Tillåtna hjälpmedel: Räknedosa. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik.

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

Uppgift 1 a) En kontinuerlig stokastisk variabel X har fördelningsfunktion

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

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

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

Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Matematisk statistik KTH. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

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

9. Konfidensintervall vid normalfördelning

FÖRELÄSNING 7:

F13 Regression och problemlösning

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

Avd. Matematisk statistik

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

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

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

Thomas Önskog 28/

Föreläsning 12: Linjär regression

Föreläsning 7: Punktskattningar

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik TMA321 1

F9 Konfidensintervall

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

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

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

Tentamen MVE302 Sannolikhet och 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:...

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

Föreläsning 7: Punktskattningar

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

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

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

Kap 2. Sannolikhetsteorins grunder

Föreläsning 3. Sannolikhetsfördelningar

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Repetitionsföreläsning

Föreläsning 7. Statistikens grunder.

Matematisk statistik TMS064/TMS063 Tentamen

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:...

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

TENTAMEN I MATEMATIK MED MATEMATISK STATISTIK HF1004, TEN

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

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

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

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

SF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH INTERVALLSKATTNING. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 24 april 2018

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

Tentamen L9MA30, LGMA30

Avd. Matematisk statistik

EXEMPEL PÅ FRÅGESTÄLLNINGAR INOM STATISTIK- TEORIN (INFERENSTEORIN):

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.

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Avd. Matematisk statistik

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M

Föreläsning 7: Punktskattningar

Avd. Matematisk statistik

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

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

10. Konfidensintervall vid två oberoende stickprov

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

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

Avd. Matematisk statistik

Lycka till!

Lufttorkat trä Ugnstorkat trä

Grundläggande matematisk statistik

Föreläsningsanteckningar till kapitel 8, del 2

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2

Föreläsning 12, FMSF45 Hypotesprövning

Inledning till statistikteorin. Skattningar och konfidensintervall för μ och σ

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M

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

Tentamentsskrivning: Matematisk statistik TMA Tentamentsskrivning i Matematisk statistik TMA321, 4.5 hp.

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Föreläsning 8, Matematisk statistik 7.5 hp för E Punktskattningar

Föreläsning 11: Mer om jämförelser och inferens

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

Diskussionsproblem för Statistik för ingenjörer

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

Föreläsning 12: Regression

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

1. En kortlek består av 52 kort, med fyra färger och 13 valörer i varje färg.

Tentamen MVE300 Sannolikhet, statistik och risk

Tentamen i Matematisk Statistik, 7.5 hp

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

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

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

Matematisk statistik TMS063 Tentamen

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Enkel och multipel linjär regression

Föreläsning 8: Konfidensintervall

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

(a) på hur många sätt kan man permutera ordet OSANNOLIK? (b) hur många unika 3-bokstavskombinationer kan man bilda av OSANNO-

Jesper Rydén. Matematiska institutionen, Uppsala universitet Tillämpad statistik 1MS026 vt 2014

Tentamen Statistik och dataanalys 1, 5p Institutionen för matematik, natur- och datavetenskap, Högskolan i Gävle

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

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

Transkript:

UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Erik Broman, Jesper Rydén TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Sannolikhet och statistik 1MS5 214-1-11 Skrivtid: 8.-13.. För betygen 3, 4 resp. 5 krävs 18, 25 resp. 32 poäng, inklusive ev. bonuspoäng. Lösningarna skall vara väl motiverade. Skriv endast på ena sidan, börja ny uppgift på ny sida och använd ej rödpenna. Uppgifterna är inte ordnade i svårighetsgrad. Tillåtna hjälpmedel: Räknedosa. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik. 1. Putte har fyra lådor framför sig. I den första lådan finns det fyra biljardbollar numrerade 1, 2, 3, 4, i den andra lådan finns det fem biljardbollar numrerade 1, 2, 3, 4, 5, i den tredje lådan finns det sex biljardbollar numrerade 1, 2, 3, 4, 5, 6, i den fjärde lådan finns det sju biljardbollar numrerade 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7. a Putte väljer en låda slumpmässigt och drar en boll ur denna låda. Vad är sannolikheten att bollen har nummer 5? b Givet händelsen i a, dvs att Putte drog en boll med nummer 5, vad är då sannolikheten att han drog den ur låda nummer 3? c Antag nu som i a. att Putte väljer en låda slumpmässigt, men att han istället drar två bollar utan återläggning. Vad är sannolikheten att båda bollarnas nummer är 4 eller mindre? a Låt X vara en s.v. så att X = i om Putte valde låda i = 1, 2, 3, 4 och låt Y vara nummret på den valda bollen. Vi efterfrågar PY = 5, och lagen om total sannolikhet ger PY = 5 = = 1 4 4 PY = 5 X = ipx = i = 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 = 6 7 + 5 7 + 5 6 7 84 b Vi efterfrågar PX = 3 Y = 5, och vi har att 4 PY = 5 X = i = 17 84.1274. PX = 3, Y = 5 PX = 3 Y = 5 = PY = 5 PX = 3 = PY = 5 X = 3 PY = 5 = 1 84 6 4 17 = 35 17.3271. c Låt A vara händelsen att båda de dragna bollarna har nummervärden 4 eller mindre. Lagen om total sannolikhet ger PA = 1 4 PA X = i 4 = 1 1 + 4 3 4 5 4 + 4 3 6 5 + 4 3 = 4 7 6 7.5714.

2. Lisa är efter en glad kväll ute på väg hem för att sova. Då hon kommer hem till porten kommer hon på att hon glömt bort vad den nya koden är, men vet att koden består av fyra siffror mellan och 9 t.ex., 8937 o.s.v.. Vi kan anta att den korrekta koden är slumpmässigt vald utav alla möjliga koder. a Antag att Lisa börjar slå kombinationer helt på måfå. Antag också att Lisa inte kommer ihåg vilka kombinationer hon testat innan, så att hon i varje givet försök har lika stor sannolikhet att lyckas slå den korrekta koden och att dessa försök lyckas oberoende av varandra. Beräkna sannolikheten att Lisa kommer in innan solen går upp fyra timmar senare, om varje försök tar fem sekunder. b Ett kvarter bort står Lisas kamrat Charlotte och har samma problem. Charlotte är dock nyktrare och tänker mer rationellt. Hon bestämmer sig för att försöka sig på ett systematiskt tillvägagångssätt, och börjar därför med att slå, sedan 1, 2 osv. Beräkna sannolikheten att Charlotte kommer in innan solen går upp fyra timmar senare, om varje försök tar fem sekunder. a Låt X vara antalet försök som Lisa behöver innan hon lyckas. Då varje försök lyckas oberoende av varje försök innan har vi att X ffg1/1 då det finns 1 möjliga koder. På fyra timmar hinner Lisa med 4 6 6/5 = 288 försök. Sannolikheten att Lisa lyckas slå rätt kod på 288 försök blir 1.9999 288.252. Alternativt kan vi använda normalapproximation för att hitta PX 288. Vi har att X N1, 9999 1 då Vi får att PX 288 = P E[X] = 1 och V arx = 9999 1 12. X 1 9999 1 288 1 9999 1 PZ.712 = PZ.712 = 1 PZ.712 1.761 =.239. b Låt Y vara antalet försök som Charlotte behöver innan hon lyckas. Det systematiska tillvägagångssättet gör att Y U{1,..., 1}. Sannolikheten att hon lyckas inom fyra timmar blir därför PY 288 = 288 1 =.288. 3. Låt X vara en slumpvariabel med täthetsfunktion fx = xe cx2 för x. a Bestäm c så att detta verkligen blir en täthetsfunktion. b Låt Y = X. Bestäm täthetsfunktionen för Y. c Bestäm E[Y 2 ].

a Vi har att så att c = 1/2. b Vi har att 1 = xe cx2 dx = [ ] e cx2 = 1 2c 2c, så att F Y y = PY y = P X y y 2 = PX y 2 = xe x2 /2 dx = [ e ] y x2 /2 2 = 1 /2 e y4, f Y y = F Y y = 2y 3 e y4 /2. c Vi har att E[Y 2 ] = E[X] = = [ xe ] x2 /2 x 2 e x2 /2 dx + = 2πPZ = π 2, där Z N,1 så att PZ = 1/2. e x2 /2 dx = + 2π 1 2π e x2 /2 dx 4. Lars skall köpa en ny maskin som han skall behålla under tio år. Han vet från tillgängliga data att maskinen kommer behöva repareras ett Poisson1-fördelat antal gånger under denna tioårsperiod. En reparation är mycket kostsam och maskinfirman ger honom därför följande försäkringserbjudanden: Erbjudande 1. Erbjudande 2. Varje reparation kostar 7 kronor. Den första reparationen kostar 1 kronor, den andra kostar 9/1 1 kr, den tredje kostar 9/1 2 1 kr osv. a Beräkna den förväntade totala reparationskostnaden för erbjudande 1 resp. 2. Tips: Den totala kostnaden för k reparationer i erbjudande 2 blir k 1 9 j 1 = 1 1 9/1k 1 1 9/1 j= = 11 9/1 k. b Beräkna sannolikheten att erbjudande 1 blir billigare än erbjudande 2. a Låt X Po1 vara antalet gånger som Lars måste få maskinen reparerad och låt K i vara den totala reparationskostnaden för alternativ i = 1, 2. Vi har att E[K 1 ] = 7E[X] = 7, och att E[K 2 ] = 11 9/1 k PX = k k=

= 1 PX = k 1 9/1 k PX = k = 1 = 1 k= 1 9/1 k 1k k= 1 e 1 k= 9 k k! k! e 1 k= = 1 1 e 1 63212. b Den totala kostnaden för k reparationer blir 7k för alt 1 och 11 9/1 k för alt 2. Vi ser att 11 9/1 k < 7k för k = 9 medan 11 9/1 8 > 7 8. Erbjudande 1 blir därför billigare om antalet reparationer är färre än eller lika med 8. Därför söker vi enligt tabell. PX 8 =.3328 5. Följande stickprov anses vara oberoende observationer av en slumpvariabel X Re, a, där parametern a är okänd. 2.5, 5.8, 1.9, 2.6, 3.4, 11.9, 7.5. a Finn en skattning av a med hjälp av momentmetoden. b Jämför din skattning i a med observationerna i stickprovet. Har skattningen med momentmetoden någon nackdel? a Man har att E[X] = a/2. Momentmetoden ger E[X] = x, vilket leder till a/2 = x och punktskattningen a = 2 x = 1.17. b Det finns ett värde i stickprovet, 11.9, vilket är högre än momentskattningen a = 1.17. Detta är en klar nackdel, då a har tolkning av övre gräns i fördelningen. 6. Vid tillverkning av axlar av specialstål uppmäts följande diametrar mm: 1.1, 1.1, 1.5, 9.98, 9.97, 1.6, 1.3 Antag att dessa är oberoende observationer av en slumpvariabel X Nµ, σ 2. a Man vill skatta parametern µ med aritmetiska medelvärdet x. Visa att detta leder till en väntevärdesriktig skattning. b Beräkna ett 95% konfidensintervall för den förväntade diametern. a Eftersom E[µ ] = E[ X] = 1 n ne[x] = µ följer väntevärdesriktighet. b Skattningar: µ = x =. 1.3, σ 2 = s 2. =.21. Enligt antagande i texten gäller normalfördelade observationer av X Nµ, σ 2, µ och σ okända. Ett 95% konfidensintervall ges av I µ = [ x ± t.25 n 1s/ n ] och med n = 7 och t.25 6 = 2.4469 följer intervallet I µ = [9.99, 1.7].

7. Vid konstruktionen av två byggnader har två typer av betongelement, A resp. B, använts. Efter en viss tid misstänker man sprickbildningar och analyserar de två byggnaderna. Resultatet ges i följande tabell: Antal element Antal sprickor Byggnad 1 typ A 6 46 Byggnad 2 typ B 2 83 Använd lämplig statistisk modell för att utreda om sannolikheten för sprickbildning i ett element skiljer sig åt mellan de två typerna av betongelement signifikansnivå.1. Vi har här det statistiska problemet att jämföra proportioner se Stokastik, sid. 352. Punktskattningar: p A = 46/6 =.677, p B = 83/2 =.415. Ett intervall för p A p B är användbart. Detta baseras på normalapproximation tillåtet enligt tumreglerna n A p A 1 p A > 5, n Bp B 1 p B och ges av I pa p B = [p A p B ± λ.5 p A 1 p A /6 + p B1 p B /2 ]. Med λ.5 = 2.58 följer intervallet [.12,.44]. Detta innehåller endast positiva värden, vilket indikerar att p A > p B. Betongelement av typ B är alltså att föredra. 8. Vid ett experiment har följande nio observationspar x i, y i, i = 1,..., 9, observerats: x 1 1 1 1 1 1 y.73.69.71.94.89.92 1.31 1.15 1.29 Man antar en modell för enkel linjär regression, dvs. y i är observationer av Y i = α + βx i + ɛ i, i = 1,..., 9, där ɛ i N, σ 2. Ett datorprogram ger skattningarna α =.96, β =.27 samt σ =.6. a Beräkna det förväntade värdet av y då x =.5. b Beräkna ett 95% konfidensintervall för β. a Det förväntade värdet y för x =.5 ges av den skattade regressionslinjen: b För referensvariabeln för β gäller så ett 95% konfidensintervall ges av y = α + β x =.96 +.27.5 = 1.95. R β = β β s/ S xx tn 2, I β = [β ± t.25 n 2s/ S xx ]. Med n = 9, s =.6, S xx = 9 1 s 2 x = 8 3/4 = 6 och t.25 7 = 2.3646 följer intervallet I β = [.21,.33].