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

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

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

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

Föreläsning 1. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

4 Diskret stokastisk variabel

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

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

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

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

Demonstration av laboration 2, SF1901

F9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT

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

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

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011

Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen

F5 STOKASTISKA VARIABLER (NCT , samt del av 5.4)

ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 9

ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 9

Fö relä sning 1, Kö system vä ren 2014

Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie

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

Föreläsning 6 (kap 6.1, 6.3, ): Punktskattningar

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

Stat. teori gk, ht 2006, JW F7 STOKASTISKA VARIABLER (NCT 5.7) Ordlista till 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?

SF1900 Sannolikhetsteori och statistik, HT 2017 Laboration 1 för CINEK2

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

Samplingfördelningar 1

Stokastisk geometri. Lennart Råde. Chalmers Tekniska Högskola och Göteborgs Universitet

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

Föreläsning G70 Statistik A

bli bekant med summor av stokastiska variabler.

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

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Föreläsning G60 Statistiska metoder

F2 Introduktion. Sannolikheter Standardavvikelse Normalapproximation Sammanfattning Minitab. F2 Introduktion

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

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

13.1 Matematisk statistik

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

LABORATION 1. Syfte: Syftet med laborationen är att

Föreläsning 2 (kap 3): Diskreta stokastiska variabler

Institutionen för teknikvetenskap och matematik, S0001M LABORATION 2

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

Nedan redovisas resultatet med hjälp av ett antal olika diagram (pkt 1-6):

Laboration 1: Grundläggande sannolikhetsteori, simulering och dataanalys

Mer om slumpvariabler

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

TMS136. Föreläsning 4

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

SF1911: Statistik för bioteknik

19.1 Funktioner av stokastiska variabler

Föreläsningsmanus i matematisk statistik för lantmätare, vecka 5 HT06

Föreläsning 4. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER

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

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 27 / TEN 2

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

OMTENTAMEN I GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER

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

Kap 6: Normalfördelningen. Normalfördelningen Normalfördelningen som approximation till binomialfördelningen

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

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

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

Stokastiska processer och simulering I 24 maj

F9 Konfidensintervall

Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan?

MVE051/MSG Föreläsning 7

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

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp, HT 2008) Föreläsning 2

FMSF55: Matematisk statistik för C och M OH-bilder på föreläsning 5, a 2 e x2 /a 2, x > 0 där a antas vara 0.6.

TMS136: Dataanalys och statistik Tentamen

Stokastiska signaler. Mediesignaler

Fö relä sning 1, Kö system 2015

Envägs variansanalys (ANOVA) för test av olika väntevärde i flera grupper

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

Extrauppgifter - Statistik

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

Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie

Grundläggande matematisk statistik

Föreläsning 3. Kapitel 4, sid Sannolikhetsfördelningar

732G01/732G40 Grundläggande statistik (7.5hp)

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

Lektion 1: Fördelningar och deskriptiv analys

Introduktion. Konfidensintervall. Parade observationer Sammanfattning Minitab. Oberoende stickprov. Konfidensintervall. Minitab

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

Analys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken

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

Monte Carlo-metoder. Bild från Monte Carlo

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

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

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 4 juni 2004, kl

repetera begreppen sannolikhetsfunktion, frekvensfunktion och fördelningsfunktion

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

En introduktion till och första övning for Excel

Oberoende stokastiska variabler

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Extrauppgifter i matematisk statistik

Stokastiska processer med diskret tid

Transkript:

HT 2011 Inlämningsuppgift 1 Statistisk teori med tillämpningar Instruktioner Ett av problemen A, B eller C tilldelas gruppen vid första övningstillfället. Rapporten ska lämnas in senast 29/9 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. Kontrollera att följande punkter är uppfyllda innan rapporten lämnas in: Första sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan) Rapporten är välstrukturerad. Se tex mall för inlämningsuppgifter "Att skriva en rapport" som nns på kurshemsidan för Statistikens grunder. Alla frågor som nns i uppgiftstexten är besvarade Svaren är välmotiverade Alla relevanta formler, gurer, tabeller och SAS-kod nns med 1

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

Alternativ A Många processer har egenskapen att de antar en 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) Beteckna andelen tid processen be nner sig i tillstånd A under en cykel med. 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. Är resultatet beroende av valet av värde på parametrarna? Tolka resultatet. Rita gur. c) Simulera en cykel av processen med A = B och bestäm observerat värde av P: Upprepa simuleringen ett lämpligt antal gånger, klassindela observationerna av P och rita gur. d) Avgör på ett lämpligt sätt (t. ex. genom ett hypotestest som du lärde fördelningen för P ger en bra bild av den teoretiska fördelningen. e) Simulera fördelningen för P på motsvarande sätt som i uppgift c) men med olika värden på A och B. Diskutera resultaten. f) Antag att processen studeras efter n cykler. Andelen tid 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 3

Alternativ B En modell för förändringar i priset på en aktie bygger på att information om företaget kommer till marknaden vid slumpmässiga tidpunkter. Om information 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) Bestäm sannolikhetsfördelningen för prisförändringen när information om företaget kommer till marknaden vid n = 1; 2; 3; 4 och 5 tillfällen. b) Bestäm förväntat värde och varians för fördelningarna i a) 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, dvs generera n stycken slumptal som antar värdena -1 respektive 1 med samma sannolikhet och summera dessa slumptal. Använd ett lämpligt antal repetitioner i simuleringen. Standardisera på vanligt sätt, men använd de teoretiska värdena för väntevärde och standardavvikelse du beräknade i uppgift b). e) Avgör på ett lämpligt sätt (t. ex. genom ett hypotestest som du lärde fördelningen för n = 5 ger en bra bild av den teorietiska fördelningen. f) Vad händer med den standardiserade fördelningen då n ökar? Ge formella argument för dina påståenden. 4

Alternativ 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 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 = 1; 2; 3; 4 och 5 slumpmässigt valda personer deltar i budgivningen. b) Bestäm förväntat värde och varians för fördelningarna i a) 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, dvs generera n stycken bud och välj ut det högsta budet bland dessa. Använd ett lämpligt antal repetitioner i simuleringen. Beräkna sedan medelvärde och standardavvikelse för de erhållna högsta buden och standardisera på vanligt sätt. Klassindela det standardiserade materialet och använd klassgränserna -2.5, -1.25, -0.5, 0 och 0.5. Rita ett histogram. e) Avgör på ett lämpligt sätt (t. ex. genom ett hypotestest som du lärde fördelningen för n = 5 ger en bra bild av den teorietiska fördelningen. Ledning: Om den stokastiska variabeln Z är standardiserade värdet av högsta budet, så är P ( 5:9160 Z 2:5) 0:02580, P ( 2:5 Z 1:25) 0:09685, P ( 1:25 Z 0:5) 0:13578, P ( 0:5 Z 0) 0:14344, P (0 Z 0:5) 0:20106, P (0:5 Z 1) 0:274 51, P (1 Z 1:1834) 0:122 68 f) Vad händer med den standardiserade fördelningen då n ökar? Ge formella argument för dina påståenden. 5