1) I följande studier a) och b) identifiera populationen, stickprovet, stickprovs egenskap, rådata och populationsegenskap.

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "1) I följande studier a) och b) identifiera populationen, stickprovet, stickprovs egenskap, rådata och populationsegenskap."

Transkript

1 1) I följande studier a) och b) identifiera populationen, stickprovet, stickprovs egenskap, rådata och populationsegenskap. a) Astronomer bestämmer avståndet till en fjäran galax genom att mäta avståndet till ett fåtal stjärnor inom galaxen och sedan räkna medelavståndet till dessa stjärnor. b) Medicin X används för att behandla allergisymptomer. I en undersökning behandlades374 barn mellan3 till 11 årmed 100 μgavmedicinx. 17% av dessa barn fick huvudvärk under experimentet. 1

2 1) I följande studier a) och b) identifiera populationen, stickprovet, stickprovs egenskap, rådata och populationsegenskap. a) Astronomer bestämmer avståndet till en fjäran galax genom att mäta avståndet till ett fåtal stjärnor inom galaxen och sedan räkna medelavståndet till dessa stjärnor. Populationen är alla stjärnor i galaxen som betraktas. Stickprovet är fåtalet stjärnor vars avstånd uppmätts. Stickprovsegenskapen är avståndet mellan oss och stjärnorna i stickprovet. Rådata är alla avstånd mellan oss och varje stjärna i stickprovet. Populationsegenskap är avståndet mellan oss och populationen, dvs alla stjärnor i galaxen. 2

3 1) I följandestudier a) ochb) identifierapopulationen, stickprovet, stickprovs egenskap, rådata och populationsegenskap. b) Medicin X används för att behandla allergisymptomer. I en undersökning behandlades374 barn mellan3 till 11 årmed 100 μgavmedicinx. 17% avdessabarn fickhuvudvärkunder experimentet. Populationenärallabarn somharallergisymptomer. Stickprovet består av 374 barn som är med i undersökningen. Stickprovsegenskapen är andelen barn som får huvudvärk av medicinen. Rådataärlistanpåallabarn ochresultatetförvarjebarn omde fick huvudvärk eller inte. Populationsegenskap är andelen barn med allergisymptomer som får huvudvärk av medicinen. 3

4 2) Bestäm om följande påståenden har betydelse(eller sanna) eller har ingen betydelse(eller falska). a) Ny Produkt. Vår marknadsavdelning undersökte 1003 kunder om deras inställning gentemot en av våra nya produkter. Pga den stora entusiasmen för att köpa produktenbland demundersöktapersonerna, bestämdevi ossattlanseraden nyaproduktenihelalandet. b) En ny privat statistikbyrå vill etablera sig på marknaden och erbjuder undersökningar för samma pris med större felstaplar än andra byråer. c) En opinionsundersökning utförd två veckor förre valet visade att parti A skulle ledamed 52% avrösternamed en osäkerhetpå3%. I valet förloradedock partia med 46%. Dettabevisarinkompetenshos företagetsomutfördeundersökningen. d) En TV undersökning fick personer med i undersökningen. Ett företag specialiseratpåundersökningarställdesammafrågatill endast997 personer. TV undersökningen har betydligt större statistiskt underlag och är därför mycket tillförlitligare än företagets undersökning. 4

5 2) Bestäm om följande påståenden har betydelse (eller sanna) eller har ingen betydelse (eller falska). a) Ny Produkt. Vår marknadsavdelning undersökte 1003 kunder om deras inställning gentemot en av våra nya produkter. Pga den stora entusiasmen för att köpa produkten bland dem undersökta personerna, bestämde vi oss att lansera den nya produkten i hela landet. Undersöknigen gick ut på att bestämma andelen av befolkning som är intresserad av att köpa den nya produkten. Man gjorde en undersökning på ett stickprov av 1003 personer. Om stickprovet är representativt av hela landets befolkning så kan man med viss statistisk säkerhet säga att andelen intresserade människor i hela landet kommer vara densamma. Det är då rimligt att anta det kommer även vara stort intresse i hela landet och lansera produkten i hela landet. 5

6 2) Bestäm om följande påståenden har betydelse(eller sanna) eller har ingen betydelse(eller falska). b) En ny privat statistikbyrå vill etablera sig på marknaden och erbjuder undersökningar för samma pris med större felstaplar än andra byråer. Sammaprisärbra men störrefelstaplarbetyderattdetärstörreosäkerhetpå undersökningarnas resultat. Det är då svårare att dra slutsatser och att använda resultatet. Det är ett meningslöst försäjlningsargument. 6

7 2) Bestäm om följande påståenden har betydelse (eller sanna) eller har ingen betydelse (eller falska). c) En opinionsundersökning utförd två veckor förre valet visade att parti A skulle leda med 52% av rösterna med en osäkerhet på 3%. I valet förlorade dock parti A med 46% av rösterna. Detta bevisar inkompetens hos företaget som utförde undersökningen. Frågan är det finns rimliga faktorer som kan förklara skillnaden mellan valresultatet 46% och 52%. Man kan börja med att titta på osäkerheten i undersökningen som var 3%. Skillnaden mellan opinionsundersökningen och valresultat är 6% vilket betyder 2 standardavvikelser. Sannolikheten för statistiskfluctutation av 2 standardavvikelser är 5% och är därför inte så osannolikt, sånt inträffar naturligt i ett val i 20. Man bör dessutom lägga märke till att opinionsundersöknigen utfördes 2 veckor före valet. Det ger en extra osäkerhet eftersom opionen kan ha ändrats från 52% till något annat under de två veckorna. Det är då inte tillräckliga grunder för att anklaga undersökningsföretaget om inkompetens eller felaktigheter i undersökningen. 7

8 2) Bestäm om följande påståenden har betydelse (eller sanna) eller har ingen betydelse (eller falska). d) En TV undersökning fick personer med i undersökningen. Ett företag specialiserat på undersökningar ställde samma fråga till endast 997 personer. TV undersökningen har betydligt större statistiskt underlag och är därför mycket tillförlitligare än företagets undersökning. Ett företag som är specialiserat på undersökningar bör användas av moderna metoder för att välja representativa stickprov. Stickprovsmetodiken bör dessumtom vara offentlig så att den kan kontrolleras. TV undersökningen har betydligt större statistiskt underlag, men det finns ingen garanti på att den inte ger en snedvriden bild av egenskapen man vil bestämma hos populationen. Skulle undersökningen handla till exempel om vem har en TV apparat, eller villen andel av befolkningen befinner sig hemma just då detta TV program visas då blir resultatet helt missvisande. 8

9 3) I följande exempel bestäm vad är det bästa sättet att välja ett stickprov som passar i den frågan som undersöks. Förklara sedan varför de andra urvalskriterier skulle ge fel svar. 3a) Man vill bestämma de genomsnittliga skulderna för vuxna personer med kreditkort i landet. i) Stockholms bilförare med en registrerad miljöbil. ii) De första 1000 invånare med i Luleås telefonkatalog. iii) De första 1000 invånare i en fullständig lista av alla telefonnummer i Sverige. iv) Invånare som är folkbokförda i Blekinge och som svarade per post till undersökningen som publicerades i Blekinge Afton Nyheter. 9

10 3a) Man vill bestämma de genomsnittliga skulderna för vuxna personer med kreditkort i landet. i) Stockholms bilförare med en registrerad miljöbil. ii) De första 1000 invånare med i Luleås telefonkatalog. iii) De första 1000 invånare i en fullständig lista av alla telefonnummer i iv) Invånare som är folkbokförda i Blekinge och som svarade per post till undersökningen som publicerades i Blekinge Afton Nyheter. Sverige. i, ii, iv) är snäva sätt att bygga stickprove, eftersom dessa kriterier är inte okorrelerad med privatekonomin i stickprovet, som kan tex bero på kommun eller också är relaterad till om man har bil eller inte. iv) utöver den geografiska faktorn i i) och iv) finsn det andra faktorer som utesluter stora delar av befolkningen, tex människor som inte har en miljöbil eller som inte läser Blekinge Afton Nyheter. iii) är bättre eftersom det finns inget uppenbart samband mellan att man har ett telefonnummer och ens kreditkort skulder. Det är dock inte perfekt eftersom en del människor inte har någon telefon. Man kan också tänka sig att det finns ett samband mellan efternamn och privatekonomin, och då behöver inte de 1000 första namn i alfabetordning vara representativa för hela befolkingen. 10

11 3) I följande exempel bestäm vad är det bästa sättet att välja ett stickprov som passar i den frågan som undersöks. Förklara sedan varför de andra urvalskriterier skulle ge fel svar. 3b) Man vill utföra en undersökning för att uppskatta andelen röstberättigade svenskar som troligt kommer att rösta på ett parti P. i) Alla röstberättigade personer i Sverige. ii) Alla röstberättigade i Älvsbyns. iii) Alla röstberättigade personer som svarar på en webbundersökning tillgänglig från hemsidan för en rikstäckande dagstidning. iv) Var tusende person i en fullständig lista över alla röstberättigade personer i landet. 11

12 3b) Man vill utföra en undersökning för att uppskatta andelen röstberättigade svenskar som troligt kommer att rösta på ett parti P. i) Alla röstberättigade personer i Sverige. ii) Alla röstberättigade i Älvsbyns. iii) Alla röstberättigade personer som svarar på en webbundersökning tillgänglig från hemsidan för en rikstäckande dagstidning. iv) Var tusende person i en fullständig lista över alla röstberättigade personer i landet. Partistödet kan variera mellan olika kommuner därför kommer troligtvis en undersökning i Älvsbyns inte vara representativt för hela landet (ii). En webbundersökning (iii) når bara människor som har en dator och i detta fall dessutom bara människor som läser just denna webbtidning. Det finns ingen garanti på att detta är representativt för hela befolkningen. Det skulle vara mycket bra om man kunder undersöka alla röstberättigade personer i Sverige men det är alldeles för svårt att göra för varje undersökning. Det är dessutom onödigt, eftersom ett representativts stickprov räcker. Har man en fullständig lista över alla rösberättigade människor i landet då kan man antingen plocka stickprov på ett slumpmässigt sätt bland dessa eller också var tusende namn bör inte ge ett snävt stickprov. 12

13 4) Vi betraktar ett experiment där man försöker bestämma om skolnärvaro kan höjas mha av pengar incitament till tonåringar. Forskaren studerar två grupperav100 elever. I enagruppenerbjuderhon100 kronor förvarjevecka avperfektnärvaro. I den andragruppenfårelevernavetaattde ärmed i experimentet, men kommer inte få ut några pengar. a) Vilken grupp är kontrollgruppen och vilken är testgruppen? b) Bestäm om experimentet är singel-blind, dubbel-blind eller inte allas blind, och förklara varför. c) Vadkanman förväntasig omplacebo effektenidethärfallet? d) Hur skulle man kunna uppskatta placeboeffekten? 13

14 a) Vilken grupp är kontrollgruppen och vilken är testgruppen? Kontrolgruppen är den som inte får någon särskild behandling i detta fall de som inte får extra veckopeng. Testgruppen är den som får behandlingen i det här fallet de som får extra pengar i utbyte mot perfekt närvaro. b) Bestäm om experimentet är singel-blind, dubbel-blind eller inte allas blind, och förklara varför. Experimentet är inte blind eftersom eleverna vet om det får behandlingen eller ej i förhand. För att vara dubbelblind, skulle forskaren inte veta vilka elever som får eller inte får extra pengar. Så experimentet är inte alls blind. c) Vad kan man förvänta sig om placebo effekten i det här fallet? Placeboeffekten är när man observera en positiv effekt pga en grupp tror sig få behandlingen. I det här fallet eftersom experimentet inte är blind så kan inte kontrollgruppen få någon placeboeffekt. I testgruppen skulle det kunna finnas en viss placeboeffekt dvs elever vars närvaro påverkas av att vara med i experimentet. d) Hur skulle man kunna uppskatta placeboeffekten? Man skulle kunna ha en tredje grupp kontroll grupp B som får extra veckopengar oavsett om de får perfekt närvaro eller inte. Genom att jämföra kontrollgruppen och kontrollgrupp B kan man se om det finns en viss effekt av att dela ut pengar oavsett närvarokravet, det skulle isåfall utgöra en placeboeffekt. Därefter kan man jämföra testgruppen med kontrollgrupp B. 14

15 5) I ett experiment observerar man en placebo effekt i en behandling för att ta hand om vårtor. Vilken eller vilka av dessa påståenden stämmer: i) Experimentet var inte ordentligt utfört på med dubbel-blind metoden. ii) Test och kontrollgruppen var för små. iii) Vårtor blev läkta i kontrollgruppen. Det visar sig att experimentet var utfört med blind metoden men inte dubbelblindmetoden. a) Att experimentet var blint men inte dubbelblint, vad är skillnaden? b) Varför är det svårt att skilja mellan placeboeffekten och den riktiga effekten när man inte använder dubbelblind metoden? 15

16 5) I ettexperiment observerarman en placeboeffektien behandlingförattta hand om vårtor. Vilken eller vilka av dessa påståenden stämmer: i) Experimentet var inte ordentligt utfört på med dubbel-blind metoden. ii) Test och kontrollgruppen var för små. iii) Vårtor blev läkta i kontrollgruppen. i) Beskrivningen säger att man observerar en placeboeffekt. Det betyder att man kunnat fastställa att det finns en positiveffekt även i kontrollgruppen. För att detta ska kunna ske så måste det vara troligt för människor i kontrollgruppen att de får den riktiga medicinen. Därför är experimentet säkert dubbel-blind för att man ska överhuvudtaget kunna dra slutsatsen om att det finns en placeboeffekt. ii) Skulletest ochkontrollgruppenvaraförsmåsåskulledetpåverkaden statistiskasignificanseniexperimentet. Detharingentingmed påsåendet om placeboeffekt att göra. iii) Att man observerat en placeboeffekt betyder att människorna blev bättre även utan den riktiga behandlingen. Dvs människorna i kontrollgruppen blev läkta. 16

17 6) På 1960-talet utfördes experiment för att undersöka om det verkligen gick för människor att hitta vattenkällor med en slagruta eller att känna av mycket små magnetfält. Det sägs att vissa har förmågan att detektera mycket små magnetfält och på detta sätt skulle kunna detektera vattenkällor. Den första experimentserien utförs av professor Y på följande sätt: Professor Y närvarar hela tiden under experimentet, och för varje nytt försök kunde professor Y slå på eller av magnetfältet som han ville. En testperson sitter i samma rum och försöker känna av om magnetfältet är av eller på. Testpersonen sitter mittemot professor Y, men professor Ys hand är gömd så att testpersonen inte kan se om professorn gör något med magnetknappen. Denna experimentserie visade på ett statistiskt signifikant sätt att testpersonen fick betydlig fler rätt än fel. En annan experimentserie anordnas av en annan professor Z: Professor Z medverkar inte direkt i experimentet. Det är nu två personer med i experimentet: en testperson som försöker gissa om magnetfältet är av eller på och en assistant som slår på eller av magnetfältet. Assistenten vet inte om knappen han trycker på slår magnetfältet på eller av och måste följa en given tidtabell så att han slå om magneten en gång i minuten med också schemalagda pauser. I detta experiment fick alltid testpersonen ungefär lika många rätt som fel svar. a) Varför ger experimenten olika resultat? b) Hur kallar man den experimentella metoden som används i den första mätserien? Är det samma metod i den andra mätserien? c) Blir det andra experimentet bättre eller sämre om professor Z ersätts av professor Y? d) Blir det första experimentet bättre eller sämre om professor Y ersätts av professor Z istället? e) Vilket/vilka experiment kan man lita på och varför? 17

18 a) Varför ger experimenten olika resultat? I båda experiment är det en person som slår på eller av magnetfältet. I det första experimentet vet personen (Professor Y) vad han gör, medan i det andra experimentet assistenten vet inte om det han gör slår på eller av magnetfältet. Det kan jämföras med medicinska undersökningar där patienten inte vet om han är med i kontroll eller testgruppen, men läkaren vet det och då kan det påverka attityder hos läkaren som kan avläsas av patienten. b) Hur kallar man den experimentella metoden som används i den första mätserien? Är det samma metod i den andra mätserien? Den första experimentserien är blind men inte dubbelblind, dvs professor Y vet om han slår på magnetfältet eller inte. I det andra experimentet använder man dubbelblind metoden, eftersom även assistenten inte vet om han slår magneten på eller av. 18

19 c) Blir det andra experimentet bättre eller sämre om professor Z ersätts av professor Y? I det andra experimentet är professorn roll bara att anordna experimentet men det är inte professorn som slår på eller av magneten. Därför spelar det ingen roll om det är professor Z eller Y som anordnar experimentet. Experimentet är oberoende av det. d) Blir det första experimentet bättre eller sämre om professor Y ersätts av professor Z istället? I det första experimentet är professorn direkt involverad och beroende på hans attityd går att avläsa av testpersonen kan testpersonen möjligtvis gissa om magneten slås på eller inte. Men det kan beror på professor som sitter där, hans attityd och så vidare. Man kan säga att resultatet kommer att bero på vem som utför experimentet, och därför kan inte resultatet betraktas som allmänt giltigt. e) Vilket/vilka experiment kan man lita på och varför? I det första experimentet är resultatet inte allmänt gilltigt och kan bero på vem som utför det. Det andra experimentet är oberoende av vem som utför det. Därför kan man litat på det andra experimentet, men det är ingen garanti att resulatet från det första experimentet kan upprepas. 19

20 7) Vi försöker räkna sannolikheten för att en hockey spelare ska göra ett antal mål under matchen. Från tidigare matcher har man kartlagt att hans sannolikhet att göra mål per mål försök är 30%. a) Under en match gör spelaren 2 försök, vad är sannolkiheten att han gör ett eller två mål? b) Från tidigare matcher bestämmer man att sannolikheten att han gör noll försök är 10%, ett försök 70%, två försök 20%. Vad är nu sannolikheten att han gör 2 mål? 20

21 a) Under en match gör spelaren 2 försök, vad är sannolkiheten att han gör ett eller två mål? Från tidigare matcher har man kartlagt att hans sannolikhet att göra mål per mål försök är 30%, det betyder att sannolikehet för framgång per försök är p=0.3. Vi kan modellera antalet mål ett antal N=2 försök med en binomialfördelning. Sannolikheten att göra 0 mål bland 2 försök B(0,2)=(1-0.3) 2 =0.49 Sannolikheten att göra 1mål bland 2 försök B(1,2)=0.3x(1-0.3) + (1-0.3)x0.3=0.42 Sannolikheten att göra 2 mål bland 2 försök B(2,2)=0.3 2 =

22 b) Från tidigare matcher bestämmer man att sannolikheten att han gör noll försök är 10%, ett försök 70%, två försök 20%. Vad är nu sannolikheten att han gör 2 mål? I föregående fråga räknade vi sannolikeheten för att göra 0,1,2 mål om spelare försöker 2 ggr att göra mål. Om han försöker en enda gång: 0 mål B(0,1)=0.7 1 mål B(1,1)=0.3 Om han försöker noll gånger, då kan han inte göra mål! Sannolikhet (A OCH B) = (Sannolikhet A) X (Sanolikhet B) (om A och B är oberoende) 0 försök (0.1) 1 försök (0.7) 2 försök(0.2) 0 mål 1x x x0.2 1 mål 0.3x x0.2 2 mål 0.09x0.2 Sannolikheten att göra 2 mål är sannolikheten att göra 2 försök och att göra 2 mål= 0.2 x 0.09 = dvs 0.18%. 22

23 8) I en godisautomat kan man exempelvis betala med en femkrona. Automaten väger varje mynt för att bestämma om det är en riktig femkrona. Vikten för femkronor följer en normalfördelning med ett meddelvärde på 9,50g och en standardavvikelse på 0,07g. Godisautomaten är byggd så att den stöter bort femkronor som väger mer än 9,64g eller mindre än 9,36. Hur ofta kommer äkta femkronor stötas bort? 23

24 8) I en godisautomat kan man exempelvis betala med en femkrona. Automaten väger varje mynt för att bestämma om det är en riktig femkrona. Vikten för femkronor följer en normalfördelning med ett meddelvärde på 9,50g och en standardavvikelse på 0,07g. Godisautomaten är byggd så att den stöter bort femkronor som väger mer än 9,64g eller mindre än 9,36. Hur ofta kommer äkta femkronor stötas bort? Frågan är egentligen hur ofta får man från en normalfördelning med meedelvärde 9,50 och σ=0,07 ett värdet utanför [9,36, 9,64]? Man kan lägga märke till att dett interval kan skrivas om som: [9,36, 9,64] =[9,50-2σ, 9,50+2σ] För en normalfördelning kan man slå upp sannolikheten att få ett värde utanför 2σ. Det är 5%. Sannolikheten för att en äkta 5 krona blir borstött är då 5%. 24

25 9) Här visar vi en tabell på handelsnetto mellan Sverige och utlandet mellan 2001 och Vi använder period A: som referens och antar att handelsnetto är konstant med tiden under denna period. a) Vad är då meddelvärdet och standardavvikelsen för en normalfördelning som skulle representera period A data? b) Om vi antar att åren 2008, 2009, 2010 (period B) följer samma normalfördelning vad är då sannolikheten för att få handelsnetto som observerats 2008? 2009? 2010? c) Om handelsnetto i ett år är oberoende av handelsnettot under föregående år, vad är sannolikheten för den kombinerade observationen av 2008 och 2009 och 2010 om man fortfarande antar att handelsnetto följer samma normalfördelning som mellan åren 1998 och 2007? d) Vad innebär det om vårt antagande om att handelsnetto i period B följer samma normalfördelning som i period A? 25

26 Vi använder period A: som referens och antar att handelsnetto är konstant med tiden under denna period. a) Vad är då meddelvärdet och standardavvikelsen för en normalfördelning som skulle representera period A data? Meddelvärdet mellan 98 och 2007 är ges av x = x i N = Standardavvikelsen =18423 b) Om vi antar att åren 2008, 2009, 2010 (period B) följer samma normalfördelning vad är då sannolikheten för att få handelsnetto som observerats 2008? 2009? 2010? Vi kan räkna chi-värdet för 2008, 2009, 2010, och för varje chi-värdet kan vi läsa av dess sannolikhet från en standardiserad normalfördelningstabell χ 2008 = = 2,5 P =1.2% χ 2009 = = 3,2 P = 0.2% χ 2010 = = 3,9 P % Om dessa 3 händelser är oberoende, så är deras sannolikhet att inträffa är produkten av sannolikheterna: x x vilket är % 26

27 c) Om handelsnetto i ett år är oberoende av handelsnettot under föregående år, vad är sannolikheten för den kombinerade observationen av 2008 och 2009 och 2010 om man fortfarande antar att handelsnetto följer samma normalfördelning som mellan åren 1998 och 2007? Om dessa 3 händelser är oberoende, så är deras kombinerad sannolikhet att inträffa är produkten av sannolikheterna: P 2008 x P 2009 x P 2010 = x x vilket är % d) Vad innebär det om vårt antagande om att handelsnetto i period B följer samma normalfördelning som i period A? Sannolikheten för den faktiska observationen av handelsnetto under är extremet litet om man antar att det skulle bara bero på en statistisk avvikelsen kring en normalfördelning som skulle beskriva data. Därför måste man kasta bort detta antagande, det betyder också att data kan inte modelleras av samma normalfördelning som data. 27

FK2004. Normalfördelningstabell Formelsamling Provtenta

FK2004. Normalfördelningstabell Formelsamling Provtenta FK2004 Normalfördelningstabell Formelsamling Provtenta Normalfördelningen Korrelationstabellen Formelsamling för FK2002 och FK2004 24 Betrakta ett experiment som består av n försök varav ν är lyckade försök.

Läs mer

Lärare 4. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum

Lärare 4. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum 1 Lärare 4 Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum Lärare 2 Att utföra undersökningar Sneda statistiska underlag

Läs mer

Stockholms Universitet Fysikum Tentamensskrivning i Experimentell fysik för lärare 7.5 hp, för FK2004. Onsdagen den 14 december 2011 kl 9-14.

Stockholms Universitet Fysikum Tentamensskrivning i Experimentell fysik för lärare 7.5 hp, för FK2004. Onsdagen den 14 december 2011 kl 9-14. Stockholms Universitet Fysikum Tentamensskrivning i Experimentell fysik för lärare 7.5 hp, för FK2004. Onsdagen den 14 december 2011 kl 9-14. Skrivningen består av tre delar: A, B och C. Del A innehåller

Läs mer

Lärare 2. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum

Lärare 2. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum Lärare 2 Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum Lärare 2 Att utföra undersökningar Sneda statistiska underlag

Läs mer

Lärare 2. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum

Lärare 2. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum Lärare 2 Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum Lärare 2 Att utföra undersökningar Sneda statistiska underlag

Läs mer

Studietyper, inferens och konfidensintervall

Studietyper, inferens och konfidensintervall Studietyper, inferens och konfidensintervall Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Studietyper Experimentella studier Innebär

Läs mer

Syfte: o statistiska test om parametrar för en fördelning o. förkasta eller acceptera hypotesen

Syfte: o statistiska test om parametrar för en fördelning o. förkasta eller acceptera hypotesen Uwe Menzel, 2017 uwe.menzel@slu.se; uwe.menzel@matstat.de www.matstat.de Syfte: o statistiska test om parametrar för en fördelning o förkasta eller acceptera hypotesen hypotes: = 20 (väntevärdet är 20)

Läs mer

Lärare 1. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum

Lärare 1. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum Lärare 1 Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum Lärare 2 Att utföra undersökningar Sneda statistiska underlag

Läs mer

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Föreläsning G60 Statistiska metoder Föreläsning 7 Statistiska metoder 1 Dagens föreläsning o Hypotesprövning för två populationer Populationsandelar Populationsmedelvärden Parvisa observationer Relation mellan hypotesprövning och konfidensintervall

Läs mer

Hypotesprövning. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University

Hypotesprövning. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning Liksom konfidensintervall ett hjälpmedel för att

Läs mer

Analytisk statistik. Tony Pansell, optiker Universitetslektor

Analytisk statistik. Tony Pansell, optiker Universitetslektor Analytisk statistik Tony Pansell, optiker Universitetslektor Analytisk statistik Att dra slutsatser från det insamlade materialet. Två metoder: 1. att generalisera från en mindre grupp mot en större grupp

Läs mer

Lärare 5 Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Att jämföra i tid och rum

Lärare 5 Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Att jämföra i tid och rum 1 Lärare 5 Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Att jämföra i tid och rum Lärare 2 Att utföra undersökningar Sneda statistiska

Läs mer

Två innebörder av begreppet statistik. Grundläggande tankegångar i statistik. Vad är ett stickprov? Stickprov och urval

Två innebörder av begreppet statistik. Grundläggande tankegångar i statistik. Vad är ett stickprov? Stickprov och urval Två innebörder av begreppet statistik Grundläggande tankegångar i statistik Matematik och statistik för biologer, 10 hp Informationshantering. Insamling, ordningsskapande, presentation och grundläggande

Läs mer

Föreläsning 5. Kapitel 6, sid Inferens om en population

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

Läs mer

34% 34% 13.5% 68% 13.5% 2.35% 95% 2.35% 0.15% 99.7% 0.15% -3 SD -2 SD -1 SD M +1 SD +2 SD +3 SD

34% 34% 13.5% 68% 13.5% 2.35% 95% 2.35% 0.15% 99.7% 0.15% -3 SD -2 SD -1 SD M +1 SD +2 SD +3 SD 6.4 Att dra slutsatser på basis av statistisk analys en kort inledning - Man har ett stickprov, men man vill med hjälp av det få veta något om hela populationen => för att kunna dra slutsatser som gäller

Läs mer

Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan?

Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan? Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan? Val av metod och stickprovsdimensionering Registercentrum Norr http://www.registercentrumnorr.vll.se/ statistik.rcnorr@vll.se 11 Oktober, 2018 1 / 52 Det

Läs mer

Analys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken

Analys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken Analys av medelvärden Jenny Selander jenny.selander@ki.se 524 800 29, plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken Jenny Selander, Kvant. metoder, FHV T1 december 20111 Innehåll Normalfördelningen

Läs mer

STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING

STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING Teori UPPLÄGG Gemensam diskussion Individuella frågor Efter detta pass hoppas jag att: ni ska veta vad man ska tänka på vilka verktyg som finns vilket stöd

Läs mer

Föreläsning 7 FK2002

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

Läs mer

Analytisk statistik. 1. Estimering. Statistisk interferens. Statistisk interferens

Analytisk statistik. 1. Estimering. Statistisk interferens. Statistisk interferens Analytisk statistik Tony Pansell, Leg optiker Docent, Universitetslektor Analytisk statistik Att dra slutsatser från den insamlade datan. Två metoder:. att generalisera från en mindre grupp mot en större

Läs mer

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

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

Läs mer

Föreläsning 7: Punktskattningar

Föreläsning 7: Punktskattningar Föreläsning 7: Punktskattningar Matematisk statistik Chalmers University of Technology April 27, 2015 Tvådimensionella fördelningar Definition En två dimensionell slumpvariabel (X, Y ) tillordnar två numeriska

Läs mer

F3 Introduktion Stickprov

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

Läs mer

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204)

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

Läs mer

Introduktion. Konfidensintervall. Parade observationer Sammanfattning Minitab. Oberoende stickprov. Konfidensintervall. Minitab

Introduktion. Konfidensintervall. Parade observationer Sammanfattning Minitab. Oberoende stickprov. Konfidensintervall. Minitab Uppfödning av kyckling och fiskleveroljor Statistiska jämförelser: parvisa observationer och oberoende stickprov Matematik och statistik för biologer, 10 hp Fredrik Jonsson vt 2012 Fiskleverolja tillsätts

Läs mer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer Innehåll 1 Analys av korstabeller 2 Innehåll 1 Analys av korstabeller 2 Korstabeller Vi har tidigare under kursen redan bekantat oss med korstabeller. I en korstabell redovisar man fördelningen på två

Läs mer

Analytisk statistik. Mattias Nilsson Benfatto, PhD.

Analytisk statistik. Mattias Nilsson Benfatto, PhD. Analytisk statistik Mattias Nilsson Benfatto, PhD Mattias.nilsson@ki.se Beskrivande statistik kort repetition Centralmått Spridningsmått Normalfördelning Konfidensintervall Korrelation Analytisk statistik

Läs mer

Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen

Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen När utfallsrummet för en slumpvariabel kan anta vilket värde som helst i ett givet intervall är variabeln kontinuerlig. Det är väsentligt att utfallsrummet

Läs mer

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 6 (2015-04-22) OCH INFÖR ÖVNING 7 (2015-04-29)

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 6 (2015-04-22) OCH INFÖR ÖVNING 7 (2015-04-29) LUNDS UNIVERSITET, MATEMATIKCENTRUM, MATEMATISK STATISTIK BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 6 (2015-04-22) OCH INFÖR ÖVNING 7 (2015-04-29) Aktuella avsnitt i boken: Kap 61 65 Lektionens mål: Du ska

Läs mer

F6 STOKASTISKA VARIABLER (NCT ) Används som modell i situation av följande slag: Slh för A är densamma varje gång, P(A) = P.

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

Läs mer

Översikt. Experimentell metodik. Mer exakt. Människan är en svart låda. Exempel. Vill visa orsakssamband. Sidan 1

Översikt. Experimentell metodik. Mer exakt. Människan är en svart låda. Exempel. Vill visa orsakssamband. Sidan 1 Översikt Experimentell metodik Vad är ett kognitionspsykologiskt experiment? Metod Planering och genomförande av experiment Risker för att misslyckas Saker man måste tänka på och tolkning av data 2 Människan

Läs mer

Vi har en ursprungspopulation/-fördelning med medelvärde µ.

Vi har en ursprungspopulation/-fördelning med medelvärde µ. P-värde P=probability Sannolikhetsvärde som är resultat av en statistisk test. Anger sannolikheten för att göra den observation vi har gjort eller ett sämre / mer extremt utfall om H 0 är sann. Vi har

Läs mer

Statistikens grunder. Mattias Nilsson Benfatto, Ph.D

Statistikens grunder. Mattias Nilsson Benfatto, Ph.D Statistikens grunder Mattias Nilsson Benfatto, Ph.D Vad är statistik? Statistik är en gren inom tillämpad matematik som sysslar med insamling, utvärdering, analys och presentation av data eller information.

Läs mer

Experimentella metoder, FK3001. Datorövning: Finn ett samband

Experimentella metoder, FK3001. Datorövning: Finn ett samband Experimentella metoder, FK3001 Datorövning: Finn ett samband 1 Inledning Den här övningen går ut på att belysa hur man kan utnyttja dimensionsanalys tillsammans med mätningar för att bestämma fysikaliska

Läs mer

Föreläsning 4: Konfidensintervall (forts.)

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

Läs mer

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 7 (2015-04-29) OCH INFÖR ÖVNING 8 (2015-05-04)

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 7 (2015-04-29) OCH INFÖR ÖVNING 8 (2015-05-04) LUNDS UNIVERSITET, MATEMATIKCENTRUM, MATEMATISK STATISTIK BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB ÖVNING 7 (25-4-29) OCH INFÖR ÖVNING 8 (25-5-4) Aktuella avsnitt i boken: 6.6 6.8. Lektionens mål: Du ska kunna sätta

Läs mer

Föreläsning 7: Punktskattningar

Föreläsning 7: Punktskattningar Föreläsning 7: Punktskattningar Matematisk statistik Chalmers University of Technology September 21, 2015 Tvådimensionella fördelningar Definition En två dimensionell slumpvariabel (X, Y ) tillordnar två

Läs mer

Några begrepp. Vad är statistik? Data. Grundläggande begrepp Olika slag av undersökningar

Några begrepp. Vad är statistik? Data. Grundläggande begrepp Olika slag av undersökningar Några begrepp F1 Grundläggande begrepp Olika slag av undersökningar Element, enhet, individ, unit, object, individual, subject Människor, bilar, företag, olika händelser, Population En mängd av enheter

Läs mer

Lotto. Singla slant. Vanliga missuppfattningar vad gäller slumpen. Slumpen och hur vi uppfattar den - med och utan tärning

Lotto. Singla slant. Vanliga missuppfattningar vad gäller slumpen. Slumpen och hur vi uppfattar den - med och utan tärning Slumpen och hur vi uppfattar den - med och utan tärning Ingemar Holgersson Högskolan Kristianstad grupper elever Gr, 7, 9 och. grupp lärarstudenter inriktning matematik Ca i varje grupp Gjord i Israel

Läs mer

Introduktion Kritiskt förhållningssätt Olika typer av undersökningar

Introduktion Kritiskt förhållningssätt Olika typer av undersökningar F1 Introduktion Kritiskt förhållningssätt Olika typer av undersökningar Kursupplägg 12 föreläsningar 7 seminarieövningar (Ö1 och Ö7 är obligatoriska) 1 inlämningsuppgift (i grupp) Del 1: tillämpa stickprovsteori

Läs mer

Föreläsning 7: Punktskattningar

Föreläsning 7: Punktskattningar Föreläsning 7: Punktskattningar Matematisk statistik David Bolin Chalmers University of Technology April 7, 2014 Projektuppgift Projektet går ut på att genomföra ett statistiskt försök och analysera resultaten.

Läs mer

1 Mätdata och statistik

1 Mätdata och statistik Matematikcentrum Matematik NF Mätdata och statistik Betrakta frågeställningen Hur mycket väger en nyfödd bebis?. Frågan verkar naturlig, men samtidigt mycket svår att besvara. För att ge ett fullständigt

Läs mer

Den räta linjens ekvation

Den räta linjens ekvation Den räta linjens ekvation Här följer en dialog mellan studenten Tor-Björn (hädanefter kallad TB) och hans lärare i matematik Karl-Ture Hansson (nedan kallad KTH). När vi möter dem för första gången är

Läs mer

Psykologi som vetenskap

Psykologi som vetenskap Psykologi som vetenskap Begrepp och metoder Forskningsetik Av Jenny Wikström, KI till Psykologprogrammet HT10 Kurslitteratur: Myers Psychology, Kap.1 Kurs: Introduktion till psykologi 7,5 hp Psykologi

Läs mer

GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER

GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER Statistiska institutionen Annika Tillander TENTAMEN GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER 2015-04-23 Skrivtid: 16.00-21.00 Hjälpmedel: Godkänd miniräknare utan lagrade formler eller text, samt bifogade

Läs mer

Den räta linjens ekvation

Den räta linjens ekvation Den räta linjens ekvation Här följer en dialog mellan studenten Tor-Björn (hädanefter kallad TB) och hans lärare i matematik Karl-Ture Hansson (nedan kallad KTH). När vi möter dem för första gången är

Läs mer

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Föreläsning G60 Statistiska metoder Föreläsning 5 Statistiska metoder 1 Dagens föreläsning o Konfidensintervall För andelar För medelvärden Vid jämförelser o Den statistiska felmarginalen o Stickprovsstorlek 2 Introduktion När man beräknar

Läs mer

SF1901: SANNOLIKHETSLÄRA OCH STATISTIK. MER HYPOTESPRÖVNING. χ 2 -TEST. Jan Grandell & Timo Koski

SF1901: SANNOLIKHETSLÄRA OCH STATISTIK. MER HYPOTESPRÖVNING. χ 2 -TEST. Jan Grandell & Timo Koski SF1901: SANNOLIKHETSLÄRA OCH STATISTIK FÖRELÄSNING 12. MER HYPOTESPRÖVNING. χ 2 -TEST Jan Grandell & Timo Koski 25.02.2016 Jan Grandell & Timo Koski Matematisk statistik 25.02.2016 1 / 46 INNEHÅLL Hypotesprövning

Läs mer

Försök att skriva svaren inom det utrymme på sidan som finns. Skriv tydligt! Svara sammanhängande och med enkla, tydliga meningar.

Försök att skriva svaren inom det utrymme på sidan som finns. Skriv tydligt! Svara sammanhängande och med enkla, tydliga meningar. KOD: Kurskod: PC1307, PC1546 Kursnamn: Samhällsvetenskaplig forskningsmetodik, Forskningsmetodik och fördjupningsarbete Provmoment: Forskningsmetodik Ansvarig lärare: Uta Sailer (Tel.: 786 1700) Tentamensdatum:

Läs mer

Statistik och epidemiologi T5

Statistik och epidemiologi T5 Statistik och epidemiologi T5 Anna Axmon Biostatistiker Yrkes- och miljömedicin Dagens föreläsning Fördjupning av hypotesprövning Repetition av p-värde och konfidensintervall Tester för ytterligare situationer

Läs mer

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, VT 2009) Föreläsning 2. Diskreta Sannolikhetsfördelningar. (LLL Kap 6) Stokastisk Variabel

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,

Läs mer

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011

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

Läs mer

Olika kunskapsbudskaps påverkan på inställning till företagande i välfärdssektorn: medelvärden

Olika kunskapsbudskaps påverkan på inställning till företagande i välfärdssektorn: medelvärden Olika kunskapsbudskaps påverkan på inställning till företagande i välfärdssektorn: medelvärden Fråga: Vad är din inställning till företagande inom välfärdssektorn? Argument : personal trivs bättre på jobbet,,

Läs mer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer Innehåll 1 Grunderna i sannolikhetslära 2 Innehåll 1 Grunderna i sannolikhetslära 2 Satistik och sannolikhetslära Statistik handlar om att utvinna information från data. I praktiken inhehåller de data

Läs mer

diskriminering av invandrare?

diskriminering av invandrare? Kan kvinnliga personalchefer motverka diskriminering av invandrare? ALI AHMED OCH JAN EKBERG Ali Ahmed är fil. lic i nationalekonomi och verksam vid Centrum för arbetsmarknadspolitisk forskning (CAFO)

Läs mer

Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten i dessa.

Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten i dessa. Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. Anta att budgeten för utbytet är beräknad på att kopparhalten ligger på 70 %. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten

Läs mer

Börja med resultatet om du vill designa en lyckad klinisk studie

Börja med resultatet om du vill designa en lyckad klinisk studie PI 15 Design klinisk studie Sidan 1 av 5 Pharma Industry 1/2015 Börja med resultatet om du vill designa en lyckad klinisk studie Design av kliniska studier är en tvärvetenskaplig disciplin där det behövs

Läs mer

a) Facit till räkneseminarium 3

a) Facit till räkneseminarium 3 3.1 Fig 1. Sammanlagt 30 individer rekryteras till studien. Individerna randomiseras till en av de fyra studiearmarna (1: 500 mg artemisinin i kombination med piperakin, 2: 100 mg AMP1050 i kombination

Läs mer

Tentamen i Statistik STG A01 (12 hp) Fredag 16 januari 2009, Kl 14.00-19.00

Tentamen i Statistik STG A01 (12 hp) Fredag 16 januari 2009, Kl 14.00-19.00 Tentamen i Statistik STG A01 (12 hp) Fredag 16 januari 2009, Kl 14.00-19.00 Tillåtna hjälpmedel: Bifogad formelsamling, tabellsamling (dessa skall returneras). Miniräknare. Ansvarig lärare: Jari Appelgren,

Läs mer

Kunskap genom vetenskap. observationer och experiment

Kunskap genom vetenskap. observationer och experiment Kunskap genom vetenskap. observationer och experiment Vetenskaplig metod Vetenskaplighet Fakta är vetenskapligt fastlagt/visat om - ngt är systematiskt undersökt - den är öppet för granskning Undersökningen

Läs mer

Bilaga 6 till rapport 1 (5)

Bilaga 6 till rapport 1 (5) till rapport 1 (5) Bilddiagnostik vid misstänkt prostatacancer, rapport UTV2012/49 (2014). Värdet av att undvika en prostatabiopsitagning beskrivning av studien SBU har i samarbete med Centrum för utvärdering

Läs mer

F2 Introduktion. Sannolikheter Standardavvikelse Normalapproximation Sammanfattning Minitab. F2 Introduktion

F2 Introduktion. Sannolikheter Standardavvikelse Normalapproximation Sammanfattning Minitab. F2 Introduktion Gnuer i skyddade/oskyddade områden, binära utfall och binomialfördelningar Matematik och statistik för biologer, 10 hp Fredrik Jonsson Januari 2012 I vissa områden i Afrika har man observerat att förekomsten

Läs mer

Funktioner. Räta linjen

Funktioner. Räta linjen Sidor i boken 14-143, 145-147 Funktioner. Räta linjen Här följer en dialog mellan studenten Tor-Björn (hädanefter kallad TB) och hans lärare i matematik Karl-Ture Hansson (nedan kallad KTH). När vi möter

Läs mer

Bild 1. Bild 2 Sammanfattning Statistik I. Bild 3 Hypotesprövning. Medicinsk statistik II

Bild 1. Bild 2 Sammanfattning Statistik I. Bild 3 Hypotesprövning. Medicinsk statistik II Bild 1 Medicinsk statistik II Läkarprogrammet T5 HT 2014 Anna Jöud Arbets- och miljömedicin, Lunds universitet ERC Syd, Skånes Universitetssjukhus anna.joud@med.lu.se Bild 2 Sammanfattning Statistik I

Läs mer

TAMS79: Föreläsning 6. Normalfördelning

TAMS79: Föreläsning 6. Normalfördelning TAMS79: Föreläsning 6 Normalfördelningen Johan Thim (johan.thim@liu.se 3 november 018 Normalfördelning Definition. Låt µ R och > 0. Om X är en stokastisk variabel med täthetsfunktion f X ( = 1 ( ep ( µ,

Läs mer

Tentamen i Statistik, STG A01 och STG A06 (13,5 hp) Torsdag 5 juni 2008, Kl

Tentamen i Statistik, STG A01 och STG A06 (13,5 hp) Torsdag 5 juni 2008, Kl Karlstads Universitet Avdelningen för Nationalekonomi och Statistik Tentamen i Statistik, STG A0 och STG A06 (3,5 hp) Torsdag 5 juni 008, Kl 4.00-9.00 Tillåtna hjälpmedel: Bifogad formelsamling, approximationsschema

Läs mer

Uppgift 1 (14p) lika stor eller mindre än den förväntade poängen som efterfrågades i deluppgift d? Endast svar krävs, ingen motivering.

Uppgift 1 (14p) lika stor eller mindre än den förväntade poängen som efterfrågades i deluppgift d? Endast svar krävs, ingen motivering. Uppgift 1 (14p) I en hockeymatch mellan lag A och lag B leder lag A med 4-3 när det är en kvart kvar av ordinarie matchtid. En oddssättare på ett spelbolag behöver bestämma sannolikheten för de tre matchutfallen

Läs mer

Parade och oparade test

Parade och oparade test Parade och oparade test Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning: möjliga jämförelser Jämförelser mot ett

Läs mer

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Måndag 14 maj 2007, Kl

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Måndag 14 maj 2007, Kl Karlstads universitet Avdelningen för nationalekonomi och statistik Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Måndag 14 maj 2007, Kl 08.15-13.15 Tillåtna hjälpmedel: Bifogad formelsamling, approximationsschema

Läs mer

F9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT

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

Läs mer

Datorövning Power curve 0,0305 0, Kvantiler, kritiska regioner

Datorövning Power curve 0,0305 0, Kvantiler, kritiska regioner . Kvantiler, kritiska regioner Datorövning Räkna ut följande rejection regions (genom att rita täthetsfunktionen i Minitab ):. z-fördelning, tvåsidigt, 5% signifikansnivå. z-fördelning, lower tail, 5%

Läs mer

π = proportionen plustecken i populationen. Det numeriska värdet på π är okänt.

π = proportionen plustecken i populationen. Det numeriska värdet på π är okänt. Stat. teori gk, vt 006, JW F0 ICKE-PARAMETRISKA TEST (NCT 13.1, 13.3-13.4) Or dlista till NCT Nonparametric Sign test Rank Teckentest Icke-parametrisk Teckentest Rang Teckentestet är formellt ingenting

Läs mer

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012 Föreläsning 1 Repetition av sannolikhetsteori Patrik Zetterberg 6 december 2012 1 / 28 Viktiga statistiska begrepp För att kunna förstå mer avancerade koncept under kursens gång är det viktigt att vi förstår

Läs mer

Föreläsning 5: Hypotesprövningar

Föreläsning 5: Hypotesprövningar Föreläsning 5: Hypotesprövningar Johan Thim (johan.thim@liu.se) 24 november 2018 Vi har nu studerat metoder för hur man hittar lämpliga skattningar av okända parametrar och även stängt in dessa skattningar

Läs mer

Laboration 2 Inferens S0005M VT18

Laboration 2 Inferens S0005M VT18 Laboration 2 Inferens S0005M VT18 Allmänt Arbeta i grupper om 2-3 personer. Flertalet av uppgifterna är tänkta att lösas med hjälp av Minitab. Ett lärarlett pass i datorsal finns schemalagt. Var gärna

Läs mer

Källkritik. - om att kritiskt granska och värdera information. Ted Gunnarsson 2014-04-10

Källkritik. - om att kritiskt granska och värdera information. Ted Gunnarsson 2014-04-10 Källkritik - om att kritiskt granska och värdera information Ted Gunnarsson 2014-04-10 Källkritik - Innehåll Vad är källkritik? Varför källkritik? De källkritiska kriterierna Exempel på källkritiska frågor

Läs mer

Föreläsning G70 Statistik A

Föreläsning G70 Statistik A Föreläsning 1 732G70 Statistik A 1 Population och stickprov Population = den samling enheter (exempelvis individer) som vi vill dra slutsatser om. Populationen definieras på logisk väg med utgångspunkt

Läs mer

HYPOTESPRÖVNING sysselsättning

HYPOTESPRÖVNING sysselsättning 0 självmord 20 40 60 HYPOTESPRÖVNING 4. Se spridningsdiagrammen nedan (A, B och C). Alla tre samband har samma korrelation och samma regressionslinje (r = 0,10, b = 0,15). Vi vill testa om sambandet mellan

Läs mer

Medicinsk statistik II

Medicinsk statistik II Medicinsk statistik II Läkarprogrammet termin 5 VT 2013 Susanna Lövdahl, Msc, doktorand Klinisk koagulationsforskning, Lunds universitet E-post: susanna.lovdahl@med.lu.se Dagens föreläsning Fördjupning

Läs mer

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng

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

Läs mer

Faktorer som påverkar befolkningstillväxten av unga individer i olika kommuntyper

Faktorer som påverkar befolkningstillväxten av unga individer i olika kommuntyper Faktorer som påverkar befolkningstillväxten av unga individer i olika kommuntyper Inledning Många av Sveriges kommuner minskar i befolkning. Enligt en prognos från Svenskt Näringsliv som publicerades i

Läs mer

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH HYPOTESPRÖVNING. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 4 oktober 2016

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH HYPOTESPRÖVNING. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 4 oktober 2016 SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK FÖRELÄSNING 12 HYPOTESPRÖVNING. Tatjana Pavlenko 4 oktober 2016 PLAN FÖR DAGENS FÖRELÄSNING Intervallskattning med normalfördelade data: två stickprov (rep.) Intervallskattning

Läs mer

Föreläsning 3. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 3. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi Föreläsning 3 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Dagens föreläsning o Inferens om två populationer (kap 8.1 8.) o Parvisa observationer (kap 9.1 9.) o p-värde (kap 6.3) o Feltyper, styrka, stickprovsstorlek

Läs mer

Statistikens grunder HT, dagtid Statistiska institutionen

Statistikens grunder HT, dagtid Statistiska institutionen Statistikens grunder 1 2013 HT, dagtid Statistiska institutionen Orsak och verkan N Kap 2 forts. Annat ord: kausalitet Något av det viktigaste för varje vetenskap. Varför? Orsakssamband ger oss möjlighet

Läs mer

Lärare 5. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum

Lärare 5. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum Lärare 5 Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum Lärare 2 Att utföra undersökningar Sneda statistiska underlag

Läs mer

Mer om slumpvariabler

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

Läs mer

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Föreläsning G60 Statistiska metoder Föreläsning 4 Statistiska metoder 1 Dagens föreläsning o Sannolikhet Vad är sannolikhet? o Slumpvariabel o Sannolikhetsfördelningar Binomialfördelning Normalfördelning o Stickprov och population o Centrala

Läs mer

Företagsklimatet viktigt för ungas val av kommun. Johan Kreicbergs April 2009

Företagsklimatet viktigt för ungas val av kommun. Johan Kreicbergs April 2009 Företagsklimatet viktigt för ungas val av kommun Johan Kreicbergs April 2009 Inledning 1 Inledning Många av Sveriges kommuner minskar i befolkning. Enligt en prognos från som publicerades i slutet av 2007

Läs mer

Blandade problem från elektro- och datateknik

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

Läs mer

HT 2011 FK2004 Tenta Lärare delen 4 problem 6 poäng / problem

HT 2011 FK2004 Tenta Lärare delen 4 problem 6 poäng / problem HT 2011 FK2004 Tenta Lärare delen 4 problem 6 poäng / problem Problem 1 (6p) En undersökning utfördes med målet att besvara frågan Hur stor andel av den vuxna befolkningen i Sverige äger ett skjutvapen?.

Läs mer

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Fredag 8 december 2006, Kl

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Fredag 8 december 2006, Kl Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Fredag 8 december 2006, Kl 08.15-13.15 Tillåtna hjälpmedel: Bifogad formelsamling, approximationsschema och tabellsamling (dessa skall returneras). Egen

Läs mer

inte följa någon enkel eller fiffig princip, vad man nu skulle mena med det. All right, men

inte följa någon enkel eller fiffig princip, vad man nu skulle mena med det. All right, men MATEMATISKA INSTITUTIONEN STOCKHOLMS UNIVERSITET Christian Gottlieb Gymnasieskolans matematik med akademiska ögon Induktion Dag 2. Explicita formler och rekursionsformler. Dag mötte vi flera talföljder,

Läs mer

Kapitel 4 Sannolikhetsfördelningar Sid Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin

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,

Läs mer

2. Test av hypotes rörande medianen i en population.

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

Läs mer

Del I: Digitala verktyg är inte tillåtna. Endast svar krävs. Skriv dina svar direkt i provhäftet.

Del I: Digitala verktyg är inte tillåtna. Endast svar krävs. Skriv dina svar direkt i provhäftet. Del I: Digitala verktyg är inte tillåtna. Endast svar krävs. Skriv dina svar direkt i provhäftet. 1) a) Bestäm ekvationen för den räta linjen i figuren. (1/0/0) b) Rita i koordinatsystemet en rät linje

Läs mer

Laboration 2 Inferens S0005M VT16

Laboration 2 Inferens S0005M VT16 Laboration 2 Inferens S0005M VT16 Allmänt Arbeta i grupper om 2-3 personer. Flertalet av uppgifterna är tänkta att lösas med hjälp av Minitab. Ett lärarlett pass i datorsal finns schemalagt. Var gärna

Läs mer

Är primärvården för alla?

Är primärvården för alla? Länsförbundet Rapport 2011 i Stockholms län Är primärvården för alla? Medicinskt Ansvariga Sjuksköterskor (MAS) om primärvården för personer med utvecklingsstörning och autism I n l e d n i n g Våra medlemmar

Läs mer

Konfidensintervall, Hypotestest

Konfidensintervall, Hypotestest Föreläsning 8 (Kap. 8, 9): Konfidensintervall, Hypotestest Marina Axelson-Fisk 11 maj, 2016 Konfidensintervall För i (, ). Hypotestest Idag: Signifikansnivå och p-värde Test av i (, ) när är känd Test

Läs mer

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh Skriftlig tentamen på momentet Statistisk dataanalys I (SDA l), 3 högskolepoäng ingående i kursen Undersökningsmetodik och

Läs mer

Att välja statistisk metod

Att välja statistisk metod Att välja statistisk metod en översikt anpassad till kursen: Statistik och kvantitativa undersökningar 15 HP Vårterminen 2018 Lars Bohlin Innehåll Val av statistisk metod.... 2 1. Undersökning av en variabel...

Läs mer