Kontrollera att följande punkter är uppfyllda innan rapporten lämnas in: Första sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan)

Relevanta dokument
Första sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan) Alla frågor som nns i uppgiftstexten är besvarade

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 3

Matematikcentrum 1(6) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 - Biostatistisk grundkurs VT2014, lp3. Laboration 2. Fördelningar och simulering

ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 9

ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 9

4 Diskret stokastisk variabel

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

Demonstration av laboration 2, SF1901

Simulering av Poissonprocesser Olle Nerman, Grupprojekt i MSG110,GU HT 2015 (max 5 personer/grupp)

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

Matematikcentrum 1(7) Matematisk Statistik Lunds Universitet Per-Erik Isberg. Laboration 1. Simulering

Målet för D3 är att studenterna ska kunna följande: Dra slumptal från olika sannolikhetsfördelningar med hjälp av SAS

Målet för D2 är att studenterna ska kunna följande: Dra slumptal från olika sannolikhetsfördelningar med hjälp av SAS

Föreläsning 1. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

F9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT

(a) Vilket av följande alternativ är sannolikheten för JACKPOT: P (A \ B), P A C \ B, P (A \ B), P A C \ B C?

Matematikcentrum 1(7) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 - Biostatistisk grundkurs HT2007. Laboration. Simulering

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011

Fö relä sning 1, Kö system vä ren 2014

Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie

LUNDS UNIVERSITET 1(6) STATISTISKA INSTITUTIONEN Per-Erik Isberg

Laboration 4: Stora talens lag, Centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

Laboration 1: Grundläggande sannolikhetsteori, simulering och dataanalys

1 Stora talens lag. Laboration 2 Matematisk statistik allmän kurs, MASA01:A, HT Teori. 1.2 Uppgifter

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

1. Lära sig beräkna kon densintervall och täckningsgrad 2. Lära sig rita en exponentialfördelning 3. Lära sig illustrera centrala gränsvärdessatsen

Kursbeskrivning för Statistisk teori med tillämpningar, Moment 1, 7,5 hp

Datorövning 1: Fördelningar

SF1911: Statistik för bioteknik

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

Föreläsning 3. Kapitel 4, sid Sannolikhetsfördelningar

Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen

Laboration 2: 1 Syfte. 2 Väntevärde och varians hos en s.v. X med fördelningen F X (x) MATEMATISK STATISTIK, AK FÖR BYGG, FMS 601, HT-08

Monte Carlo-metoder. Bild från Monte Carlo

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

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 27 / TEN 2

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Föreläsning 4. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsningsmanus i matematisk statistik för lantmätare, vecka 5 HT06

Institutionen för teknikvetenskap och matematik, S0001M LABORATION 2

F2 Introduktion. Sannolikheter Standardavvikelse Normalapproximation Sammanfattning Minitab. F2 Introduktion

MVE051/MSG Föreläsning 7

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

F5 STOKASTISKA VARIABLER (NCT , samt del av 5.4)

Matematisk statistik allmän kurs, MASA01:B, HT-14 Laborationer

Laboration 3: Stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

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

Del 2 tillsammans med förberedelsefrågor - tid för inlämning och återlämning meddelas senare.

TMS136: Dataanalys och statistik Tentamen

Lektion 1: Fördelningar och deskriptiv analys

TMS136. Föreläsning 4

Föreläsning G70 Statistik A

Resultat till ett försök är ofta ett tal. Talet kallas en stokastisk variabel (kortare s. v.).

13.1 Matematisk statistik

Föreläsning 2 (kap 3): Diskreta stokastiska variabler

Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie

bli bekant med summor av stokastiska variabler.

1 Mätdata och statistik

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Samplingfördelningar 1

OMTENTAMEN I GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER

Stokastiska processer och simulering I 24 maj

Fö relä sning 1, Kö system 2015

GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER

SF1920/SF1921 Sannolikhetsteori och statistik 6,0 hp Föreläsning 3 Diskreta stokastiska variabler. Jörgen Säve-Söderbergh

Laboration 3: Stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

732G01/732G40 Grundläggande statistik (7.5hp)

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Kursmeddelanden. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment. Exempel: exekveringstid

SF1900 Sannolikhetsteori och statistik, HT 2017 Laboration 1 för CINEK2

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik: HT 2014 Lab 1 för CSAMHS, CINEKI, och CL

Markovkedjor. Patrik Zetterberg. 8 januari 2013

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Exempel: exekveringstid. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 1, 4p 24 april 2004, kl

Extrauppgifter i matematisk statistik

19.1 Funktioner av stokastiska variabler

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

Finansiell statistik, vt-05. Slumpvariabler, stokastiska variabler. Stokastiska variabler. F4 Diskreta variabler

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller:

Hemuppgift 3 modellval och estimering

SF1920/SF1921 Sannolikhetsteori och statistik 6,0 hp Föreläsning 1 Mängdlära Grundläggande sannolikhetsteori Kombinatorik Deskriptiv statistik

DATORÖVNING 2 MATEMATISK STATISTIK FÖR D, I, PI OCH FYSIKER; FMSF45 & MASB03. bli bekant med summor av stokastiska variabler.

Stokastiska signaler. Mediesignaler

Mer om slumpvariabler

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11, VT-16, VT2 ÖVNING 3, OCH INFÖR ÖVNING 4

Statistikens grunder 1 och 2, GN, 15 hp, deltid, kvällskurs

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

Några extra övningsuppgifter i Statistisk teori

Föreläsning 11. Slumpvandring och Brownsk Rörelse. Patrik Zetterberg. 11 januari 2013

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

modell Finansiell statistik, vt-05 Modeller F5 Diskreta variabler beskriva/analysera data Kursens mål verktyg strukturera omvärlden formellt

LABORATION 1. Syfte: Syftet med laborationen är att

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK

TMS136. Föreläsning 7

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

Obligatorisk uppgift, del 1

Stokastiska processer med diskret tid

Veckoblad 3. Kapitel 3 i Matematisk statistik, Blomqvist U.

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

Laboration 4: Stora talens lag, Centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

Transkript:

Statistiska institutionen VT 2012 Inlämningsuppgift 1 Statistisk teori med tillämpningar Instruktioner Ett av problemen A, B eller C tilldelas gruppen vid första övningstillfället. Rapporten ska lämnas in senast 16/2 kl 16.30. Sent inkomna uppgifter behandlas inte. Ofullständiga uppgifter behandlas inte. Rapporten kommer att bedömas både vad gäller innehållet och formen. Det är viktigt att rapporten är välskriven och innehåller alla delar. Tänk er att målgruppen har samma statistikkunskaper som era kurskamrater. Texten ska vara tydlig och alla påståenden ska vara välmotiverade. Det innebär att alla relevanta beräkningar ska visas. Även SAS-kod och SAS-utskrifter ska bifogas och kommenteras. Se till att besvara alla frågor i uppgiften. Använd ett tydligt, kort och koncist språk och gör inga irrelevanta utsvävningar. Avsluta med en sammanfattning och egen re ektion. Rapporten får vara max 8 sidor inklusive bilagor. Kontrollera att följande punkter är uppfyllda innan rapporten lämnas in: Första sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan) Rapporten är välstrukturerad. Se t.ex. mall för inlämningsuppgifter "Att skriva en rapport" som nns på kurshemsidan för Statistikens grunder 1

Alla frågor som nns i uppgiftstexten är besvarade Svaren är välmotiverade Alla relevanta formler, gurer, tabeller och SAS-kod nns med Ev. gurer och tabeller är tydliga och numrerade alt. försedda med beskrivande text Rapporten är anpassad till målgruppen Språket är korrekt Sammanfattning inklusive re ektioner nns med Om rapporten har brister ges en chans att åtgärda dessa inom en vecka efter att den rättats. 2

Problem A Många processer har egenskapen att de antar ett av två möjliga tillstånd. Ett exempel är arbetsstatus hos en person där tillstånden är "har arbete" respektive "är arbetslös" (se diskussionen i "Statistikens grunder", kap. 5.4.1). Andra exempel är betjäningssystem där tillstånden är att "någon betjänas" respektive "ingen betjänas" och en maskin med tillstånden "fungerar" respektive "inte fungerar". Låt A och B vara två tillstånd och Y A och Y B vara tiderna som processen tillbringar i respektive tillstånd. Antag att Y A och Y B är exponentialfördelade stokastiska variabler med parametrarna A och B och att Y A och Y B är stokastiskt oberoende av varandra. a) Är antagandena ovan rimliga som en modell över arbetsstatus hos en person? b) Låt beteckna andelen tid processen be nner sig i tillstånd A under en cykel. Vid en upprepning av processen kan P = Y A Y A + Y B betraktas som en observation på. Bestäm sannolikhetsfördelningen för P under förutsättning att A = B. Tips: I kapitel 6 lärde vi oss några metoder för att bestämma sannolikhetsfördelningen för en variabel som är en funktion av andra variabler, se till exempel ex. 6.8 och 6.9. Är resultatet beroende av valet av värde på parametrarna? Tolka resultatet. Rita gur. c) Simulera ett observerat värde på P i en cykel av processen med A = B. Simulera först ett värde på Y A och ett värde på Y B, skapa sedan en ny variabel P = Y A = (Y A + Y B ) : Upprepa simuleringen ett lämpligt antal gånger. Klassindela observationerna av P och rita gur. 3

d) Använd ett 2 test (som ni lärde er på kursen Statistikens grunder eller motsvarande kurs) för att avgöra om den simulerade fördelningen för P stämmer överens med den teoretiska fördelningen. Använd klassindelningen från uppgift c). e) Simulera fördelningen för P på motsvarande sätt som i uppgift c) men nu med olika värden på A och B. Diskutera resultaten. f) Antag att processen studeras efter n cykler. Andelen tid som processen be nner sig i tillstånd A kan nu bestämmas på två sätt: i) ett observerat värde på P beräknas efter varje cykel så att n observationer erhålles; medelvärdet av dessa observationer används som som uppskattning av. ii) låt X A och X B vara sammanlagda tiden processen be nner sig i tillstånden A respektive B och använd X A =(X A +X B ) som uppskattning av. Diskutera eventuella likheter och skillnader mellan dessa två sätt att uppskatta : 4

Problem B En modell för förändringar i priset på en aktie bygger på att information om företaget kommer till marknaden vid slumpmässiga tidpunkter. Om informationen är positiv ökar priset på aktien med en enhet, medan om informationen är negativ, minskar priser med en enhet. Antag att det är lika stor sannolikhet att informationen är positiv som att den är negativ och att informationen vid en tidpunkt är oberoende av informationen vid alla andra tidpunkter. a) Låt Y n beteckna prisförändringen när information om företaget kommit till marknaden vid n tillfällen. Bestäm först sannolikhetsfördelningen för Y 1 dvs prisförändringen efter ett informationstillfälle. Bestäm sedan sannolikhetsfördelningen för Y n då n = 2; n = 3; n = 4 och n = 5; dvs prisförändringen efter två, tre, fyra respektive fem informationstillfällen. b) Bestäm förväntat värde och varians för Y n. c) Standardisera fördelningarna i a) genom att subtrahera förväntat värde och dividera med standardavvikelse. d) Simulera standardiserade fördelningar för n = 5; 20 och 80 genom att simulera den studerade processen. Generera först n stycken slumptal som antar värdena -1 respektive 1 med samma sannolikhet och summera dessa slumptal. Standardisera sedan de simulerade observationerna genom att subtrahera teoretiskt förväntat värde och dividera med teoretisk standardavvikelse (enligt uppgift b)). Upprepa simuleringen ett lämpligt antal gånger. e) Använd ett 2 test (som ni lärde er på kursen Statistikens grunder eller motsvarande kurs) för att avgöra om den simulerade fördelningen för n = 5 stämmer överens med den teoretiska fördelningen. f) Vad händer med den standardiserade fördelningen då n ökar? Ge formella argument för era påståenden. 5

Problem C Antag att varje person i en population har ett högsta belopp de kan tänka sig att betala för en viss vara, ett s.k. willingness to pay, WTP. Antag vidare att de personer som deltar i en auktion där man har möjlighet att ge endast ett bud, ger sitt WTP som bud. Den budgivare som ger det högsta budet vinner auktionen och betalar det givna budet för varan. a) Bestäm sannolikhetsfördelningen för varans pris om WTP har en likformig fördelning i intervallet [0; 100] då n slumpmässigt valda personer deltar i budgivningen för n = 1; n = 2; n = 3; n = 4 och n = 5. b) Bestäm förväntat värde och varians för fördelningarna i uppgift a). c) Använd transformationsmetoden för att bestämma täthetsfunktionerna för de standardiserade variablerna Z (n) = Y (n) E Y (n) qv ; Y (n) där Y (n) betecknar varans pris då n slumpmässigt valda personer deltar i budgivningen. d) Simulera standardiserade fördelningar för n = 5; 20 och 80 genom att simulera den studerade processen. Generera n stycken bud och välj ut det högsta budet bland dessa. Standardisera sedan de simulerade observationerna genom att subtrahera teoretiskt förväntat värde och dividera med teoretisk standardavvikelse (enligt uppgift b)). Upprepa simuleringen ett lämpligt antal gånger. Klassindela de standardiserade observationerna, använd klassgränserna 2:5; 1:25; 0:5; 0 och 0:5. Rita ett histogram. 6

e) Använd ett 2 test (som ni lärde er på kursen Statistikens grunder eller motsvarande kurs) för att avgöra om den simulerade fördelningen för n = 5 stämmer överens med den teoretiska fördelningen. Tips: För den stokastiska variabeln Z (5) gäller P 5:9160 Z (5) 2:5 0:02580, P 2:5 Z (5) 1:25 0:09685, P 1:25 Z (5) 0:5 0:13578, P 0:5 Z (5) 0 0:14344, P 0 Z (5) 0:5 0:20106, P 0:5 Z (5) 1 0:274 51, P 1 Z (5) 1:1834 0:122 68: f) Vad händer med den standardiserade fördelningen då n ökar? Ge formella argument för era påståenden. 7