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

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

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!

Studiehandledning S0001M Matematisk statistik Läsperiod 2, HT 2017

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

Kursbeskrivning för Statistisk teori med tillämpningar, 15 hp

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

Studiehandledning S0001M Matematisk statistik Läsperiod 2, Ht 2013

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

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

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

Studiehandledning S0008M Sannolikhetslära och statistik Läsperiod 1, HT 2017

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

Studiehandledning S0001M Matematisk statistik Läsperiod 4, VT 2017

Program för System och transformer ht07 lp2

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

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

ENDIMENSIONELL ANALYS FÖR C, D OCH BME HT 2013, DELKURS A2, 5 HP

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

Lärmål Sannolikhet, statistik och risk 2015

Kursbeskrivning för Statistisk teori med tillämpningar, 15 hp

Sannolikhetslära och statistik, grundkurs

Statistiska metoder för säkerhetsanalys

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

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

Föreläsning 12: Repetition

SF1900 Sannolikhetsteori och statistik, HT 2017 Laboration 1 för CINEK2

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng (preliminär)

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

bli bekant med summor av stokastiska variabler.

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 7: Normalfördelning

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

TNIU66: Statistik och sannolikhetslära

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

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2011 Statistiska institutionen Bertil Wegmann

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

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng

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

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

Några extra övningsuppgifter i Statistisk teori

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

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng

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

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 2: Slumpvariabel

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng

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

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

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

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

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

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

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

Linjär algebra och geometri 1

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

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng

Kursprogram VT Konstruktionsteknik VBKF15 (9hp)

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

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

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

Matematisk statistik 9 hp Föreläsning 3: Transformation och simulering

Transformer i sannolikhetsteori

ENDIMENSIONELL ANALYS FÖR C OCH D HT 2018, DELKURS B1, 8 HP

Matematik och statistik NV1, 10 poäng

Matematisk statistik KTH. Formelsamling i matematisk statistik

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 15 / TEN 1

Förslagen har förankrats inom avdelningen. Vid ett internseminarium diskuterades MMTarbetet. Med vänlig hälsning. Jan Enger studierektor

repetera begreppen sannolikhetsfunktion, frekvensfunktion och fördelningsfunktion

Kursen ingår i civilekonomprogrammet samt kandidatprogrammet i företagsekonomi.

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 för B, K, N, BME och Kemister

(x) = F X. och kvantiler

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

(a) Vilket av följande alternativ är sannolikheten för JACKPOT: P (A \ B), P A C \ B, P (A \ B), P A C \ B C?

Laboration 4: Intervallskattning och hypotesprövning

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Tentamen i TMA321 Matematisk Statistik, Chalmers Tekniska Högskola.

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

Laboration 1: Grundläggande sannolikhetsteori, simulering och dataanalys

Avd. Matematisk statistik

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 5: Summor och väntevärden

VT 15 Uppdaterad

TNIU66: Statistik och sannolikhetslära

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2010

Laboration 4: Intervallskattning och hypotesprövning

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

Föreläsning 8, Matematisk statistik 7.5 hp för E Punktskattningar

Föreläsning 7: Punktskattningar

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

Matematik I. hösttermin Jennifer Chamberlain Kurskoordinator

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

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

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

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

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Transkript:

LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK KURSPROGRAM HT-10 MATEMATISK STATISTIK AK FÖR CDI, FMS 012 Hemsida Kursens hemsida finns på http://www.maths.lth.se/matstat/kurser/fms012/ och uppdateras löpande. Där finns bl.a. stenciler att hämta i pdf-format. Förkunskapskrav och registrering För att få läsa kursen måste man ha klarat 12 högskolepoäng i matematik innan kursen startar. Detta krav gäller ej de som tidigare varit registrerade på FMS012, FMS022 eller FMS121. Kursregistrering sker genom att man bockar av sitt namn i närvarolistan som skickas runt på första föreläsningen. Saknas man på listan skriver man sig på efteranmälningslistan. Vår studierektor, Anna Lindgren (MH:136, anna@maths.lth.se, 046-22 242 76), kontrollerar om förkunskapskraven är uppfyllda samt svarar på frågor om dessa. Kursexpedition Institutionens kurssekreterare, Aurelia Vogel, sitter i rum 127 i Matematikhuset, södra delen, 1:a våningen. Expeditionen är öppen mån-fre 9 00 11 00 samt 13 00 16 30, tel 046-22 245 77, el-post: aurelia@maths.lth.se. Kurschef Jimmy Olsson, MH:317, tel 046-22 285 52, el-post: jimmy@maths.lth.se. Föreläsningar och seminerier Lp1 Jimmy Olsson Tisdag 8 15 10 00 Hörsalen, Torsdag 10 15 12 00 Hörsalen (läsvecka 2,5), Lp2 Jimmy Olsson Måndag 13 15 15 00 Hörsalen, Torsdag 10 15 12 00 Hörsalen (läsvecka 3,7). Övningar Kursen har ett övningspass per vecka. Detta innebär att en betydande del av övningsuppgifterna måste räknas på egen hand. För att underlätta detta finns det lösningar till de flesta uppgifterna. Observera att så gott som alla övningsuppgifter måste räknas för att man skall få full täckning av kursinnehållet.

2 Matstat AK för CDI HT-10 Dugga Lp1 CD:1 Onsdag 15 15 17 00 E:1144. CD:2 Onsdag 15 15 17 00 E:1145. I:1 2 Tisdag 15 15 17 00 MH:362A I:1 2 Tisdag 15 15 17 00 MH:362B Onsdag 10 15 12 00 M:R Onsdag 10 15 12 00 M:Q Lp2 I, samtliga veckor I:1 2 Onsdag 13 15 15 00 M:M1 I:1 2 Onsdag 13 15 15 00 M:M2 Onsdag 15 15 17 00 M:M1 Onsdag 15 15 17 00 M:M2 CD, vecka 1 4 CD:1 Tisdag 10 15 12 00 E:0522 CD:2 Tisdag 10 15 12 00 E:1144 CD, vecka 5 CD:1 Tisdag 15 15 17 00 E:0522 CD:2 Tisdag 15 15 17 00 E:1144 CD, vecka 6 CD:1 Tisdag 13 15 15 00 E:3308 CD:2 Onsdag 10 15 12 00 E:1144 CD, vecka 7 CD:1 Onsdag 10 15 12 00 E:0522 CD:2 Onsdag 10 15 12 00 E:1144 Fredagen den 15/10 kl 15 00 17 00 i MA10. Det är valfritt att delta i duggan. Den testar de grundläggande kunskaper i sannolikhetsteori som vi övar på i lp1, och som är fundamentala för att kunna följa fortsättningen av kursen. Därför rekommenderas att alla deltaga! Duggan ger max 8 bonuspoäng som man kan tillgodoräkna sig bara på den ordinarie tentamen i december och den första omtentamen i januari. Det ges ingen omdugga. Endast de som är förstagångsregistrerade på kursen får skriva duggan. Laborationer Utöver föreläsningar och övningar ingår fem obligatoriska 2-timmars laborationer med start den tredje kursveckan. För I är det en matlabintroduktion (lab 0) i kursvecka 2. 0. Introduktion till Matlab. v.2 lp1. Bara för I. 1. Grundläggande sannolikhetsteori, simulering och dataanalys. v.3 lp1 2. Sannolikhetsteori och simulering. v.6 lp1 3. Stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar. v.2 lp2 4. Intervallskattning och hypotesprövning. v.4 lp2 5. Regression. v.6/7 lp2 Kurslitteratur Blom, G., Enger, J., Englund, G., Grandell, J. och Holst, L.: Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar. Lübeck, J. Linjär regression och stokastiska vektorer, September 2008 (delas ut och finns på kurshemsidan). Stenciler finns tillgängliga på kursens hemsida.

Matstat AK för CDI HT-10 3 Kursprogram (detta blad). Övningsprogram. Formelsamling: Matematisk statistik AK, 6p, FMS012, 2007. Laborationshandledningar. Tillgängliga fr o m måndagen veckan före respektive laboration. Gauss approximationsformler. Markovkedjor. Repetitionsblad. Examination Skriftlig tentamen, 5 timmar. Godkänd tentamen ger betyg 3, 4 eller 5. För slutbetyg fordras även godkända laborationer. Hjälpmedel Formelsamling: Matematisk statistik AK, 6p, FMS012, 2007. Statistiska tabeller (motsvarande sid 397 406 i kursboken, delas ut vid tentamen). Räknedosa. Omtentamen Anmälan till omtentamen görs på anslagstavlan i Matematikhusets entréhall, södra delen. Tentamenstillfällen Samtliga årets tentmensperioder utom oktober. Ordinarie tentamen för CDI: torsdag 16 dec 2010 klockan 8 00 13 00 i MA8, MA9:A F. Omtentamen: torsdag 13 jan 2011 klockan 14 00 19 00 i MA10:A C.

4 Matstat AK för CDI HT-10 Tidsplan för föreläsningar och seminarier, läsanvisningar Vecka Kursavsnitt Lp1/1 Kapitel 2.1 7 F(ti): Introduktion, utfallsrum, händelse, sannolikhet, klassisk sannolikhetsdefinition. Betingad sannolikhet, oberoende, satsen om total sannolikhet, Bayes sats. Lp1/2 Kapitel 3.1 7 F(ti): Stokastisk variabel, fördelningsfunktion. Diskret stokastisk variabel, sannolikhetsfunktion, diskreta standarfördelningar. Kontinuerlig stokastisk variabel, täthetsfunktion, kvantil, kontinuerliga standardfördelningar. Kapitel 3.10, 8.1 5 F(to): Funktioner av stokastiska variabler. Simulering. Lp1/3 Kapitel 4.1 5, 4.8 F(ti): Tvådimensionell stokastisk variabel. Oberoende stokastiska variabler. Betingade fördelningar. Lp1/4 Kapitel 4.6 7, 5.1 3 F(ti): Summor av stokastiska variabler. Största och minsta värdet av stokastiska variabler. Väntevärden, läges- och spridningsmått Lp1/5 Kapitel 5.4 7 F(ti): Beroendemått. Mer om väntevärden, väntevärden för produktukter och summor. Stora talens lag. Gauss approximationsformler (ej i boken). Kapitel 6.1 5, 6.7 F(to): Normalfördelningen, summor av normalfördelade stokastiska variabler. Centrala gränsvärdessatsen. Lp1/6 Kapitel 7.1 2, 7.4 F(ti): Binomialfördelning och normalapproximation. Poissonfördelning. Stokastiska processer med kontinuerlig tid. Livslängdprocess, Poisson-process. Lp1/7 F/S(ti): Seminarium. Lp2/1 Kapitel 11.1 9 F(må): Punktskattning i allmänhet. ML-skattning. MK-skattning. Punktskattningar för normal- och binomialfördelningarna. Medelfel Lp2/2 Kapitel 6.5, 12.1 5 F(må): Intervallskattning i allmänhet. Intervallskattning för normalfördelningen. Normalapproximation, intervallskattning för binomial- och Poisson-fördelningen. Lp2/3 Kapitel 13.1 6 F(må): Hypotesprövning i allmänhet. Hypotesprövning för normalfördelningen. Kapitel 13.7 8 F(to): Normalapproximation, hypotesprövning för binomial- och Poisson-fördelningen. Lp2/4 Kapitel 14.1 5, Regressionsstencil: 4.1 4.6 F(må): Regression. Lp2/5 Regressionsstencil: 4.7 4.8, 5, 6 F(må): Stokastiska vektorer, multipel regression Lp2/6 Markovstencilen F(må): Markovkedjor Lp2/7 F(må): Reserv/repetition. F(to): Repetition.

Matstat AK för CDI HT-10 5 Övningsuppgifter att räkna Övningar numrerade SL och ST finns i kapitel I respektive II i övningskompendiet. Övningar utan prefix finns i Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar. Om du inte hinner med att räkna alla övningsuppgifterna på programmet, satsa i första hand på dem utan parentes. Vecka Övningsuppgifter Lp1/1 Ö1 (SL1), SL7, SL8, SL9, SL14, 2.23, (2.25), SL15, 2.33, 2.34, (SL13) Lp1/2 Ö2 3.3, (3.4), SL18, SL19, 3.5, (3.6), 3.7, 3.13, 3.12, 3.17, SL24, 3.18, 3.16 Lp1/3 Ö3 3.27, SL25, 3.28, (3.29), SL26, 3.31, 4.5, SL28, SL29, (SL27), (4.7), SL30, 4.29, (SL34) Lp1/4 Ö4 SL32, (4.20), 4.25, 4.23, SL73b, SL38, (4.16), 4.18, (SL39), SL40, 5.1, 5.4, (5.9), 5.10, 5.12, 5.14 Lp1/5 Ö5 SL44, (SL47), SL49, SL50, (SL56), SL45, 5.22, (5.29), 5.27, 5.23, SL59, SL60, SL61, (5.13), SL46, SL64, SL65, SL66 Lp1/6 Ö6 6.1, 6.5, 6.7, 6.10, (SL72), 6.16, SL73, 6.24, SL74, SL75, (SL76), SL36, SL37 Lp1/7 Ö7 7.5, 7.6, 7.12, 7.14, (7.15), SL78, 7.21, 7.23, (7.26), SL82, SL83, (SL84), SL85 Lp2/1 Ö8 11.6, 11.9, (11.10), ST4, SL46(rep), ST2, 11.20, (ST3), 11.22, ST6, 11.23, ST8, 11.27 Lp2/2 Ö9 12.10, 12.11, 12.14, ST11, ST13, 12.27, (ST14), 12.22, 12.31, 12.32, (12.23), (12.6), (12.7) Lp2/3 Ö10 ST18, 13.6, 13.8, 13.9, (13.15), ST19, ST20, ST21, (13.16), ST27 Lp2/4 Ö11 ST25, 13.18, 13.22a, (13.22b), ST26, 13.25, ST28, ST29 14.1, (14.2), ST34, ST35, (ST37), ST38 Lp2/5 Lp2/6 Lp2/7 Ö12 (ST39), ST40, ST41, ST43, (ST44), ST45. Använd gärna Matlab. Ö13 Markovstencilen: 1101, 1102, 1104, 1106, 1108, 1110, (1113), SL88 Ö14 Repetition, frågestund, reserv. Förslag på lässtrategi (För)föreläsning. Skumma igenom de avsnitt i boken som skall behandlas under föreläsningen. Föreläsning. Efterläsning. Gå igenom föreläsningsanteckningar samt läs boken noggrant. Räkna uppgifter. Utnyttja övningstiden till att reda ut oklarheter. Övning. Räkna uppgifter och utnyttja övningstiden till att reda ut oklarheter. Om det är laboration så förbered den i god tid så att du har gjort och förstått förberedelserna innan laborationen. Annars kanske du inte tillåts att vara med på laben. Utnyttja även här övningarna till att reda ut oklarheter.