Intervallskattningar, synonymt konfidensintervall eller statistiska osäkerhetsgränser

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Intervallskattningar, synonymt konfidensintervall eller statistiska osäkerhetsgränser"

Transkript

1 Matematisk statistik ör STS vt Begt Rosé Itervallskattigar, syoymt koidesitervall eller statistiska osäkerhetsgräser Allmät om koidesitervall För att börja kokret återväder vi till det tidigare exemplet där det gällde att bestämma e "pryls" vikt. 5 oberoede mätigar av vikte gav öljade resultat ; x = 7.4, x = 4.3, x 3 = 3., x 4 = 5.6, x 5 = 36.. Följade statistiska modell aågs vara adekvat i sammahaget. Stickprovet x = (x, x, x 3, x 4, x 5 ) = (7.4, 4.3, 3., 5.6, 36.) är utallet av oberoede stokastiska variabler X = (X, X, X 3, X 4, X 5 ), alla N(, 8) - ördelade. Parameter står ör "pryles vikt" och dess värde s ligger ågostas i itervallet (00, 50). De örsta råga "Vad väger pryle?" diskuterades i öregåede avsitt. Slutsatse var att e bra (och högst aturlig) skattig av vikte ges av stickprovsmedelvärdet x ( ) / 5 = 3.7. Så lågt allt gott och väl. Me, äve om ma tror att 3.7 är e bra puktskattig, käer ma på sig att ma ite skattat "mitt i prick". Skattige 3.7 är öread med viss osäkerhet. Huvudråga i det här avsittet gäller att ge kvatitativa mått på skattigsosäkerheter. Det is lera syoymer ör det vi är ute eter. E är att ma vill ge osäkerhetsgräser ör e skattig, e aa är att ma vill age ett koidesitervall ör parameter och ett tredje är att ma vill age e itervallskattig. Felmargial är ytterligare ett ord. Vi betraktar problemet i allmä ormulerig, eligt () och () eda. x = (x, x,..., x ) är utallet av ett slumpmässigt stickprov X = (X, X,.., X ) rå e ördelig F, vilke är associerad med e edimesioell parameter. Det saa värdet s på är okät, och det är det ma vill uttala sig om utirå stickprovet. () *(X) är e (pukt)estimator ör, och *(x) motsvarade (pukt)estimat. () *(X) örutsätts vara e bra estimator, om ä ite vätevärdesriktig så åtmistoe med örsumbar skevhet. Situatioe eter beräkat puktestimat illustreras eda. Sat parametervärde puktskattig *(x) s * Parameterrummet A Etersom slumpe är med och stör, tror ma ite att *(x) hamat mitt i prick (dvs. atagit värdet s ). Äve om * är e bra estimator är puktskattige * öread med viss osäkerhet. Vi vill kua age osäkerhetsgräser a och a sådaa att (3) eda blir uppyllt. Där är ormulerige oeklige vag, me de kommer att preciseras. Det är så gott som säkert att det saa, me okäda, parametervärdet s ligger i itervallet a a. (3) Iormatioe till örogade ör att beräka osäkerhetsgräsera a och a är stickprovsvärdea x = (x, x,..., x ), och gräsera väljs som uktioer av x, a (x) resp. a (x). Etersom stickprovet är utalle av s.v. X = (X, X,.., X ) ka också osäkerhetsgräsera ses som utall av stokastiska variabler a (X) resp. a (X).

2 Ett örsta steg är ma vill ge e mer precis versio av utsaga i (3) är att bestämma vad ma vill lägga i i "så gott som säkert". Etersom slumpe is med i bilde ka ma ite uttala sig med 00 % säkerhet. Me ma ka vara 90 %, 95 % eller 99 % (eller ågot aat midre ä 00 %) säker på det som sägs. DEFINITION (Blom sida 88) : Gräsera a (x) och a (x) ger ett koidesitervall [a (x), a (x)] ör parameter med koidesivå - (syoymt med koidesgrad - ) om öljade relatio gäller ; P F (a (X) a (X)) = -, oavsett vilke av de möjliga populatioera F som är de saa. (4) Kommetar : Ma ka udra varör koidesivå iörs på orme -. Typiska värde på koidesivå är 90 %, 95 % och 99 %, vilka svarar mot = 0 %, 5 % resp. %. Storhete ka tolkas som "elriske" ör att saige ite ligger iom koidesitervallet. Iebörde "elrisk" kommer att att vara ä mer uttalad är vi kommer till hypotesprövig. Av "tabellpraktiska" skäl är det lämpligt att geomgåede arbeta i termer av elrisk. Därmed har vi åtmistoe iört ett ytt begrepp. Fråga är om koidesitervall verklige is? Det gör de, och ramställige vore aturligtvis kostig aars. Vi börjar med ett ekelt all, och betraktar seda successivt krågligare situatioer. Koidesitervall vid ormalördelad populatio med käd stadardavvikelse Här örutsätts att edaståede statistiska modell beskriver situatioe. Stickprovet X = (X, X,.., X ) kommer rå e ormalördelig N(m, ) vars vätevärde m är okät, meda stadardavvikelse är käd. (5) Kommetar : E kokretiserig av modelle (5) är att stickprovet utgörs av upprepade mätigar av e storhet m, med ett istrumet vars (slumpmässiga) mätel har käd variabilitet. Vi vill uttala oss om värdet på parameter m. Uder (5) är stickprovsmedelvärdet X de aturliga, och äve bästa, estimator ör m. Etersom stickprovet kommer rå e ormalördelig är också stickprovsmedelvärdet X ormalördelat, X N( m, / ). Neda ages ett alterativt sätt att uttrycka de sake på. X m Uder modelle (5) är reeresvariabel N(0,) - ördelad. (6) / Kommetar 3 : Bakgrude ör terme "reeresvariabel", vilke aväds särskilt i FT - samlige, är öljade. Resultat om reeresvariabler kommer att avädas i aslutig till såväl koidesitervall som hypotestestig. Det är praktiskt att ha e term som är "eutral" relativt termer som "koidesitervallvariabel" och "testvariabel". Frå (6) öljer (med litet etertake), där λ p står ör p - kvatile i N(0, ) - ördelige : P (- / ( X m ) /( / ) / ) = -, vilket ekvivalet ka skrivas ; P (- / / X - m / / ) = -, (7) som i si tur är ekvivalet med ; P ( X - / / m X + / / ) = -. (8) Relatioe (8) tillsammas med deiitioe (4) ger u öljade resultat.

3 SATS (Blom sida 96) : Uder modelle (5) är X / / eller ekvivalet [ X - / /, X + / / ] (9) ett koidesitervall ör parameter m med koidesivå -. Kommetar 4 : Det skall rimlige vara så, att ju säkrare ma vill vara på det ma säger, desto midre pregat blir det. Formel (9) iebär att ju högre koidesivå väljs desto lägre blir koidesitervallet. För koidesivå 90 % är = 0. och / är 0.05 =.64. Till koidesivå 95 % svarar 0.05 =.96 och till koidesivå 99 % =.33. Exempel : I det iledade "pryl"- exemplet blir 95 % - versioe av koidesitervallet (9) ; x 0.05/ 8 / 5 = / 5 = = [ 5.7, 39.7]. 3 Koidesitervall baserade på ormalapproximatio Vi släpper u e av örutsättigara i modelle (5), ämlige att populatioe är ormalördelad. Vi örutsätter edaståede "magrare" modell. Stickprovet X = (X, X,.., X ) kommer rå e ördelig F med vätevärde m och stadardavvikelse. Vätevärdet m är okät, me är kät. (0) Kommetar 5 : Äve modelle (0) ka kokretiseras med e mätelssituatio, där mätele ite behöver vara ormalördelade. Det is e mägd adra kokretiserigar också. Vad gäller puktskattig av m, ger ju stickprovsmedelvärdet X vätevärdesriktig estimatio oavsett om populatioe är ormalördelad eller ej (Blom 0.3.(a)). För att kostruera ett koidesitervall ör m uder modelle (0) ka ma i låga stycke "plaka" det tidigare resoemaget uder modelle (5). I det igurerade ormalördeligar på två olika ställe. Dels örutsattes populatioe vara ormalördelad dels, och som e kosekves av populatioes ormalördelig, var estimator X ormalördelad. Vid etertake ises att de eda ormalördelig som var viktig ör att komma till koidesitervallet (9) var att estimator X var ormalördelad. Ett stickprovsmedelvärde ka kaske vara ormalördelat uta att populatioe är det? Nej, exakt ormalördelad är X bara om populatioe är ormalördelad. (Det är ett djupsiigt resultat som vi ite går i på.) Däremot säger cetrala gräsvärdessatse att ett stickprovsmedelvärde X är med god approximatio ormalördelat uder högst allmäa villkor. Versio av cetrala gräsvärdessatse Uder modelle (0) approximeras ördelige ör X väl av ormalördelige N(m, / ), bara stickprovet är "ågorluda stort". () Ett alterativt sätt att uttrycka () på, i aalogi med (6), är ; X m Uder (0) är reeresvariabel approx. N(0, ) - ördelad. () / Utgåede rå () ka samma resoemagslije som örut aväds, me u med ett visst mått av approximatio. De leder till öljade approximativa versio av (7) ; P (- / / X - m / / ) -, (3) som geom algebraisk omstuvig leder till öljade approximativa versio av (8) ; P ( X - / / m X + / / ) -, (4) som i si tur leder till edaståede resultat. 3

4 SATS (Blom sida 96) : Uder modelle (0) gäller, är stickprovet är "ågorluda stort", att ett koidesitervall ör m med approximativ koidesivå - ges av ; X / /. (5) Kommetarer 6 : (i) Skillade mella (9) och (5) är att i (9) är koidesivå exakt -, meda de i (5) är approximativt -. (ii) E ära till hads liggade råga är aturligtvis : Vilke stickprovsstorlek behövs ör att approximatioe i satse ova skall vara tillräckligt bra? Tyvärr is iget ekelt geerellt svar. Approximatioes godhet beror av hur populatiosördelige F ser ut. Om F är e ormalördelig räcker ju =, me ju midre F likar e ormalördelig, desto större behövs ör god approximatio. Extra stort behövs om F är e påtagligt sed ördelig. Det is olika tumregler ör "tillräckligt stort" stickprov, me ige är helt oelbar. Blom idikerar (på sid 08) att " 0" duger ör det mesta, och de tumregel aammar vi. 4 Approximativt koidesitervall är också populatioes σ är okät Hittills har populatioes stadardavvikelse atagits vara käd, vilket ota ite är allet i praktiska situatioer. Då står ma istället iör e situatio av öljade typ. Stickprovet X = (X, X,.., X ) kommer rå e ördelig F med vätevärde m och stadardavvikelse, där såväl m som σ är okäda. (6) Det är m vi vill uttala oss om. Nu ugerar dock ite itervallet (5), etersom det iehåller de okäda storhete. Me, så läge vi tillåter oss vara approximativa ka sake ädå ixas till, med ett approximatiosörarade som allmät ka ormuleras så här ; När ma "idealt" behöver det saa värdet på e viss parameter me ite har tillgåg till det, ka ma ta sig ur kipa på öljade sätt. Först skattas de öskade parameter och seda aväds skattige som om de vore det korrekta värdet. Föraradet medör aturligtvis ett mått av approximatio, me de ka ma ota leva med och ädå komma i stort sett rätt. (7) Kruxet uder modelle (6) är att är okät. Me ka ju skattas. Eligt Blom 0.3.(b) ger stickprovets stadardavvikelse s e kosistet skattig av. Vi aväder de och går seda ram eligt (7), som här iebär att i () ersätts med s, vilket ger ; X m Uder (6) är reeresvariabel approximativt N(0,) - ördelad. (8) s / Geom att utgå rå (8) och ölja de tidigare resoemagslije ås resultatet eda. SATS (Blom sida 08) : Uder modelle (6) gäller, är stickprovet är "ågorluda stort", att ett koidesitervall ör m med approximativ koidesivå - ges av ; X / s /. (9) Att (8) gäller med god approximatio är stickprovet är "ågorluda stort" ka visas mer rigoröst, me det gör vi ite. God approximatio i (8) kräver litet större ä i (). Geom att skattas späds de approximatio som is reda i () på. Trots det aväder vi ortsatt att " 0" är e astädig tumregel också ör är (9) ka avädas. 4

5 5 Approximativa koidesitervall i allmäare all Hittills har vi hållit oss till koidesitervall ör de speciella parameter = populatioes vätevärde. Måge gåg gäller dock itresset ågo aa parameter (t.ex. tredje kvartile, ör att ta ett exempel). Låt *(X) som valigt stå ör e (bra) estimator ör, och D[*(X)] ör estimators stadardavvikelse. Valige beror också D[*(X)] av det okäda parametervärdet. När så är allet, örutsätter vi att vi har e (bra) estimator ite bara ör parameter själv, uta också ör estimators stadardavvikelse D[*(X)]. De seare estimator beteckas D*[*(X)]. Blom beteckar motsvarade puktskattig med d(*), eller bara d, som kallas - estimators medelel (= skattade stadardavvikelse). Asymptotisk ormalitet gäller ite bara ör stickprovsmedelvärde. Saolikhetsteori tillhadahåller e mägd "cetrala gräsvärdessatser" ör olika stickprovsvariabler. För så gott som alla ågorluda vettiga estimatorer * gäller aktiskt öljade ; Vid "ågorluda stort" stickprov är ( * ) d ( *) approx. N(0, ) - ördelad. (0) Med resoemag som tidigare leder (0) till öljade resultat (Blom sida 08). SATS (Blom sida 08) : Vid "ågorluda stort" stickprov ger * / d(*) ett koidesitervall ör med approximativ koidesivå -. () 6 Koides itervall ör skillade mella vätevärdea i två populatioer Här behadlas öljade problematik. X = (X, X,.., X ) är ett stickprov rå ördelige F, som har vätevärde m och stadardavvikelse, och Y = (Y, Y,.., Y ) är ett stickprov rå F, som har vätevärde m och stadardavvikelse. De två stickprove örutsätts vara oberoede av varadra. Vad ka sägas om dierese m - m? () För att puktskatta m - m amäler sig X Y (= skillade mella stickproves medelvärde) som de aturliga estimator. Med i stort sett samma resoemag som tidigare ka osäkerhetsgräser ör skattige X Y ås uder olika modeller. I örsta omgåge atas att såväl F som F är ormalördeligar. Då gäller, etersom lijärkombiatioer av oberoede ormalördelade s.v. är ormalördelade ; Fördelige ör X Y är ( m m, / / ), (3) N eller alterativt uttryckt ; Reeresvariabel ( Y ( m m )) / / ) är N(0, ) - ördelad. (4) X / Utgåede rå (4) ås med samma typ av resoemag som tidigare ; SATS (Blom sida 04) : När stickprove i () kommer rå ormalördelade populatioer med käda och ges ett koidesitervall ör m - m med koidesivå - av ; X Y. (5) / 5

6 Häräst släpper vi atagadet om att de två populatioera är ormalördelade, me vi atar ortsatt att populatioeras stadardavvikelser och är käda. Vidare örutsätts båda stickprove vara "ågorluda stora". Vid etertake ises att cetrala gräsvärdessatse då rättärdigar öljade, till (5) aaloga, resultat ; SATS (Blom sida 0) : Uder ova agiva örutsättigar ges ett koidesitervall ör m - m med approximativ koidesivå - av ; X Y. (6) / Häräst allet är populatioeras stadardavvikelser betraktas som okäda. Geom att, i lije med det som sägs i (7), ersätta och med skattigara s och s ås öljade. SATS (Blom sida 0) : Uder örutsättig att X - och Y - stickprove är "ågorluda stora" ges ett koidesitervall ör m - m med approximativ koidesivå - av ; X Y s s /, där s och är stickproves variaser. (7) s 7 Elimierig av approximatioe i (9) i ett speciellt all Måga av koidesitervalle ova har skavake att koidesivå är ågot approximativ, vilket dock ite hidrar att de aväds i praktike. Me det är aturligtvis öskvärt att elimiera approximatio så lågt ma ka. I vissa av de tidigare alle ka ma det, åtmistoe uder tilläggsatagade. Det är ästa tema, och vi börjar med öljade situatio, som är e "korsig" mella modellera i (5) och (6). Stickprovet X = (X, X,.., X ) kommer rå e ormalördelig N(m, ) vars vätevärde m och stadardavvikelse båda är okäda. (8) Det vi vill är, som örut, att age ett koidesitervall ör m. Det tidigare koidesitervallet (9) baserades på öljade resultat ; X m Uder (6) är reeresvariabel T approx. N(0, ) - ördelad. (9) s/ Det som sägs i (9) är i och ör sig sat, me det går aktiskt att beräka de exakta ördelige ör variabel T. Följade gäller eligt Lemma på sida 97 i Blom. SATS : Uder (8) har variabel T i (9) ördelige med täthetsuktioe ; / x T(x) k, - < x <, (30) där k är de kostat som gör villkoret T (x) dx uppyllt. De mest itressata aspekte på T i (30) är att de okäda parameter örsvuit (me täker ma eter, bör det vara så.) Fördelige ör T beror bara av stickprovsstorleke, och de käer ma ju. Häräst litet termiologi och beteckigar. 6

7 DEFINITION (Blom sida 94) : E ördelig med täthetsuktio med orme ( ) / x h (x) = k, - < x <, (där k bestäms av h (x) dx ) (3) kallas ör e t - ördelig med rihetsgrader. Dess α - kvatil beteckas t ( ). Några egeskaper hos t - ördeligar ages eda. (i) E t - ördelig är symmetrisk krig 0. (3) ( ) / x (ii) x / k e / Iebörde av (33) är att t - ördeigar kovergerar mot N(0,) - ördelige är atalet rihetsgrader växer mot oädlighete. E kosekves av det är ; (= N(0,) - örd. täthet), är, - < x <. (33) t ( ) ( = N(0,) - ördeliges - kvatil), är, 0 < <. (34) Vi återväder u till problemet att age ett koidesitervall ör m uder modelle (8). Vid litet etertake ises att satse i aslutig till (30) medör öljade ; X m Uder (8) är reeresvariabel T t( - ) - ördelad. (35) s/ Utgåede rå (35) ka u ett koidesitervall ör m härledas med avädade av i stort sett samma resoemagslije som örut. Frå (35) öljer ; P (- t / (-) ( X m) /(s / ) t / (-)) = -. (36) Omstuvig av (36), som i steget rå (7) till (8), leder till edaståede resultat. SATS (Blom sida 98) : Uder modelle (8) ges ett koidesitervall ör m med koidesivå - av ; X t / (-) s /. (37) Kommetar 7 : Resultate i (37) och (34) rättärdigar det approximativa koidesitervallet (9) är är "ågorluda stort". Me är ite är "ågorluda stort" skall (37) avädas. Ma ka t.o.m. gå så lågt att ma säger att (37) alltid bör avädas är är okät. För det allra mesta har itervallet (37) e mer korrekt (me ädå ågot approximativ) koidesivå ä (9). 8 Elimierig av approximatioe i (7) i ett speciellt all Här örutsätts öljade modell, som är ett specialall av modelle (). X = (X, X,.., X ) och Y = (Y, Y,.., Y ) är oberoede stickprov rå ormalördelade populatioer med vätevärde m respektive m, båda okäda. Populatioeras stadardavvikelser är också okäda, me örutsätts vara lika : = =. (38) Öskemålet är, som örut, att age ett koidesitervall ör dierese m - m. Utsaga i (4) specialiserar sig här till ; X Y ( m m ) Uder (38) är reeresvariabel N(0,)- ördelad. (39) / / Variabel i (39) ka dock ite avädas som de står ör att kostruera ett koidesitervall ör m - m, etersom värdet på är okät. Me ma kaske ka å e avädbar reeresvariabel om ersätts med e lämplig skattig? Så blir allet om ma aväder de s.k. "poolade" - skattige s p (i Blom heter skattige iråga bara s, me i FT - samlige heter de s p ). De ka skrivas på lera alterativa sätt ; 7

8 s p Q S S Q xx yy ( ) s ( ) s. (40) Följade ka visas ; X Y ( m m ) Uder (38) är reeresvariabel s / / p t( + - ) - ördelad. (4) Geom att utgå rå (4) och resoera "som valigt" ås edaståede resultat. SATS (Blom sida 03) : Uder (38) ges ett koidesitervall ör m - m med koidesivå - av ; X Y t. (4) / ( ) s p / / 9 Några ytterligare saker som bör käas till 9. Koidesitervall vid stickprov / observatioer i par: Se Blom Avsitt.4.(e). 9. Esidiga / ekelsidiga koidesitervall, udre och övre koidesgräser. Se Blom Avsitt E mootoitetspricip ör koidesitervall Förutsättig : [a (x), a (x)] är ett koidesitervall ör parameter, A, med koidesivå -. Då gäller öljade. ) Om uktioe (u) växer på u A, ges ett koidesitervall ör parameter () med koidesivå - av [(a (x)), (a (x))]. ) Om uktioe (u) avtar på u A, ges ett koidesitervall ör parameter () med koidesivå av [(b(x)), (a(x))]. Rättärdigade: E titt på edaståede igur ger att, är (u) är växade, så gäller ; - = P (a (X) a (X)) = P ((a (X) () (a (X))), (43) vilket rättärdigar ). ) ises aalogt. 8

9 9.4 Litet om χ - ördeligar SATS : Låt X, X,.., X vara oberoede N(0,) - ördelade s.v. Då har de s.v. U X X... X ördelige med edaståede täthetsuktio ; h (x) = k / x / x e, - < x <, (där k bestäms av h (x) dx ). (44) DEFINITION (Blom sida 6) : Fördelige med ovaståede täthetsutio kallas - ördelige med rihetsgrader. De åberopas med beteckige ( ) och dess α - kvatil beteckas ( ). Följade resultat är e kosekves av summarepresetatioe av - ördelade s.v. SATS (Blom sida 93) : Om U ( ) och U ( ) är oberoede, gäller U + U ( + ). (45) Följade ka bevisas. SATS (Blom sid 95) : Om X N(0,) och Y ( ) är ober. är X/ Y/ t( ). (46) SATS (Blom sida 93, samt FT - samlige Avsitt.3) : Låt X, X,.., X vara ett stickprov rå e N(m, ) - ördelig och låt, som valigt ; X ( X )/ och Q ( X X = (- ) s. i i i i ) Då är X och Q oberoede s.v. med X N( m, / ) och Q / (- ). (47) 9

Minsta kvadrat-metoden, MK. Maximum likelihood-metoden, ML. Medelfel. E(X i ) = µ i (θ) MK-skattningen av θ fås genom att minimera

Minsta kvadrat-metoden, MK. Maximum likelihood-metoden, ML. Medelfel. E(X i ) = µ i (θ) MK-skattningen av θ fås genom att minimera Matematisk statistik slumpes matematik Saolikhetsteori hur beskriver ma slumpe? Statistikteori vilka slutsatser ka ma dra av ett datamaterial? Statistikteori översikt Puktskattig Hur gör ma e bra gissig

Läs mer

Grundläggande matematisk statistik

Grundläggande matematisk statistik Grudläggade matematisk statistik Puktskattig Uwe Mezel, 2018 uwe.mezel@slu.se; uwe.mezel@matstat.de www.matstat.de Saolikhetsteori: Saolikhetsteori och statistikteori vad vi gjorde t.o.m. u vi hade e give

Läs mer

F10 ESTIMATION (NCT )

F10 ESTIMATION (NCT ) Stat. teori gk, ht 2006, JW F10 ESTIMATION (NCT 8.1-8.3) Ordlista till NCT Iferece Parameter Estimator Estimate Ubiased Bias Efficiecy Cofidece iterval Cofidece level (Studet s) t distributio Slutledig,

Läs mer

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 4 (del 2)

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 4 (del 2) Fiasiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 008) Föreläsig 4 (del ) Pukt- och itervallskattig (LLL Kap 10) Departmet of Statistics (Gebreegus Ghilagaber, PhD, Associate Professor) Fiacial Statistics (Basic-level

Läs mer

Antalet sätt att välja ut r objekt bland n stycken med hänsyn till ordning är np r = n(n 1) (n r + 1).

Antalet sätt att välja ut r objekt bland n stycken med hänsyn till ordning är np r = n(n 1) (n r + 1). Harald Lag Formelsamlig och Tabeller i Statistik och Saolikhetsteori (15/11-10) Datareducerig Om x 1,..., x är ett stickprov ur e populatio så defiieras medelvärdet x x = 1 k=1 x k och stadardavvikelse

Läs mer

Statistisk analys. Vilka slutsatser kan dras om populationen med resultatet i stickprovet som grund? Hur säkra uttalande kan göras om resultatet?

Statistisk analys. Vilka slutsatser kan dras om populationen med resultatet i stickprovet som grund? Hur säkra uttalande kan göras om resultatet? Statistisk aalys Vilka slutsatser ka dras om populatioe med resultatet i stickprovet som grud? Hur säkra uttalade ka göras om resultatet? Mats Guarsso Tillämpad matematik III/Statistik - Sida 83 Exempel

Läs mer

Intervallskattning. c 2005 Eric Järpe Högskolan i Halmstad. Antag att vi har ett stickprov x 1,..., x n på X som vi vet är N(µ, σ) men vi vet ej

Intervallskattning. c 2005 Eric Järpe Högskolan i Halmstad. Antag att vi har ett stickprov x 1,..., x n på X som vi vet är N(µ, σ) men vi vet ej Itervallskattig c 005 Eric Järpe Högskola i Halmstad Atag att vi har ett stickprov x,..., x på X som vi vet är Nµ, σ me vi vet ej värdet av µ = EX. Då ka vi beräka x, vvr skattig av µ. För att få reda

Läs mer

Introduktion till statistik för statsvetare

Introduktion till statistik för statsvetare "Det fis iget så praktiskt som e bra teori" November 2011 Bakgrud Stadardiserig E saolikhetsekvatio Kosekves av stora tales lag Stora tales lag ger att är slumpvariablera X i är oberoede, med e och samma

Läs mer

Skattning / Inferens. Sannolikhet och statistik. Skattning / Inferens. Vad är det som skattas?

Skattning / Inferens. Sannolikhet och statistik. Skattning / Inferens. Vad är det som skattas? Skattig / Iferes Saolikhet och statistik Puktskattig Försöket att beskriva e hel populatio pga ågra få mätvärde! Oberservatio = Populatio HT 2008 UweMezel@mathuuse http://wwwmathuuse/ uwe/ Populatio har

Läs mer

Lycka till! I(X i t) 1 om A 0 annars I(A) =

Lycka till! I(X i t) 1 om A 0 annars I(A) = Avd Matematisk statistik TENTAMEN I SF955 f d 5B555 DATORINTENSIVA METODER ONSDAGEN DEN AUGUSTI 008 KL 400 900 Examiator: Guar Eglud, tel 790746 Email: guare@mathkthse Tillåta hjälpmedel: Formel- och tabellsamlig

Läs mer

För att skatta väntevärdet för en fördelning är det lämpligt att använda Medelvärdet. E(ξ) =... = µ

För att skatta väntevärdet för en fördelning är det lämpligt att använda Medelvärdet. E(ξ) =... = µ 1 February 1, 2018 1 Förel. VII Puktskattigar av parametrar i fördeligar 1.1 Puktskattig För att skatta vätevärdet för e fördelig är det lämpligt att aväda Medelvärdet ξ = 1 ξ j. Vi tar u vätevärdet av

Läs mer

a) Beräkna E (W ). (2 p)

a) Beräkna E (W ). (2 p) Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF19 och SF191 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, TISDAGEN DEN 13:E MARS 18 KL 8. 13.. Examiator: Björ-Olof Skytt, 8 79 86 49. Tillåta hjälpmedel: Formel- och tabellsamlig

Läs mer

θx θ 1 om 0 x 1 f(x) = 0 annars

θx θ 1 om 0 x 1 f(x) = 0 annars Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF903 SANNOLIKHETSLÄRA OCH STATISTIK FÖR 3-ÅRIG Media TIMEH TORSDAGEN DEN TREDJE JUNI 200 KL 4.00 9.00. Examiator: Guar Eglud, tel. 790 74 06 Tillåta hjälpmedel: Läroboke.

Läs mer

Föreläsning G70 Statistik A

Föreläsning G70 Statistik A Föreläsig 5 732G70 Statistik A Egeskaper hos stickprovsstatistikora Stickprovsmedelvärde Stickprovssumma Stickprovsadel Lägesmått Spridig Medelfel EX VarX 2 2 E X Var X E P Var P X X 1 1 P Eftersom respektive

Läs mer

F19 HYPOTESPRÖVNING (NCT ) Hypotesprövning för en differens mellan två medelvärden

F19 HYPOTESPRÖVNING (NCT ) Hypotesprövning för en differens mellan två medelvärden Stat. teori gk, ht 006, JW F19 HPOTESPRÖVNING (NCT 11.1-11.) Hypotesprövig för e differes mella två medelvärde Samma beteckigar som vid kofidesitervall för differes mella två populatiosmedelvärde: Medelvärde

Läs mer

Statistik. Språkligt och historiskt betyder statistik ungefär sifferkunskap om staten

Statistik. Språkligt och historiskt betyder statistik ungefär sifferkunskap om staten Statistik Språkligt och historiskt betyder statistik ugefär sifferkuskap om state E Statistisk udersökig består av fyra delar: Plaerig Dataisamlig Bearbetig Beskrivade statistik (kap 1) Statistisk aalys

Läs mer

2. Konfidensintervall för skillnaden mellan två proportioner.

2. Konfidensintervall för skillnaden mellan två proportioner. Föreläsig 12 LV1, Torsdag 12/10 Upplägg 1. Kofidesitervall för proportioer. 2. Kofidesitervall för skillade mella två proportioer. 3. Grafteori Kofidesitervall för proportioer Atag att vi vill skatta adele

Läs mer

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 4 (del 1)

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 4 (del 1) Fiasiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 008) Föreläsig 4 (del 1) Sampligfördeligar (LLL Kap 8) Departmet of Statistics (Gebreegus Ghilagaber, PhD, Associate Professor) Fiacial Statistics (Basic-level course,

Läs mer

Föreläsning 3. 732G04: Surveymetodik

Föreläsning 3. 732G04: Surveymetodik Föreläsig 3 732G04: Surveymetodik Dages föreläsig Obudet slumpmässigt urval (OSU) Populatiosparametrar och stickprovsstatistikor Vätevärdesriktighet Ädliga och oädliga populatioer Medelvärde, adel Kofidesitervall

Läs mer

FORMELSAMLING MATEMATISK STATISTIK, FMS601. Fördelning Väntevärde Varians. p x (1 p) n x x = 0, 1,..., n np np(1 p) ) x = 0, 1,..., n np.

FORMELSAMLING MATEMATISK STATISTIK, FMS601. Fördelning Väntevärde Varians. p x (1 p) n x x = 0, 1,..., n np np(1 p) ) x = 0, 1,..., n np. LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK FORMELSAMLING MATEMATISK STATISTIK, FMS601 Valiga fördeligar Fördelig Vätevärde Varias Biomialfördelig, Bi (, p ) P (X = x) = ( x) p x (1 p)

Läs mer

Borel-Cantellis sats och stora talens lag

Borel-Cantellis sats och stora talens lag Borel-Catellis sats och stora tales lag Guar Eglud Matematisk statistik KTH Vt 2005 Iledig Borel-Catellis sats är e itressat och avädbar sats framför allt för att bevisa stora tales lag i stark form. Vi

Läs mer

F3 Lite till om tidsserier. Statistikens grunder 2 dagtid. Sammansatta index 4. Deflatering HT Laspeyres index: Paasche index: Index.

F3 Lite till om tidsserier. Statistikens grunder 2 dagtid. Sammansatta index 4. Deflatering HT Laspeyres index: Paasche index: Index. F3 Lite till om tidsserier Deflaterig, att justera för iflatioe tatistikes gruder dagtid 4 3,5 3,5,5 Mjölk ockerdricka HT,5 975 976 977 978 979 98 98 98 Löpade priser År Mjölk ockerdricka KPI 945 = 975,34,

Läs mer

Några grundläggande begrepp och termer i statistikteorin

Några grundläggande begrepp och termer i statistikteorin Matematisk statistik för STS vt 004 004-05 - 03 Begt Rosé Några grudläggade begrepp och termer i statistikteori Om matematisk statistik Som tidigare ämts brukar matematisk statistik delas upp i huvudområdea

Läs mer

Stat. teori gk, ht 2006, JW F13 HYPOTESPRÖVNING (NCT ) Ordlista till NCT

Stat. teori gk, ht 2006, JW F13 HYPOTESPRÖVNING (NCT ) Ordlista till NCT Stat. teori gk, ht 2006, JW F13 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.1-10.3) Ordlista till NCT Hypothesis testig Null hypothesis Alterative hypothesis Simple / composite Oe-sided /two-sided Reject Test statistic Type

Läs mer

b) Bestäm det genomsnittliga antalet testade enheter, E (X), samt även D (X). (5 p)

b) Bestäm det genomsnittliga antalet testade enheter, E (X), samt även D (X). (5 p) Avd Matematisk statistik TENTAMEN I SF922, SF923 och SF924 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, TISDAGEN DEN 29:E MAJ 208 KL 0800 300 Examiator för SF922/SF923: Tatjaa Pavleko, 08-790 84 66 Examiator för SF924:

Läs mer

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Datum: 13 mars 08

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Datum: 13 mars 08 TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Datum: 3 mars 8 Te i kurse HF3, 6H3, 6L3 MATEMATIK OCH MATEMATISK STATISTIK, Te i kurse HF ( Tidigare k 6H3), KÖTEORI OCH MATEMATISK STATISTIK, Skrivtid: 8:5-:5 Hjälpmedel:

Läs mer

4.2.3 Normalfördelningen

4.2.3 Normalfördelningen 4.2.3 Normalfördelige Biomial- och Poissofördelige är två exempel på fördeligar för slumpvariabler som ka ata ädligt eller uppräkeligt måga olika värde. Sådaa fördeligar sägs vara diskreta. Ofta är ett

Läs mer

Föreläsning 2: Punktskattningar

Föreläsning 2: Punktskattningar Föreläsig : Puktskattigar Joha Thim joha.thim@liu.se 7 augusti 08 Repetitio Stickprov Defiitio. Låt de stokastiska variablera X, X,..., X vara oberoede och ha samma fördeligsfuktio F. Ett stickprov x,

Läs mer

Några grundläggande begrepp och termer i statistikteorin

Några grundläggande begrepp och termer i statistikteorin Statistikteori för F vt 004 004-0 - Begt Rosé Några grudläggade begrepp och termer i statistikteori Om matematisk statistik Matematisk statistik omfattar delområdea saolikhetsteori och statistikteori,

Läs mer

c n x n, där c 0, c 1, c 2,... är givna (reella eller n=0 c n x n n=0 absolutkonvergent om x < R divergent om x > R n n lim = 1 R.

c n x n, där c 0, c 1, c 2,... är givna (reella eller n=0 c n x n n=0 absolutkonvergent om x < R divergent om x > R n n lim = 1 R. P Potesserier Med e potesserie mear vi e serie av type c x, där c, c, c,... är giva (reella eller komplexa) kostater, s.k. koefficieter, och där x är e (reell eller komplex) variabel. För varje eskilt

Läs mer

Normalfördelningens betydelse. Sannolikhet och statistik. Täthetsfunktion, väntevärde och varians för N (µ, σ)

Normalfördelningens betydelse. Sannolikhet och statistik. Täthetsfunktion, väntevärde och varians för N (µ, σ) Normalfördeliges betydelse Empirisktse gur: måga storheter approximativt ormalfördelade Summa av måga ugefär oberoede och ugefär likafördelade s.v. är approximativt ormalfördelad CGS Exempel: mätfel =

Läs mer

Föreläsning G70, 732G01 Statistik A. Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin

Föreläsning G70, 732G01 Statistik A. Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin Föreläsig 5 73G70, 73G01 Statistik A Föreläsigsuderlage är baserade på uderlag skriva av Karl Wahli Kapitel 5 Stickprovsteori Sid 15-150 Statistisk iferes Populatio (äve målpopulatio) = de (på logisk väg

Läs mer

Föreläsning G70, 732G01 Statistik A. Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin

Föreläsning G70, 732G01 Statistik A. Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin Föreläsig 6 732G70, 732G01 Statistik A Föreläsigsuderlage är baserade på uderlag skriva av Karl Wahli Kapitel 6 Iferes om e populatio Sid 151-185 Puktskattig och itervallskattig Statistisk iferes om populatiosmedelvärde

Läs mer

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 2, 5p 5 juni 2004, kl

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 2, 5p 5 juni 2004, kl Karlstads uiversitet Istitutioe för iformatiostekologi Avdelige för statistik Tetame i Statistik, STA A13 Deltetame, 5p 5 jui 004, kl. 09.00-13.00 Tillåta hjälpmedel: Asvarig lärare: Övrigt: Bifogad formel-

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska institutionen Matematisk Statistik. Formel- och tabellsamling. Sannolikhetsteori och Statistik

Uppsala Universitet Matematiska institutionen Matematisk Statistik. Formel- och tabellsamling. Sannolikhetsteori och Statistik Uppsala Uiversitet Matematiska istitutioe Matematisk Statistik Formel- och tabellsamlig Saolikhetsteori och Statistik IT2-2004 Formelsamlig, Saolikhetsteori och Statistik IT-2004 1 Saolikhetsteori 1.1

Läs mer

S0005M V18, Föreläsning 10

S0005M V18, Föreläsning 10 S0005M V18, Föreläsig 10 Mykola Shykula LTU 2018-04-19 Mykola Shykula (LTU) S0005M V18, Föreläsig 10 2018-04-19 1 / 15 Hypotesprövig ett stickprov, σ okäd. Stadardiserig av stickprovsmedelvärdet då σ är

Läs mer

Datorövning 2 Fördelningar inom säkerhetsanalys

Datorövning 2 Fördelningar inom säkerhetsanalys Luds tekiska högskola Matematikcetrum Matematisk statistik STATISTISKA METODER FÖR SÄKERHETSANALYS FMS065 Datorövig 2 Fördeligar iom säkerhetsaalys I dea datorövig ska vi studera ågra grudläggade frå saolikhetsteori:

Läs mer

Tentamen i Sannolikhetsteori III 13 januari 2000

Tentamen i Sannolikhetsteori III 13 januari 2000 STOCKHOLMS UNIVERSITET MATEMATISK STATISTIK Louise af Klitberg Lösigar Tetame i Saolikhetsteori III 13 jauari 2000 Uppgift 1 a) Det mest detaljerade utfallsrummet är med uppebara beteckigar Ω = {(B1, B2),

Läs mer

Vad är det okända som efterfrågas? Vilka data är givna? Vilka är villkoren?

Vad är det okända som efterfrågas? Vilka data är givna? Vilka är villkoren? Problemlösig. G. Polya ger i si utmärkta lilla bok How to solve it (Priceto Uiversity press, 946) ett schema att följa vid problemlösig. I de flod av böcker om problemlösig som har följt på Polyas bok

Läs mer

Datorövning 2 Fördelningar inom säkerhetsanalys

Datorövning 2 Fördelningar inom säkerhetsanalys Luds tekiska högskola Matematikcetrum Matematisk statistik STATISTISKA METODER FÖR SÄKERHETSANALYS FMS065, HT-15 Datorövig 2 Fördeligar iom säkerhetsaalys I dea datorövig ska vi studera ågra grudläggade

Läs mer

SAMMANFATTNING TAMS65

SAMMANFATTNING TAMS65 SAMMANFATTNING TAMS65 Matematisk statistik, fortsättigskurs LÄST SOM EN DEL AV CIVILINGENJÖRSPROGRAMMET I INDUSTRIELL EKONOMI VID LITH, VT 016 Seast reviderad: 016-06-01 Författare: Viktor Cheg Iehållsförteckig

Läs mer

LÖSNINGAR TILL. Räkningar: (z i z) 2 = , Δ = z = 1 n. n 1. Konfidensintervall:

LÖSNINGAR TILL. Räkningar: (z i z) 2 = , Δ = z = 1 n. n 1. Konfidensintervall: LÖSNINGAR TILL Matematisk statistik Tetame: 2014 10 28 kl 14 00 19 00 Matematikcetrum FMS 086 Matematisk statistik för B, K, N och BME, 7.5 hp Luds tekiska högskola MASB02 Matematisk statistik för kemister,

Läs mer

Formelblad Sannolikhetsteori 1

Formelblad Sannolikhetsteori 1 Formelblad Saolikhetsteori Bayes formel: Låt A och D vara två hädelser Då gäller P A D = P D AP A P D Chebyshevs olikhet: Låt X vara e stokastisk variabel med vätevärde µ och varias Då gäller för alla

Läs mer

Sannolikhetsteori FORMELSAMLING MATEMATISK STATISTIK, AK FÖR I, FMS 120, HT-00. Kap 2: Sannolikhetsteorins grunder

Sannolikhetsteori FORMELSAMLING MATEMATISK STATISTIK, AK FÖR I, FMS 120, HT-00. Kap 2: Sannolikhetsteorins grunder LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK FORMELSAMLING MATEMATISK STATISTIK, AK FÖR I, FMS 10, HT-00 Saolikhetsteori Kap : Saolikhetsteoris gruder Följade gäller för saolikheter: 0

Läs mer

Induktion LCB Rekursion och induktion; enkla fall. Ersätter Grimaldi 4.1

Induktion LCB Rekursion och induktion; enkla fall. Ersätter Grimaldi 4.1 duktio LCB 2000 Ersätter Grimaldi 4. Rekursio och iduktio; ekla fall E talföljd a a 0 a a 2 ka aturligtvis defiieras geom att ma ager e explicit formel för uträkig av dess elemet, som till exempel () a

Läs mer

F6 Uppskattning. Statistikens grunder 2 dagtid. Beteckningar, symboler, notation. Grekiskt-romerskt

F6 Uppskattning. Statistikens grunder 2 dagtid. Beteckningar, symboler, notation. Grekiskt-romerskt 01-10-19 F6 Uppskattig Statistikes gruder dagtid HT 01 Vi skattar populatiosparametrar (modellparametrar med olika statistikor: E. stickprovs- -medelvärdet X skattar μ -variase S skattar -adele P skattar

Läs mer

Laboration 5: Konfidensintervall viktiga statistiska fördelningar

Laboration 5: Konfidensintervall viktiga statistiska fördelningar LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK DATORLABORATION 5 MATEMATISK STATISTIK, AK FÖR L, FMS 033, HT-02 Laboratio 5: Kofidesitervall viktiga statistiska fördeligar Syfte I dea laboratio

Läs mer

1. (a) Eftersom X och Y har samma fördelning så har de även samma väntevärde och standardavvikelse. E(X 2 ) = k

1. (a) Eftersom X och Y har samma fördelning så har de även samma väntevärde och standardavvikelse. E(X 2 ) = k LÖSNINGAR TILL Matematisk statistik, Matematikcetrum Tetame: 5 kl 8 Luds tekiska högskola FMS, FMS, FMS, FMS 5, MAS 9 Matematisk statistik för ED, F, I, FED och fysiker. a Eftersom X och Y har samma fördelig

Läs mer

(a) Skissa täthets-/frekvensfunktionen och fördelningsfunktionen för X. Glöm inte att ange värden på axlarna.

(a) Skissa täthets-/frekvensfunktionen och fördelningsfunktionen för X. Glöm inte att ange värden på axlarna. 1 0,5 0 LÖSNINGAR till tetame: Statistik och saolikhetslära (LMA120) Tid och plats: 08:30-12:30 de 6 april 2016 Hjälpmedel: Typgodkäd miiräkare, formelblad Betygsgräser: 3: 12 poäg, 4: 18 poäg, 5: 24 poäg.

Läs mer

Sannolikhetslära statistisk inferens F10 ESTIMATION (NCT )

Sannolikhetslära statistisk inferens F10 ESTIMATION (NCT ) Stat. teori gk, vt 2006, JW F10 ESTIMATION (NCT 8.1-8.3) Ordlita till NCT Iferece Slutledig, ifere Parameter Parameter Saolikhetlära tatitik ifere Hittill har vi ylat med aolikhetlära. Problem av type:

Läs mer

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel, del II

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel, del II MS-A0509 Grudkurs i saolikhetskalkyl och statistik Exempel, del II Estimerig 2 Kofidesitervall G. Gripeberg Aalto-uiversitetet 3 februari 205 3 Hypotesprövig 4 Korrelatio och regressio G. Gripeberg Aalto-uiversitetet

Läs mer

101. och sista termen 1

101. och sista termen 1 Lektio, Evariabelaalys de ovember 999 5.. Uttryck summa j uta summasymbole. j + Termera är idexerade frå j = till j = och varje term är blir j j+. Summa Skriver vi upp summa uta summasymbole blir de +

Läs mer

P (A) = k A P (A ) = 1 P (A) P (A B) P (B) P (M i ) = 1 P (A) P (X = k) = p X (k) p X (k) = 1 P (A B) p X (k)

P (A) = k A P (A ) = 1 P (A) P (A B) P (B) P (M i ) = 1 P (A) P (X = k) = p X (k) p X (k) = 1 P (A B) p X (k) SVERIGES LANTBRUKSUNIVERSITET Istitutioe för eergi och tekik Uwe Mezel e-post: uwe.mezel@matstat.de Formelsamlig Grudläggade matematiskt statistik 2080822 Saolikhetslära Klassisk saolikhetsdeitio: P A

Läs mer

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Sammanfattning, del II

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Sammanfattning, del II MS-A0509 Grudkurs i saolikhetskalkyl och statistik Sammafattig, del II G. Gripeberg Aalto-uiversitetet 14 februari 014 G. Gripeberg Aalto-uiversitetet) MS-A0509 Grudkurs i saolikhetskalkyl och statistiksammafattig,

Läs mer

1. Test av anpassning.

1. Test av anpassning. χ -metode. χ -metode ka avädas för prövig av hypoteser i flera olika slag av problem: om e stokastisk variabel följer e viss saolikhetsfördelig med käda eller okäda parametrar. om två stokastiska variabler

Läs mer

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1917/SF1918/SF1919 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, TISDAG 8 JANUARI 2019 KL 8.00 13.00. Examiator för SF1917/1919: Jörge Säve-Söderbergh, 08-790 65 85. Examiator

Läs mer

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik Sammanfattning, del I

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik Sammanfattning, del I MS-A0409 Grudkurs i diskret matematik Sammafattig, del I G. Gripeberg Aalto-uiversitetet 2 oktober 2013 G. Gripeberg (Aalto-uiversitetet) MS-A0409 Grudkurs i diskret matematiksammafattig, del 2Ioktober

Läs mer

Tentamen i statistik för STA A13, 1-10 poäng Deltentamen II, 5p Lördag 9 juni 2007 kl

Tentamen i statistik för STA A13, 1-10 poäng Deltentamen II, 5p Lördag 9 juni 2007 kl Avdelige för atioalekoomi och Tetame i för STA A13, 1-10 poäg Deltetame II, 5p Lördag 9 jui 007 kl. 09.00-13.00 Tillåta hjälpmedel: Bifogad formel- och tabellsamlig (skall retureras) samt miiräkare. Asvarig

Läs mer

Vid mer än 30 frihetsgrader approximeras t-fördelningen med N(0; 1). Konfidensintervallet blir då

Vid mer än 30 frihetsgrader approximeras t-fördelningen med N(0; 1). Konfidensintervallet blir då Stat. teori gk, ht 006, JW F7 ENKEL LINJÄR REGRESSION, FORTS. (NCT.5-.7) Statistisk iferes rörade β Vi vet reda att b är e vätevärdesriktig skattig av modellparameter β. Vi vet också att skattige b har

Läs mer

Matematisk statistik TMS063 Tentamen

Matematisk statistik TMS063 Tentamen Matematisk statistik TMS063 Tetame 208-05-30 Tid: 8:30-2:30 Tetamesplats: SB Hjälpmedel: Bifogad formelsamlig och tabell samt Chalmersgodkäd räkare. Kursasvarig: Olof Elias Telefovakt/jour: Olof Elias,

Läs mer

TENTAMEN I MATEMATIK MED MATEMATISK STATISTIK HF1004 TEN kl

TENTAMEN I MATEMATIK MED MATEMATISK STATISTIK HF1004 TEN kl TENTAMEN I MATEMATIK MED MATEMATISK STATISTIK HF004 TEN 0-04-5 kl 8.5-.5 Hjälpmedel: Formler och tabeller i statistik, räkedosa Fullstädiga lösigar erfordras till samtliga uppgifter. Lösigara skall vara

Läs mer

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK TETAME I MATEMATISK STATISTIK Te i kurse 6H, KÖTEORI OCH MATEMATISK STATISTIK, Te i kurse 6H, 6L MATEMATIK OCH MATEMATISK STATISTIK, Skrivtid: :-7: Lärare: Armi Halilovic Kurskod 6H, 6H, 6L, 6A Hjälpmedel:

Läs mer

Högskoleutbildad 0,90*0,70=0,63 0,80*0,30=0,24 0,87 Ej högskoleutbildad 0,07 0,06 0,13 0,70 0,30 1,00

Högskoleutbildad 0,90*0,70=0,63 0,80*0,30=0,24 0,87 Ej högskoleutbildad 0,07 0,06 0,13 0,70 0,30 1,00 Lösigsförslag UPPGIFT 1 Kvia Ma Högskoleutbildad 0,90*0,70=0,63 0,80*0,30=0,24 0,87 Ej högskoleutbildad 0,07 0,06 0,13 0,70 0,30 1,00 Pr(ej högskoleutbildad kvi=0,07=7% Pr(högskoleutbildad)=0,87 c) Pr(Kvi*Pr(Högskoleutbildad)=0,70*0,87=0,609

Läs mer

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Sammanfattning, del II

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Sammanfattning, del II Stickprov MS-A0509 Grudkurs i saolikhetskalkyl och statistik Sammafattig del II G Gripeberg Aalto-uiversitetet 4 februari 04 Estimerig 3 Kofidesitervall 4 Hypotesprövig 5 Korrelatio och regressio G Gripeberg

Läs mer

TAMS79: Föreläsning 9 Approximationer och stokastiska processer

TAMS79: Föreläsning 9 Approximationer och stokastiska processer TAMS79: Föreläsig 9 Approximatioer och stokastiska processer Joha Thim 18 ovember 2018 9.1 Biomialfördelig Vi har reda stött på dea fördelig flera gåger. Situatioe är att ett slumpförsök har två möjliga

Läs mer

E ( X ) = (här ska ni skriva en viss bokstav! Vilken? Varför)

E ( X ) = (här ska ni skriva en viss bokstav! Vilken? Varför) STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2005 Statistiska istitutioe 2005-09-9 MC Istruktioer till DATORÖVNING Fortsättigskurs i statistik, momet, Statistisk Teori, 0 poäg. Saolikhetsteori - Cetrala gräsvärdessatse.

Läs mer

Id: statistik.tex :48:29Z joa

Id: statistik.tex :48:29Z joa UTDRAG UR FÖRELÄSNINGSANTECKNINGAR I STATISTIKTEORI PUNKT- OCH INTERVALLSKATTNINGAR SAMT HYPOTESTEST MATEMATISK STATISTIK AK FÖR F, E, D, I, C, È; FMS 012 JOAKIM LÜBECK, SEPTEMBER 2008 Iehåll 1 Puktskattigar

Läs mer

Uppgifter 3: Talföljder och induktionsbevis

Uppgifter 3: Talföljder och induktionsbevis Gruder i matematik och logik (017) Uppgifter 3: Talföljder och iduktiosbevis Ur Matematik Origo 5 Talföljder och summor 3.01 101. E talföljd defiieras geom formel a 8 + 6. a) Är det e rekursiv eller e

Läs mer

1. BERÄKNING AV GRÄNSVÄRDEN ( då x 0 ) MED HJÄLP AV MACLAURINUTVECKLING. n x

1. BERÄKNING AV GRÄNSVÄRDEN ( då x 0 ) MED HJÄLP AV MACLAURINUTVECKLING. n x BERÄKNING AV GRÄNSVÄRDEN ( då ) MED HJÄLP AV MACLAURINUTVECKLING a) Maclauris formel ( ) f () f () f () f ( ) f () + f () + + + +!!! ( ) f ( c) där R och c är tal som ligger mella och ( + )! Amärkig Eftersom

Läs mer

Föreläsning G04 Surveymetodik 732G19 Utredningskunskap I

Föreläsning G04 Surveymetodik 732G19 Utredningskunskap I Föreläsig 5 732G04 Surveymetodik 732G19 Utredigskuskap I Dages föreläsig Klusterurval Estegs klusterurval Tvåstegs klusterurval Klusterurval med PPS 2 Klusterurval De urvalsdesiger som diskuterats hittills

Läs mer

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 26 mars 2004, klockan

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 26 mars 2004, klockan Karlstads uiversitet Istitutioe för iformatiostekologi Avdelige för Statistik Tetame i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäg) 6 mars 004, klocka 14.00-19.00 Tillåta hjälpmedel: Bifogad formelsamlig (med

Läs mer

Tentamen i Matematisk statistik för V2 den 28 maj 2010

Tentamen i Matematisk statistik för V2 den 28 maj 2010 Tetame i Matematisk statistik för V de 8 maj 00 Uppgift : E kortlek består av 5 kort. Dessa delas i i färger: 3 hjärter, 3 ruter, 3 spader och 3 klöver. Kortleke iehåller damer, e i varje färg. Ata att

Läs mer

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel etc., del II

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel etc., del II MS-A0509 Grudkurs i saolikhetskalkyl och statistik Exempel etc., del II G. Gripeberg Aalto-uiversitetet 11 februari 014 G. Gripeberg Aalto-uiversitetet) MS-A0509 Grudkurs i saolikhetskalkyl och statistikexempel

Läs mer

Z-Testet. Idè. Repetition normalfördelning. rdelning. Testvariabel z

Z-Testet. Idè. Repetition normalfördelning. rdelning. Testvariabel z Repetitio ormalfördelig rdelig Z-Testet X i. Medelvärdets fördelig:.stadardiserad ormalfördelig: N (, ) X N, X X N (, ) N (,) X N, X N(,) 3. Kvatiler: uwe.meel@math.uu.se Vad gör g r Z-testetZ? H : e ormalfördelad

Läs mer

Genomsnittligt sökdjup i binära sökträd

Genomsnittligt sökdjup i binära sökträd Iformatiostekologi Tom Smedsaas 10 augusti 016 Geomsittligt sökdjup i biära sökträd Detta papper visar att biära sökträd som byggs upp av slumpmässiga data är bra. Beteckigar och defiitioer Defiitio De

Läs mer

SAMMANFATTNING TAMS79 Matematisk statistik, grundkurs

SAMMANFATTNING TAMS79 Matematisk statistik, grundkurs SAMMANFATTNING TAMS79 Matematisk statistik, grudkurs LÄST SOM EN DEL AV CIVILINGENJÖRSPROGRAMMET I INDUSTRIELL EKONOMI VID LITH, HT 2015 Versio: 1.0 Seast reviderad: 2016-02-01 Författare: Viktor Cheg

Läs mer

Anmärkning: I några böcker använder man följande beteckning ]a,b[, [a,b[ och ]a,b] för (a,b), [a,b) och (a,b].

Anmärkning: I några böcker använder man följande beteckning ]a,b[, [a,b[ och ]a,b] för (a,b), [a,b) och (a,b]. MÄNGDER Stadardtalmägder: N={0,, 2, 3, } mägde av alla aturliga tal (I ågra böcker N={,2,3, }) Z={ 3, 2,,0,, 2, 3, 4, } mägde av alla hela tal m Q={, där m, är hela tal och 0 } mägde av alla ratioella

Läs mer

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 2, 5p 20 januari 2007, kl. 09.00-13.00

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 2, 5p 20 januari 2007, kl. 09.00-13.00 0.01.007 Tetame i Statistik, STA A13 Deltetame, 5p 0 jauari 007, kl. 09.00-13.00 Tillåta hjälpmedel: Bifogad formel- och tabellsamlig (skall retureras) samt miiräkare. Asvarig lärare: Haah Hall Övrigt:

Läs mer

Tentamen i Statistik STG A01 (12 hp) 5 mars 2010, kl. 08.15 13.15

Tentamen i Statistik STG A01 (12 hp) 5 mars 2010, kl. 08.15 13.15 Karlstads uiversitet Fakultete för ekoomi, kommuikatio och IT Statistik Tetame i Statistik STG A0 ( hp) 5 mars 00, kl. 08.5 3.5 Tillåta hjälpmedel: Bifogad formel- och tabellsamlig (skall retureras) samt

Läs mer

================================================

================================================ rmi Halilovic: ETR ÖVNINGR TVÅ STICKPROV Vi betraktar två oberoede ormalfördelade sv och Låt x, x,, x vara ett observerat stickprov, av storleke, på N (, ) och låt y, y,, y vara ett observerat stickprov,

Läs mer

SANNOLIKHETER. Exempel. ( Tärningskast) Vi har sex möjliga utfall 1, 2, 3, 4, 5 och 6. Därför är utfallsrummet Ω = {1, 2, 3, 4, 5,6}.

SANNOLIKHETER. Exempel. ( Tärningskast) Vi har sex möjliga utfall 1, 2, 3, 4, 5 och 6. Därför är utfallsrummet Ω = {1, 2, 3, 4, 5,6}. rmi Halilovic: EXTR ÖVIGR SOLIKHETER GRUDLÄGGDE BEGRE OH BETEKIGR Utfall Resultat av ett slumpmässigt försök. Utfallsrummet ägde av alla utfall (beteckas oftast med Ω ). Hädelse E delmägd av utfallsrummet.

Läs mer

Höftledsdysplasi hos dansk-svensk gårdshund - Exempel på tavlan

Höftledsdysplasi hos dansk-svensk gårdshund - Exempel på tavlan Höftledsdysplasi hos dask-svesk gårdshud - Exempel på tavla Sjö A Sjö B Förekomst av parasitdrabbad örig i olika sjöar Exempel på tavla Sjö C Jämföra medelvärde hos kopplade stickprov Tio elitlöpare spriger

Läs mer

b 1 och har för olika värden på den reella konstanten a.

b 1 och har för olika värden på den reella konstanten a. Första häftet 649. a) A och B spelar cigarr, vilket som bekat tillgår på följade sätt. Omväxlade placerar de ibördes lika, jämtjocka cigarrer på ett rektagulärt bord, varvid varje y cigarr måste placeras

Läs mer

Linjär Algebra (lp 1, 2016) Lösningar till skrivuppgiften Julia Brandes

Linjär Algebra (lp 1, 2016) Lösningar till skrivuppgiften Julia Brandes Lijär Algebra (lp 1, 2016) Lösigar till skrivuppgifte Julia Brades Uppgift 1. Betecka mägde av alla matriser med M(). Vi har e elemetvist defiierad additio av två matriser A, B M(). De är defiierad geom

Läs mer

TNA001 Matematisk grundkurs Övningsuppgifter

TNA001 Matematisk grundkurs Övningsuppgifter TNA00 Matematisk grudkurs Övigsuppgiter Iehåll: Uppgit Uppgit 8 Uppgit 9 6 Uppgit 7 5 Uppgit 55 60 Facit sid. 8-0 Summor, Biomialsatse, Iduktiosbevis Ivers uktio Logaritmer, Expoetialuktioer Trigoometri

Läs mer

Lösningar till tentamensskrivning i kompletteringskurs Linjär Algebra, SF1605, den 10 januari 2011,kl m(m + 1) =

Lösningar till tentamensskrivning i kompletteringskurs Linjär Algebra, SF1605, den 10 januari 2011,kl m(m + 1) = Lösigar till tetamesskrivig i kompletterigskurs Lijär Algebra, SF605, de 0 jauari 20,kl 4.00-9.00. 3p Visa med hjälp av ett iduktiosbevis att m= mm + = +. Lösig: Formel är uppebarlige sa är = eftersom

Läs mer

Tentamen 19 mars, 8:00 12:00, Q22, Q26

Tentamen 19 mars, 8:00 12:00, Q22, Q26 Avdelige för elektriska eergisystem EG225 DRIFT OCH PLANERING AV ELPRODUKTION Vårtermie 25 Tetame 9 mars, 8: 2:, Q22, Q26 Istruktioer Skriv alla svar på det bifogade svarsbladet. Det är valfritt att också

Läs mer

Väntevärde för stokastiska variabler (Blom Kapitel 6 och 7)

Väntevärde för stokastiska variabler (Blom Kapitel 6 och 7) Matemats statst för STS vt 004 004-04 - 0 Begt Rosé Vätevärde för stoastsa varabler (Blom Kaptel 6 och 7 1 Vätevärde för e dsret stoasts varabel Låt vara e dsret s.v. med saolhetsfuto p ( elgt eda. Saolhetera

Läs mer

Övningstentamen i MA2018 Tillämpad Matematik III-Statistik, 3.5hp

Övningstentamen i MA2018 Tillämpad Matematik III-Statistik, 3.5hp Övigstetame i MA08 Tillämpad Matematik III-Statistik,.hp Hjälpmedel: Pea, radergummi och lijal. Räkedosa och medföljade formelsamlig är tillåte! Tetame består av 0 frågor! Edast Svarsblakette ska lämas

Läs mer

Fourierserien. fortsättning. Ortogonalitetsrelationerna och Parsevals formel. f HtL g HtL t, där T W ã 2 p, PARSEVALS FORMEL

Fourierserien. fortsättning. Ortogonalitetsrelationerna och Parsevals formel. f HtL g HtL t, där T W ã 2 p, PARSEVALS FORMEL Fourierserie fortsättig Ortogoalitetsrelatioera och Parsevals formel Med hjälp av ortogoalitetsrelatioera Y Â m W t, Â W t ] =, m ¹, m = () där Xf, g\ = Ÿ T f HtL g HtL, där W ã p, ka ma bevisa följade

Läs mer

Räkning med potensserier

Räkning med potensserier Räkig med potesserier Serier (termiologi fis i [P,4-4]!) av type P + + + + 4 +... k ( om < ) k + + + + P 4 4 +... k k! ( e för alla ) k och de i [P, sid.9, formler 7-] som ärmast skulle kua beskrivas som

Läs mer

Hambley avsnitt 12.7 (även 7.3 för den som vill läsa lite mer om grindar)

Hambley avsnitt 12.7 (även 7.3 för den som vill läsa lite mer om grindar) 1 Föreläsig 6, Ht 2 Hambley avsitt 12.7 (äve 7.3 för de som vill läsa lite mer om gridar) Biära tal Vi aväder ormalt det decimala talsystemet, vilket har base 10. Talet 2083 rereseterar då 2 10 3 0 10

Läs mer

ENDIMENSIONELL ANALYS B1 FÖRELÄSNING VI. Föreläsning VI. Mikael P. Sundqvist

ENDIMENSIONELL ANALYS B1 FÖRELÄSNING VI. Föreläsning VI. Mikael P. Sundqvist Föreläsig VI Mikael P. Sudqvist Aritmetisk summa, exempel Exempel I ett sällskap på 100 persoer skakar alla persoer had med varadra (precis e gåg). Hur måga hadskakigar sker? Defiitio I e aritmetisk summa

Läs mer

Sannolikheten. met. A 3 = {2, 4, 6 }, 1 av 11

Sannolikheten. met. A 3 = {2, 4, 6 }, 1 av 11 rmi Halilovic: EXTR ÖVIGR SOLIKHETER GRUDLÄGGDE EGRE OH ETEKIGR Utfall Resultat av ett slumpmässigt försök. Utfallsrummet ägde av alla utfall (beteckas oftast medd Ω ). Hädelse E delmägd av utfallsrumm

Läs mer

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK UMEÅ UNIVERSITET Istitutioe för matematisk statistisk Statistiska metoder, 5 poäg MSTA36 Peter Ato LÖSNINGSFÖRSLAG 005-10-6 LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Statistiska metoder, 5 poäg

Läs mer

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel etc., del II

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel etc., del II MS-A0509 Grudkurs i saolikhetskalkyl och statistik Exempel etc., del II G. Gripeberg Aalto-uiversitetet 14 februari 014 G. Gripeberg (Aalto-uiversitetet) MS-A0509 Grudkurs i saolikhetskalkyl och statistikexempel

Läs mer

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik I

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik I MS-A0409 Grudkurs i diskret matematik I G. Gripeberg Mägder och logik Relatioer och fuktioer Aalto-uiversitetet oktober 04 Kombiatorik etc. G. Gripeberg (Aalto-uiversitetet MS-A0409 Grudkurs i diskret

Läs mer

Föreläsning G70 Statistik A

Föreläsning G70 Statistik A Föreläsig 7 73G70 Statistik A Hypotesprövig för jämförelse av populatiosadelar Krav: vi har dragit två OSU p( p) > 5 för båda stickprove Steg : Välj sigifikasivå och formulera hypoteser H 0 : π - π = d

Läs mer

NEWTON-RAPHSONS METOD (en metod för numerisk lösning av ekvationer)

NEWTON-RAPHSONS METOD (en metod för numerisk lösning av ekvationer) Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Newto Raphsos metod NEWTON-RAPHSONS METOD (e metod ör umeris lösig av evatioer Måga evatioer är besvärligt och iblad äve omöjligt att lösa eat. Då aväder ma umerisa metoder

Läs mer

Digital signalbehandling Alternativa sätt att se på faltning

Digital signalbehandling Alternativa sätt att se på faltning Istitutioe för data- oc elektrotekik 2-2- Digital sigalbeadlig Alterativa sätt att se på faltig Faltig ka uppfattas som ett kostigt begrepp me adlar i grude ite om aat ä att utgåede frå e isigal x [],

Läs mer