Gamla tentauppgifter i kursen Statistik och sannolikhetslära (LMA120)
|
|
- Lena Mattsson
- för 9 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Gamla tentauppgifter i kursen Statistik och sannolikhetslära (LMA120) Lärandemål I uppgiftena nedan anger L1, L2 respektive L3 vilket lärandemål de olika uppgifterna testar: L1 Ta risker som i förväg är kalkylerbara L2 Fatta beslut som har störst sannolikhet att vara optimala L3 Göra prognoser med känd träffsäkerhet Uppgifter från omtentan En inköpare på ett företag köper in batterier till en maskin för att denna ska kunna användas under totalt 10 timmar. Batteritillverkaren uppger att batteriernas livslängd är normalfördelad med medelvärde 2 timmar och standardavvikelse 1 timma. Hur många batterier behöver inköparen minst beställa för att sannolikheten att deras totala batteritid inte räcker ska vara mindre än 5 procent? (L1, 4 poäng) 3. Om man bygger ett hus nära en stor väg kan man behöva sätta upp bullerplank om den genomsnittliga ljudnivån inomhus per dygn överstiger riktvärdet 30 dba. För att kontrollera om detta var fallet gjordes följande mätningar i huset under ett dygn (i dba) (a) Ditt företag har som policy att om dygnsmedelvärdet vid en kontroll överstiger 29 dba, så står ni för kostnaden för bullerplank. Använd stickprovet ovan för att beräkna ett konfidensintervall för den genomsnittliga bullernivån per dygn. Du kan använda att xi = och x 2 i = Välj själv en rimlig konfidensgrad. (b) Baserat på det konfidensintervall du fick fram i föregående uppgift, ska företaget bekosta bullerplank? (c) Beror ditt svar i föregående uppgift på vilken konfidensnivå du valde? Om ja, vart går gränsen för hur stor/liten konfidensgrad du måste ta för att komma till en annan slutsats i föregående uppgift? (L1, 5 poäng) 4. Då fönsterglas ska sättas på plats kan man använda två olika typer av leverantörer till skruvarna som håller dem på plats. Skruvarna från företag A kostar 50 öre styck och skruvarna från företag B kostar 20 öre styck. Företag A uppger att längden på deras skrivar är normalfördelad med medelvärde 10 mm och standardavvikelse 1mm, och företag B anger att längden på deras skruvar är normalfördelad med medelvärde 9mm och standardavvieklse 2mm. För att företaget ska kunna använda en skruv måste den vara mellan 9.5 och 10.5 mm lång. De skruvar som köpts in men som har fel längd slängs. 1
2 (a) Vad är sannolikheten att en slumpvist vald skruv från företag A respektive B kan användas? (b) Vilket företag blir billigast att köpa skruv från i längden? (c) Antag att kommunen inför en ny avgift för metallskrot så att du får betala 6 öre per kasserad skruv. Vilket företag blir nu billigast att använda i längden?. (L1, L2, 8 poäng) 5. Tiden i minuter mellan två bilar som passerar en trängselskatt-station kan antas vara exponentialfördelad med någon parameter λ som anger hur tungt trafikerad vägen är. Antag att λ = 5. (a) Hur många bilar passerar i snitt trängselskatt-stationen under en minut?. (b) Inför en sammanställning om effekterna avträngselskatt vill man förbättra sin modell, eftersom att man vet att tiden mellan att två passerande bilar måste vara åtminstone 6 sekunder. Man föreslår därför att man istället modellerar tiden mellan två bilar med hjälp av X = Y, där Y exp(µ) för någon parameter µ. Vad måste µ vara för att den genomsnittliga tiden mellan två bilar som passerar stationen inte ska förändras?. (L3, 4 poäng) 6. Företaget Jordlyft AB hyr ut grävmaskiner. I tabellen nedan ses hur många skopor som kasserades på grund av utslitning under varje månad förra året. Månad Antal kasserade skopor Januari 7 Februari 4 Mars 4 April 6 Maj 3 Juni 8 Månad Antal kasserade skopor Juli 10 Augusti 10 September 8 Oktober 5 November 4 December 9 (a) Räkna ut stickprovsvariansen, stickprovsstandardavvikelsen och medelvärdet för antalet skopor som kasseras varje månad. (b) Om X är antalet skopor som kasseras under en viss tidsperiod och vi antar att skoporna kasseras oberoende av varandra så är X Poissonfördelad. En Poissonfördelning har bara en parameter (intensitetsparametern λ). Givet den data du har, vad är ett rimligt värde på den parametern? (c) Baserat på dina svar på de första två deluppgifterna, finns det någon indikation på att den skattade parametern inte är lika med det verkliga värdet på parametern? Vad indikerar detta?. (4 poäng) Uppgifter från övningstentan Antag att du är med i tv-programet Let s make a deal och spelar följande spel: Framför dig finns tre dörrar. Bakom en av dem står en bil, och bakom de andra två står en get. Du får välja en av dörrarna och får bilen om du lyckas välja den dörren. När du valt en dörr så öppnar programledaren an av de dörrar du inte valt och bakom vilket det finns en get. Du får nu ett erbjudande om att byta dörr. Bör du byta? 4. Ge ett exempel på två händelser som är disjunkta (2p) 5. Ge ett exempel på två händelser som är oberoende (2p) 6. Antag att P (A B) = 0 för två händelser A och B med P (A) > 0 och P (B) > 0. 2
3 (a) Är A och B oberoende? (b) Är A och B disjunkta? (4p) 7. Nämn tre skillnader mellan kontinuerliga och diskreta stokastiska variabler (4p) 8. Antag att X har följande täthetsfunktion: 0 om x < 1 f(x) = 0.5 om 1 x 1 0 om x > 1 (a) Vad heter fördelningen som X har? (b) Vad är E[X]? (c) Vad är V ar(x)? 9. Antag att X är uniformt fördelad på intervallet [0, 1]. Vad har 4X 2 för fördelning? (8p) 10. Ange vilken fördelning man brukar anse att följande händelser har: (a) Tiden mellan två på varande följande stjärnfall (b) Längden på studenterna i klassen (c) Andelen personer som säger att de ska rösta på centerpartiet i ett stickprov av Sverigen befolkning (d) Antalet kunder som besöker en butik under en timma (e) Antalet kronor vi får, om vi kastar ett mynt 10 gånger (f) Antalet sexor vi får, om vi kastar en tärning 10 gånger 11. Antag att en kontinuerlig stokastisk variabel X har följande täthetsfunktion: (a) Vad är P (X 1)? (b) Vad är P (X = 1)? (c) Vad är P (X 2)? (d) Vad är P (X 4)? (e) Rita den kumulativa fördelningsfunktionen till X. (f) Beräkna E[X] (g) Beräkna V ar[x] 12. Om X N( 1, 1), vad är (a) P (X 2) (b) P (X = 2) (c) P (X > 2) 3
4 13. Antag att vikten hos eleverna i en klass är normalfördelad med okänt medelvärde µ och känd standardavvikelse σ = 5. Malin har tagit ett stickprov från hela klassen bestående av två elever; Anna och Bo. Anna väger x Anna kg och Bo väger x Bo kg. Vi brukar skatta µ med hjälp av det aritmetiska medelvärdet, dvs. i det här fallet kan vi skatta µ x = x Anna + x Bo 2 Vi skulle dock lika gärna kunna skatta µ med hjälp av ˆx = x Anna + 2 x Bo 3 Visa att E[ X] = E[ ˆX] = µ om X Anna N(µ, σ) och X Bo N(µ, σ). Visa också att V ar( X) < V ar( ˆX), dvs. att X är en bättre skattare av µ än ˆX, även om båda ger rätt värde i snitt. 14. I en valundersökning tillfrågas 4000 personer om vilket parti de ska rösta på i valet. Totalt 150 personer uppger att de tänker rösta på Piratpartiet. (a) Använd datan för att skatta andelen p i befolkningen som kommer att rösta på Piratpartiet. (b) Låt X vara antalet personer som röstar på miljöpartiet i ett slumpmässigt valt stickprov X np av befolkningen. Använd att N(0, 1) för att beräkna ett konfidensintervall np(1 p) för p. (L3, 6p) 15. Beloppet som en slumpmässigt vald kund spenderar per besök på ett nöjesfält är i genomsnitt 300 kr med en standardavvikelse på 60 kr. Hur stor är sannolikheten att en slumpmässigt vald grupp på 50 individer spenderar fler än kronor på ett besök? (uppgift 6.4 i boken) (L3, 3p) 16. Antag att man vid vägningar med en balansvåg har oberoende mätfel med väntevärdet 0.2 gram och standardavvikelsen 0.08 gram. Beräkna sannolikheten att det genomsnittliga felet vid 50 slumpmässigt utvalda vägningar överstiger 0.19 gram? (uppgift 6.9 i boken) (L3, 4p) 17. Antag att du är inköpsansvarig på ett företag, och att din chef ber dig att köpa in ett kullager från Skf. Du ska köpa in ett kullager som har innerdiameter 88mm, och om dess diameter är mer än 2mm för stor eller mer än 2mm för liten så måste kulllagret kasseras och ett nytt köpas in. I Skf katalog hittar du följande två alternativ: Typ 1 Typ 2 Förväntad innerdiameter (µ 1 ) Standardavvikelse (σ 1 ) Pris 88mm 1mm 80kr Förväntad innerdiameter (µ 2 ) Standardavvikelse (σ 2 ) Pris 80mm 4mm 10kr Den faktiska innerdiametern på kullagret i båda fallen antas vara normalfördelad med respektive medelvärde och standardavvikelse. Typ 1 är alltså lite dyrare än typ 2, men sannolikheten att du får ett kullager som går att använda är större, även om det i båda fallen finns en risk att kullagret du köper måste kasseras för att det visar sig att innerdiametern på det kullager ni mottar är antingen för stor eller för liten. (a) Hur stor är sannolikheten att det kullager som du får om du köper ett kullager av typ 1 kan användas av företaget? (b) Hur stor är sannolikheten att det kullager som du får om du köper ett kullager av typ 2 kan användas av företaget? (c) Hur stor är sannolikheten att det kullager som du får om du köper ett kullager av typ 2 måste kasseras? 4
5 Antag att du bestämmer dig för att köpa ett kullager av typ 1, och att du köper in denna typ av kullager om och om igen tills du får ett med en innediameter mellan 86mm och 90mm. (d) Vad är sannolikheten att du behöver köpa in exakt 3 kullager? (e) Vad är sannolikheten att du behöver köpa in exakt k kullager, där k är ett positivt heltal? (f) Vad är det förväntade antalet kullager du behöver köpa in? (g) Vad blir den förväntade kostnaden för de kullager du totalt behöver köpa? (h) Vad blir motsvarande kostanad om du istället hade valt att köpa in kullager av typ 2? (L2, L3, 10p) Uppgifter från omtentan För vilken av följande fördelningar är P (X = 3) störst? En normalfördelning med medelvärde 3 och standardavvikelse 1 En normalfördelning med medelvärde 3 och standardavvikelse 0.1 En exponentialfördelning, med parameter 1 /2 En binomialfördelning, med n = 4 och p = 0.5 En Poissonfördelning, med λ = 4 2. Malin har som sommarjobb att räkna antalet bilar som passerar en bro under två timmar varje dag. Tiden i minuter mellan två bilar som passerar antas vara exponentialfördelad med parameter λ = 1 /20. (a) Hur länge måste Malin i snitt vänta mellan att två bilar dyker upp? (b) Vad är sannolikheten att det dyker upp ingen, en eller två bilar under ett arbetspass? (c) Vad är sannolikheten att inga bilar dyker upp under två dagar i följd? (d) När det är 5 minuter kvar av Malins arbetspass, och det inte har dykt upp några bilar den senaste halvtimman bestämmer sig Malin för att gå hem. Vad är sannolikheten för att det dyker upp en bil under de fem minuter av Malins arbetspass som hon inte är där? (L3, 4p) 3. Johan tycker mycket om pannkakor, och när han gör pannkakor brukar han köpa medelstora ägg, som enligt förpackningen ska väga gram. Den senaste tiden tycker dock Johan att alla ägg han köpt varit förvånansvärt små, och han bestämmer sig därför för att väga alla ägg han köper. De senaste 20 äggen Johan har köpt har haft följande vikter: Johan räknar ut att v i = 1037 och v 2 i = , där v i är vikten på ägg nummer i. (a) Givet Johans insamlade data, beräkna ett ensidigt uppåt begränsat 95%-igt konfidensintervall för medelvikten på ett ägg. Baserat på detta, finns det skäl för Johan att kontakta äggproducenten för att klaga? (b) Johan läser på äggproducentens hemsida att äggen som klassas som normalstora har en vikt som är normalfördelad med medelvärde 58 gram och standardavvikelse 2,5 gram. Givet att de här siffrorna stämmer, hur sannolikt är det att få ett ägg som väger mindre än eller lika med 53 gram? (c) Hur sannolikt är det, givet att äggproducentens data, att stickprovsmedelvärdet är så litet som, eller mindre än, i Johans fall? 5
6 (d) Totalt väger 19 av äggen Johan vägt minde än 58 gram. Givet att producentens uppgifter stämmer, hur stor är sannolikheten att minst 19 av 20 ägg väger mindre än 58 gram? Uppgifter från tentan Antag att X N(0, 1). Beräkna följande sannolikheter: (L3, 6p) (a) P (X 2) (b) P (X = 2) (c) P (X > 2) 4. Antag att X är uniformt/likformigt fördelad på intervallet [0, 1]. Vad har 2X för fördelning?. (4p) 5. Antag att P (X = 1) = P (X = 1) = 0.5. Beräkna E[X] och V ar(x).. (4p) 7. Vikten på ägg från en mataffär kan antas vara normalfördelad med okänt medelvärde µ och okänd standardavvikelse σ. För att ta reda på medelvikten hos äggen vägs alla ägg i en kartong med 12 ägg, och följande vikter erhålles (i gram): (a) Beräkna medianen, typvärdet och medelvärdet hos stickprovet. Vilket av de siffror du får tycker du säger mest om datan? (b) Beräkna stickprovsstandardavvikelsen s, givet att x 2 i = 30493, där x i är vikten i gram hos ägg nummer i. (c) Beräkna ett konfidensintervall för µ, med konfidensnivå p = Uppgifter från omtentan Ett hemmatest kan upptäcka laktosintolerans hos en person som är intolerant mot laktos med 94% sannolikhet. Med sannolikhet 0.01 ger testet ett positivt result även om den som gör testet inte är laktosintolerant. Anta att 5% av befolkningen är laktosintoleranta. Vad är sannolikheten att en slumpvist vald person som får ett positivt testresultat är laktosintolerant? (L2, L3, 4p) 4. Antag att tiden det tar för en kund att betala för sina matvaror i en affär är exponentialfördelad med medeltid två minuter. Antag att det står tre personer före dig i kön. Vad är sannolikheten att du får vänta i mer än fem minuter innan det blir din tur att betala? (L3, 4p) 5. Låt X vara en kontinuerlig stokastisk variabel med täthetsfunktion 0 om x < 1 x 1 om 1 x < 2 f(x) = 1/2 om 2 x < 3 0 om x 3 (a) Vad är P (X < 0)? (b) Vad är E[X]? (4p) 6
7 6. Antag att man vid tillverkningen av kullager får diametrar med väntevärdet 47 mm och standardavvikelsen 0.3 mm. Uppskatta sannolikheten att den genomsnittliga diametern vid 20 slumpmässigt utvalda mätningar överstiger 47.1 mm.. (L1, L3, 6p) 7. För att ta reda på en produkts fryspunkt gjordes följande mätningar: 1.1 C, 1.6 C, 2.2 C, 0.6 C, 1.5 C, 1.7 C. (a) Beräkna ett 98%-igt dubbelsidigt konfidensintervall för fryspunktens medelvärde, om standardavvikelsen σ = 0.2 man får vid mätningar är känd sedan innan. (b) Beräkna ett 98%-igt dubbelsidigt konfidensintervall för fryspunktens medelvärde, om standardavvikelsen är okänd och måste skattas från datan. Uppgifter från dugga (L3, 4p) 1. Antag att P (A) = 0.1, P (B) = 0.1 och P (A B) = 0.1. Vad är P (A B)? (2p) 2. Låt A och B vara som i uppgift 1. Är A och B oberoende? (2p) 3. Om C och D är händelser med P (C) > 0 och P (D) > 0, kan C och D vara både disjunkta och oberoende? Motivera! 4. Varför är P (X 2) = P (X < 3) om X är Poissonfördelad? 5. Låt X vara en diskret stokastisk variabel med P (X = 1) = 0.5 och P (X = 4) = 0.5. Rita grafen till den kumulativa fördelningsfunktion till X, dvs. grafen till F (x). (2p) 6. Antag att Malin rättar uppgifter utan att titta på svar eller lösningar, och ger rätt för en uppgift med sannolikhet 0.5, helt oberoende av poängen hon gett på de andra uppgifterna. Vad blir då sannolikheten att en elev får rätt på minst 4 av 6 uppgifter? (L3, 3p) Uppgifter från dugga I följande text finns fyra stokastiska variabler. Markera varje sådan variabel i texten och ange vilken fördelning man brukar anta att den har. Du behöver inte ange vad parametrarna blir. En polis ska under en arbetsdag stå vid en väg och mäter hastigheten hos de passerande bilarna, vilka antas vara helt oberoende. Han ska antecknna hur många bilar han totalt ser passera under tiden han står vid vägen, och också hur lång tid det är mellan att två på varande följande bilar passerar. Innan polisen går hem ska han även ange hur många av de bilar som passerat som kört för fort. 3. Varför är P (X < µ + x) = P (X > µ x) om X N(µ, σ)? 4. I Matlab kan man skriva rand(1) för att generera oberoende kontinuerliga stokastiska variabler med likformig fördelning (rektangelfördelning) på intervallet [0, 1]. Malin använder först den här funktionen för att få en sådan stokastisk variabel X, och sätter sedan Y = 1 log(1 X) λ Vilken fördelning får då Y, dvs. vilken fördelning kan man generera på en dator med hjälp av metoden ovan? (8p) (Tips: Vad är P (Y y)?) 7
Övningstentamen i kursen Statistik och sannolikhetslära (LMA120)
Övningstentamen i kursen Statistik sannolikhetslära (LMA0). Beräkna ( ) 04.. Malin har precis yttat, ska skruva ihop sitt rektangulära skrivbord igen. Bordet har ett ben i varje hörn, har två långsidor
(a) Hur stor är sannolikheten att en slumpvist vald person tror att den är laktosintolerant?
LÖSNINGAR till tentamen: Statistik och sannolikhetslära (LMA12) Tid och plats: 8.3-12.3 den 24 augusti 215 Hjälpmedel: Typgodkänd miniräknare, formelblad Betygsgränser: 3: 12 poäng, 4: 18 poäng, 5: 24
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:
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.
TMS136. 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,
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:
Några extra övningsuppgifter i Statistisk teori
Statistiska institutionen Några extra övningsuppgifter i Statistisk teori 23 JANUARI 2009 2 Sannolikhetsteorins grunder 1. Tre vanliga symmetriska tärningar kastas. Om inte alla tre tärningarna visar sexa,
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
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
Två parametrar: µ (väntevärdet) och σ (standardavvikelsen) µ bestämmer normalfördelningens läge
Lunds tekniska högskola Matematikcentrum Matematisk statistik Matematisk statistik AK för ekosystemteknik, FMSF75 OH-bilder 28-9-3 Normalfördelningen, X N(µ, σ) f(x) = e (x µ)2 2σ 2, < x < 2π σ.4 N(2,).35.3.25.2.5..5
Veckoblad 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
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
Diskussionsproblem för Statistik för ingenjörer
Diskussionsproblem för Statistik för ingenjörer Måns Thulin thulin@math.uu.se Senast uppdaterad 20 februari 2013 Diskussionsproblem till Lektion 3 1. En projektledare i ett byggföretaget ska undersöka
Tentamen i TMA321 Matematisk Statistik, Chalmers Tekniska Högskola.
Tentamen i TMA321 Matematisk Statistik, Chalmers Tekniska Högskola. Tid: Måndagen den 2015-06-01, 8.30-12.30. Examinator och Jour: Olle Nerman, tel. 7723565, rum 3056, MV, Chalmers. Hjälpmedel: Valfri
Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 26 april 2004, klockan 08.15-13.15
Karlstads universitet Institutionen för informationsteknologi Avdelningen för Statistik Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 6 april 004, klockan 08.15-13.15 Tillåtna hjälpmedel: Bifogad
SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011
Avd. Matematisk statistik Tobias Rydén 2011-09-30 SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011 Förberedelser. Innan du går till laborationen, läs igenom den här handledningen. Repetera också i
FÖRELÄSNING 8:
FÖRELÄSNING 8: 016-05-17 LÄRANDEMÅL Konfidensintervall för väntevärdet då variansen är okänd T-fördelningen Goodness of fit-test χ -fördelningen Hypotestest Signifikansgrad Samla in data Sammanställ data
FÖRELÄSNING 7:
FÖRELÄSNING 7: 2016-05-10 LÄRANDEMÅL Normalfördelningen Standardnormalfördelning Centrala gränsvärdessatsen Konfidensintervall Konfidensnivå Konfidensintervall för väntevärdet då variansen är känd Samla
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,
TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK
UMEÅ UNIVERSITET Institutionen för matematisk statistik Statistik för Teknologer, 5 poäng MSTA33 Ingrid Svensson TENTAMEN 2004-01-13 TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Statistik för Teknologer, 5 poäng Tillåtna
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
4.1 Grundläggande sannolikhetslära
4.1 Grundläggande sannolikhetslära När osäkerhet förekommer kan man aldrig uttala sig tvärsäkert. Istället använder vi sannolikheter, väntevärden, standardavvikelser osv. Sannolikhet är ett tal mellan
F6 STOKASTISKA VARIABLER (NCT ) Används som modell i situation av följande slag: Slh för A är densamma varje gång, P(A) = P.
Stat. teori gk, ht 2006, JW F6 STOKASTISKA VARIABLER (NCT 5.4-5.6) Binomialfördelningen Används som modell i situation av följande slag: Ett slumpförsök upprepas n gånger (oberoende upprepningar). Varje
SF1920/SF1921 Sannolikhetsteori och statistik 6,0 hp Föreläsning 3 Diskreta stokastiska variabler. Jörgen Säve-Söderbergh
SF1920/SF1921 Sannolikhetsteori och statistik 6,0 hp Föreläsning 3 Diskreta stokastiska variabler Jörgen Säve-Söderbergh Stokastisk variabel Singla en slant två gånger. Ω = {Kr Kr, Kr Kl, Kl Kr, Kl Kl}
Våra 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
FÖRELÄSNING 4:
FÖRELÄSNING 4: 26-4-9 LÄRANDEMÅL Poissonfördelning Kontinuerliga slumpvariabler Kontinuerlig uniform fördelning Exponentialfördelning Samla in data Sammanställ data Gissa modell för datan Testa modellen
Föreläsning 6 (kap 6.1, 6.3, ): Punktskattningar
Föreläsning 6 (kap 6.1, 6.3, 7.1-7.3): Punktskattningar Marina Axelson-Fisk 4 maj, 2016 Stickprov (sample) Idag: Stickprovsmedelvärde och varians Statistika (statistic) Punktskattning (point estimation)
Föreläsning 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
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
Föreläsning 7 FK2002
Föreläsning 7 FK2002 Föreläsning 7 Binomialfördelning Poissonfördelning Att testa en hypotes Binomialfördelningen Betrakta ett experiment som består av n försök varav ν är lyckade försök. Mätningar har
MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Övning 3 Vecka 4, 19 23.1.2015
MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Övning 3 Vecka 4, 19 23.1.2015 Gripenberg I1. Vi antar att antalet telefonsamtal som kommer till ett servicenummer under en tidsperiod med längden
Föreläsning 4: Konfidensintervall (forts.)
Föreläsning 4: Konfidensintervall forts. Johan Thim johan.thim@liu.se 3 september 8 Skillnad mellan parametrar Vi kommer nu fortsätta med att konstruera konfidensintervall och vi kommer betrakta lite olika
F8 Skattningar. Måns Thulin. Uppsala universitet Statistik för ingenjörer 14/ /17
1/17 F8 Skattningar Måns Thulin Uppsala universitet thulin@math.uu.se Statistik för ingenjörer 14/2 2013 Inledande exempel: kullager Antag att diametern på kullager av en viss typ är normalfördelad N(µ,
Finansiell 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
TMS136. Föreläsning 10
TMS136 Föreläsning 10 Intervallskattningar Vi har sett att vi givet ett stickprov kan göra punktskattningar för fördelnings-/populationsparametrar En punkskattning är som vi minns ett tal som är en (förhoppningsvis
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
Övningstentamen 3. Uppgift 5: Anta att ξ är en kontinuerlig stokastisk variabel med följande frekvensfunktion: f(x) = 0
Övningstentamen Uppgift 1: Bill och Georg har gått till puben tillsammans. De beslutar sig för att spela dart (vilket betyder kasta pil mot en tavla). Sedan gammalt vet de att Bill träffar tavlan med sannolikheten.7
F9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT
Stat. teori gk, ht 006, JW F9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT 7.1-7.4) Ordlista till NCT Sample Population Simple random sampling Sampling distribution Sample mean Standard error The central limit theorem Proportion
SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIKTEORI KONSTEN ATT DRA INTERVALLSKATTNING. STATISTIK SLUTSATSER. Tatjana Pavlenko.
SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK FÖRELÄSNING 10 STATISTIKTEORI KONSTEN ATT DRA SLUTSATSER. INTERVALLSKATTNING. Tatjana Pavlenko 25 april 2017 PLAN FÖR DAGENS FÖRELÄSNING Statistisk inferens oversikt
EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204)
ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B Vetenskaplig metod EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204) Examinationen består av 11 frågor, flera med tillhörande följdfrågor. Besvara alla frågor i direkt
TMS136. Föreläsning 11
TMS136 Föreläsning 11 Andra intervallskattningar Vi har sett att vi givet ett stickprov och under vissa antaganden kan göra intervallskattningar för väntevärden Man kan även gör intervallskattningar för
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
(b) Bestäm sannolikheten att minst tre tåg är försenade under högst tre dagar en given vecka.
Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1901, SF1905 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, MÅNDAGEN DEN 11 JANUARI 2016 KL 14.00 19.00. Kursledare för CINEK2: Thomas Önskog, tel: 08 790 84 55 Kursledare för
LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 79 / TEN 1
LINKÖPINGS UNIVERSITET Matematiska institutionen EXAM TAMS 79 / TEN 1 augusti 14, klockan 8.00-12.00 Examinator: Jörg-Uwe Löbus Tel: 28-1474) Tillåtna hjälpmedel är en räknare, formelsamling i matematisk
F9 Konfidensintervall
1/16 F9 Konfidensintervall Måns Thulin Uppsala universitet thulin@math.uu.se Statistik för ingenjörer 18/2 2013 2/16 Kursinformation och repetition Första inlämningsuppgiften rättas nu i veckan. För att
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
Föreläsning 5. Kapitel 6, sid Inferens om en population
Föreläsning 5 Kapitel 6, sid 153-185 Inferens om en population 2 Agenda Statistisk inferens om populationsmedelvärde Statistisk inferens om populationsandel Punktskattning Konfidensintervall Hypotesprövning
BIOSTATISTISK 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
Veckoblad 3. Kapitel 3 i Matematisk statistik, Dahlbom, U.
Veckoblad 3 Kapitel 3 i Matematisk statistik, Dahlbom, U. Poissonfördelningen: ξ är Po(λ) λ = genomsnittligt antal händelser i ett intervall. Sannolikhet: P(ξ = ) = e λ λ! Väntevärde: E(ξ) = λ Varians:
ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 9
ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 9 STOKASTISKA VARIABLER 1. Ange om följande stokastiska variabler är diskreta eller kontinuerliga: a. X = En slumpmässigt utvald person ur populationen är arbetslös, där x antar
, 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
FÖRELÄSNING 3:
FÖRELÄSNING 3: 26-4-3 LÄRANDEMÅL Fördelningsfunktion Empirisk fördelningsfunktion Likformig fördelning Bernoullifördelning Binomialfördelning Varför alla dessa fördelningar? Samla in data Sammanställ data
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
Industriell matematik och statistik, LMA136 2013/14
Industriell matematik och statistik, LMA136 2013/14 7 Mars 2014 Disposition r Kondensintervall och hypotestest Kondensintervall Statistika Z (eller T) har fördelning F (Z en funktion av ˆθ och θ) q 1 α/2
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
Blandade problem från maskinteknik
Blandade problem från maskinteknik Sannolikhetsteori (Kapitel 1-7) M1. Vid tillverkning av en viss maskintyp får man spiralfjädrar från tre olika tillverkare. Varje dag levererar tillverkare A 100 fjädrar,
Tentamen den 11 april 2007 i Statistik och sannolikhetslära för BI2
Tentamen den april 7 i Statistik och sannolikhetslära för BI Uppgift : Låt händelserna A, B, C och D vara händelser i samband med ett försök. a) Anta att P(A)., P(A B)., P(A B).6. Beräkna sannolikheten
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
Matematisk statistik 9hp Föreläsning 2: Slumpvariabel
Matematisk statistik 9hp Föreläsning 2: Slumpvariabel Anna Lindgren 6+7 september 2016 Anna Lindgren anna@maths.lth.se FMS012/MASB03 F2: Slumpvariabel 1/23 Begrepp Samband Grundläggande begrepp Utfall
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
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.
Extrauppgifter i matematisk statistik
Extrauppgifter i matematisk statistik BT 2014 1. Mängden A är dubbelt så sannolik som B. Hur förhåller sig P(A B) till P(B A)? 2. Två händelser A och B har sannolikheter skilda från noll. (a) A och B är
Demonstration av laboration 2, SF1901
KTH 29 November 2017 Laboration 2 Målet med dagens föreläsning är att repetera några viktiga begrepp från kursen och illustrera dem med hjälp av MATLAB. Laboration 2 har följande delar Fördelningsfunktion
Matematisk statistik TMS064/TMS063 Tentamen
Matematisk statistik TMS64/TMS63 Tentamen 29-8-2 Tid: 4:-8: Tentamensplats: SB Hjälpmedel: Bifogad formelsamling och tabell samt Chalmersgodkänd räknare. Kursansvarig: Olof Elias Telefonvakt/jour: Olof
1.1 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
Laboration 3: Stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar
Lunds tekniska högskola Matematikcentrum Matematisk statistik Laboration 3 Matematisk statistik AK för CDIFysiker, FMS012/MASB03, HT15 Laboration 3: Stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och enkla
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
Tillåtna hjälpmedel: Räknedosa. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik.
UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Erik Broman, Jesper Rydén TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Sannolikhet och statistik 1MS5 214-1-11 Skrivtid: 8.-13.. För betygen 3, 4 resp. 5 krävs 18, 25 resp.
Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 4 juni 2004, kl 14.00-19.00
Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 4 juni 004, kl 14.00-19.00 Tillåtna hjälpmedel: Bifogad formelsamling, approimationsschema och tabellsamling (dessa skall returneras). Egen miniräknare.
Finansiell 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,
4.2.1 Binomialfördelning
Ex. Kasta en tärning. 1. Vad är sannolikheten att få en 6:a? 2. Vad är sannolikheten att inte få en 6:a? 3. Vad är sannolikheten att få en 5:a eller 6:a? 4. Om vi kastar två gånger, vad är då sannolikheten
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
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.
SF1901: Sannolikhetslära och statistik
SF9: Sannolikhetslära och statistik Föreläsning 3. Stokastiska variabler, diskreta och kontinuerliga Jan Grandell & Timo Koski 25..26 Jan Grandell & Timo Koski Matematisk statistik 25..26 / 44 Stokastiska
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
TMS136. Föreläsning 13
TMS136 Föreläsning 13 Jämförelser mellan två populationer Hittills har vi gjort konfidensintervall och tester kring parametrar i EN population I praktiska sammanhang är man ofta intresserad av att jämföra
1.1 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
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
Tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA101, 15 hp. Tisdagen den 10 e januari Ten 1, 9 hp
MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik Tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA101, 15 hp Tisdagen den 10 e januari 2017 Ten 1, 9 hp Tillåtna hjälpmedel:
Kap 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
Resultat till ett försök är ofta ett tal. Talet kallas en stokastisk variabel (kortare s. v.).
STOKASTISKA VARIABLER Resultat till ett försök är ofta ett tal. Talet kallas en stokastisk variabel (kortare s. v.). Definition 1. En reellvärd funktion definierad på ett utfallsrum Ω kallas en (endimensionell)
Lärmål 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
TMS136. 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
ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 9
ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 9 STOKASTISKA VARIABLER 1. Ange om följande stokastiska variabler är diskreta eller kontinuerliga: a. X = En slumpmässigt utvald person ur populationen är arbetslös, där x antar
MVE051/MSG Föreläsning 7
MVE051/MSG810 2016 Föreläsning 7 Petter Mostad Chalmers November 23, 2016 Överblick Deskriptiv statistik Grafiska sammanfattningar. Numeriska sammanfattningar. Estimering (skattning) Teori Några exempel
Blandade problem från elektro- och datateknik
Blandade problem från elektro- och datateknik Sannolikhetsteori (Kapitel 1-10) E1. En viss typ av elektroniska komponenter anses ha exponentialfördelade livslängder. Efter 3000 timmar brukar 90 % av komponenterna
SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I
SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I Jimmy Olsson Föreläsning 4 7 november 2017 1 / 29 Idag Förra gången Viktiga kontinuerliga fördelningar (Kap. 3.6) Fördelningsfunktion (Kap. 3.7) Funktioner av stokastiska
Tentamen LMA 200 Matematisk statistik,
Tentamen LMA 00 Matematisk statistik, 0 Tentamen består av åtta uppgifter motsvarande totalt 50 poäng. Det krävs minst 0 poäng för betyg, minst 0 poäng för 4 och minst 40 för 5. Examinator: Ulla Blomqvist,
Avd. Matematisk statistik
Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF1901 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, MÅNDAGEN DEN 8:E JANUARI 2018 KL 14.00 19.00. Examinator: Thomas Önskog, 08 790 84 55. Tillåtna hjälpmedel: Formel- och tabellsamling
SF1901: 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
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:
Avd. Matematisk statistik
Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF90 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, ONSDAGEN DEN 26:E OKTOBER 206 KL 8.00 3.00. Examinator: Thomas Önskog, 08 790 84 55. Tillåtna hjälpmedel: Formel- och tabellsamling
EXEMPEL PÅ FRÅGESTÄLLNINGAR INOM STATISTIK- TEORIN (INFERENSTEORIN):
Lunds tekniska högskola Matematikcentrum Matematisk statistik FMSF50: Matematisk statistik för L och V OH-bilder på föreläsning 7, 2017-11-20 EXEMPEL PÅ FRÅGESTÄLLNINGAR INOM STATISTIK- TEORIN (INFERENSTEORIN):
Kapitel 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,
Formel- och tabellsamling i matematisk statistik
Formel- och tabellsamling i matematisk statistik 1. Sannolikhetsteori för lärarprogrammet Sannolikhetsformler P (A ) = 1 P (A) P (A B) = P (A) + P (B) P (A B) P (A B) = P (A B) P (B) P (A B) = P (A B)P
Laboration 3: Stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar
LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK LABORATION 3 MATEMATISK STATISTIK AK FÖR CDIFYSIKER, FMS012/MASB03, HT12 Laboration 3: Stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och enkla
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:
Inledning till statistikteorin. Skattningar och konfidensintervall för μ och σ
Inledning till statistikteorin Skattningar och konfidensintervall för μ och σ Punktskattningar Stickprov från en population - - - Vi vill undersöka bollhavet men får bara göra det genom att ta en boll
Föreläsning 7. Statistikens grunder.
Föreläsning 7. Statistikens grunder. Jesper Rydén Matematiska institutionen, Uppsala universitet jesper.ryden@math.uu.se 1MS008, 1MS777 vt 2016 Föreläsningens innehåll Översikt, dagens föreläsning: Inledande
Mer om slumpvariabler
1/20 Mer om slumpvariabler Måns Thulin Uppsala universitet thulin@math.uu.se Statistik för ingenjörer 4/2 2013 2/20 Dagens föreläsning Diskreta slumpvariabler Vilket kretskort ska man välja? Väntevärde