Parametriska metoder. Icke-parametriska metoder. parametriska test. Icke-parametriska test. Location Shift. Vilket test ersätts med vilket?

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Parametriska metoder. Icke-parametriska metoder. parametriska test. Icke-parametriska test. Location Shift. Vilket test ersätts med vilket?"

Transkript

1 Icke-parametrska test Icke-parametrska metoder Parametrska metoder Fördelge för populatoe som stckprovet togs frå är käd så ära som på ett atal parametrar, t.ex: N med okäda och Icke-parametrska metoder Vll helst ha samma test me uta atagade om de uderlggade fördelge!,,5,? Pcture from: Desty,,5, -5, -,5,,5 5, 7,5 [email protected] Locato Shft parametrsk t.ex -S t test ckeparametrsk När r behövs ett cke-parametrsk test? Om förutsättgar för parametrska test te är uppfyllda: -Sample t-test: kräver ormalfördelg för de uderlggade populatoera Oe-ay NOV: kräver ormalfördelg för alla grupper, homogea varaser Om det är svårt att kvatfera data ordalskalor (storleksordg fs, me dffereser sakar betydelse: t.ex storlek av T-tröjor) dessa data ka dock ragordas Hur pass bra fugerar cke- parametrska test? Vlket test ersätts med vlket? populato ormalfördelad populato te ormalfördelad Nästa så bra som parametrska test om ormalfördelg och adra förutsättgar förelgger styrka ka vara mdre jämfört med parametrska test Är ofta bättre om förutsättgara (ormalfördelg osv.) te är uppfyllda -Sample t-test (-Sample z-test) Pared t-test -Sample Sg test -Sample lcoxo test Matched Pars Sg test lcoxo-sged Rak test allmä fördelg symmetrsk fördelg -Sample Sg test på dfferesera -Sample lcoxo på dfferesera -Sample t-test Ma-htey -test Oe-ay NOV Kruskal-alls test

2 ) Oe-Sample Sg test prövar om medae för e fördelg är lka med ett hypotetskt värde om ollhypotese stämmer borde ugefär hälfte av alla värde ur ett stckprov vara större ä det hypotetska värdet, adra hälfte borde vara mdre resultatet av ett stckrov ka skrvas så här: + + = = + - = = + = = = + + med adra ord: saolkhete att ett värde är större ä det hypotetska borde vara p=.5 Oe-Sample Sg test p P( X ~ ) H : p.5 H : p.5 eller a Testvarabel: M atalet värde som är större ä ~ M (,.5) krt : mycket p.5 uder H eller stora eller mycket små värde för M p värdet elgt bomalfördelge p P( X M ) P( X M ) p.5 sdgt Vll möss m ha e ege spegel? 6 möss med vars bur som har ett rum med och ett rum uta spegel vlket rum uppehöll sg muse mest? mus med x x x uta x x x x x x x x x x x x x Sherw, C.M.. Mrrors as potetal evrometal erchmet for dvdually housed laboratory mce. ppl. m. ehav. Sc. 87: 95-. Vll möss m ha e ege spegel? H : p.5 stckprov : M p P P 6,.5 uder H M PM M PM M H : p.5 Nollhypotese förkastas pga. ltet p-värde. Mus föredrar... att te ha ågo spegel. a tvåsdgt test tvåsdgt test geetskt förädrad mus,,5 Tvåsdgt test Dstrbuto Dstrbuto uder Plot H omal; =6; p=,5,6 +,6 =, Mtab Stat / Noparametrcs / -Sample Sg Probablty,,5,,6,6 Det värdet f fck är dock mycket osaolkt uder H P-värdet är saolkhete för det värdet v fck geom stckprovet eller mera extrema (mera osaolka) värde. egatv sffer för de som föredrade spegel tvåsdgt

3 Resultat Sg Test for Meda: C räkar bara hur måga som är större ä och hur måga som är mdre ä Sg test of meda =, versus ot =, N elow Equal bove P Meda C 6,, Nollhypotese förkastas pga. ltet p-värde. Mus föredrar... att te ha ågo spegel. Om atalet värdev är r stort (>5) omalfördelge ka approxmeras med ormalfördelge M (, p), p~ sn p, p p M N, M z N, uder H uder H är M så här fördelad (p=.5) z, som är kostruerad av M, måste därför vara stadard-ormalfördelad. krt z tvåsdgt v förkastar H om z verkar te vara N(,)-fördelad. Mer om Oe-Sample Sg testet Förutsättgar: slumpmässgt stckprov, som valgt Om fördelge är ormalfördelad är ett Oe-Sample t-test mera effektvt. (t-testet käer ju tll avstådet av varje mätvärde tll ollhypotese...) Har två matvärde samma storlek, alltså samma rag (s.k. tes ), tlldelas båda medelvärdet av rage Mätvärde med samma storlek som de hypotetska medae goreras ( = -värde), förmskas motsvarade + + = = + - = = + = = = ) -Sample lcoxo test prövar om medae för e fördelg är lka med ett hypotetskt värde gör detsamma som Sg test, me fördelge av de uderlggade populatoe måste vara symmetrsk ragordg räkas ut, som för måga cke-parametrska test Exempel: V har följade värde: -, -6,, -, -, -7, 5,6, -, -, -5, -, -, Är medae lka med oll? bsolutvärdea ragordas: Om v t.ex prövar om = summeras alla rag dess tllhörade värde är större ä och alla rag dess tllhörade värde är mdre ä : m, krt R R tabell 6 lower tal upper tal tvåsdgt värde abs rag -,, 6-6, 6, 9,, -,, -,, -7, 7, 5,6 5,6 8,, 5 -,, -,, -5, 5, 7 -,, -,, Idè bakom -S S lcoxo testet H : Om medae av e symmetrsk fördelg var borde + och - vara ugefär lka stora. H förkastas är t.ex måga höga rag tllhör postva värde och måga låga rag tllhör egatva värde OS!: H förkastas om testvarabel har ett lågt värde!... eftersom =m( +, - ) =5 osaolkt att det blr så om fördelge är symmetrsk =

4 lcoxo test - tabell Mtab Stat / Noparametrcs / -Sample lcoxo eräkas med hjälp av kombatork tvåsdgt Results for: metal_s Resultat Mtab Stat / Noparametrcs / -Sample lcoxo lcoxo Sged Rak Test: Dff Test of meda =, versus meda ot =, N for lcoxo Estmated N Test Statstc P Meda Dff 6,, -, Nollhypotese förkastas. Medae skljer sg sgfkat frå. tvåsdgt Jag vll veta om medae av ett mätfel är oll (eller om det fs ett systematskt fel) Resultat lcoxo Sged Rak Test: fel Test of meda =, versus meda ot =, N for lcoxo Estmated N Test Statstc P Meda fel 9,,6,75 H förkastas te (P>.5). Medae ka vara oll. Ett systematskt fel ka te bevsas. Om atalet värdev är r stort (>5) sn E, V V E z V krt E z tvåsdgt der H : hälfte av de totala ragsumma större ä stämmer, v testar ju +

5 C) lcoxo-sged Rak test förf parade stckprov två parade stckprov (t. ex före/efter) Fs e förskjutg ( locato shft ) mella båda fördelgar eller är de detska (H ) praktskt taget detsamma som Oe-Sample lcoxo test, se ere Exempel: alumumhalt av träd e föroread areal august måad och ovember måad Laureyses, I., R. lust, L. De Temmerma, C. Lemmes ad R. Ceulemas.. Cloal varato heavy metal accumulato ad bomass producto a poplar coppce culture. I. Seasoal varato leaf, wood ad bark cocetratos. Evro. Polluto : Ragorda de absoluta dfferesera! ug Nov Dff abs rag 8,, -,, 6, 6, -6, 6, 9 6,5 5,,,,6 5,6 -,, 9,5,5 -,, 8, 5,5-7, 7, 8,,7 5,6 5,6 8,,,, 5 7,9 9,9 -,, 8,, -,, 8,9, -5, 5, 7,6,7 -,,, 6,8 -,, Idè bakom testet Om båda fördelgar var detska borde ugefär hälfte av de parvsa dfferesera vara postva och de adra hälfte vara egatva Dessutom borde postva och egatva dffereser av samma storlek vara lka saolka V förvätar oss alltså, uder H, att alla postva dffereser får samma ragsumma som alla egatva dffereser V geomför alltså ett -S lcoxo test för de parvsa dfferesera (gaska lka Pared t-test) Testvarabel: samma som för f r -S lcoxo m, krt R R tabell 6 lower tal upper tal tvåsdgt rag Mtab Kör Oe-Sample lcoxo på dfferesera! Mtab Stat / Noparametrcs / -Sample lcoxo Calc / Calculator Dfferes tll C C = dfferes

6 Resultat lcoxo Sged Rak Test: Dff Test of meda =, versus meda ot =, N for lcoxo Estmated N Test Statstc P Meda Dff 6,, -, D) Ma-htey -test H : kommer två oberoede (cke-parade) stckprov frå detska fördelgar? H a : det fs e förskjutg ( locato shft ) motsvarar Studet s t-test för cke-ormala PDF Exempel: två stckprov och : : Ma ordar alla värde elgt deras storlek och räkar hur måga värde av kommer före varje -värdet Ma-htey -test Testvarabel för f r -testet värde sample u u u u u u u u eller bdrag tll värde frå stckprov kommer före detta värde frå stckprov kommer före detta u u u u u u u u eller Mycket höga eller mycket små värde för tyder på e skllad mella fördelgara för populato respektve populato, som här: värde sample bdrag tll Krtska området Mycket höga eller mycket små värde för tyder på e skllad mella fördelgara för populato respektve populato two taled : m krt, oe taled : krt med P med P tabell o o tabell Ma-htey htey s s häger h hop med lcoxo s s rak sum I praktke aväds ofta dea formel.

7 häger h hop med värde sample bdrag tll rag Mtab Stat / Noparametrcs / Ma-htey v utgår frå lcoxos ragsumma som förut Resultat Ma-htey Test ad CI: ; N Meda 6,5,5 Pot estmate for ET-ET s -,5 97, Percet CI for ET-ET s (-9,998;,998) =, Test of ET = ET vs ET ot = ET s sgfcat at, Om atalet värdev är r stort (>5) m z m krt z tvåsdgt N, ( uta"tes" ) meda H förkastas te, p för stort Ige sgfkat skllad, fördelgara ka vara detska. Förutsättgar ttgar och styrka Oberoede slumpmässga stckprov (Lte) mdre styrka jämfört med Studet s t fall populatoera är ormalfördelade Större styrka ä Studet s t för måga adra fördelgar E) Kruskal-alls test Ekvvalet tll Oe-ay NOV talet populatoer (treatmets) = k H : alla k populatoer är detska H a : mst två populatoer har olka postoer ( locato shft ) Kräver te ormalfördelade populatoer Recept: lada alla = k observatoer och ragorda frå tll

8 Kruskal-alls test lada alla = k observatoer och ragorda frå tll R summa av alla rag för stckprov R R R V k V H R R testvarabel lkar V: medelvärdet över alla rag motsvarar SST k medelvärdet över alla rag R för grupp NOV Summa över alla rag H gäller alla R ugefär lka V lte V k Krtska området V H R R motsvarar SST k R NOV testvarabel H förkastas om H (alltså äve V) är stor, så fall avvker ju gruppmedelvärdea frå det gemesamma medelvärdet. Om H gäller är testvarabel H ugefär -fördelad, om alla är tllräcklgt stora (5). Nollhypotese förkastas om H är stor: H ( f ) f k upper tal krt Vkte av fsk Expermet: V vll veta om temperaturförhöjge av havsvattet ärhete av ett kärkraftverk har ett flytade på fskaras vkt: Vkte av fsk 8 F F 6 F 5 F Mtab Stat / Noparametrcs / Kruskal-alls Stacked data Resultat Kruskal-alls Test: vkt versus temp temp N Meda ve Rak Z 8 5 9,,6, 6 9,,5, 6 6,,, 5 5 8, 8, -, Overall,5 df=k- H =, DF = P =,566 H =, DF = P =,56 (adjusted for tes) Nollhypotese (ge förskjutg) ka te förkastas. Ige sgfkat effekt av vattets temperatur på vkte ka bevsas.

4.2.3 Normalfördelningen

4.2.3 Normalfördelningen 4..3 Normalfördelge Bomal- och Possofördelge är två exempel på fördelgar för slumpvarabler som ka ata ädlgt eller uppräkelgt måga olka värde. Sådaa fördelgar sägs vara dskreta. Ofta är ett resultat X frå

Läs mer

Något om beskrivande statistik

Något om beskrivande statistik Något om beskrvade statstk. Iledg I de flesta sammahag krävs fakta som uderlag för att komma tll rmlga slutsatser eller fatta vettga beslut. Exempelvs ka det på ett företag ha uppstått dskussoer om att

Läs mer

Kontingenstabell (Korstabell) 2. Oberoende-test. Stickprov beror av slumpen. Vad vi förvf. är r oberoende: kriterier är r oberoende: kriterier

Kontingenstabell (Korstabell) 2. Oberoende-test. Stickprov beror av slumpen. Vad vi förvf. är r oberoende: kriterier är r oberoende: kriterier . Oberoede-test Kotgestabell (Korstabell) Oberoedet av två rterer för lassfato udersöes xempel: V vll veta om röadet är beroede av ö V tar ett stcprov ur befolge (=50) och lassfcera persoera elgt dessa

Läs mer

Väntevärde, standardavvikelse och varians Ett statistiskt material kan sammanfattas med medelvärde och standardavvikelse (varians), och s.

Väntevärde, standardavvikelse och varians Ett statistiskt material kan sammanfattas med medelvärde och standardavvikelse (varians), och s. Vätevärde, stadardavvkelse och varas Ett statstskt materal ka sammafattas med medelvärde och stadardavvkelse (varas, och s. På lkade sätt ka e saolkhetsfördelg med käda förutsättgar sammafattas med vätevärde,,

Läs mer

Föreläsning G04 Surveymetodik 732G19 Utredningskunskap I

Föreläsning G04 Surveymetodik 732G19 Utredningskunskap I Föreläsg 6 73G04 urveymetodk 73G9 Utredgskuska I Dages föreläsg ortfall Totalbortfall Partellt bortfall Hur hatera bortfall? ortfallsstratumasatse (tvåfasurval) ubsttuto Imuterg Reettosquz ortfall och

Läs mer

D 45. Orderkvantiteter i kanbansystem. 1 Kanbansystem med två kort. Handbok i materialstyrning - Del D Bestämning av orderkvantiteter

D 45. Orderkvantiteter i kanbansystem. 1 Kanbansystem med två kort. Handbok i materialstyrning - Del D Bestämning av orderkvantiteter Hadbok materalstyrg - Del D Bestämg av orderkvatteter D 45 Orderkvatteter kabasystem grupp av materalstyrgsmetoder karakterseras av att behov av materal som uppstår hos e förbrukade ehet mer eller mdre

Läs mer

Orderkvantiteter vid begränsningar av antal order per år

Orderkvantiteter vid begränsningar av antal order per år Hadbok materalstyrg - Del D Bestämg av orderkvatteter D 64 Orderkvatteter vd begräsgar av atal order per år Olka så kallade partformgsmetoder aväds som uderlag för beslut rörade val av lämplg orderkvattet

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: [email protected] Vad gör g r Z-testetZ? H : e ormalfördelad

Läs mer

SAMMANFATTNING AV KURS 602 STATISTIK (Newbold kapitel [7], 8, 9, 10, 13, 14)

SAMMANFATTNING AV KURS 602 STATISTIK (Newbold kapitel [7], 8, 9, 10, 13, 14) AMMANFATTNING AV KUR 6 TATITIK (Newbold katel [7], 8, 9,, 3, 4) INLEDNING 3 Proortoer 3 Proortoer 4 Poulatosvaras 5 KONFIDENINTERVALL 6 Itutv förklarg 6 Arbetsgåg vd beräkg av kofdestervall 7 Tfall. ök

Läs mer

Lycka till och trevlig sommar!

Lycka till och trevlig sommar! UMEÅ UNIVERSITET Isttutoe för matematsk statstk Statstk för lärare, MSTA38 Lef Nlsso TENTAMEN 07-05-3 TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Statstk för lärare, 5 poäg Skrvtd: 09.00-5.00 Tllåta hjälpmedel: Tabellsamlg,

Läs mer

Orderkvantiteter i kanbansystem

Orderkvantiteter i kanbansystem Hadbok materalstyrg - Del D Bestämg av orderkvatteter D 45 Orderkvatteter kabasystem E grupp av materalstyrgsmetoder karakterseras av att behov av materal som uppstår hos e förbrukade ehet mer eller mdre

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

Centrala gränsvärdessatsen

Centrala gränsvärdessatsen Arm Hallovc: EXTRA ÖVNINGAR Cetrala gräsvärdessatse Cetrala gräsvärdessatse Vätevärdet och varase för e ljär kombato av stokastska varabler beräkas elgt följade: S Låt c, c,, c vara kostater,,,, stokastska

Läs mer

Lösningsförslag till tentamen i 732G71 Statistik B, 2009-12-04

Lösningsförslag till tentamen i 732G71 Statistik B, 2009-12-04 Prs Lösgsförslag tll tetame 73G7 Statstk B, 009--04. a) 340 30 300 80 60 40 0 0.5.0.5.0 Avståd.5 3.0 3.5 b) r y y y y 4985.75 7.7 830 0 39.335 7.7 0 80300-830 0 3.35 0.085 74.475 c) b y y 4985.75 7.7 830

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

Variansberäkningar KPI

Variansberäkningar KPI STATISTISKA CENTRALBYRÅN Slutrapport (9) Varasberäkgar KPI Varasberäkgar KPI Iledg Grov varasskattg Detaljerade varasskattgar av tuga produktgrupper 5 Rätekostader 5 Charter 6 Böcker 8 Utrkesflyg 0 Iträdesbljetter

Läs mer

Slumpvariabler (Stokastiska variabler)

Slumpvariabler (Stokastiska variabler) Slumpvarabler Väntevärden F0 Slutsatser från urval tll populaton Slumpvarabler (Stokastska varabler) En slumpvarabel är en funkton från utfallsrummet tll tallnjen Ex kast med ett mynt ggr =antalet krona

Läs mer

F15 ENKEL LINJÄR REGRESSION (NCT )

F15 ENKEL LINJÄR REGRESSION (NCT ) Stat. teor gk, ht 006, JW F5 ENKEL LINJÄR REGRESSION (NCT.-.4) Ordlta tll NCT Scatter plot Depedet/depedet Leat quare Sum of quare Redual Ft Predct Radom error Aal of varace Sprdgdagram Beroede/oberoede

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

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

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK. Statistik för lärare, 5 poäng

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK. Statistik för lärare, 5 poäng UMEÅ UNIVERSITET Isttutoe för matematsk statstk Statstk för lärare, MSTA38 Lef Nlsso TENTAMEN 04--6 TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Statstk för lärare, 5 poäg Skrvtd: 9.00-15.00 Tllåta hjälpmedel: Utdelad

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

Medelvärde. Repetition. Median. Standardavvikelse. Frekvens. Normerat värde. z = x x

Medelvärde. Repetition. Median. Standardavvikelse. Frekvens. Normerat värde. z = x x Medelvärde Reetto mb9 Medelvärdet är summa av alla observatoer dvderat med deras atal. x 873+85+8385+83+8+83+8087+808+80 = 70 70 = 89 9 Meda Medae är de mttersta observatoe. = 8 Eller medelvärdet av de

Läs mer

FÖRSÖKSPLANERING. och utvärdering av försöksresultat med den matematiska statistikens metoder. av Jarl Ahlbeck

FÖRSÖKSPLANERING. och utvärdering av försöksresultat med den matematiska statistikens metoder. av Jarl Ahlbeck FÖRSÖKSPLNERING och utvärderg av försöksresultat med de matematska statstkes metoder av Jarl hlbeck Åbo kadem Laboratoret för alägggstekk I a sstem whch varable quattes chage, t s of terest to eame the

Läs mer

REGRESSIONSANALYS S0001M

REGRESSIONSANALYS S0001M Matematk Kerst Väma 9--4 REGRESSIONSANALYS SM INNEHÅLL. Iledg.... Ekel regressosaalys... 3. Udersökg av modellatagadea...7 4. Korrelatoskoeffcet.... Kofdestervall för förvätat Y-värde...3 6. Progostervall...4

Läs mer

Grundläggande matematisk statistik

Grundläggande matematisk statistik Grudläggade matematisk statistik Puktskattig Uwe Mezel, 2018 [email protected]; [email protected] www.matstat.de Saolikhetsteori: Saolikhetsteori och statistikteori vad vi gjorde t.o.m. u vi hade e give

Läs mer

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

(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

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

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

Armin Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR. ) De Moivres formel ==================================================== 2 = 1

Armin Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR. ) De Moivres formel ==================================================== 2 = 1 Arm Hallovc: EXTRA ÖVNINGAR KOMPLEXA TAL x + y, där x, y R (rektagulär form r(cosθ + sθ (polär form r (cos θ + s θ De Movres formel y O x + x y re θ (potesform eller expoetell form θ e cosθ + sθ Eulers

Läs mer

TMS136: Dataanalys och statistik Tentamen 2013-10-26 med lösningar

TMS136: Dataanalys och statistik Tentamen 2013-10-26 med lösningar TMS36: Dataaalys och statistik Tetame 03-0-6 med lösigar Examiator och jour: Mattias Sude, tel. 0730 79 9 79 Hjälpmedel: Chalmersgodkäd räkare och formelsamlig formelsamlig delas ut med teta). Betygsgräser:

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

Flexibel konkursriskestimering med logistisk spline-regression

Flexibel konkursriskestimering med logistisk spline-regression Matematsk statstk Stockholms uverstet Flexbel kokursrskestmerg med logstsk sple-regresso Erk vo Schedv Examesarbete 8: Postadress: Matematsk statstk Matematska sttutoe Stockholms uverstet 6 9 Stockholm

Läs mer

Test av anpassning, homogenitet och oberoende med χ 2 - metod

Test av anpassning, homogenitet och oberoende med χ 2 - metod Matematsk statstk för STS vt 00 00-05 - Bengt Rosén Test av anpassnng, homogentet och oberoende med χ - metod Det stoff som behandlas det fölande återfnns Blom Avsntt 7 b sdorna 6-9 och Avsntt 85 sdorna

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

F4 Matematikrep. Summatecken. Summatecken, forts. Summatecken, forts. Summatecknet. Potensräkning. Logaritmer. Kombinatorik

F4 Matematikrep. Summatecken. Summatecken, forts. Summatecken, forts. Summatecknet. Potensräkning. Logaritmer. Kombinatorik 0-0-5 F Matematrep Summateet Potesräg Logartmer Kombator Summatee Säg att v har ste tal,, Summa av dessa tal (alltså + + ) srvs ortfattat med hälp av summatee: summa då går fr.o.m. t.o.m. Summatee, forts.

Läs mer

Kap. 1. Gaser Ideala gaser. Ideal gas: För en ideal gas gäller: Allmänna gaslagen. kraft yta

Kap. 1. Gaser Ideala gaser. Ideal gas: För en ideal gas gäller: Allmänna gaslagen. kraft yta Termodyamk - ärmets rörelse - Jämvkt - Relatoer mella olka kemska tllståd - Hur mycket t.ex. eerg eller rodukter som bldas e kemsk reakto - arför kemska reaktoer sker Ka. 1. Gaser 1.1-2 Ideala gaser Ideal

Läs mer

Digital signalbehandling Fönsterfunktioner

Digital signalbehandling Fönsterfunktioner Istitutioe för data- och elektrotekik Digital sigalbehadlig Fösterfuktioer 2-2-7 Fösterfuktioer aväds för att apassa mätserie vid frekvesaalys via DFT och FFT samt vid dimesioerig av FIR-filter via ivers

Läs mer

Mätbar vetskap om nuläget och tydliga målbilder om framtiden. Genomför en INDICATOR självvärdering och nulägesanalys inom tre veckor

Mätbar vetskap om nuläget och tydliga målbilder om framtiden. Genomför en INDICATOR självvärdering och nulägesanalys inom tre veckor Mätbar vetskap om uläget och tydliga målbilder om framtide Geomför e INDICATOR självvärderig och ulägesaalys iom tre veckor Självvärderig e del av dokumetatioskravet i ya skollage Skollage ställer också

Läs mer

Att testa normalitet och heteroskedasticitet i en linjär regressionsmodell

Att testa normalitet och heteroskedasticitet i en linjär regressionsmodell UPPSALA UNIVERSITET -9- Isttutoe för formatosveteskap ehete för statstk Statstk D D-uppsats, poäg Arkvverso Poltces Magster-programmet HT 999 Att testa ormaltet och heteroskedastctet e ljär regressosmodell

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

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

Föreläsning 10: Kombinatorik

Föreläsning 10: Kombinatorik DD2458, Problemlösig och programmerig uder press Föreläsig 10: Kombiatorik Datum: 2009-11-18 Skribeter: Cecilia Roes, A-Soe Lidblom, Ollata Cuba Gylleste Föreläsare: Fredrik Niemelä 1 Delmägder E delmägd

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

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

Lösningar och kommentarer till uppgifter i 1.1

Lösningar och kommentarer till uppgifter i 1.1 Lösigar och kommetarer till uppgifter i. 407 d) 408 d) 40 a) 3 /5 5) 5 3 0 ) 0) 3 5 5 4 0 6 5 x 5 x) 5 x + 5 x 5 x 5 x 5 x + 5 x 40 Om det u är eklare så här a x a 3x + a x) a 4x + 43 a) 43 45 5 3 5 )

Läs mer

x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 HL Z x x x

x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 HL Z x x x Uppgift 1 a) Vi iför slackvariabler x 4, x 5 och x 6 och löser problemet med hjälp av simplexalgoritme. Z -2-1 1 0 0 0 0 x 4 1 1-1 1 0 0 20 x 5 2 1 1 0 1 0 30 x 6 1-1 2 0 0 1 10 x 1 blir igåede basvariabel

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

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

Konsoliderad version av. Styrelsens för ackreditering och teknisk kontroll föreskrifter (STAFS 1993:18) om EEG-märkning av färdigförpackade varor

Konsoliderad version av. Styrelsens för ackreditering och teknisk kontroll föreskrifter (STAFS 1993:18) om EEG-märkning av färdigförpackade varor Kosoliderad versio av Styrelses för ackrediterig och tekisk kotroll föreskrifter (STAFS 1993:18) om EEG-märkig av färdigförpackade varor Rubrike har dea lydelse geom (STAFS 2008:11) Ädrig iförd: t.o.m.

Läs mer

Variansanalys ANOVA. Idé. Experiment med flera populationer. Beteckningar. Beteckningar. ANOVA - ANalysis

Variansanalys ANOVA. Idé. Experiment med flera populationer. Beteckningar. Beteckningar. ANOVA - ANalysis Varansanalys ANOVA ANOVA - ANalyss Of VArance Stcprov från flera populatoner ( ) analyserar varansen (sprdnngen) varje stcprov för att dra slutsatser om medelvärden Har alla populatoner samma medelvärden?

Läs mer

Egna funktioner. Vad är sin? sin är namnet på en av många inbyggda funktioner i Ada (och den återfinns i paketet Ada.Numerics.Elementary_Functions)

Egna funktioner. Vad är sin? sin är namnet på en av många inbyggda funktioner i Ada (och den återfinns i paketet Ada.Numerics.Elementary_Functions) - 1 - Vad är si? si är amet på e av måga ibyggda fuktioer i Ada (och de återfis i paketet Ada.Numerics.Elemetary_Fuctios) si är deklarerad att ta emot e parameter (eller ett argumet) av typ Float (mätt

Läs mer