KURSPROGRAM HT-18 MATEMATISK STATISTIK AK FÖR D, I OCH PI, FMSF45 & MASB03

Relevanta dokument
KURSPROGRAM HT-10 MATEMATISK STATISTIK AK FÖR CDI, FMS 012

KURSPROGRAM HT-18 MATEMATISK STATISTIK FÖR B, K, N, BME OCH KEMISTER, FMSF70 & MASB02

FMS032: MATEMATISK STATISTIK AK FÖR V OCH L KURSPROGRAM HT 2015

Sannolikhet och statistik 1MS005

ÄMAD04, Matematik 4, 30 högskolepoäng Mathematics 4, 30 credits Grundnivå / First Cycle

Välkommen till Matematik 3 för lärare!

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

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

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

Studiehandledning S0001M Matematisk statistik Läsperiod 2, HT 2017

Beskrivning av och preliminära läsanvisningar till Fortsättningskurs i statistik, moment 1, Statistisk Teori, 10 poäng.

Stockholms Universitet Statistiska Institutionen VT Kursbeskrivning. Statistisk Teori I, grundnivå, 15 högskolepoäng

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

Studiehandledning S0008M Sannolikhetslära och statistik Läsperiod 1, HT 2017

Kursbeskrivning för Statistisk teori med tillämpningar, 15 hp

Studiehandledning S0001M Matematisk statistik Läsperiod 2, Ht 2013

Lärmål Sannolikhet, statistik och risk 2015

Studiehandledning S0001M Matematisk statistik Läsperiod 4, VT 2017

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

Kursbeskrivning för statistisk teori med tillämpningar I + II, 15 hp

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2011 Statistiska institutionen Bertil Wegmann

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

TNIU66: Statistik och sannolikhetslära

Kursbeskrivning för Statistisk teori med tillämpningar, 15 hp

Sannolikhetslära och statistik, grundkurs

Statistiska metoder för säkerhetsanalys

bli bekant med summor av stokastiska variabler.

Matematisk statistik för B, K, N, BME och Kemister

Kursbeskrivning för statistisk teori med tillämpningar I + II, 15 hp

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker. Matematisk statistik slumpens matematik. Tillämpningar för matematisk statistik.

Matematisk statistik KTH. Formelsamling i matematisk statistik

Kurs-PM för ESS011 Matematisk statistik och signalbehandling (2018)

Föreläsning 12: Repetition

Program för System och transformer ht07 lp2

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

1.1.1 Innehåll Momentet består av 24 föreläsningar som behandlar: Beskrivande statistik, Grundläggande sannolikhetslära. Stokastiska variabler.

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

ENDIMENSIONELL ANALYS FÖR C, D OCH N HT 2014, DELKURS A1, 5 HP

LUNDS UNIVERSITET MATEMATISKA INSTITUTIONEN Magnus Aspenberg ENDIMENSIONELL ANALYS FÖR I OCH L HT 2012, DELKURS B1, 8 HP

Efter att ha genomgått momentet Statistisk teori III, grundnivå, 7,5 högskolepoäng,

Matematisk statistik för B, K, N, BME och Kemister

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng (preliminär)

Planering Matematik II Period 3 VT Räkna själv! Gör detta före räkneövningen P1. 7, 17, 21, 37 P3. 29, 35, 39 P4. 1, 3, 7 P5.

Matematisk statistik. Programkurs 6 hp Statistics TNG006 Gäller från: 2017 VT. Fastställd av. Fastställandedatum

Föreläsning 8, Matematisk statistik 7.5 hp för E, HT-15 Punktskattningar

Matematik och statistik NV1, 10 poäng

Föreläsning 8, Matematisk statistik 7.5 hp för E Punktskattningar

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng

ENDIMENSIONELL ANALYS FÖR C, D OCH BI HT 2015, DELKURS B1, 8 HP

Några extra övningsuppgifter i Statistisk teori

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

TNIU66: Statistik och sannolikhetslära

TNIU66: Statistik och sannolikhetslära

Matematisk statistik för B, K, N, BME och Kemister

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

MATRISTEORI, 6 hp, vt 2010, Kurskod FMA120. MATRISTEORI Projektkurs, 3 hp, Kurskod FMA125. och

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

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

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Statistik och testmetodik

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 7: Normalfördelning

Laboration 4: Intervallskattning och hypotesprövning

Föreläsning 7: Punktskattningar

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

Föreläsning 8, FMSF45 Binomial- och Poissonfördelning, Poissonprocess

Matematisk statistik KTH. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Kursen ingår i civilekonomprogrammet samt kandidatprogrammet i företagsekonomi.

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

Föreläsning 8, Matematisk statistik Π + E

Kursprogram för Elektronik E, ESS010, 2009/20010

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

1 Bakgrund DATORÖVNING 3 MATEMATISK STATISTIK FÖR E FMSF Något om Radon och Radonmätningar. 1.2 Statistisk modell

Jörgen Säve-Söderbergh

VT 15 Uppdaterad

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

(x) = F X. och kvantiler

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Statistik för farmaceuter 3 hp

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng

Laboration 4: Intervallskattning och hypotesprövning

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

Kursprogram för Elektronik E, ESS010, 2011/2012

ENDIMENSIONELL ANALYS FÖR C OCH D HT 2016, DELKURS B1, 8 HP

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011

Avd. Matematisk statistik

Kurssammanfattning MVE055

Datorövning 2 Betingad fördelning och Centrala gränsvärdessatsen

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

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng

Kursprogram för Elektronik E, ESS010, 2010/2011

Statistik och sannolikhetslära

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

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

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

Matematisk statistik 9 hp, HT-16 Föreläsning 10: Punktskattningar

Transkript:

LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK KURSPROGRAM HT-18 MATEMATISK STATISTIK AK FÖR D, I OCH PI, FMSF45 & MASB03 Allmänt Kursen ger 9hp och omfattar 36 timmar föreläsning, 28 timmar räkneövning och 170 timmar självstudier. Förkunskapskrav För att få läsa kursen måste man ha klarat 12 högskolepoäng matematik (endimensionell, flerdimensionell och/eller linjär algebra) innan kursen startar. Hemsida www.maths.lu.se/kurshemsida/fmsf45masb03/ Kursexpedition Kurssekreterare, Maria Lövgren, MH:225A+B. Tel 046-222 45 77, marial@maths.lth.se. Föreläsningar Kurschef och föreläsare Johan Lindström, MH:319, tel 046-222 40 60, johanl@maths.lth.se Läsperiod 1 Tisdag 8 15 10 00 V:A läsvecka 1 7 Måndag 8 15 10 00 MH:G läsvecka 2 Torsdag 15 15 17 00 E:A läsvecka 5 Läsperiod 2 Tisdag 10 15 12 00 V:A läsvecka 1 7 Onsdag 10 15 12 00 V:A läsvecka 3 Måndag 15 15 17 00 V:A läsvecka 7 Övningar Kursen har ett övningspass i veckan, stor vikt läggs vid självstudier. Läsperiod 1 Pi Ivar Vänglund ons 10 15 12 00 MH:227 D Maria Juhlin ons 10 15 12 00 E:1138 Joel Bluhme ons 13 15 15 00 MH:227 I Per Wilelmsson ons 13 15 15 00 M:R Johan Lindström ons 13 15 15 00 M:Q Läsperiod 2 Pi Ivar Vänglund tor 10 15 12 00 MH:227 D Maria Juhlin ons 10 15 12 00 E:3318 (lv1: MH:227; lv3: 15 15-17 00 i MH:228) Joel Bluhme ons 13 15 15 00 MH:227 I Per Wilelmsson ons 13 15 15 00 M:R Johan Lindström ons 13 15 15 00 M:Q Datorövningar/Laborationer Utöver föreläsningar och övningar ingår fyra datorövningar/laborationer med start den fjärde kursveckan. Datorövningarna examineras genom kontrollfrågor i Mozquizto och handledning erbjuds i datorsal eller vid ordinarie övningar. Laborationerna ska vara gjorda i Mozquizto senast 2018-10-03, 2018-10-24, 2018-12-05 och 2018-12-19.

2 Matstat AK för D, I och Pi HT-18 Datorbaserat färdighetstest Kursen innhåller också ett datorbaserade färdighetstest i tre delar som behandlar sannolikhetsteori och fördelningar; summor, CGS och fördelningsanpassning; samt inferens och regression. För godkänt test måste 6 av 10 frågor klaras. Det finns ingen tidsbegränsning och du kan göra testen hur många gånger som helst. Testen ska vara godkända senast 2018-09-24, 2018-10-15 och 2018-12-10 mer information (och länk) kommer på hemsidan. Kurslitteratur Blom, G., Enger, J., Englund, G., Grandell, J. och Holst, L.: Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar. Matematisk statistik: Kompletterande övningar till Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar. Augusti 2006. Finns på KFS. Lüeck, J. Linjär regression och stokastiska vektorer (kap. 4 6 i föreläsningsanteckningar i statistikteori), Maj 2012 (finns på kurshemsidan). Kursmaterial Kursprogram och formelsamling delas ut vid första föreläsningen. Allt kursmaterial kommer att finnas tillgängligt på kurshemsidan. Examination För att bli godkänd på kursen krävs: 1. Godkända datorbaserade färdighetstest (3 delar) där du klarar minst 6 av 10 frågor. 2. 4st godkända datorövningar (via Mozquizto) där samtliga frågor ska klaras. 3. Godkänt resultat på skriftlig tentamen. Betyg på den skriftliga tentamen utgör också betyg på hela kursen. Tentamenstillfällen Ordinarie tentamen: Torsdag 2019-01-17, 8 00 13 00 MA:10. Omtentamen: Lördag 2019-05-04, 8 00 13 00 Gasquesalen. Onsdag 2019-06-05, 14 00 19 00 Victoria. Onsdag 2019-08-28, 8 00 13 00 MA:9. Alla lokaler är preliminära! Anmällan till tentamen sker via www.student.lth.se; studenter som inte är anmälda till ordinarie tentamen får skriva men blir inte anonyma. För omtentamen krävs anmälan. Hjälpmedel Formelsamling: Matematisk Statistik, FMS012/FMSF20/FMSF45 [Uppdaterad 2017-12-06]. Statistiska tabeller (motsvarande sid 359 i kursboken, delas ut vid tentamen). Miniräknare. Tentamensresultat Det står angivet på tentamensskrivningen när resultaten beräknas vara klara. Visningstillfälle meddelas i samband med resultaten.

Matstat AK för D, I och Pi HT-18 3 Kursprogram Under föreläsningarna presenteras teorin och valda exempel räknas. Övningsuppgifterna är grupperade efter teorimoment; övningar numrerade SL och ST finns i kapitel I och II i övningskompendiet, M finns på utdelat material om Markovkedjor och övningar utan prefix finns i Blom et al. Varje teori- och övningsmoment är försett med hänvisningar till relevanta kapitel i Blom et al (eller utdelat material). Extra uppgifterna kan räknas om avsnittet upplevs som svårt eller som repetition mot slutet av kursen. Lv. 1: F 1: Lv. 2: Läsperiod 1 Inledning (Kap. 1, 9.4); Utfallsrum, händelse, sannolikhet (Kap. 2.2 2.5); Betingad sannolikhet, oberoende, satsen om total sannolikhet, Bayes sats (Kap. 2.6-2.7) F 2: F 3: Lv. 3: Kombinatorik Sannolikhet (Kap. 2.2 2.5) Betingad sannolikhet (Kap. 2.6 2.7) SL1 SL7, SL8, 2.8, 2.33 SL9, SL13, 2.6 SL14, 2.23, 2.25, 2.34 SL15, 2.29 Stokastisk variabel (Kap. 3.1 3.2); Diskret och kontinuerlig s.v. (Kap. 3.3, 3.5); Sannolikhetstäthets- och fördelningsfunktion (Kap. 3.7, 10.2); Funktioner av s.v. (Kap. 3.10); Simulering (Kap. 8.1 8.6) Väntevärden och varians (Kap. 5.1, 5.2a b, 5.3, 5.5, 10.3); Kvantiler (Def. 3.17); Diskreta och kontinuerliga standarfördelningar (Kap. 3.4, 7.2a b, 7.4a b, 3.6, 6.1 6.4) F 4: Sannolikhet, täthet & fördelning (Kap. 3.7) Funktioner av s.v. (Kap. 3.10) Väntevärden & varians (Kap. 5.1 5.3) 3.3, 3.12, 3.13 3.2, 3.4 SL25, SL26, 3.28, SL37 3.27, 3.29, 3.31 5.1, 5.4, 5.6, 5.9 5.10, 5.12, 5.14 Kvantiler (Def. 3.17) 3.15, 3.16 3.18 Diskretaf. (Kap. 3.4) SL18, SL19, 3.9, 7.5, 7.21 3.5, 3.6, 3.11, 7.6 Tvådimensionell s.v. (Kap. 4.1 4.4); Oberoende s.v. (Kap. 4.5); Betingade fördelningar (Kap. 4.8) Kontinuerligaf. (Kap. 3.6) Normalfördelning (Kap. 6.1 6.4) 3.17, SL24 3.22 6.1, 6.7, 6.10 6.4, 6.5, SL36 2D s.v. (Kap. 4.1 4.4) 4.5, SL28, SL27 4.1, 4.6, 4.7 Oberoende s.v. (Kap. 4.5) Betingade fördelningar (Kap. 4.8) SL30 4.9 4.29, SL34

4 Matstat AK för D, I och Pi HT-18 Lv. 4: Färdighetstest 1: 2018-09-24 F 5: Lv. 5: Summor av s.v. (Kap. 4.7); Största och minsta värde (Kap. 4.6); Väntevärden & varians (Kap. 5.2c); Beroendemått, korrelation (Kap. 5.4) Summor (Kap. 4.7) SL32, 4.20, 4.23 4.19, 4.25 Max & min (Kap. 4.6) SL38, SL39, 4.18 SL40, 4.16 Väntevärden & varians (Kap. 5.2c) SL46, SL44a c, Beroende (Kap. 5.4) SL44d e, SL47, SL49 5.16, SL62 Laboration 1 (redovisas: 2018-10-03) F 6: F 7: Lv. 6: Väntevärden för summor och produkter (Kap. 5.5); Betingade väntevärden (Kap. 5.7); Gauss approximationsformler (Kap. 11.10, stencil) Stora talens lag (Kap. 5.6); Centrala gränsvärdessatsen (Kap. 6.7); Normalfördelningen (Kap. 6.1 6.4); Linjärkombinationer av normalfördelade stokastiska variabler (Kap. 6.5 6.6); F 8: Lv. 7: Summor & produkter (Kap. 5.5) Betingade väntevärden (Kap. 5.7) Gauss approximation (Kap. 11.10, stencil) Normalapprox. (Kap. 6.1 6.7) SL45, SL59, SL60, SL61, 5.22, 5.23 SL50 SL64, SL65 5.6, 5.24, 5.27, 5.30 SL56 SL66 6.16, 6.24, SL74, SL75 6.14, 6.25, 6.26, SL76 Normalapproximation av binomial- och Poissonfördelning (Kap. 7.2c, 7.4c); Poisson-process (Kap. 7.4) Binomial (Kap. 7.2) SL78, 7.12, 7,14 SL79, 7.15 Poisson (Kap. 7.4) SL82, SL83, SL84, 7.23 7.26, SL85, SL86 Färdighetstest 2: 2018-10-15 F 9: Markovkedjor (stencil) Markovkedjor (stencil) M1101, M1102, M1104, M1106, M1108, M1110, SL88 Laboration 2 (redovisas: 2018-10-24) M1113, SL91

Matstat AK för D, I och Pi HT-18 5 Lv. 1: Lv. 2: Lv. 3: Lv. 4: Läsperiod 2: F 10: Punktskattningar (Kap. 11.1 11.4); ML-skattning (Kap. 11.5); MK-skattning (Kap. 11.6); Skattningar för normal- och binomialfördelningarna (Kap. 11.7 11.8); Medelfel (Kap. 11.9) Punktskattningar (Kap. 11.1 11.4) ML-skattning (Kap. 11.5) MK-skattning (Kap. 11.6) Normal & binomial (Kap. 11.7 11.8) 11.6, SL46(rep), ST2 11.1, 11.9 ST4, 11.10 ST5, 11.11 11.20 ST3, 11.17 11.22, 11.23 11.24 Medelfel (Kap. 11.9) 11.27, ST6 ST8 F 11: Intervallskattningar (Kap. 12.1 12.2); Intervallskattning för normalfördelningen. (Kap. 12.3); Två stickprov (Kap. 12.3c); Stickprov i par (Kap. 12.3d) Intervallskattning (Kap. 12.1 12.3) Jämförelse av μ (Kap. 12.3c d) 12.10, 12.11, 12.14, ST11, ST14, 12.6 12.13, 12.7 ST13, 12.22, 12.27, 12.23 ST19, ST20, 12.24 F 12: Hypotesprövning (Kap. 13.1 13.3, 13.5); Hypotesprövning för normalfördelningen (Kap. 13.6); F 13: Styrkefunktion (Kap. 13.4) Hypotesprövning (Kap. 13.1 13.3, 13.5) Normalfördelningen (Kap. 13.6) Styrkefunktion (Kap. 13.4) 13.6 13.16, ST19, ST20, 13.8 13.14, ST21, 13.9, ST27 13.15, 13.10 F 14: Inferens för normalapproximationer (Kap. 12.4, 13.7); Inferens för Binomial- och Poisson-fördelningar (Kap. 12.5, 13.8) Normalapprox. (Kap. 12.4, 13.7) Inferens i Binomial (Kap. 12.5, 13.8) Inferens i Poisson (Kap. 12.5, 13.8) Laboration 3 (redovisas: 2018-12-05) ST25, 13.18 12.30 ST18, 12.31, 12.32, ST26, 13.22 13.24 12.36, ST29, 13.25 12.37, ST28

6 Matstat AK för D, I och Pi HT-18 Lv. 5: F 15: Lv. 6: Stokastiska vektorer; Multipel linjär-regression (Kap. 14, stencil) Linjär-regression (Kap. 14, stencil 4) Färdighetstest 3: 2018-12-10 F 16: Lv. 7: Multipel linjär-regression (Kap. 14, stencil) 14.1, ST34, ST35, ST38 14.2, ST37 Icke linjära samband (stencil 4.7) Multipel regression (Kap. 14.5, stencil 6) ST40 Laboration 4 (redovisas: 2018-12-19) F 17: F 18: Övn: Reserv/repetition Extenta Repetition & Extentor ST41, ST43, ST45 ST39 ST44 Använd gärna MATLAB