Problemlösning. Måns Thulin. Uppsala universitet Statistik för ingenjörer 30/ /16

Relevanta dokument
Summor av slumpvariabler

Diskreta slumpvariabler

Diskussionsproblem för Statistik för ingenjörer

Mer om slumpvariabler

FÖRELÄSNING 3:

4.1 Grundläggande sannolikhetslära

Sannolikhetsteori. Måns Thulin. Uppsala universitet Statistik för ingenjörer 23/ /14

F9 Konfidensintervall

Diskussionsproblem för Statistik för ingenjörer

F14 Repetition. Måns Thulin. Uppsala universitet Statistik för ingenjörer 6/ /15

F10 Problemlösning och mer om konfidensintervall

SF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH DISKRETA STOKASTISKA VARIABLER STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 23 mars, 2018

DATORÖVNING 2: SIMULERING

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

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

Föreläsning 3. Sannolikhetsfördelningar

F8 Skattningar. Måns Thulin. Uppsala universitet Statistik för ingenjörer 14/ /17

4.2.1 Binomialfördelning

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11, VT-16, VT2 ÖVNING 1, OCH ÖVNING 2, SAMT INFÖR ÖVNING 3

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

Föreläsning 5. Funktioner av slumpvariabler. Ett centralt resultat.

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

Sannolikhet och statistik 1MS005

bli bekant med summor av stokastiska variabler.

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

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 1, 4p 12 november 2005, kl

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Grundläggande matematisk statistik

Datorövning 2 Betingad fördelning och Centrala gränsvärdessatsen

Föreläsning 2, Matematisk statistik för M

Några extra övningsuppgifter i Statistisk teori

Tentamen i Statistik, STA A13 (4 poäng) Lördag 11 november 2006, Kl

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

1. Du slår en tärning två gånger. Låt A vara händelsen att det första kastet blir en sexa och låt B vara händelsen att summan av kasten blir sju.

Föreläsning 6, Repetition Sannolikhetslära

Repetition och förberedelse. Sannolikhet och sta.s.k (1MS005)

Storräkneövning: Sannolikhetslära

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

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

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK

Summor av slumpvariabler

1.1 Diskret (Sannolikhets-)fördelning

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik (lärarprogrammet) 12 februari 2011

Introduktion till statistik för statsvetare

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

732G01/732G40 Grundläggande statistik (7.5hp)

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 1, 4p 27 mars 2004, kl

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

SF1901: Övningshäfte

Mer om konfidensintervall + repetition

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

Matematisk statistik for B, K, N, BME och Kemister. Matematisk statistik slumpens matematik. Beskriva Data Florence Nightingale. Forel.

histogram över 1000 observerade väntetider minuter 0.06 f(x) täthetsfkn x väntetid 1

I den här datorövningen ser vi hur R kan utnyttjas för att kontrollera modellantaganden och beräkna konfidensintervall.

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 2: Slumpvariabel

Välkommen till Matematik 3 för lärare!

STA101, Statistik och kvantitativa undersökningar, A 15 p Vårterminen 2017

Tentamen L9MA30, LGMA30

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

4 Diskret stokastisk variabel

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M

Problemdel 1: Uppgift 1

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

Slumpvariabler och sannolikhetsfördelningar

Kapitel 5 Multivariata sannolikhetsfördelningar

Tentamen LMA 200 Matematisk statistik,

Föreläsning 2, FMSF45 Slumpvariabel

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

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

Datorövning 1: Fördelningar

15.1 Mer om betingad sannolikhet

Sannolikhetslära. 19 februari Vad är sannolikheten att vinna om jag köper en lott?

Föreläsning 4. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

FÖRELÄSNING 4:

STA101, Statistik och kvantitativa undersökningar, A 15 p Vårterminen 2017

TENTAMEN I MATEMATIK MED MATEMATISK STATISTIK HF1004, TEN

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Onsdag 1 november 2006, Kl

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

Våra vanligaste fördelningar

Matematisk statistik 9 hp Föreläsning 4: Flerdim

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

F11 Två stickprov. Måns Thulin. Uppsala universitet Statistik för ingenjörer 26/ /11

Extrauppgifter i matematisk statistik

Tentamen i matematisk statistik för BI2 den 16 januari 2009

Matematisk statistik 9 hp för I, Pi, C, D och fysiker Föreläsning 1: Introduktion och Sannolikhet

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

Tentamen i statistik och sannolikhetslära för BI2 den 27 maj 2010

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Föreläsning 7. Statistikens grunder.

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Matematisk statistik 9hp för: C,D,I, Pi

Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen

Övningstentamen 1. c) Beräkna sannolikheten att exakt en av A eller B inträffar (6 poäng)

Föreläsning G70 Statistik A

TENTAMEN MÅNDAGEN DEN 22 OKTOBER 2012 KL a) Bestäm P(ingen av händelserna inträffar). b) Bestäm P(exakt två av händelserna inträffar).

Laboration 1: Grundläggande sannolikhetsteori, simulering och dataanalys

Tentamen den 11 april 2007 i Statistik och sannolikhetslära för BI2

Studiehandledning S0001M Matematisk statistik Läsperiod 2, HT 2017

Transkript:

1/16 Problemlösning Måns Thulin Uppsala universitet thulin@math.uu.se Statistik för ingenjörer 30/1 2013

Kursinformation: diskussionsuppgifter Under kursens gång kommer vi att ha 12 diskussionsproblem på lektionerna. Många av problemen har mer än en lösning. Problemen kan laddas ned från kurshemsidan statistikkurs.se och löses individuellt innan respektive lektion. Vid lektionerna delas studenterna in i små grupper, i vilka man får presentera sina lösningar och diskutera problemen med varandra. Studenter som deltar aktivt i de presentationerna/diskussionerna kan få bonuspoäng till tentamen. Den som deltagit aktivt i diskussionerna om minst 7 problem får 1 bonuspoäng. Den som deltagit aktivt i diskussionerna om minst 10 problem får istället 2 bonuspoäng. 2/16

3/16 Kursinformation: datorövningarna Syftet med datorövningarna är att vi ska se hur man kan använda ett statistikprogram för att undersöka data och köra datorsimuleringar. Simuleringarna används dels för att ge en ökad förståelse för slumpen och dels för att lösa komplexa problem. Instruktionerna är utformade så att det ska gå att arbeta med övningarna på egen hand. Under de schemalagda övningarna i datorsal finns möjlighet att ställa frågor till läraren medan man arbetar med datorövningen. Till varje datorövning hör också en skriftlig inlämningsuppgift. Tillfredställande lösningar på dessa kan ge 1 bonuspoäng per inlämningsuppgift till tentamen. Datorövningarna ingår i ett pedagogiskt utvecklingsprojekt och vi kommer därför att dela ut ett litet frågeformulär om hur ni upplevde datorövningen.

4/16 Sannolikhetslära Låt A och B vara två händelser. P(A B) = P(både A och B inträffar) P(A B) = P(minst en av A och B inträffar) = P(A) + P(B) - P(A B) P(A ) = P(A inte inträffar) = 1 - P(A) Om A och B inte kan inträffa samtidigt så är de oförenliga: P(A B)=0. Om A och B är oberoende så är P(A B) = P(A) P(B) Oberoende och oförenliga är inte samma sak! Allmänt gäller att P(A B) = P(A) P(B A) Betingad sannolikhet: P(B A) = P(A B)/P(A)

5/16 Diskreta slumpvariabler En diskret slumpvariabel X beskrivs av sannolikhetsfunktionen p(k) = P(X = k). X är binomialfördelad, X Bin(n, p) om X är antalet gånger som händelsen A inträffar då man utför n oberoende försök i vilka händelsen A inträffar med sannolikhet p. X är Poissonfördelad, X Po(m) om X är antalet gånger som en sällsynt händelse inträffar under ett visst tidsintervall där händelsen i genomsnitt inträffar m gånger.

6/16 Problem från del A på tentan 11-03-17 (a) För händelserna A och B gäller P(A) = 0.25, P(B) = 0.5, P(A B) = 0.55. Beräkna den betingade sannolikheten P(A B). (b) En slumpvariabel X har följande sannolikhetsfunktion: x 1 2 3 4 p(x) 0.1 0.2 0.3 0.4 Beräkna sannolikheten P(X < 4).

7/16 Problem från del A på tentan 11-03-17 (c) För tre datamaterial, vart och ett med 20 observationer, har man ritat histogram och lådagram (se figuren nedan). Para ihop rätt histogram (1-3) med rätt lådagram (A-C). Histogram 1 Histogram 2 Histogram 3 Frequency 0 1 2 3 4 5 6 Frequency 0 2 4 6 8 10 Frequency 0 1 2 3 4 5 20.0 20.5 21.0 21.5 22.0 22.5 23.0 x 20.0 20.5 21.0 21.5 22.0 22.5 23.0 y 20.0 20.5 21.0 21.5 22.0 22.5 23.0 z Lådagram A Lådagram B Lådagram C 20.0 20.5 21.0 21.5 22.0 22.5 20.0 20.5 21.0 21.5 22.0 22.5 20.0 20.5 21.0 21.5 22.0 22.5 (e) Låt X Bin(4, 0.40). Beräkna P(X 1).

Giftiga frukter Per och Pål har elva frukter av vilka tre är giftiga. Per äter fyra på måfå valda frukter och Pål äter sex; hunden får den återstående. Beräkna (a) Sannolikheten att hunden klarar sig. (b) Den betingade sannolikheten att både Per och Pål blir förgiftade om hunden klarar sig. 8/16

9/16 Problem från tentan 12-06-07 2. Ett elektroniskt system består av två komponenter, A och B. Komponent A kan ha 0-2 fel medan komponenten B kan ha 0-3 fel, oberoende av A. Antalet fel är slumpmässigt och beskrivs av de respektive sannolikhetsfunktionerna p A (k) och p B (k). Antal fel k 0 1 2 3 Komponent A, p A (k) 95/100 3/100 2/100 0 Komponent B, p B (k) 9/10 6/100 3/100 1/100 (a) Vad är sannolikheten att det inte finns några fel i systemet? (1p) (b) Vad är sannolikheten att det finns exakt två fel i systemet?(2p)

10/16 Kvalitetskontroll Ett företag får en leverans av ett mycket stort antal komponenter. De vill utföra en kvalitetskontroll och beslutar sig för att skicka tillbaka leveransen om den innehåller minst 10% defekta komponenter. De väljer ut 10 komponenter på måfå och skickar tillbaka leveransen om minst 1 av de valda komponenterna är defekt. (a) Vad är sannolikheten att leveransen skickas tillbaka om 10% av de levererade komponenterna är defekta? (b) Vad är sannolikheten att leveransen skickas tillbaka om 20% av de levererade komponenterna är defekta?

11/16 Kvalitetskontroll n=10 Sannolikhet för retur 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Skicka tillbaka om: X 1 X 2 X 3 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 p=p(en komponent är defekt)

12/16 Kvalitetskontroll n=20 Sannolikhet för retur 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Skicka tillbaka om: X 1 X 2 X 3 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 p=p(en komponent är defekt)

13/16 Arbetsledaren En arbetsledare på en stor arbetsplats har observerat att antalet vikarier X som måste hyras in under en vecka tycks följa en Po(2)-fördelning. (a) Vad är sannolikheten att ingen vikarie behövs en given vecka? (b) Vad är sannolikheten att det behövs minst 8 vikarier någon vecka det kommande året? (c) Vad är sannolikheten att de behöver hyra in vikarier minst 100 gånger under det kommande året?

14/16 Problem från tentan 12-03-14 6. I en digital kommunikationskanal skickas 16 miljoner databitar i form av 0:or och 1:or. Sannolikheten att en skickad databit tas emot som fel siffra är 10 5. Vad är sannolikheten för mer än 150 fel? Vilka antaganden behöver du göra för att beräkna sannolikheten? abrakadabra (6p)

Problem från tentan 11-06-11: digital signal Sändarenheten i ett elektroniskt signalsystem är trasig och sänder bara brus med 0:or och 1:or. Varje sekund så skickas antingen en nolla eller en etta, båda med sannolikhet 1/2. Mottagarenheten samlar de skickade siffrorna i en följd och ger larm om de två senaste siffrorna som skickades är antingen 1 1 eller 0 1 (i den ordningen). Några exempel på följder som kan observeras är alltså 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 Efter varje larm raderas följden som mottagarenheten registrerat, så att systemet nollställs. (a) Beräkna sannolikheten för en följd där systemet ger larm för 0 1. Ledning: svaret är inte 1/2. (b) Antag nu att systemet inte nollställs vid det första larmet utan istället bara fortsätter och ger larm även nästa gång som antingen mönstret 0 1 eller 1 1 uppstår i följden. Vad är då sannolikheten att båda larmen som ges av en följd är för 1 1? 15/16

16/16 Vilken dörr? I ett amerikanskt tävlingsprogram på TV fick deltagarna spela spelet bilen och getterna. I spelet finns tre dörrar. Bakom en finns en bil och bakom de andra två finns getter. Programledaren vet vilken dörr som bilen finns bakom, men inte deltagaren. Deltagaren vinner bilen om hon gissar rätt dörr. Spelet går till så att deltagaren gissar en dörr, varefter programledaren öppnar en av dörrarna som deltagaren inte valt. Bakom den öppnade dörren finns en get. Programledaren erbjuder sedan deltagaren att ändra sitt val till den andra kvarvarande dörren. Ska deltagaren behålla den dörr hon först gissade på eller byta dörr?