Avd. Matematisk statistik

Relevanta dokument
Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

b) antalet timmar Lukas måste arbeta för att sannolikheten att han ska hinna med alla 112 datorerna ska bli minst (3 p)

0 om x < 0, F X (x) = x. 3 om 0 x 1, 1 om x > 1.

b) Beräkna sannolikheten för att en person med språkcentrum i vänster hjärnhalva är vänsterhänt. (5 p)

a) Beräkna sannolikheten att en följd avkodas fel, det vill säga en ursprungliga 1:a tolkas som en 0:a eller omvänt, i fallet N = 3.

(b) Bestäm sannolikheten att minst tre tåg är försenade under högst tre dagar en given vecka.

b) Om vi antar att eleven är aktiv i en eller flera studentföreningar vad är sannolikheten att det är en kille? (5 p)

Avd. Matematisk statistik

Sannolikheten för att barnet skall få blodgrupp A0 A0 1/2 AA 1 AB 1/2 Övriga 0

(a) Avgör om A och B är beroende händelser. (5 p) (b) Bestäm sannolikheten att A inträffat givet att någon av händelserna A och B inträffat.

Lufttorkat trä Ugnstorkat trä

Avd. Matematisk statistik

f(x) = 2 x2, 1 < x < 2.

b) Beräkna sannolikheten att en mottagen nolla har sänts som en nolla. (7 p)

(a) sannolikheten för att läkaren ställer rätt diagnos. (b) sannolikheten för att en person med diagnosen ej sjukdom S ändå har sjukdomen, dvs.

Uppgift 1. P (A) och P (B) samt avgör om A och B är oberoende. (5 p)

Avd. Matematisk statistik

1 e (λx)β, för x 0, F X (x) = 0, annars.

0 om x < 0, F X (x) = c x. 1 om x 2.

Uppgift 1 (a) För två händelser, A och B, är följande sannolikheter kända

Bestäm med hjälp av en lämplig och välmotiverad approximation P (X > 50). (10 p)

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

Del I. Uppgift 1 Låt A och B vara två oberoende händelser. Det gäller att P (A) = 0.4 och att P (B) = 0.3. Bestäm P (B A ). Svar:...

Del I. Uppgift 1 Låt X och Y vara stokastiska variabler med följande simultana sannolikhetsfunktion: p X,Y ( 2, 1) = 1

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

Uppgift 1. f(x) = 2x om 0 x 1

Uppgift 1 a) En kontinuerlig stokastisk variabel X har fördelningsfunktion

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

Matematisk statistik KTH. Formelsamling i matematisk statistik

Thomas Önskog 28/

b) Beräkna väntevärde och varians för produkten X 1 X 2 X 10 där alla X i :na är oberoende och R(0,2). (5 p)

Avd. Matematisk statistik

Matematisk statistik KTH. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

TENTAMEN I SF1906 (f d 5B1506) MATEMATISK STATISTIK GRUNDKURS,

faderns blodgrupp sannolikheten att barnet skall få blodgrupp A0 A0 1/2 AA 1 AB 1/2 Övriga 0

Uppgift 1 P (A B) + P (B A) = 2 3. b) X är en diskret stokastisk variabel, som har de positiva hela talen som värden. Vi har. k s

FACIT för Förberedelseuppgifter: SF1911 STATISTIK FÖR BI0TEKNIK inför tentan MÅDAGEN DEN 9 DECEMBER 2016 KL Examinator: Timo Koski

Faderns blodgrupp Sannolikheten att barnet skall få blodgrupp A0 A0 1/2 AA 1 AB 1/2 Övriga 0

b) Förekommer A- och B-fel oberoende av varandra? (Motivering krävs naturligtvis!) (5 p)

Avd. Matematisk statistik

cx 5 om 2 x 8 f X (x) = 0 annars Uppgift 4

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

Uppgift 3 Vid en simuleringsstudie drar man 1200 oberoende slumptal,x i. Varje X i är likformigt fördelat mellan 0 och 1. Dessa tal adderas.

Uppgift 1 Andrej och Harald roar sig med en standardkortlek med 52 kort uppdelade på fyra färger (spader, klöver, hjärter och ruter).

Avd. Matematisk statistik

b) Teknologen Osquarulda känner inte till ML-metoden, men kom på intuitiva grunder fram till att p borde skattas med p = x 1 + 2x 2

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIKTEORI KONSTEN ATT DRA INTERVALLSKATTNING. STATISTIK SLUTSATSER. Tatjana Pavlenko.

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 08-12

Avd. Matematisk statistik

SF1901: Sannolikhetslära och statistik. Statistik: Intervallskattning (konfidensintervall)

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Individ nr Första testet Sista testet

SF1901: Sannolikhetslära och statistik. Statistik: Intervallskattning (konfidensintervall) Jan Grandell & Timo Koski

Lycka till!

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 14 18

TENTAMEN I SF2950 (F D 5B1550) TILLÄMPAD MATEMATISK STATISTIK, TORSDAGEN DEN 3 JUNI 2010 KL

FORMELSAMLING MATEMATISK STATISTIK FÖR W; FMSF75 UPPDATERAD Sannolikhetsteori. Beskrivning av data. Läges-, spridnings- och beroendemått

Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

e x/1000 för x 0 0 annars

LÖSNINGAR TILL. Matematisk statistik, Tentamen: kl FMS 086, Matematisk statistik för K och B, 7.5 hp

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 18 AUGUSTI 2017 KL

Föreläsning 11: Mer om jämförelser och inferens

P =

FORMELSAMLING HT-18 MATEMATISK STATISTIK FÖR B, K, N, BME OCH KEMISTER; FMSF70 & MASB02. Sannolikhetsteori. Beskrivning av data

9. Konfidensintervall vid normalfördelning

** a) Vilka värden ska vara istället för * och **? (1 p) b) Ange för de tre tillstånden vilket som svarar mot 0,1,2 i figuren.

Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling. Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13

Tentamen i TMA321 Matematisk Statistik, Chalmers Tekniska Högskola.

SF1901: Medelfel, felfortplantning

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 17 AUGUSTI 2018 KL

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER TISDAGEN DEN 29 MAJ 2018 KL

Föreläsning 4: Konfidensintervall (forts.)

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011

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

FÖRELÄSNING 7:

dvs. Trots att arbetslaget arbetar tillsammans antages skadorna hos de olika medlemmarna

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Föreläsning 5: Hypotesprövningar

Matematisk statistik TMS064/TMS063 Tentamen

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Föreläsning 9, Matematisk statistik 7.5 hp för E Konfidensintervall

Tentamen i Matematisk Statistik, 7.5 hp

k x om 0 x 1, f X (x) = 0 annars. Om Du inte klarar (i)-delen, så får konstanten k ingå i svaret. (5 p)

b) Vad är sannolikheten att personen somnar i lägenheten? (4 p) c) Hur många gånger förväntas personen byta rum? (4 p)

SF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH. PASSNING AV FÖRDELNING: χ 2 -METODER. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 14 maj 2018

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Matematisk statistik 9.5 hp, HT-16 Föreläsning 11: Konfidensintervall

TMS136: Dataanalys och statistik Tentamen

TMS136. Föreläsning 10

Sju dagar före viral exponering med echinacea därefter Efter viral exponering med echinacea därefter Placebo (ingen echinacea) 58 30

Tentamen i matematisk statistik (92MA31, STN2) kl 08 12

en observerad punktskattning av µ, ett tal. x = µ obs = 49.5.

Föreläsning 11, Matematisk statistik Π + E

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

Transkript:

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 i Matematisk statistik, Mathematics Handbook Beta), miniräknare. Införda beteckningar skall förklaras och definieras. Resonemang och uträkningar skall vara så utförliga och väl motiverade att de är lätta att följa. Numeriska svar skall anges med minst två siffrors noggrannhet. Tentamen består av 6 uppgifter. Varje korrekt lösning ger 10 poäng. Gränsen för godkänt är preliminärt 24 poäng. Möjlighet att komplettera ges för tentander med, preliminärt, 22 23 poäng. Tid och plats för komplettering kommer att anges på kursens hemsida. Det ankommer på dig själv att ta reda på om du har rätt att komplettera. Poäng från kontrollskrivning och laborationer under innevarande kursomgång period 2, HT2017) får tillgodoräknas under förutsättning att tentanden erhållit minst 20 poäng på denna tentamen. Tentamen kommer att vara rättad inom tre arbetsveckor från skrivningstillfället och kommer att finnas tillgänglig på studentexpeditionen minst sju veckor efter skrivningstillfället. Uppgift 1 På en viss arbetsplats används drogtester för arbetssökande. Antag att det använda drogtestet visar positivt med 98 procents sannolikhet för en droganvändare, men att drogtestet med 1 procents sannolikhet visar positivt även för en person som inte använder droger. Att testet visar positivt betyder att testet indikerar att personen använder droger. Om 10% av alla som söker arbete på arbetsplatsen använder droger, vad är då sannolikheten att en arbetssökande som testat positivt inte använder droger? 10 p) Uppgift 2 Golftermen hole-in-one innebär att bollen går i hålet på första slaget från utslagsplatsen. Holein-one är mycket sällsynt och inträffar i regel endast på s.k. par 3-hål, för vilka avståndet mellan utslagsplatsen och hålet är kort. Enligt Deutsche Golf Verband är sannolikheten att slå en hole-inone på ett par 3-hål 1/10150. Med en fyrboll menas en grupp på fyra spelare som går en golfrunda tillsammans. Under ett träningsläger för svenska seniorlandslaget i golf inträffade nyligen den mycket sällsynta händelsen att två spelare, som spelade i samma fyrboll, lyckades med att slå hole-in-one på samma par 3-hål! Låt X beteckna antalet par 3-hål en given fyrboll behöver spela innan minst två spelare i gruppen lyckas med att slå hole-in-one på samma par 3-hål. Bestäm EX). Spelare antas slå hole-in-one oberoende av varandra. 10 p) Var god vänd!

forts tentamen i SF1901 2018-01-08 2 Uppgift 3 Antalet uppdrag X 1, X 2 respektive X 3, som tre kunder ger ett dataföretag under en månad är oberoende stokastiska variabler, där X 1 Poµ 1 ), X 2 Poµ 2 ) och X 3 Poµ 3 ). a) Antag nu att µ 1 = 24, µ 2 = 9 och µ 3 = 12. Bestäm en approximation av sannolikheten att den första kunden ger fler uppdrag än de två sista kunderna tillsammans. Alla approximationer som utnyttjas skall naturligtvis motiveras. 5 p) b) Antag nu att µ 1, µ 2 och µ 3 är okända. Bestäm, baserat på observationerna x 1 = 25, x 2 = 10 och x 3 = 12, ett konfidensintervall för µ 1 µ 2 + µ 3 ) med approximativ konfidensgrad 95%. 5 p) Uppgift 4 I samband med en trafikomläggning ville man undersöka förändringen i restid till arbetet. Man bad därför 12 personer registrera sina restider, mätta i minuter, dels en viss dag före omläggningen, dels en viss dag efter omläggningen. Resultatet blev: Person nr 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Före 20 25 26 22 24 48 52 27 18 12 28 31 Efter 18 23 26 18 26 44 51 26 22 11 29 31 Antag att observationerna är oberoende och antag att tidsskillnaderna beskrivs av samma normalfördelning för alla personer. a) Bestäm ett 95% konfidensintervall för den genomsnittliga tidsvinsten. 7 p) b) Vägverket hade som prognos att omläggningen skulle minska den genomsnittliga restiden med 3 minuter. Utför därför ett statistiskt test på nivån 5% av hypotesen mot H 0 : = 3 min, H 1 : 3 min. Det skall klart framgå om hypotesen H 0 förkastas eller ej. 3 p) Uppgift 5 En aktiemäklare har tillgång till historisk data i form av 623 logaritmiska) veckoavkastningar för en viss aktie och vill undersöka fördelningen hos dessa. Mer specifikt är aktiemäklaren intresserad av att veta om avkastningarna är N0, σ)-fördelade, där σ är okänd, och klassificerar därför de historiska avkastningarna med avseende på vilket intervall de faller inom. Följande följande tabell erhålls: Intervall, 2] 2, 0] 0, 2] 2, ) Antal 56 260 269 38

forts tentamen i SF1901 2018-01-08 3 Med andra ord så är 56 avkastningar mindre än 2, 260 avkastningar faller inom intervallet 2, 0], osv. Dessutom skattas standardavvikelsen för avkastningarna till s = 1.50. Testa, på nivån 5%, hypotesen att avkastningarna, vilka kan antas vara oberoende, är normalfördelade. 10 p) Uppgift 6 Antag att arean av en cirkel ges av en Exp1/θ)-fördelad stokastisk variabel X. Täthetsfunktionen för X är således f X t) = 1 θ e t/θ, t 0 där θ > 0 är väntevärdet, θ = EX). För att skatta arean θ görs upprepade bestämningar av cirkelns radie y 1,..., y n. Dessa modelleras som utfall av oberoende och likafördelade stokastiska variabler. Förhållandet mellan area och radie är X = πy 2. a) Visa att täthetsfunktionen för Y är f Y t) = 2πt θ e πt2 /θ, t 0. 4 p) b) Tag, baserat på observationerna y 1,..., y n, fram ett uttryck för ML-skattningen av θ. Beräkna även denna numeriskt då y 1 = 0.20, y 2 = 0.25 och y 3 = 0.18 cm. 4 p) c) Är ML-skattningen av θ väntevärdesriktig? 2 p) Lycka till!

Avd. Matematisk statistik LÖSNINGSFÖRSLAG TENTAMEN I SF1901 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK. MÅNDAGEN DEN 8 JANUARI 2018 KL 14.00 19.00 Uppgift 1 Låt D beteckna händelsen att en arbetssökande använder droger och T händelsen att testet visar positivt dvs. indikerar att personen använder droger). Det är givet att P D) = 0.1, att P T D) = 0.98 samt att P T D ) = 0.01. Vi söker sannolikheten att en arbetssökande inte använder droger givet att hen har testat positivt, dvs. P D T ). Med Bayes sats fås P D T ) = P T D )P D ) P T ) P T D )P D ) = P T D)P D) + P T D )P D ) 0.01 0.9 = 0.98 0.1 + 0.01 0.9 = 0.0841 Svar: Sannolikheten att en arbetssökande som testar positivt inte använder droger är 8.41%. Uppgift 2 Låt p = 1/10150 beteckna sannolikheten att en spelare lyckas slå hole-in-one. Då spelare antas slå hole-in-one oberoende av varandra är antalet spelare Y i en given fyrboll som består av fyra personer) som slår hole-in-one vid ett givet hål binomialfördelat; mer specifikt gäller att Y Bin4, p). Sålunda ges, med hjälp av binomialfördelningens sannolikhetsfunktion, sannolikheten p att minst två spelare i gruppen lyckas att slå hole-in-one av p = P Y 2) = 1 P Y 1) = 1 P Y = 0) P Y = 1) ) ) 4 4 = 1 p 0 1 p) 4 p 1 1 p) 3 = 1 1 p) 4 4p1 p) 3 0 1 = [sätt in p = 1/10150] 5.82 10 8. Låt nu X beteckna antalet par 3-hål en given fyrboll behöver spela innan minst två spelare i gruppen lyckas med att slå hole-in-one på samma par 3-hål. Då gäller att X ffg p), och sålunda, enligt avsnitt 3 i formelsamlingen, att EX) = 1 p = 1 5.82 10 8 1.72 107.

forts tentamen i SF1901 2018-01-08 2 Svar: Det förväntade antalet spelade hål är 1.72 10 7. a) Vi vill bestämma sannolikheten Uppgift 3 P X 1 > X 2 + X 3 ) = P X 1 X 2 + X 3 ) > 0). Eftersom summan av två oberoende Poissonfördelade s.v. är Poissonfördelad, så gäller det att X 2 + X 3 Po9 + 12) = Po21). Eftersom koefficienten 21 är större än 15, så gäller det approximativt att X 2 + X 3 N21, 21). På samma sätt är X 1 Po24) N24, 24). Eftersom linjärkombinationer av normalfördelade s.v. är normalfördelade, så gäller approximativt att X 1 X 2 + X 3 ) N24 21, 24 + 21) = N3, 45). Den sökta sannolikheten blir därmed approximativt X1 X 2 + X 3 ) 3 P X 1 > X 2 + X 3 ) = P > 0 3 45 ) 1 = Φ 5 = 0.673. 45 ) 1 Φ 3 ) 45 Svar: Sannolikheten att den första kunden ger fler uppdrag än de två sista kunderna tillsammans är approximativt 67.3%. b) En punktskattning för θ = µ 1 µ 2 + µ 3 ) ges av θ obs = x 1 x 2 + x 3 ) = 25 10 + 12) = 3. Den motsvarande stickprovsvariabeln, θ = X 1 X 2 +X 3 ), är approximativt normalfördelad eftersom µ 2 + µ 3 skattas med x 2 + x 3 = 22 > 15 och µ 1 skattas med x 1 = 25 > 15. Alltså är θ approximativt Nθ, µ 1 + µ 2 + µ 3 )-fördelad. Standardavvikelsen för stickprovsvariabeln beror av de okända parametrarna µ 1, µ 2 och µ 3 och kan skattas av medelfelet d = x1 + x 2 + x 3. Ett konfidensintervall för θ med approximativ konfidensgrad 95% ges av I θ = x 1 x 2 + x 3 ) λ 0.025 x1 + x 2 + x 3, x 1 x 2 + x 3 ) + λ 0.025 x1 + x 2 + x 3 ) = 3 1.96 47, 3 + 1.96 47) = 3 13.4, 3 + 13.4). Svar: Ett konfidensintervall för µ 1 µ 2 + µ 3 ) med approximativ konfidensgrad 95% ges av I µ1 µ 2 +µ 3 ) = 10.4, 16.4). Uppgift 4 a) Uppgiften handlar om jämförelse av väntevärden med stickprov i par. Person nr 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Före 20 25 26 22 24 48 52 27 18 12 28 31 Efter 18 23 26 18 26 44 51 26 22 11 29 31 z i = Före Efter 2 2 0 4-2 4 1 1-4 1-1 0

forts tentamen i SF1901 2018-01-08 3 Vi betraktar z i, i = 1,..., 12, som utfall av oberoende N, σ)-fördelade stokastiska variabler. skattas med z = 8/12 = 0.67 som är ett utfall av en N, σ/ n)-fördelad stokastisk 1 variabel Z, där σ är okänt. Om vi skattar σ med medelfelet s z = n n 1 z i z) 2 = 2.31, så fås konfidensintervallet I = z t 0.025 n 1) s z, z t 0.025 n 1) s ) z = 0.67 2.20 2.31, 0.67 + 2.20 2.31 ) n n 12 12 = 0.67 1.47, 0.67 + 1.47) = 0.80, 2.13). Svar: Ett konfidensintervall för med konfidensgrad 95% ges av I = 0.80, 2.13). b) Eftersom = 3 inte ligger i det framtagna konfidensintervallet för, så förkastas nollhypotesen på signifikansnivån 5%. Svar: Nollhypotesen förkastas på signifikansnivån 5%. Uppgift 5 Vi använder oss av χ 2 -metoden för test av given fördelning se formelsamlingen, avsnitt 14.3). Enligt lydelsen klassificeras var och en av de n = 623 avkastningarna, vilka vi betecknar y 1,..., y 623, med avseende på indelningen A 1 : y, 2], A 2 : y 2, 0], A 3 : y 0, 2], A 4 : y 2, ). Vi har alltså att göra med r = 4 olika utfall i detta fall. Då vi vill testa huruvida avkastningarna är N0, σ)-normalfördelade räknar vi först ut sannolikheterna p 1,..., p 4 för de olika utfallen A 1,..., A 4 under antagandet att varje avkastning Y är N0, σ)-fördelad. Under detta antagande är Y/σ standardiserat normalfördelad, vilket ger Y p 1 = P A 1 ) = P Y 2) = P σ 2 ) = Φ 2 ), σ σ där Φ är standardnormalfördelningens fördelningsfunktion. Då dessutom N0, σ)-fördelningen är symmetrisk och kontinuerlig gäller det att p 4 = P A 4 ) = P Y > 2) = P Y < 2) = P Y 2) = p 1 = Φ 2 ). σ Vidare gäller p 2 = P A 2 ) = P 2 < Y 0) = P Y 0) P Y 2) = 1 2 p 1 = 1 2 Φ 2 ) σ och p 3 = p 2. Nollhypotesen att avkastningarna är N0, σ)-fördelade kan sålunda uttryckas som H 0 : p 1 = p 4 = Φ 2 ), p 2 = p 3 = 1 σ 2 Φ 2 ). σ

forts tentamen i SF1901 2018-01-08 4 Standardavvikelsen σ är okänd men enligt lydelsen skattad till σobs = s = 1.50, vilket ger oss approximationen p 1 p 1 s) = Φ 2 ) = Φ 2 ) ) 2 = 1 Φ 1 0.9082 = 0.0912, s 1.50 1.50 där värdet 0.9082 erhölls ur tabell Matlab ger p 1 s) = 0.0918). Vidare erhålls skattningarna p 2 s) = 0.5 p 1 s) = 0.5 0.0912 = 0.4088, p 3 s) = p 2 s) = 0.4088, p 4 s) = p 1 s) = 0.0912 av p 2, p 3 respektive p 4. Låt nu x j beteckna antalet avkastningar av de n = 623) som klassificeras som A j, j = 1,..., 4. Då np j s) 5 för alla j kan, under H 0, teststorheten Q obs = = 4 x j np j s)) 2 j=1 np j s) 56 623 0.0912)2 260 623 0.4088)2 + 623 0.0912 623 0.4088 269 623 0.4088)2 38 623 0.0912)2 + + 623 0.4088 623 0.0912 7.16 sägas vara en observation av en approximativt χ 2 -fördelad stokastisk variabel med r k 1 = 4 1 1 = 2 frihetsgrader, där k = 1 är antalet skattade parametrar i vårt fall σ). Då Q obs > χ 2 0.052) = 5.99, där värdet av kvantilen χ 2 0.052) erhölls ur tabell, kan H 0 förkastas på den approximativa) nivån 5%. Svar: Hypotesen att avkastningarna är N0, σ)-fördelade kan förkastas på nivån 5%. Uppgift 6 a) Fördelningsfunktionen för Y = X/π kan uttryckas F Y t) = P Y t) = P X/π t) = P X πt 2 ) = F X πt 2 ), så täthetsfunktionen för Y ges av för t 0, vilket skulle bevisas. f Y t) = d dt F Y t) = d dt F Xπt 2 ) = f X πt 2 )2πt = 2πt θ e πt2 /θ, b) ML-skattningen av θ är det värde som maximerar likelihoodfunktionen Lθ) = f Y1 y 1 ) f Yn y n ) = 2πy 1 θ e πy2 1 /θ 2πy n /θ θ e πy2 n = 2π)n y 1 y n ) θ n e π θ n y2 i.

forts tentamen i SF1901 2018-01-08 5 Det värde på θ som maximerar Lθ) maximerar även 2π) n y 1 y n ) lnlθ)) = ln e π n ) θ n θ y2 i = n ln2π) + lny 1 y n ) n lnθ) π θ yi 2. Derivering med avseende på θ ger 0 = d dθ lnlθ)) = n θ + π θ 2 y 2 i = n θ 2 [ θ π n yi 2 ], så likelihoodfunktionen maximeras av θ = π n n y2 i. För de tre observationerna y 1 = 0.20, y 2 = 0.25 och y 3 = 0.18 fås skattningen θ obs = π 3 0.202 + 0.25 2 + 0.18 2 ) = 0.14 cm 2. Svar: ML-skattningen ges av θ obs = π n yi 2 = 0.14 cm 2. c) Stickprovsvariabeln för ML-skattningen uppfyller θ = π n Y 2 i = 1 n X i = X där X 1,..., X n är exponentialfördelade s.v. med väntevärde θ. Alltså är E θ ) = EX) = EX i ) = θ och skattningen θobs är väntevärdesriktig. Svar: ML-skattningen av θ är väntevärdesriktig.