundas n 135,9 till närmast större 1 heltal, det vill säga k = 5,1845 och n = Här kan direktmetoden användas. Låt p vara andelen av alla studenter som skulle ha klarat samma tenta. För ett stickprov med 75 studenter, låt ξ vara antalet av dessa som klarar tentan. Det är rimligt att anta att tentaresultatet för olika studenter är statistiskt oberoende, så att ξ Bin75, p). Vi vill testa följande hypoteser: H : p =,67 H 1 : p >,67 Med direktmetoden och observerat stickprov x = 58 beräknar vi α = P ξ 58 H ) = P ξ 58 ξ Bin75;,67)). För ξ Bin75;,67) har vi Eξ) = 75,67 = 5,5 och V ξ) = 75,67 1,67) = 16,585. Eftersom 75,67 1,67) = 16,585 > 1 så ger Figur 6.6 på sidan 17 i läroboken att vi kan approximera med normalfördelning: α P ξ 58 ξ N5,5; ) 16,585) =1 P ξ 58 ξ N5,5; ) 16,585) ξ 5,5 58 5,5 =1 P ξ N5,5; ) 16,585) 16,585 16,585 ) 58 5,5 =1 Φ 1 Φ 1,9) 1,9713 =,87. 16,585 Eftersom vi har enkelsidig mothypotes så skall α jämföras mot signifikansnivån 5 %, och eftersom,87 <,5 så kan H förkastas på 5 % signifikansnivå. 1 Kan till exempel inses om man skissar upp frekvensfunktionen för ξ för µ = 5,1745 och för µ = 5,1945 och skuggar signifikansnivå respektive styrka i figuren, samt funderar över hur dessa ändras om n ökar så att standardavvikelsen för ξ minskar )

14 Tentamen i Matematisk statistik, S1M, del Alternativa approximationer Man kan lika gärna först skriva α = 1 P ξ 57) och sedan approximera med normalfördelning, vilket ger α 1 Φ 1,66) 1,9515 =,485. En tredje variant är att även använda halvkorrektion α =1 P ξ 57) 1 P ξ 57.5 ξ N5,5; ) 16,585) 1 Φ 1,78) 1,965 =,375. Vilket är den bästa av de tre approximationerna uträkning i Matlab utan normalfördelningsapproximation ger sannolikhet,3455). I alla tre fallen blir dock resultatet av hypotesprövningen detsamma. Svar: Även för större studentgrupper kan man med felrisk signifikansnivå) 5 % hävda att mer än 67 % hade klarat den aktuella tentan )

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 ( uppgifter) Tentamensdatum 2018-08-28 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Niklas Grip Jourhavande

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2018-01-12 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Mykola Shykula, Niklas

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2019-06-07 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson Jourhavande

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2018-01-12 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Mykola Shykula, Niklas

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2014-01-17 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 15.00 20.00 Lärare: Adam Jonsson, Mykola

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2015-10-23 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Jesper Martinsson,

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2016-06-03 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson Jourhavande

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2019-01-18 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Mykola

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2014-06-05 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Jesper

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2013-10-29 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Mykola

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2017-08-22 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Jourhavande lärare: Mykola

Läs mer

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M Poäng totalt för del 1: 25 (12 uppgifter) Tentamensdatum 2012-12-19 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson

Läs mer

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2017-10-27 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Mykola

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2017-10-25 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Mykola Shykula, Lennart

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2018-10-30 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson och

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2017-03-22 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Niklas

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2016-01-15 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 15.00 20.00 Lärare: A Jonsson, J Martinsson,

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (9 uppgifter) Tentamensdatum 2013-08-27 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson och

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2017-06-02 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Mikael Stenlund Examinator:

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2013-03-28 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson Jourhavande

Läs mer

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M Poäng totalt för del 1: 25 (9 uppgifter) Tentamensdatum 2011-06-04 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson,

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (11 uppgifter) Tentamensdatum 2016-10-25 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson och

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2012-10-30 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson och

Läs mer

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M Poäng totalt för del : 5 uppgifter) Tentamensdatum 08-08-8 Poäng totalt för del : 0 uppgifter) Skrivtid 9.00 4.00 Lärare: Niklas Grip, Adam Jonsson

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2014-10-28 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: A. Jonsson, M. Shykula,

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (11 uppgifter) Tentamensdatum 2014-03-28 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Inge

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2018-03-21 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Mykola Shykula, Inge

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (11 uppgifter) Tentamensdatum 2016-08-23 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson Jourhavande

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2015-06-05 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Jesper

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (8 uppgifter) Tentamensdatum 2015-08-25 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Jesper Martinsson,

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2019-03-28 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Mykola

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod SM Poäng totalt för del : 5 (9 uppgifter) Tentamensdatum -3-3 Poäng totalt för del : 3 (3 uppgifter) Skrivtid 9. 4. Lärare: Adam Jonsson och Inge Söderkvist Jourhavande

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2018-03-21 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Mykola Shykula, Inge

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (8 uppgifter) Tentamensdatum 2011-03-25 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Erland

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2015-01-16 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: A. Jonsson, M. Shykula,

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2017-01-13 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Niklas

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Ämneskod-linje S0001M. Tentamensdatum Poäng totalt för del 2 30 (3 uppgifter) Skrivtid

Tentamen i Matematisk statistik Ämneskod-linje S0001M. Tentamensdatum Poäng totalt för del 2 30 (3 uppgifter) Skrivtid Tentamen i Matematisk statistik Ämneskod-linje S0001M Poäng totalt för del 1 5 (8 uppgifter) Poäng totalt för del 30 (3 uppgifter) Tentamensdatum 010-03-6 Erland Gadde Lärare: Adam Jonsson Lennart Karlberg

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (8 uppgifter) Tentamensdatum 2012-01-13 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Ove

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (7 uppgifter) Tentamensdatum 2011-01-14 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson och

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2013-01-18 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Ove

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Ämneskod-linje S0001M. Tentamensdatum Poäng totalt för del 2 30 (3 uppgifter) Skrivtid

Tentamen i Matematisk statistik Ämneskod-linje S0001M. Tentamensdatum Poäng totalt för del 2 30 (3 uppgifter) Skrivtid Tentamen i Matematisk statistik Ämneskod-linje S000M Poäng totalt för del 25 (8 uppgifter) Poäng totalt för del 2 30 (3 uppgifter) Tentamensdatum 2009-06-02 Kerstin Vännman Lärare: Ove Edlund Hans Johansson

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2012-06-02 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Ove Edlund och Inge

Läs mer

Kursboken Vännman: Matematisk statistik Kompletterande kursmaterial till kursen Matematisk statistik (formelblad och kompendiet Regressionsanalys).

Kursboken Vännman: Matematisk statistik Kompletterande kursmaterial till kursen Matematisk statistik (formelblad och kompendiet Regressionsanalys). Tentamen i Matematisk statistik Ämneskod-linje S000M Poäng totalt för del 25 (8 uppgifter) Poäng totalt för del 2 0 ( uppgifter) Tentamensdatum 200-0-5 Ove Edlund Lärare: Adam Jonsson Robert Lundqvist

Läs mer

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng Matematisk statistik Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti 7,5 högskolepoäng Namn: (Ifylles av student) Personnummer: (Ifylles av student) Tentamensdatum: 2012-08-31 Tid:

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (9 uppgifter) Tentamensdatum 2010-10-27 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Erland

Läs mer

Kompletterande kursmaterial till kursen Matematisk statistik.

Kompletterande kursmaterial till kursen Matematisk statistik. Tentamen i Matematisk statistik Ämneskod-linje S000M Poäng totalt för del 5 (8 uppgifter) Poäng totalt för del 30 (3 uppgifter) Tentamensdatum 008-0-7 Robert Lundqvist Lärare: Ove Edlund Skrivtid 09.00-4.00

Läs mer

Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling. Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13

Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling. Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13 Matematisk Statistik 7,5 högskolepoäng Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13 Hjälpmedel: Miniräknare

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (6 uppgifter) Tentamensdatum 2010-06-04 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Ove Edlund Adam Jonsson

Läs mer

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK 2007-08-29

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK 2007-08-29 UMEÅ UNIVERSITET Institutionen för matematik och matematisk statistik Statistik för Teknologer, 5 poäng (TNK, ET, BTG) Peter Anton, Per Arnqvist Anton Grafström TENTAMEN 7-8-9 LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN

Läs mer

Kursboken Vännman: Matematisk statistik Kompletterande kursmaterial till kursen Matematisk statistik (formelblad och kompendiet Regressionsanalys.

Kursboken Vännman: Matematisk statistik Kompletterande kursmaterial till kursen Matematisk statistik (formelblad och kompendiet Regressionsanalys. Tentamen i Matematisk statistik Ämneskod-linje S0001M Poäng totalt för del 1 5 (8 uppgifter) Poäng totalt för del 0 ( uppgifter) Tentamensdatum 009-10-6 Adam Jonsson Lärare: Lennart Karlberg Robert Lundqvist

Läs mer

Läs noggrant informationen nedan innan du börjar skriva tentamen

Läs noggrant informationen nedan innan du börjar skriva tentamen Tentamen i Statistik 1: Undersökningsmetodik Ämneskod S0006M Totala antalet uppgifter: Totala antalet poäng Lärare: 5 25 Mykola Shykula, Inge Söderkvist, Ove Edlund, Niklas Grip Tentamensdatum 2014-03-26

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (9 uppgifter) Tentamensdatum 2011-10-25 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 09.00 14.00 Lärare: Adam Jonsson, Lennart

Läs mer

Uppgift 1 (a) För två händelser, A och B, är följande sannolikheter kända

Uppgift 1 (a) För två händelser, A och B, är följande sannolikheter kända Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF90, SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, TISDAGEN DEN 9:E JUNI 205 KL 4.00 9.00. Kursledare: Tatjana Pavlenko, 08-790 84 66 Tillåtna hjälpmedel: Formel- och tabellsamling

Läs mer

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 08-12

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 08-12 LINKÖPINGS UNIVERSITET MAI Johan Thim Tentamen i matematisk statistik (9MA21/9MA31, STN2) 212-8-2 kl 8-12 Hjälpmedel är: miniräknare med tömda minnen och formelbladet bifogat. Varje uppgift är värd 6 poäng.

Läs mer

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller:

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller: Matematisk Statistik Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Tentamen 6.5 hp AT1MS1 DTEIN16h 7,5 högskolepoäng TentamensKod: Tentamensdatum: 1 juni 2017 Tid: 14-18 Hjälpmedel: Miniräknare Totalt antal

Läs mer

Uppgift 3 Vid en simuleringsstudie drar man 1200 oberoende slumptal,x i. Varje X i är likformigt fördelat mellan 0 och 1. Dessa tal adderas.

Uppgift 3 Vid en simuleringsstudie drar man 1200 oberoende slumptal,x i. Varje X i är likformigt fördelat mellan 0 och 1. Dessa tal adderas. Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1902 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, MÅNDAGEN DEN 17:E AUGUSTI 2015 KL 8.00 13.00. Kursledare och examinator : Björn-Olof Skytt, tel 790 8649. Tillåtna hjälpmedel:

Läs mer

LABORATION 3 - Regressionsanalys

LABORATION 3 - Regressionsanalys Institutionen för teknikvetenskap och matematik S0001M Matematisk statistik LABORATION 3 - Regressionsanalys I denna laboration ska du lösa ett antal uppgifter i regressionsanalys med hjälp av statistik-programmet

Läs mer

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Föreläsning G60 Statistiska metoder Föreläsning 9 Statistiska metoder 1 Dagens föreläsning o Regression Regressionsmodell Signifikant lutning? Prognoser Konfidensintervall Prediktionsintervall Tolka Minitab-utskrifter o Sammanfattning Exempel

Läs mer

a) Bestäm sannolikheten att en slumpmässigt vald komponent är defekt.

a) Bestäm sannolikheten att en slumpmässigt vald komponent är defekt. Tentamen i Matematisk statistik, S0001M, del 1, 007-10-30 1. En viss typ av komponenter tillverkas av en maskin A med sannolikheten 60 % och av en maskin B med sannolikheten 40 %. För de komponenter som

Läs mer

Del I. Uppgift 1 För händelserna A och B gäller att P (A) = 1/4, P (B A) = 1/3 och P (B A ) = 1/2. Beräkna P (A B). Svar:...

Del I. Uppgift 1 För händelserna A och B gäller att P (A) = 1/4, P (B A) = 1/3 och P (B A ) = 1/2. Beräkna P (A B). Svar:... Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF9/SF94/SF95/SF96 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, ONSDAGEN DEN 4:E OKTOBER 08 KL 8.00 3.00. Examinator för SF94/SF96: Tatjana Pavlenko, 08-790 84 66 Examinator för

Läs mer

F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.2, , 11.5) Hypotesprövning för en proportion. Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva

F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.2, , 11.5) Hypotesprövning för en proportion. Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva Stat. teori gk, ht 006, JW F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10., 10.4-10.5, 11.5) Hypotesprövning för en proportion Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva H 0 : P = P 0 mot någon av H 1 : P P 0 ; H

Läs mer

a) Vad är sannolikheten att det tar mer än 6 sekunder för programmet att starta?

a) Vad är sannolikheten att det tar mer än 6 sekunder för programmet att starta? Tentamen i Matematisk statistik, S0001M, del 1, 2008-01-18 1. Ett företag som köper enheter från en underleverantör vet av erfarenhet att en viss andel av enheterna kommer att vara felaktiga. Sannolikheten

Läs mer

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng TENTAMEN: Dataanalys och statistik för I2, TMS135 Fredagen den 12 mars kl. 8:45-11:45 på V. Jour: Jenny Andersson, ankn 8294 (mobil:070 3597858) Hjälpmedel: Utdelad formelsamling med tabeller, BETA, på

Läs mer

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning i Matematisk Statistik med Metoder MVE490 Tid: den 16 augusti, 2017 Examinatorer: Kerstin Wiklander och Erik Broman. Jour:

Läs mer

F3 Introduktion Stickprov

F3 Introduktion Stickprov Utrotningshotad tandnoting i arktiska vatten Inferens om väntevärde baserat på medelvärde och standardavvikelse Matematik och statistik för biologer, 10 hp Tandnoting är en torskliknande fisk som lever

Läs mer

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning i Matematisk Statistik med Metoder MVE490 Tid: den 22 december, 2016 Examinatorer: Kerstin Wiklander och Erik Broman.

Läs mer

0 om x < 0, F X (x) = x. 3 om 0 x 1, 1 om x > 1.

0 om x < 0, F X (x) = x. 3 om 0 x 1, 1 om x > 1. Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF9, SF95 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, MÅNDAGEN DEN 2:E JANUARI 25 KL 4. 9.. Kursledare: Gunnar Englund, 73 32 37 45 Tillåtna hjälpmedel: Formel- och tabellsamling

Läs mer

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2 STOCKHOLMS UNIVERSITET Statistiska institutionen Michael Carlson HT2012 TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2 2012-11-01 Skrivtid: kl 9.00-14.00 Godkända hjälpmedel: Miniräknare, språklexikon Bifogade hjälpmedel:

Läs mer

0 om x < 0, F X (x) = c x. 1 om x 2.

0 om x < 0, F X (x) = c x. 1 om x 2. Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF193 SANNOLIKHETSLÄRA OCH STATISTIK FÖR 3-ÅRIG Media TIMEH MÅNDAGEN DEN 16 AUGUSTI 1 KL 8. 13.. Examinator: Gunnar Englund, tel. 7974 16. Tillåtna hjälpmedel: Läroboken.

Läs mer

Tentamen i Dataanalys och statistik för I den 28 okt 2015

Tentamen i Dataanalys och statistik för I den 28 okt 2015 Tentamen i Dataanalys och statistik för I den 8 okt Tentamen består av åtta uppgifter om totalt poäng. Det krävs minst poäng för betyg, minst poäng för och minst för. Eaminator: Ulla lomqvist Hjälpmedel:

Läs mer

(a) Avgör om A och B är beroende händelser. (5 p) (b) Bestäm sannolikheten att A inträffat givet att någon av händelserna A och B inträffat.

(a) Avgör om A och B är beroende händelser. (5 p) (b) Bestäm sannolikheten att A inträffat givet att någon av händelserna A och B inträffat. Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1901, SANNOLIKHETSLÄRA OCH STATISTIK I, MÅNDAGEN DEN 15 AUGUSTI 2016 KL 08.00 13.00. Examinator: Tatjana Pavlenko, 08 790 84 66. Kursledare: Thomas Önskog, 08 790

Läs mer

(a) på hur många sätt kan man permutera ordet OSANNOLIK? (b) hur många unika 3-bokstavskombinationer kan man bilda av OSANNO-

(a) på hur många sätt kan man permutera ordet OSANNOLIK? (b) hur många unika 3-bokstavskombinationer kan man bilda av OSANNO- Tentamenskrivning för TMS6, Matematisk Statistik. Onsdag fm den 1 maj, 217. Examinator: Marina Axelson-Fisk. Tel: 1-7724996 Tillåtna hjälpmedel: typgodkänd miniräknare, tabell- och formelhäfte (bifogas).

Läs mer

Uppgift 1 a) En kontinuerlig stokastisk variabel X har fördelningsfunktion

Uppgift 1 a) En kontinuerlig stokastisk variabel X har fördelningsfunktion Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I 5B57 MATEMATISK STATISTIK FÖR T och M ONSDAGEN DEN 9 OKTOBER 25 KL 8. 3.. Examinator: Jan Enger, tel. 79 734. Tillåtna hjälpmedel: Formel- och tabellsamling i Matematisk

Läs mer

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2 STOCKHOLMS UNIVERSITET Statistiska institutionen Michael Carlson HT2012 TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2 2012-11-20 Skrivtid: kl 9.00-14.00 Godkända hjälpmedel: Miniräknare, språklexikon Bifogade hjälpmedel:

Läs mer

Tentamen i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder.

Tentamen i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder. Tentamen 2014-12-05 i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder. Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare och utdelad formelsamling med tabeller. C1. (6 poäng) Ange för

Läs mer

Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie

Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie TENTAMEN I GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER 2011-10-28 Skrivtid: 9.00-14.00 Hjälpmedel: Miniräknare utan lagrade formler eller text, bifogade

Läs mer

4 Diskret stokastisk variabel

4 Diskret stokastisk variabel 4 Diskret stokastisk variabel En stokastisk variabel är en variabel vars värde bestäms av utfallet av ett slumpmässigt försök. En stokastisk variabel betecknas ofta med X, Y eller Z (i läroboken används

Läs mer

Bestäm med hjälp av en lämplig och välmotiverad approximation P (X > 50). (10 p)

Bestäm med hjälp av en lämplig och välmotiverad approximation P (X > 50). (10 p) Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1901, SF1905, SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, MÅNDAGEN DEN 17:E AUGUSTI 2015 KL 8.00 13.00. Kursledare: Tatjana Pavlenko, 08-790 84 66 Tillåtna hjälpmedel: Formel-

Läs mer

b) antalet timmar Lukas måste arbeta för att sannolikheten att han ska hinna med alla 112 datorerna ska bli minst (3 p)

b) antalet timmar Lukas måste arbeta för att sannolikheten att han ska hinna med alla 112 datorerna ska bli minst (3 p) Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1901, SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, MÅNDAGEN DEN 27:E OKTOBER 2014 KL 08.00 13.00. Kursledare: Tatjana Pavlenko, 08-790 84 66, Björn-Olof Skytt, 08-790 86 49.

Läs mer

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1902 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK MÅNDAGEN DEN 15:E AUGUSTI 201 KL 8.00 13.00. Kursledare och examinator : Björn-Olof Skytt, tel 790 849. Tillåtna hjälpmedel:

Läs mer

Lufttorkat trä Ugnstorkat trä

Lufttorkat trä Ugnstorkat trä Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1901 och SF1905 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, TORSDAGEN DEN 18:E OKTOBER 2012 KL 14.00 19.00. Examinator: Tatjana Pavlenko, tel 790 8466. Tillåtna hjälpmedel:

Läs mer

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF194 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, MÅNDAG 1 AUGUSTI 019 KL 8.00 13.00. Examinator: Björn-Olof Skytt, 08-790 86 49. Tillåtna hjälpmedel: Formel- och tabellsamling

Läs mer

TENTAMEN Datum: 14 feb 2011

TENTAMEN Datum: 14 feb 2011 TENTAMEN Datum: 14 feb 011 Kurs: KÖTEORI OCH MATEMATISK STATISTIK HF1001 TEN 1 (Matematisk statistik ) Ten1 i kursen HF1001 ( Tidigare kn 6H301), KÖTEORI OCH MATEMATISK STATISTIK, Skrivtid: 13:15-17:15

Läs mer

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller:

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller: Matematisk Statistik Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Tentamen TT091A TGMAS15h 7,5 högskolepoäng TentamensKod: Tentamensdatum: 30 Maj Tid: 9-13 Hjälpmedel: Miniräknare (nollställd) samt allmänspråklig

Läs mer

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng Matematisk statistik Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti 7,5 högskolepoäng Namn: (Ifylles av student) Personnummer: (Ifylles av student) Tentamensdatum: 2012-05-29 Tid:

Läs mer

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1901, SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, ONSDAGEN DEN 28:E OKTOBER 2015 KL 8.00 13.00. Kursledare: Tatjana Pavlenko, 08-790 84 66, Björn Olof Skytt 08-790 86 49. Tillåtna

Läs mer

Miniräknare. Betygsgränser: Maximal poäng är 24. För betyget godkänd krävs 12 poäng och för betyget väl godkänd krävs 18 poäng.

Miniräknare. Betygsgränser: Maximal poäng är 24. För betyget godkänd krävs 12 poäng och för betyget väl godkänd krävs 18 poäng. UMEÅ UNIVERSITET Institutionen för matematisk statistisk Statistiska metoder, poäng TENTAMEN -8 Per Arnqvist TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Statistiska metoder, poäng Tillåtna hjälpmedel: Kursboken med

Läs mer

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1913 MATEMATISK STATISTIK FÖR IT OCH ME ONSDAGEN DEN 12 JANUARI 2011 KL 14.00 19.00. Examinator: Camilla Landén, tel. 7908466. Tillåtna hjälpmedel: Formel- och tabellsamling

Läs mer

Uppgift 2) Datum: 23 okt TENTAMEN I MATEMATIK OCH MATEMATISK STATISTIK, kurskod 6H3000

Uppgift 2) Datum: 23 okt TENTAMEN I MATEMATIK OCH MATEMATISK STATISTIK, kurskod 6H3000 Datum: okt TENTAMEN I MATEMATIK OCH MATEMATISK STATISTIK, kurskod 6H Moment: TEN ( Matematisk Statistik ) Lärare: Armin Halilovic Skrivtid: 8:5-:5 Införda beteckningar skall förklaras och definieras. Resonemang

Läs mer

, s a. , s b. personer från Alingsås och n b

, s a. , s b. personer från Alingsås och n b Skillnader i medelvärden, väntevärden, mellan två populationer I kapitel 8 testades hypoteser typ : µ=µ 0 där µ 0 var något visst intresserant värde Då användes testfunktionen där µ hämtas från, s är populationsstandardavvikelsen

Läs mer

Föreläsning 12, FMSF45 Hypotesprövning

Föreläsning 12, FMSF45 Hypotesprövning Föreläsning 12, FMSF45 Hypotesprövning Stas Volkov 2017-11-14 Stanislav Volkov s.volkov@maths.lth.se FMSF45 F12: Hypotestest 1/1 Konfidensintervall Ett konfidensintervall för en parameter θ täcker rätt

Läs mer

2. Test av hypotes rörande medianen i en population.

2. Test av hypotes rörande medianen i en population. Stat. teori gk, ht 006, JW F0 ICKE-PARAMETRISKA TEST (NCT 15.1, 15.3-15.4) Ordlista till NCT Nonparametric Sign test Rank Icke-parametrisk Teckentest Rang Teckentest Teckentestet är formellt ingenting

Läs mer

Föreläsning 2. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 2. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi Föreläsning 2 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Normalfördelning Samplingfördelningar och CGS Fördelning för en stickprovsstatistika (t.ex. medelvärde) kallas samplingfördelning. I teorin är

Läs mer

Obligatorisk uppgift, del 1

Obligatorisk uppgift, del 1 Obligatorisk uppgift, del 1 Uppgiften består av tre sannolikhetsproblem, som skall lösas med hjälp av miniräknare och tabellsamling. 1. Vid tillverkning av en produkt är felfrekvensen 0,02, dvs sannolikheten

Läs mer

Matematisk statistik LKT325 Tentamen med lösningar

Matematisk statistik LKT325 Tentamen med lösningar Matematisk statistik LKT325 Tentamen 2018-04-06 med lösningar Tid: 8.30-12.30. Tentamensplats: Lindholmen Hjälpmedel: Kursboken Matematisk Statistik av Ulla Dahlbom. Formelsamlingen Tabell- och formelsamling

Läs mer

Uppgift 1. f(x) = 2x om 0 x 1

Uppgift 1. f(x) = 2x om 0 x 1 Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I Matematisk statistik SF1907, SF1908 OCH SF1913 TORSDAGEN DEN 30 MAJ 2013 KL 14.00 19.00. Examinator: Gunnar Englund, 073 321 3745 Tillåtna hjälpmedel: Formel- och tabellsamling

Läs mer

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30 Göteborgs Universitetet GU Lärarprogrammet 06 FACIT: Matematik för lärare, åk 7-9, Sannolikhetslära och statistik, Matematik för gymnasielärare, Sannolikhetslära och statistik 07-0-04 kl..0-.0 Examinator

Läs mer

Lycka till!

Lycka till! Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I 5B1503 STATISTIK MED FÖRSÖKSPLANERING FÖR K OCH B MÅNDAGEN DEN 25 AUGUSTI 2003 KL 14.00 19.00. Examinator: Gunnar Englund, 790 7416. Tillåtna hjälpmedel: Formel- och

Läs mer

Föreläsningsanteckningar till kapitel 8, del 2

Föreläsningsanteckningar till kapitel 8, del 2 Föreläsningsanteckningar till kapitel 8, del 2 Kasper K. S. Andersen 4 oktober 208 Jämförelse av två väntevärden Ofte vil man jämföra två eller fler) produkter, behandlingar, processer etc. med varandra.

Läs mer