Planering Matematik II Period 3 VT Räkna själv! Gör detta före räkneövningen P1. 7, 17, 21, 37 P3. 29, 35, 39 P4. 1, 3, 7 P5.
|
|
- Christian Håkansson
- för 7 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Avsnitt 1, Inledning ( Adams P1,P3,P4, P5) Genomgång och repetition av grundläggande begrepp. Funktion, definitionsmängd, värdemängd. Intervall. Olikheter. Absolutbelopp. Styckvis definierade funktioner. Parablar. Skiftning och skalning. Matematiska modeller. P.1. Intervallbeteckningar (s5), olikheter, belopp. P3. Parabler, skalning och skiftning (s19-21) P4. Vad är en funktion? (definition 1, s24). Se till att du förstår begreppen: Definitionsmängd (domain) Värdemängd (range) P5. Sammansatta funktioner. Se till att du förstår exempel 3 & 4 (s33-34) Styckvis definierade funktioner. Se till att du förstår exempel 6-9 (s35-36) Övning 1: P1. 16, 22, 41, 43, 44 P3. 15, 40 P4. 5, 6, 8, 13, 37 P5. 9 Avsnitt 2, Gränsvärden och kontinuitet ( Adams ) Exempel på hastigheter och ytor. Gränsvärden av funktioner. Gränsvärden i oändligheten. Kontinuitet Principerna i Exempel 1, 2, 4. Se till att du förstår principen i exempel 4 (s60-61) 1.2. Principen för gränsvärde Se till att du: förstår begreppen höger och vänster gränsvärde kan använda regler för gränsvärden, Teorem 2 & Gränsvärden i oändligheten. Se till att du kan bestämma gränsvärden för polynom och bråk Se till att du förstår exempel 2, 4, 8, 9, 10 (s72-74) 1.4 Kontinuitet Se till att du förstår begreppen kontinuitet kontinuitet i en punkt kontinuitet i ett intervall Se till att du förstår Teorem 8 (s80) Övning 2: , 20, 22, , 9, , 8 P1. 7, 17, 21, 37 P3. 29, 35, 39 P4. 1, 3, 7 P5. 1, , 7, , 3, 5, , 7
2 Avsnitt 3, Derivator ( Adams , 2.11) Begreppet derivata, elementära derivator och grundläggande deriveringsregler räknas som förkunskaper och förutsätts kända från gymnasiet. Om du känner dig osäker är det läge att repetera, se rutan till höger. Föreläsningen behandlar: Tangenter och lutning. Normaler. Derivering. Översikt över deriveringsregler. Medelvärdesteroremet. Förändringshastighet. Hastighet och acceleration Förkunskaper! Elementära derivator Tabell 1 (s 102) Deriveringsregler (2.3) Derivatan av sinus och cosinus (s 120) Några repetitionsexempel för att testa dina förkunskaper 2.3: 1, 7, 13, 19, 21, : 1, 3, 13, : 3, 9, 11, 17, 31, Bestämma elementära derivator (med hjälp av formelsamling). Behärska deriveringsregler: derivatan av en produkt derivatan av en kvot kedjeregeln Förstå och kunna använda sambandet mellan derivatan, lutningen hos en kurva och tangenten. Förstå och kunna förklara sambandet mellan derivatan och en kurvas utseende Förstå och kunna använda derivatan för att beskriva förändringar och hastigheter Övning 3: , 3, , 25, , , , 7, 19, , 7, 15 Avsnitt 4, Mer om derivator ( Adams ) Högre ordningens derivator. Induktion. Implicit derivering. Begynnelsevärdesproblem. Kunna bestämma högre derivator. Förstå och kunna använda induktion. Implicit derivering: Förstå principen och tillämpa på enkla exempel. Förstå principen för begynnelsevärdesproblem. Övning 4: , , 15, , 19, 29, 39, , 5, , 3, , 3, 9, 13
3 Avsnitt 5, Inverser, Exponential- och logaritmfunktioner ( Adams 3) Inversa funktioner. (3.1) Logaritm- och exponentialfunktion ( ) Tillväxtproblem (3.4) Känna till vad en invers funktion är. Kunna ge exempel på några vanliga inversa funktioner Kunna bestämma enkla inverser. Exponential- och logaritmfunktioner: Kunna använda, med tillhörande räknegler. Känna till vanliga gränsvärden för. Kunna formulera tillväxtproblem som en diffekvation , 3, , 3, 7, 20, Övning 5: , , 13, 15, , 13, 15, 16, 17, 25, , 3, 5, Avsnitt 6, Derivatatillämpningar ( Adams 4) Tillämpningar (4.1) Extremvärden och tillämpningar (4.2, 4.5) Linjär approximation (4.7) Förstå sambandet mellan derivata och förändring av storheter, och kunna tillämpa detta. Kunna lösa extremvärdesproblem (rutan s ) Kunna principen för linjär approximation , 3, , 119, , 73, , 19, 39 Övning , 13, , 7, 9, 21, 27, 29, , 9, 21, , 7, 15 Avsnitt 7, Integraler ( Adams 5) Summor (5.1), area som summor (5.2) Egenskaper hos integraler (5.4) Huvudsatsen (5.5) Förstå grundläggande egenskaper hos integraler Övning 7: , 9, 11, 17, 21, , , 9, 13, 29, , 23, 49 Förkunskaper! Elementära integraler, se tabell s : 1-10, Egenskaper s Några repetitionsexempel för att testa dina förkunskaper 5.1: 1, 7 5.4: 1, 17, 23, (använd metoden från ex 1, sid 293): 3, 5, , 5, 9, 13, 21
4 Avsnitt 8, Mer om integration ( Adams , 6.3) Tillämpning: Arean av plana ytor (5.7) Integrationsteknik: Substitution (5.6) Partiell integration (6.1) Rationella funktioner och partialbråk (6.3) Bestämma arean av plana ytor Förstå och kunna använda partiell integration Förstå och kunna använda substitutioner Förstå tekniken med partialbråk , 3, , Övning 8: , 9, 15, , 7, 15, 17, , 5, , 5, 17 Avsnitt 9, Integration: tillämpningar ( Adams 7.1, 7.3, 7.7, 7.9) Volymer (7.1) Båglängder (7.3) Ekonomi (7.7) Separabla diffekvationer (7.9) Förstå och kunna använda de grundläggande metoderna för volymberäkning. Skivor Cylindriska skal Kunna beräkna båglängder Övning 9: , 7, , 5, , 9, , 5, , , Avsnitt 10, Serier ( Adams 9.1, 9.2, 9.6) Talföljder (9.1) Geometriska serier, konvergens (9.2) Taylorserier (9.7) Förstå begreppet konvergens. Kunna avgöra om en geometrisk serie är konvergent (och kunna bestämma summan) Förstå principen för potensserier , 9, 13, , Övning 9: , 5, 15, 17, , 5, , 11,
5 Avsnitt 11, Diffekvationer ( Adams 3.7, 7.9, 17.1, 17.2, 17.6) 2:a ordningens linjära diff.ekv. (3.7, 17.6) 1:a ordningens linjär diff.ekv, integrerande faktor (7.9) 1:a ordningens homogena diff.ekv. (17.2) Kunna lösa diffekvationer med Mathematica Kunna lösa enkla typer av diffekvationer för hand Kunna tolka lösningarna Kunna förstå betydelsen av begynnnelsevärden 3.7: 1, : 1, 3, : 1 Övning 11: 3.7: 2, 6, 10, 19, 24, 7.9: 11, 15, : 2, : 2, 4, 12 Avsnitt 12, Sannolikhetslära ( Blom 2) Sannolikheter Kombinatorik Betingad sannolikhet Oberoende händelser (se sammanfattning på sid 37) Behärska ovanstående begrepp och kunna tillämpa dem Övning 12: (kap 2.9): 2.6, 2.8, 2.9, 2.13, 2.21, , 2.39, 2.40 Förkunskaper från Matematik I Multiplikationssatsen (s. 20). Dragning med och utan återläggning (satserna 2.5, 2.6, 2.7, 2.8) (2.9): 2.1, Avsnitt 13, Stokastiska variabler ( Blom 3) Stokastiska variabler (3.2) Diskreta stokastiska fördelninger (3.3, 3.4) Kontinuerlig stokastisk variabel (3.5) Kontinuerliga fördelningar (3.6) Fördelningsfunktion (3.7) (3.12): 3.1, 3.3, 3.10, 3.11, 3.16, 3.17 Övning 13: (kap 3.12): 3.2, 3.4, 3.8, 3.9, 3.11, 3.14, 3.20, 3.22
6 Avsnitt 14, Väntevärden, spridningsmått ( Blom 5) Väntevärde 5.2ab (ej c) (def 5.1) Varians och standardavvikelse 5.3 (def 5.2,5.3, sats 5.6,5.7) Summa och linjärkombination 5.5 (sats 5.10, 5.11) Stora talens lag 5.6 Beräkna väntevärde, varians och standardavvikelse Övning 14: (kap 5.9): 5.2, 5.4, 5.6, 5.9, 513, 5.15, 5.23, 5.31 (5.9): 5.1, 5.3, 5.12, Avsnitt 15, Normalfördelningen ( Blom 6) Normalfördelningen (6.2) Standardiserad normalfördelning (6.3) Allän normalfördelning (6.4) Linjärkombinationer (6.6, sats 6.3, 6.4, 6.5) Centrala gränsvärdessatsen (6.7, följdsats 6.8.1) Bestämma sannolikheter för normalfördelade stokastiska variabler summor av normalfördelade stokastiska variabler samt tillämpa detta Förstå och tillämpa centrala gränsvärdessatsen Övning 15: (kap 6.9): 6.8, 6.10, 6.12,, 6.15, 6.19, 6.21, 6.23 Avsnitt 16, Några andra fördelningar ( Blom 7) Binomialfördelningen (7.2ab) Poissonfördelning (7.4ab) Hypergeometrisk fördelning (7.5a) Bestämma sannolikheter för stokastiska variabler som är binomialfördelade Poissonfördelade hypergeometriskt fördelade samt tillämpa detta (6.9): 6.1, 6.3, 6.7 (7.7): 7.4, 7.6 Övning 16: (kap 6.9): 7.1, 7.3, 7.7, 7.11, 7.16, 7.24, 7.27
KURSPROGRAM TILL KURSEN DIFFERENTIAL- OCH INTEGRALKALKYL II: 5B1106, DEL 1, FÖR F, HT 2001
INSTITUTIONEN FÖR MATEMATIK Per Sjölin KURSPROGRAM TILL KURSEN DIFFERENTIAL- OCH INTEGRALKALKYL II: 5B1106, DEL 1, FÖR F, HT 2001 Kursledare: Per Sjölin, rum 3632, Lindstedtsvägen 25, tel 790 7204, pers@math.kth.se.
Läs merMatematik och statistik NV1, 10 poäng
UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Höstterminen 2006 Matematik och statistik NV1, 10 poäng Välkommen till Matematiska institutionen och kursen Matematik och statistik NV1, 10p. Kursen består
Läs merLMA515 Matematik, del B Sammanställning av lärmål
LMA515 Matematik, del B Sammanställning av lärmål Lärmål för godkänt Funktion, gränsvärde, kontinuitet, derivata. Förklara begreppen funktion, definitionsmängd och värdemängd, och bestämma (största möjliga)
Läs merENVARIABELANALYS, ht 2003 (version 17 nov) Kursansvarig: tel ,
ENVARIABELANALYS, ht 2003 (version 17 nov) Kursansvarig: Georgi.Tchilikov@ide.hh.se, tel.035-167124, http://www.hh.se/staff/getc Ett försök till "strukturering" av innehållet (skrivet i första hand med
Läs merÖvningsuppgifter. 9 Linjer i planet och rummet Plan i rummet : 32, 33 Övningar4(sida 142) exempel
Detaljplanering: Kurs: Matematik I HF1903, År 2013/14 Period: P1, Rekommenderande uppgifter i boken Matematik för ingenjörer, Rodhe, Sollervall er finns på kursens webbadress : www.sth.kth.se/armin/ar_13_14/hf1903/dirhf1903_13_14.html
Läs merKap. P. Detta kapitel utgör Inledande kurs i matematik. I kapitlet beskrivs vilka bakgrundskunskaper som förutsätts.
5B1103, Differential och integralkalkyl II, del 1. LÄSANVISNINGAR TILL R.A. ADAMS, CALCULUS, A COMPLETE COURSE, 4TH ED. OMFATTNING: kapitel 1.1 1.5, Appendix III, 2, 3.1 3.4, 3.5 till def. 13, 17.7 t.o.m.
Läs merKap 2. Sannolikhetsteorins grunder
Kap 2. Sannolikhetsteorins grunder Olika händelser och deras mängbetäckningar Sats 2.7 Dragning utan återläggning av k element ur n (utan hänsyn till ordning) kan ske på ( n ) olika sätt k För två händelser
Läs merENVARIABELANALYS FÖR F OCH Q HT 2012, 10 HP
UPPSALA UNIVERSITET MATEMATISKA INSTITUTIONEN Thomas Önskog ENVARIABELANALYS FÖR F OCH Q HT 2012, 10 HP Kurskod: 1MA013. Kurslitteratur: Robert Adams, Christopher Essex, Calculus : a complete course. Pearson
Läs mer5B1147 Envariabelanalys, 5 poäng, för E1 ht 2006.
Institutionen för Matematik, KTH, Olle Stormark. 5B1147 Envariabelanalys, 5 poäng, för E1 ht 2006. Detta är en grundläggande kurs i differential - och integralkalkyl för funktioner av en variabel. Enligt
Läs merRepetitionsfrågor i Flervariabelanalys, Ht 2009
Repetitionsfrågor i Flervariabelanalys, Ht 2009 Serier 1. Visa att för en positiv serie är summan oberoende av summationsordningen. 2. Visa att för en absolutkonvergent serie är summan oberoende av summationsordningen.
Läs merLektioner Datum Lokal Grupp 1 Grupp 2 Grupp 3 Grupp 4 Avsnitt
Föreläsning 8.15-10.00 Lektioner 10.15-12.00 Datum Lokal Grupp 1 Grupp 2 Grupp 3 Grupp 4 Avsnitt ons-3-dec Hörsal G C: 5.1-5.2 tor-4-dec Hörsal G N210 A302 A303 MC413 C: 5.3-5.4 fre-5-dec Hörsal G C: 2.10,
Läs merHEM KURSER SKRIV UT HEM ÄMNE SKRIV UT
Matematik HEM KURSER SKRIV UT MA200 - Matematik A 110 poäng inrättad 1994-07 SKOLFS: 1994:9 et för kursen är att ge de matematiska kunskaper som krävs för att ta ställning i vardagliga situationer i privatliv
Läs merMatematik 1B. Taluppfattning, aritmetik och algebra
Matematik 1a Centralt innehåll Metoder för beräkningar med reella tal skrivna på olika former inom vardagslivet och karaktärsämnena, inklusive överslagsräkning, huvudräkning och uppskattning samt strategier
Läs merSF1625 Envariabelanalys
Föreläsning 2 Institutionen för matematik KTH 31 augusti 2016 Att göra denna vecka Översikt över modul 1 Funktion Definitionsmängd Värdemängd Udda, jämn Begränsad Absolutbelopp, Trigonometri, Polynom Gränsvärde
Läs merKapitel 3 Diskreta slumpvariabler och deras sannolikhetsfördelningar
Sannolikhetslära och inferens II Kapitel 3 Diskreta slumpvariabler och deras sannolikhetsfördelningar 1 Diskreta slumpvariabler En slumpvariabel tilldelar tal till samtliga utfall i ett slumpförsök. Vi
Läs merTeorifrå gor kåp
Teorifrå gor kåp. 2.2 5.2 Funktioner och dess grafer 1) Vad är en funktion? 2) Vad är den naturliga definitionsmängden ge några eempel 3) Vad är en värdemängd? 4) Vad är en sammansatt funktion? 5) Varför
Läs merFöreläsning 2 (kap 3): Diskreta stokastiska variabler
Föreläsning 2 (kap 3): Diskreta stokastiska variabler Marina Axelson-Fisk 20 april, 2016 Idag: Diskreta stokastiska (random) variabler Frekvensfunktion och fördelningsfunktion Väntevärde Varians Några
Läs merLäsanvisningar till kapitel 6 i Naturlig matematik. Avsnitt 6.6 ingår inte.
Läsanvisningar till kapitel 6 i Naturlig matematik Avsnitt 6.6 ingår inte. Avsnitt 6.1 Detta avsnitt illustrerar hur sekanten övergår i en tangent genom att den ena skärningspunkten rör sig mot den andra.
Läs merVälkommen till Matematik 3 för lärare!
Välkommen till Matematik 3 för lärare! Nu: Statistik för lärare + Linjär algebra + datorlabbar Antagen? Registrerad? För er som läser första ämnet nu (MAxx eller FYMA): Hållbar Utveckling med Människan
Läs merMatematik i Gy11. 110912 Susanne Gennow
Matematik i Gy11 110912 Susanne Gennow Var finns matematik? Bakgrund Nationella utredning 2003 PISA 2009 TIMSS Advanced 2008 Skolinspektionens rapporter Samband och förändring åk 1 3 Olika proportionella
Läs merLäsanvisningar Henrik Shahgholian
Institutionen för matematik SF1626 Flervariabelanalys Läsanvisningar Henrik Shahgholian Läsanvisningarna nedan är har tagits fram som hjälpmedel för de studenter som vill helst ha en snabb tillgång till
Läs merMatematik 4 Kap 3 Derivator och integraler
Matematik 4 Kap 3 Derivator och integraler Konkretisering av ämnesplan (länk) http://www.ioprog.se/public_html/ämnesplan_matematik/struktur_ämnesp lan_matematik/struktur_ämnesplan_matematik.html Inledande
Läs merFöreläsning 3. Kapitel 4, sid Sannolikhetsfördelningar
Föreläsning 3 Kapitel 4, sid 79-124 Sannolikhetsfördelningar 2 Agenda Slumpvariabel Sannolikhetsfördelning 3 Slumpvariabel (Stokastisk variabel) En variabel som beror av slumpen Ex: Tärningskast, längden
Läs merKursbeskrivning för Statistisk teori med tillämpningar, Moment 1, 7,5 hp
Statistiska institutionen VT2011 Kursbeskrivning för Statistisk teori med tillämpningar, Moment 1, 7,5 hp MOMENTETS INNEHÅLL Momentet ger studenten kunskap om ett antal olika statistiska modeller och hur
Läs merKURSPROGRAM HT-18 MATEMATISK STATISTIK AK FÖR D, I OCH PI, FMSF45 & MASB03
LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK KURSPROGRAM HT-18 MATEMATISK STATISTIK AK FÖR D, I OCH PI, FMSF45 & MASB03 Allmänt Kursen ger 9hp och omfattar 36 timmar föreläsning, 28 timmar
Läs merÖvning 1 Sannolikhetsteorins grunder
Övning 1 Sannolikhetsteorins grunder Två händelser A och B är disjunkta om {A B} =, det vill säga att snittet inte innehåller några element. Om vi har en mängd händelser A 1, A 2, A 3,..., A n, vilka är
Läs merTentamen IX1304 Matematik, Analys , lösningsidéer
Tentamen IX0 Matematik, Analys 0-05-0, lösningsidéer. Gör en linjär approximation till kurvan y x, kring den punkt på kurvan där lutningen är. Bestäm sedan för vilka x som det relativa felet för approximationen
Läs merStudieanvisning till Matematik 3000 kurs C/Komvux
Studieanvisning till Matematik 3000 kurs C/Komvu ISBN 91-27-51027-1 Förord Vår ambition med denna studiehandledning är att den skall guida dig genom boken Matematik 3000 kurs C/Komvu av Lars-Eric Björk,
Läs merMatematik: Det centrala innehållet i kurserna i Gy 2011 i relation till kurserna i Gy 2000
2011-12-21 Matematik: Det centrala innehållet i kurserna i Gy 2011 i relation till kurserna i Gy 2000 Kurs 1a och 2a i Gy 2011 jämfört med kurs A och B i Gy 2000 Poängomfattningen har ökat från 150 poäng
Läs merLösningsförslag obs. preliminärt, reservation för fel
Lösningsförslag obs. preliminärt, reservation för fel v0.6, 4 april 04 Högskolan i Skövde (SK, JS) Tentamen i matematik Kurs: MA5G Matematisk Analys MA3G Matematisk analys för ingenjörer Tentamensdag:
Läs merFörord till läraren. 1. Mer praktisk information
10 Förord till läraren Förord till studenten innehåller praktisk information om bokens uppbyggnad. Det gäller exempel, teknikproblem, bevis, dialoger, rekommenderade övningar, matematiska fortsättningar,
Läs mer4 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 merFaktiska förkunskapskrav för vissa behörigheter
Malmö högskola / Gemensamt verksamhetsstöd Studentcentrum 1(5) Mars 2016 Faktiska förkunskapskrav för vissa behörigheter Ersättning för behörighetskursen Engelska B En del utbildningar anger Engelska B
Läs merInstuderingsfrågor i Funktionsteori
Instuderingsfrågor i Funktionsteori Anvisningar. Avsikten med dessa instuderingsfrågor är att ge Dig möjlighet att fortlöpande kontrollera att Du någorlunda behärskar kursens teori. Om Du märker att Du
Läs merVåra vanligaste fördelningar
Sida Våra vanligaste fördelningar Matematisk statistik för D3, VT Geometrisk fördelning X är geometriskt fördelad med parameter p, X Geo(p), om P (X = k) = ( p) k p P (X k) = ( p) k för k =,,... Beskriver
Läs mer+ 5a 16b b 5 då a = 1 2 och b = 1 3. n = 0 där n = 1, 2, 3,. 2 + ( 1)n n
Repetition, Matematik I.. Bestäm koefficienten vid 2 i utvecklingen av ( + 2 2 ) 5. 2. Bestäm koefficienten vid 2 i utvecklingen av ( + ) n för n =, 2,,.. Beräkna a 5 5a 2b + 5a 2b 2 5a 2 b + 5a 6b 2b
Läs merModul 1: Funktioner, Gränsvärde, Kontinuitet
Institutionen för Matematik SF1625 Envariabelanalys Läsåret 2015/2016 Modul 1: Funktioner, Gränsvärde, Kontinuitet Denna modul omfattar kapitel P och kapitel 1 kursboken Calculus av Adams och Essex och
Läs merJörgen Säve-Söderbergh
SF1920/SF1921 Sannolikhetsteori och statistik 6,0 hp Föreläsning 8 Binomial-, hypergeometrisk- och Poissonfördelning Exakta egenskaper Approximativa egenskaper Jörgen Säve-Söderbergh Binomialfördelningen
Läs merModul 1: Funktioner, Gränsvärde, Kontinuitet
Institutionen för Matematik SF1625 Envariabelanalys Läsåret 2015/2016 Modul 1: Funktioner, Gränsvärde, Kontinuitet Denna modul omfattar kapitel P och kapitel 1 kursboken Calculus av Adams och Essex och
Läs merMatematik 5 Kap 3 Derivator och Integraler
Matematik 5 Kap 3 Derivator och Integraler Inledning I kap 4 Differentialekvationer behövs derivator (och integraler) och i kap 5 Omfångsrika problemsituationer finns intressanta problem med användning
Läs merKapitel 4 Sannolikhetsfördelningar Sid Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin
Kapitel 4 Sannolikhetsfördelningar Sid 79-14 Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin Slumpvariabel En variabel för vilken slumpen bestämmer utfallet. Slantsingling, tärningskast,
Läs merFlervariabelanalys. Undervisning Undervisning sker i form av föreläsningar (39 st) och lektioner (20 st).
UPPSALA UNIVERSITET MATEMATISKA INSTITUTIONEN Vårterminen 2012 Flervariabelanalys för F1, KandMa1, KandFy1 och Gylärare Kursen behandlar följande ämnen: 1. Flervariabelanalys. Kursbok är Calculus: a complete
Läs merLärmål Sannolikhet, statistik och risk 2015
Lärmål Sannolikhet, statistik och risk 2015 Johan Jonasson Februari 2016 Följande begrepp och metoder ska behärskas väl, kunna förklaras och tillämpas. Direkta bevis av satser från kursen kommer inte på
Läs merFöreläsning 12: Repetition
Föreläsning 12: Repetition Marina Axelson-Fisk 25 maj, 2016 GRUNDLÄGGANDE SANNOLIKHETSTEORI Grundläggande sannolikhetsteori Utfall = resultatet av ett försök Utfallsrum S = mängden av alla utfall Händelse
Läs merModul 1 Mål och Sammanfattning
Institutionen för Matematik SF1625 Envariabelanalys Läsåret 2016-2017 Lars Filipsson Modul 1 Mål och Sammanfattning 1. Reella tal. 1. MÅL FÖR MODUL 1 Känna till talsystememet och kunna använda notation
Läs merSF1625 Envariabelanalys
Föreläsning 7 Institutionen för matematik KTH 12 september 2016 Injektiva funktioner En funktion är en regel som till varje tal i definitionsmängden ordnar ett bestämt tal i värdemängden. Injektiva funktioner
Läs merMatematisk statistik KTH. Formelsamling i matematisk statistik
Matematisk statistik KTH Formelsamling i matematisk statistik Vårterminen 2017 1 Kombinatorik ) n n! = k k! n k)!. Tolkning: mängd med n element. ) n = antalet delmängder av storlek k ur en k 2 Stokastiska
Läs merSF1625 Envariabelanalys
Kursmål och pluggtips Institutionen för matematik KTH Kursmål Kursmålen står på sidan Kursplan mm (länk i menyn). De anger vad man ska kunna för att bli godkänd på kursen. I den här pdf:en går jag igenom
Läs merEn Guide till hur man Pluggar för Tentan. 1 Hur man Läser Matte.
En Guide till hur man Pluggar för Tentan. 1 Hur man Läser Matte. Att läsa matte är en väldigt aktiv process. Det handlar inte om att bara skumma texten. Att läsa matte är att aktivt återskapa och internalisera
Läs merKommentarer till uppbyggnad av och struktur för ämnet matematik
2011-06-10 Kommentarer till uppbyggnad av och struktur för ämnet matematik Likheter och skillnader jämfört med den gamla kursplanen Ämnesplanen i gymnasieskola 2011 (Gy 2011) har en ny struktur jämfört
Läs merSF 1625 Envariabelanalys, 7.5 hp, för M1 ht 2009.
Institutionen för Matematik, KTH, Jockum Aniansson (efter Olle Stormark). Kursplan SF 1625 Envariabelanalys, 7.5 hp, för M1 ht 2009. Denna kursplan nås via kursens hemsida /index.html som finns under http://www.math.kth.se/math/gru/2009.2010/sf1625/cmast/
Läs merLektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen
Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen När utfallsrummet för en slumpvariabel kan anta vilket värde som helst i ett givet intervall är variabeln kontinuerlig. Det är väsentligt att utfallsrummet
Läs merKURSPLANERING 5B1138 REELL ANALYS II, VT06
KURSPLANERING 5B1138 REELL ANALYS II, VT06 Kursen Reell analys II, 7p, är en mer avancerad alternativkurs till 5B1107 Diff&Int II, 6p. Teori och bevis betonas något mer än i den ordinarie kursen, men god
Läs merMeningslöst nonsens. December 14, 2014
December 4, 204 Fråga. Hur visar man att sin(x) x tan(x)? Fråga. Hur visar man att sin(x) x tan(x)? Fråga 2. Hur visar man att a > lim n a n =? Fråga 2. Hur visar man att a > lim n a n =? Röd: Det är ett
Läs merBIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11, VT-16, VT2 ÖVNING 3, OCH INFÖR ÖVNING 4
LUNDS UNIVERSITET, MATEMATIKCENTRUM, MATEMATISK STATISTIK BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11, VT-16, VT2 ÖVNING 3, 216-4-6 OCH INFÖR ÖVNING 4 Övningens mål: Du ska förstå begreppet slumpvariabel och skilja
Läs merSF1901: Sannolikhetslära och statistik
SF1901: Sannolikhetslära och statistik Föreläsning 6. Normalfördelning, Centrala gränsvärdessatsen, Approximationer Jan Grandell & Timo Koski 06.02.2012 Jan Grandell & Timo Koski () Matematisk statistik
Läs merKursinformation, ETE499 8 hp MATEMATIK H Högskoleförberedande matematik
Kursinformation, ETE499 8 hp MATEMATIK H Högskoleförberedande matematik Fristående matematikkurs vid ITN (Institutionen för Teknik och Naturvetenskap i Norrköping) en förberedande matematikkurs inför kurser
Läs merFöreläsning 1. X kallas för funktionens definitionsmängd, mängden av funktionens alla värden kallas funktionens värdemängd.
Föreläsning 1 Kursinformation All viktig information om kursen ska kunna läsas på kursens hemsida http://www.math.uu.se/ rikardo/ envariabelanalys/huvudsidor/index.html Funktioner En funktion f, från mängden
Läs merÖVN 6 - DIFFERENTIALEKVATIONER OCH TRANSFORMMETODER - SF Nyckelord och innehåll. a n (x x 0 ) n.
ÖVN 6 - DIFFERENTIALEKVATIONER OCH TRANSFORMMETODER - SF683 HTTP://KARLJODIFFTRANS.WORDPRESS.COM KARL JONSSON Nyckelord och innehåll Potensserielösningar Analytiska funktioner Konvergensradie Rot- och
Läs merStudiehandledning M0038M Matematik I Differentialkalkyl Lp 1, 2016
Studiehandledning M0038M Matematik I Differentialkalkyl Lp 1, 2016 Kursansvarig/Examinator: Staffan Lundberg, TVM Telefon: 0920-49 18 69 Rum: E882 E-post: Lärare i Skellefteå: Eva Lövf, tfn. 0910-58 53
Läs merFöreläsning 7. SF1625 Envariabelanalys. Hans Thunberg, 13 november 2018
Föreläsning 7 SF1625 Envariabelanalys 13 november 2018 SF1625 CDEPR1, CENMI1, CLGYM TEMI2 HT18 F7 1 / 23 Dagens teman: exponentialfunktioner och logaritmer standardgränsvärden tillväxtproblem SF1625 CDEPR1,
Läs merSF1625 Envariabelanalys
Föreläsning 5 Institutionen för matematik KTH 5 september 2017 Hur mycket behöver man jobba? Vi har ett gemensamt ansvar: Jag visar vad som behöver göras Men det är ni som måste göra det Viktigt faktum:
Läs merVeckoblad 3. Kapitel 3 i Matematisk statistik, Blomqvist U.
Veckoblad 3 Kapitel 3 i Matematisk statistik, Blomqvist U. ya begrepp: likformig fördelning, hypergeometerisk fördelning, Hyp(, n, p), binomialfördelningen, Bin(n, p), och Poissonfördelningen, Po(λ). Standardfördelningarna
Läs merLäsanvisningar till: R.A. Adams, Calculus, a Complete Course, 4th ed.
Läsanvisningar till: R.A. Adams, Calculus, a Complete Course, 4th ed. Del 2 (funktioner av flera variabler). Omfattning: Kapitel 8.2, 8.3 t.o.m. s 497, 8.4, endast båglängd, 8.5 tom s. 506, 10.1, 10.5,
Läs merFinansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 3
Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 3 Kontinuerliga sannolikhetsfördelningar (LLL Kap 7 & 9) Department of Statistics (Gebrenegus Ghilagaber, PhD, Associate Professor) Financial Statistics
Läs merTentamen i matematik. f(x) = 1 + e x.
Lösningsförslag Högskolan i Skövde (SK, JS) Tentamen i matematik Kurs: MA52G Matematisk Analys MA23G Matematisk analys för ingenjörer Tentamensdag: 202-03-23 kl 4.30-9.30 Hjälpmedel : Inga hjälpmedel utöver
Läs merInstuderingsfrågor för Endimensionell analys kurs B1
Instuderingsfrågor för Endimensionell analys kurs B1 Anvisningar Avsikten med följande frågor är att hjälpa dig med självkontroll av dina kunskaper. Om du känner dig osäker på svaren bör du slå upp motsvarande
Läs merLedtrå dår till lektionsuppgifter
Ledtrå dår till lektionsuppgifter Allmänna råd vid lösning av lektionsuppgifter: Försök inledningsvis att lösa uppgiften på egen hand, genom att omsätta innehållet i den tillhörande föreläsningen samt
Läs merUpphämtningskurs i matematik
Upphämtningskurs i matematik C.J. 2013 Föreläsningsunderlaget är uppbyggt utgående från kurserna i den långa gymnasiematematiken, ellips-kursböckerna (Schilds förlag) har använts som förebild. Böckerna
Läs merTAMS79: Föreläsning 6. Normalfördelning
TAMS79: Föreläsning 6 Normalfördelningen Johan Thim (johan.thim@liu.se 3 november 018 Normalfördelning Definition. Låt µ R och > 0. Om X är en stokastisk variabel med täthetsfunktion f X ( = 1 ( ep ( µ,
Läs merViktiga begrepp, satser och typiska problem i kursen MVE460, 2015.
Viktiga begrepp, satser och typiska problem i kursen MVE460, 2015. Begrepp och definitioner Egenskaper och satser Typiska problem Reella tal. Rationella tal. a(b + c) = ab + ac Bråkräkning. Irrationella
Läs merSF1901 Sannolikhetsteori och statistik I
SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I Jimmy Olsson Föreläsning 3 4 november 2016 1 / 28 Idag Förra gången Stokastiska variabler (Kap. 3.2) Diskret stokastisk variabel (Kap. 3.3 3.4) Kontinuerlig stokastisk
Läs merVälkommen till MVE340 Matematik B för Sjöingenjörer. Kursinnehåll i stora drag. Kurslitteratur MVE Carl-Henrik Fant MV, Chalmers 1
Välkommen till MVE340 Matematik B för Sjöingenjörer Carl-Henrik Fant E-post: carl-henrik.fant@chalmers.se Tel: 772 35 57 Kontor: L3037 i matematikhuset, Johanneberg Kursinnehåll i stora drag Funktioner
Läs merSF 1625 Envariabelanalys, 7.5 hp, för M1 ht 2008.
Institutionen för Matematik, KTH, Jockum Aniansson (efter Olle Stormark). kurspm SF 1625 Envariabelanalys, 7.5 hp, för M1 ht 2008. Detta är en grundläggande kurs i differential- och integralkalkyl för
Läs merMatematik 3c Kap 2 Förändringshastighet och derivator
Matematik 3c Kap 2 Förändringshastighet och derivator Inledning Konkretisering av ämnesplan (länk) http://www.ioprog.se/public_html/ämnesplan_matematik/struktur_äm nesplan_matematik/struktur_ämnesplan_matematik.html
Läs merTMS136. Föreläsning 4
TMS136 Föreläsning 4 Kontinuerliga stokastiska variabler Kontinuerliga stokastiska variabler är stokastiska variabler som tar värden i intervall av den reella axeln Det kan handla om längder, temperaturer,
Läs merSF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A
SF165 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen 15-4-7 DEL A 1. Låt f(x) = arcsin x + 1 x. A. Bestäm definitionsmängden till funktionen f. B. Bestäm funktionens största och minsta värde. (Om du har
Läs merTNA003 Analys I för ED, MT, KTS
TNA003 Analys I för ED, MT, KTS Litteraturkommentarer till föreläsningarna VT1 2017 Sixten Nilsson TNA003 FÖ 1: Kap 3.1 3.2 Litteraturkommentarer 3.1 Gränsvärdesidén Skilj på de två typerna av gränsvärden.
Läs mer5.6 Matematik. Bedömning
5.6 Matematik På grund av matematikens ställning i vår kultur behöver vi kompetens att förstå, använda och producera information i matematisk form. Matematiken spelar en viktig eller rent av avgörande
Läs mer4. Bestäm eventuella extrempunkter, inflexionspunkter samt horisontella och vertikala asymptoter till y = 1 x 1 + x, och rita funktionens graf.
TM-Matematik Mikael Forsberg 73 1 3 31 Pär Hemström 7 3 57 För ingenjörs och distansstudenter Envariabelanalys ma3a 1 8 Skrivtid: 9:-1:. Inga hjälpmedel. Lösningarna skall vara fullständiga och lätta att
Läs merPlanering Analys 1, höstterminen 2011
Nr 1 Matematikcentrum Matematik NF Planering Analys 1, höstterminen 2011 Program Anders Olofsson Kurslitteratur: Adams RA, Essex C, Calculus a complete course, sjunde upplagan, 2010 (A). Gamla tentor delas
Läs merLMA222a. Fredrik Lindgren. 17 februari 2014
LMA222a Fredrik Lindgren Matematiska vetenskaper Chalmers tekniska högskola och Göteborgs universitet 17 februari 2014 F. Lindgren (Chalmers&GU) Matematisk analys 17 februari 2014 1 / 68 Outline 1 Lite
Läs merSF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH DISKRETA STOKASTISKA VARIABLER STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 23 mars, 2018
SF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK FÖRELÄSNING 3 DISKRETA STOKASTISKA VARIABLER Tatjana Pavlenko 23 mars, 2018 PLAN FÖR DAGENSFÖRELÄSNING Repetition av betingade sannolikheter, användbara satser
Läs merKap 6: Normalfördelningen. Normalfördelningen Normalfördelningen som approximation till binomialfördelningen
Kap 6: Normalfördelningen Normalfördelningen Normalfördelningen som approximation till binomialfördelningen σ μ 1 Sats 6 A Om vi ändrar läge och/eller skala på en normalfördelning så har vi fortfarande
Läs merSF1901: Sannolikhetslära och statistik
SF9: Sannolikhetslära och statistik Föreläsning 3. Stokastiska variabler, diskreta och kontinuerliga Jan Grandell & Timo Koski 8.9.28 Jan Grandell & Timo Koski () Matematisk statistik 8.9.28 / 45 Stokastiska
Läs merx 2 + x 2 b.) lim x 15 8x + x 2 c.) lim x 2 5x + 6 x 3 + y 3 xy = 7
TM-Matematik Mikael Forsberg 0734-41331 Pär Hemström 06-64896 För ingenjörs och distansstudenter Envariabelanalys ma034a 01 10 01 Skrivtid: 09:00-14:00. Inga hjälpmedel. Lösningarna skall vara fullständiga
Läs merKursinformation och studiehandledning, M0038M Matematik I Differentialkalkyl, Lp I 2012.
Kursinformation och studiehandledning, M0038M Matematik I Differentialkalkyl, Lp I 2012. Kursansvarig och examinator: Staffan Lundberg, TVM. Telefon: 0920-49 18 69. Rum: E 882. E-post: lund@ltu.se Lärare
Läs merMATEMATIK. Ämnets syfte
MATEMATIK Matematiken har en flertusenårig historia med bidrag från många kulturer. Den utvecklas såväl ur praktiska behov som ur människans nyfikenhet och lust att utforska matematiken som sådan. Kommunikation
Läs merFinansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, VT 2009) Föreläsning 2. Diskreta Sannolikhetsfördelningar. (LLL Kap 6) Stokastisk Variabel
Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, VT 009) Föreläsning Diskreta (LLL Kap 6) Department of Statistics (Gebrenegus Ghilagaber, PhD, Associate Professor) Financial Statistics (Basic-level course, 7,5 ECTS,
Läs merLärarutbildningsnämnden Matematik. Kursplan
Dnr: FL 2008/5 Lärarutbildningsnämnden Matematik Kursplan Beslut om inrättande av kursen Kursplanen är fastställd av Lärarutbildningsnämnden, 2008-09-09 och gäller från höstterminen 2008 vid Karlstads
Läs merÄMAD04, Matematik 4, 30 högskolepoäng Mathematics 4, 30 credits Grundnivå / First Cycle
Humanistiska och teologiska fakulteterna ÄMAD04, Matematik 4, 30 högskolepoäng Mathematics 4, 30 credits Grundnivå / First Cycle Fastställande Kursplanen är fastställd av Naturvetenskapliga fakultetens
Läs merv0.2, Högskolan i Skövde Tentamen i matematik
v0., 08-03-3 Högskolan i Skövde Tentamen i matematik Kurs: MA5G Matematisk analys MA3G Matematisk analys för ingenjörer Tentamensdag: 08-0-03 kl 4:30-9:30 Hjälpmedel : Inga hjälpmedel utöver bifogat formelblad.
Läs merProvmoment: 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 merInstuderingsfrågor för Endimensionell analys kurs B1 2011
Instuderingsfrågor för Endimensionell analys kurs B1 2011 Anvisningar Avsikten med följande frågor är att hjälpa dig med självkontroll av dina kunskaper. Om du känner dig osäker på svaren bör du slå upp
Läs merTMS136. Föreläsning 7
TMS136 Föreläsning 7 Stickprov När vi pysslar med statistik handlar det ofta om att baserat på stickprovsinformation göra utlåtanden om den population stickprovet är draget ifrån Situationen skulle kunna
Läs merKURSPROGRAM HT-10 MATEMATISK STATISTIK AK FÖR CDI, FMS 012
LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK KURSPROGRAM HT-10 MATEMATISK STATISTIK AK FÖR CDI, FMS 012 Hemsida Kursens hemsida finns på http://www.maths.lth.se/matstat/kurser/fms012/
Läs merTMV225+TMV176 Inledande matematik M, TD Sammanfattning. Läsanvisningar inför tentamen.
TMV225+TMV176 Inledande matematik M, TD Sammanfattning. Läsanvisningar inför tentamen. 2008 10 14 A. Talsystemen. (Adams P.1. Anteckningar från introkursen.) N de naturliga talen Z de hela talen Q de rationella
Läs mer1.1 Diskret (Sannolikhets-)fördelning
Föreläsning III. Diskret (Sannolikhets-)fördelning Med diskret menas i matematik, att något antar ett ändligt antal värden eller uppräkneligt oändligt med värden e.vis {, 2, 3,...}. Med fördelning menas
Läs merFöreläsning 5. Funktioner av slumpvariabler. Ett centralt resultat.
Föreläsning 5. Funktioner av slumpvariabler. Ett centralt resultat. Jesper Rydén Matematiska institutionen, Uppsala universitet jesper.ryden@math.uu.se 1MS008, 1MS777 vt 2016 Ytterligare begrepp Viktiga
Läs mer