Statistikens grunder HT, dagtid Statistiska institutionen

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

Kombinatorik och sannolikhetslära

3 Grundläggande sannolikhetsteori

Kombinatorik. Kapitel 2. Allmänt kan sägas att inom kombinatoriken sysslar man huvudsakligen med beräkningar av

A1:an Repetition. Philip Larsson. 6 april Kapitel 1. Grundläggande begrepp och terminologi

LMA222a. Fredrik Lindgren. 17 februari 2014

TATM79: Föreläsning 2 Absolutbelopp, summor och binomialkoefficienter

TATM79: Föreläsning 2 Absolutbelopp, summor och binomialkoefficienter

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

Föreläsning 1. Grundläggande begrepp

Föreläsning 7. SF1625 Envariabelanalys. Hans Thunberg, 13 november 2018

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 1

KOMBINATORIK. Exempel 1. Motivera att det bland 11 naturliga tal finns minst två som slutar på samma

Föreläsning 2. Kapitel 3, sid Sannolikhetsteori

TMS136. Föreläsning 1

Reflektionsprincipen

TMS136. Föreläsning 1

Att beräkna t i l l v ä x t takter i Excel

Logaritmer. Joakim Östlund Patrik Lindegrén Andreas Lillqvist Carlos

Statistisk slutledning (statistisk inferens): Sannolikhetslära: GRUNDLÄGGANDE SANNOLIKHETSLÄRA. Med utgångspunkt från ett stickprov

Block 4 - Funktioner. Funktionsbegreppet Definitionsmängd

Kapitel 2. Grundläggande sannolikhetslära

Introduktion. Exempel Övningar Lösningar 1 Lösningar 2 Översikt

PASS 2. POTENSRÄKNING. 2.1 Definition av en potens

Kombinatorik. Författarna och Bokförlaget Borken, Kombinatorik - 1

{ } { } En mängd är en samling objekt A = 0, 1. Ex: Mängder grundbegrepp 5 C. Olof M C = { 7, 1, 5} M = { Ce, Joa, Ch, Je, Id, Jon, Pe}

Något om kombinatorik

Avsnitt 4, introduktion.

4 Fler deriveringsregler

Kapitel 2. Grundläggande sannolikhetslära

Hur många registreringsskyltar finns det som inte innehåller samma tecken mer än en

Tolkning av sannolikhet. Statistikens grunder, 15p dagtid. Lite mängdlära. Lite mängdlära, forts. Frekventistisk n A /n P(A) då n

M0038M Differentialkalkyl, Lekt 4, H15

SF1625 Envariabelanalys

Matematik 1A 4 Potenser

Upphämtningskurs i matematik

MA2047 Algebra och diskret matematik

Introduktion. Exempel Övningar Lösningar 1 Lösningar 2 Översikt

Lösningsförslag till Tentamen i 5B1118 Diskret matematik 5p 14 augusti, 2002

Tentamen SF1661 Perspektiv på matematik Lördagen 18 februari 2012, klockan Svar och lösningsförslag

Moment Viktiga exempel Övningsuppgifter Ö , Ö1.25, Ö1.55, Ö1.59

y y 1 = k(x x 1 ) f(x) = 3 x

Uppföljning av diagnostiskt prov Repetition av kursmoment i TNA001-Matematisk grundkurs.

Matematik 3c Kap 2 Förändringshastighet och derivator

Grundläggande 1 övningar i kombinatorik

FÖRELÄSNING 1 ANALYS MN1 DISTANS HT06

Diagnostiskt test för Lp03

Algebraiska räkningar

Kapitel 4. Funktioner. 4.1 Definitioner

INGA HJÄLPMEDEL. Lösningarna skall vara försedda med ordentliga och tydliga motiveringar. f(x) = arctan x.

Kombinatorik Förenkla C(n+1,2)-C(n,2) och C(n+1,3)-C(n,3)

Block 1 - Mängder och tal

Block 4 - Funktioner. Funktionsbegreppet Definitionsmängd

Block 1 - Mängder och tal

Matematisk Statistik och Disktret Matematik, MVE051/MSG810, VT19

Catalantal för gymnasieelever

Finansiell statistik, vt-05. Bayes sats. Bayes sats; forts. F3 Sannolikhetsteori. Exempel: antag att vi har tre skålar P( ) = 0 P( ) = 2/5 P( ) = 4/5

ENDIMENSIONELL ANALYS B1 FÖRELÄSNING XII. Föreläsning XII. Mikael P. Sundqvist

e x x + lnx 5x 3 4e x (0.4) x 0 e 2x 1 a) lim (0.3) b) lim ( 1 ) k. (0.3) c) lim 2. a) Lös ekvationen e x = 0.

SF1625 Envariabelanalys

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson

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

Kombinatorik. Bilder: Akvareller gjorda av Ramon Cavallers, övriga diagram och foton av Nils-Göran. Nils-Göran Mattsson och Bokförlaget Borken, 2011

Uppföljning av diagnostiskt prov HT-2016

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Förberedelser inför lektion 1 (första övningen läsvecka 1) Lektion 1 (första övningen läsvecka 1)

Armin Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR

Lösningar och lösningsskisser

Föreläsning 1. Kursinformation All viktig information om kursen ska kunna läsas på kursens hemsida

SAMMAFATTNINGAR AV VISSA FÖRELÄSNINGAR

Matematik 5 Kap 1 Diskret matematik I

= 1 h) y 3 = 4(x 1) i) y = 17 j) x = 5. = 1 en ekvation för linjen genom a) (6, 0) och (0, 5) b) (9, 0) och (0, 5)

Svar och anvisningar till arbetsbladen

Grundläggande matematisk statistik

Kap 2: Några grundläggande begrepp

exakt en exponent x som satisfierar ekvationen. Den okända exponent x i ekvationen = kallas logaritm av b i basen a och betecknas x =log

Läsanvisningar till kapitel 4 i Naturlig matematik

1 Addition, subtraktion och multiplikation av (reella) tal

Statistikens grunder HT, dagtid Statistiska institutionen

Repetitionsuppgifter i Matematik inför Basår. Matematiska institutionen Linköpings universitet 2014

Starta med att läsa avsnitt 2.1 i [J] från sidan 56 (64) [76] till och med exempel (2.1.3) [2.1.5] på sidan 57 (65) [79].

Gruppteori. Ilyas Ahmed och Qusay Naji. 23 maj Tack till professor Dan Laksov I samarbete med Kungilga Tekniska Högskolan (KTH)

Slumpförsök för åk 1-3

Fyra fyror. Mikael Knutsson. Tredje utgåvan, Mikael Knutsson

Uppgifter 6: Kombinatorik och sannolikhetsteori

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH GRUNDLÄGGANDE SANNOLIKHETSTEORI, STATISTIK BETINGADE SANNOLIKHETER, OBEROENDE. Tatjana Pavlenko.

ÖVN 6 - DIFFERENTIALEKVATIONER OCH TRANSFORMMETODER - SF Nyckelord och innehåll. a n (x x 0 ) n.

Quadratic Sieve. Avancerade algoritmer (2D1440) 8/ Joel Brynielsson, TCS/Nada (f.d. D95)

Denna uppdelning är ovanlig i Sverige De hela talen (Både positiva och negativa) Irrationella tal (tal som ej går att skriva som bråk)

Välkommen till min workshop Tankeläsare, korttrick och stengetter Varje deltagare behöver 5 rutade kort 8 tändstickor

1. (a) Lös ekvationen (2p) ln(x) ln(x 3 ) = ln(x 6 ). (b) Lös olikheten. x 3 + x 2 + x 1 x 1

Kan du det här? o o. o o o o. Derivera potensfunktioner, exponentialfunktioner och summor av funktioner. Använda dig av derivatan i problemlösning.

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 1

Kap 3: Diskreta fördelningar

R AKNE OVNING VECKA 2 David Heintz, 13 november 2002

Block 2 Algebra och Diskret Matematik A. Följder, strängar och tal. Referenser. Inledning. 1. Följder

Uppgiftshäfte Matteproppen

Sannolikheter och kombinatorik

Grafen till funktionen z = x y.

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Transkript:

Statistikens grunder 1 2013 HT, dagtid Statistiska institutionen

Vad vi ska gå igenom Mängdlära Absolutbelopp Summatecknet Potensräkning Logaritmer och exponentialfunktionen Kombinatorik 2013-09-03 Michael Carlson, Statistiska institutionen

Absolutbelopp Storleken av ett tal, man bortser ifrån tecknet, + el. Avstånd mellan två tal Ex. 2 = 2-2 = 2 7-2 = 5 2-7 = 5 Det gäller att x = x om x 0 x = -x om x < 0

Övning Rita funktionslinjerna för a. f(x) = x b. f(x) = -x c. f(x) = - x d. f(x) = x-2 e. f(x) = 4-x 2

Summatecken Istället för att skriva 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10 = 55 används summatecknet 10 k 1 k k kallas summationsindex; startvärde är värdet under summatecknet (här 1) öka k med ett (1) i varje steg slutvärde är värdet ovanför summatecknet (här 10)

Summatecken, forts. Summanden kan utryckas som en funktion av k 3 k 1 (2k 1) (2 1) (4 1) (6 1) 1 3 5 9 3 k 0 k 0 1 2 2 2 2 2 2 3 summa 2 k då k går från 0 till 3 Eller användas som index; anta n stycken tal x 1,, x n n xi x1 x2 xn 1 i 1 x n summa x i då i går från 1 till n

Se SG1 HT 2013 Matematikrep F3.pdf Övning 1. 2. 3. 4. 5.

Se SG1 HT 2013 Matematikrep F3.pdf Övning 6. 7. 8. 9.

Se SG1 HT 2013 Matematikrep F3.pdf Övning 10.

Potenser Ett tal a gånger sig självt b gånger; b är positivt tal kallas exponent; a kallas basen Självklart(?) att Utvidga till negativa tal b behöver inte vara ett heltal; ex. roten till ett tal kan skrivas som en potens a a a a b c b c b a a a c b c b a a ) ( b b a a 1 a 0 1 b b a a a a a a 1 3 1 3 1 2 ; ;

Se SG1 HT 2013 Matematikrep F3.pdf Övning 11. 15. 12. 16. 13. 17. 18. 14.

Se SG1 HT 2013 Matematikrep F3.pdf Övning 19. n = 1; (2 1-1) = 1 n = 2; (2 1-1) + (2 2-1) = 1 + 3 = 4 n = 3; (2 1-1) + (2 2-1) + (2 3-1) = 1 + 3 + 5 = 9 n = 4; (2 1-1) +... + (2 4-1) = 16 Gissning:

Se SG1 HT 2013 Matematikrep F3.pdf Övning 20. n = 0; 2 0 = 1 n = 1; 2 0 + 2 1 = 1 + 2 = 3 n = 2; 2 0 + 2 1 + 2 2 = 1 + 2 + 4 = 7 n = 3; 2 0 + 2 1 + 2 2 + 2 3 = 1 + 2 + 4 + 8 = 15 Gissning:

Logaritmer Antag att vi har följande: a x = y Vi vet vad a och y är men söker x: x = log a y Obs! a, y > 0 och a 1 Det tal som vi upphöjer a till för att få y Ex. 10 x = 10000 x = log 10 10000 = log10000 = 4 ; 10 4 = 10000 Ex. e x = 80 x = log e 80 = ln80 = 4,382027 Naturliga logaritmen

Logaritmer, forts. Oftast används naturliga logaritmfunktionen lnx e = basen för den naturliga logaritmen 2,7182818.. Räkneregler : (x,y > 0) ln(x y) = lnx + lny ln(x/y) = lnx lny ln x k = k lnx ln 1 = 0 ln e = 1 ln(e x ) = e lnx = x Jämför ovanstående med potensräkningsreglerna!

Se SG1 HT 2013 Matematikrep F3.pdf Övning 21. 22. 23. 24. 25.

Se SG1 HT 2013 Matematikrep F3.pdf Övning 26. 27. 28. 29. 30.

Exponentialfunktion Allmänt: Basen a upphöjs till x: f(x) = a x a > 0 Då a > 0 följer att a x > 0 oavsett värde på x Naturliga logaritm: Oftast använt är basen e 2,7182818.. Skrivs även som exp(x) = e x

Kombinatorik Att räkna ut hur många sätt något kan göras Antal kombinationer Ex. Matsedel med tre förrätter, fyra huvudrätter och två efterrätter. På hur många olika sätt kan en trerätters måltid komponeras? Svar: Illustration med träddiagram

Multiplikationsprincipen Ett experiment har m 1 möjliga utfall Ett annat efterföljande experiment har m 2 möjliga utfall Vi gör först det ena sedan det andra experimentet Totalt finns det m 1 m 2 möjliga kombinationer av utfall

Kombinatorik, forts. Exempel Påse med numrerade kulor 1,, n Dra en kula slumpmässigt och notera dess nummer Hur många möjliga utfall? Dra en kula till slumpmässigt och notera dess nummer Hur många möjliga utfall? (m 2 kanske beror på utfallet i första dragningen?)

Med eller utan återläggning Utan återläggning (eng. without replacement) Dvs. kula dragen i första kan inte dras i nästa Hur många möjliga kombinationer? m 1 m 2 = n (n-1) Med återläggning (eng. with replacement) Dvs. kula dragen i första kan dras i nästa Hur många möjliga kombinationer? m 1 m 2 = n n = n 2

Flera dragningar, dra k gånger Utan återläggning Dvs. kula dragen kan inte dras i efterföljande Hur många möjliga kombinationer? m 1 m 2 m k-1 m k = n (n-1) (n-k+1) Med återläggning Dvs. kula dragen kan dras flera gånger i efterföljande Hur många möjliga kombinationer? m 1 m 2 m k-1 m k = n n n = n k

Kombinatorik, forts. Spelar ordningen någon roll? Två fall: Ordningen spelar roll Ordningen spelar ingen roll

Ordnat Ej ordnat 1 Från en mängd bestående av sex tal {1,2,3,4,5,6} dras tre utan återläggning Ordnad - vi skiljer t.ex. på utfallen (1,2,5), (1,5,2), (2,1,5), (2,5,1), (5,1,2) och (5,2,1) Ej ordnad - utfallen ovan betraktas som samma utfall ex. {1,2,5} = {1,5,2} = {5,2,1}

Ordnat Ej ordnat 2 Från en mängd bestående av sex tal {1,2,3,4,5,6} dras tre med återläggning Ordnad - vi skiljer t.ex. på utfallen (1,1,5), (1,5,1), (5,1,1) Ej ordnad - utfallen ovan betraktas som samma utfall ex. {1,1,5} = {1,5,1} = {5,1,1}

Dra k ur n Hur många sätt? Fyra fall: Ordnat Ej ordnat Med återläggning Utan återläggning

Övning Dra två tal ur mängden {1,2,3,4,5} med återläggning och med hänsyn till ordningen utan återläggning och med hänsyn till ordningen med återläggning och utan hänsyn till ordningen utan återläggning och utan hänsyn till ordningen Lista i vart och ett av fallen alla tänkbara utfall! Här: k = 2 och n = 5

Övning, forts. Börja med samtliga tänkbara kombinationer: (1,1) (1,2) (1,3) (1,4) (1,5) (2,1) (2,2) (2,3) (2,4) (2,5) (3,1) (3,2) (3,3) (3,4) (3,5) (4,1) (4,2) (4,3) (4,4) (4,5) (5,1) (5,2) (5,3) (5,4) (5,5) Och stryk sedan de som är irrelevanta för vardera fall och gruppera de som är ekvivalenta

Övning, forts. Med återläggning och med hänsyn till ordningen (1,1) (1,2) (1,3) (1,4) (1,5) (2,1) (2,2) (2,3) (2,4) (2,5) (3,1) (3,2) (3,3) (3,4) (3,5) (4,1) (4,2) (4,3) (4,4) (4,5) (5,1) (5,2) (5,3) (5,4) (5,5) Samtliga n n = 5 2 = 25 är unika utfall Är alla lika sannolika?

Övning, forts. Utan återläggning och med hänsyn till ordningen (1,1) (1,2) (1,3) (1,4) (1,5) (2,1) (2,2) (2,3) (2,4) (2,5) (3,1) (3,2) (3,3) (3,4) (3,5) (4,1) (4,2) (4,3) (4,4) (4,5) (5,1) (5,2) (5,3) (5,4) (5,5) Samtliga n(n-1) = 5 4 = 20 är unika utfall Är alla lika sannolika?

Övning, forts. Med återläggning och utan hänsyn till ordningen (1,1) (1,2),(2,1) (2,2) (1,3),(3,1) (2,3),(3,2) (3,3) (1,4),(4,1) (2,4),(4,2) (3,4),(4,3) (4,4) (5,1),(1,5) (2,5),(5,2) (3,5),(5,3) (4,5),(5,4) (5,5) Finns 15 unika utfall Är alla lika sannolika?

Övning, forts. Utan återläggning och utan hänsyn till ordningen (1,1) (1,2),(2,1) (2,2) (1,3),(3,1) (2,3),(3,2) (3,3) (1,4),(4,1) (2,4),(4,2) (3,4),(4,3) (4,4) (5,1),(1,5) (2,5),(5,2) (3,5),(5,3) (4,5),(5,4) (5,5) Finns 10 unika utfall Är alla lika sannolika?

Permutationer Ett arrangemang av n olika objekt i en bestämd ordning kallas för en permutation av objekten. Hur många unika permutationer kan man bilda av k olika objekt? Första väljs på k sätt, nästa på (k-1) sätt osv. Multiplikationsprincipen ger k! = k (k-1) (k-2) 3 2 1 k fakultet (eng. n factorial)

Permutationer, forts. Ex. På hur många olika sätt kan vi permutera de tre objekten A, B, C? Svar: 3! = 1 2 3 = 6 olika sätt, nämligen ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA. Rita ett träddiagram! OBS! Man definierar 0! = 1

Dra k ur n Hur många sätt? Fyra fall: Ordnat Ej ordnat Med återläggning Utan återläggning 1. 2. ( n k n 4. ( n k 1)! k!( n 1)! n! 3. n! k)! k!( n k)! 1 och 2 ovan torde vara lätta att förstå nu (även 2?) 3 och särskilt 4 är lite svårare 4 behöver ni inte kunna men däremot 1, 2 och 3