Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 07 April 2015, 14:00-18:00. English Version



Relevanta dokument
Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 28 August 2014, 08:00-12:00. English Version

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 12 January 2015, 08:00-12:00. English Version

Kurskod: TAMS28 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TEN1 05 June 2017, 14:00-18:00. English Version

English Version. 1 x 4x 3 dx = 0.8. = P (N(0, 1) < 3.47) = =

Kurskod: TAMS28 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TEN1 08 June 2015, 14:00-18:00. English Version

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 22 April 2014, 14:00am-18:00noon. English Version

Kurskod: TAMS24 / Provkod: TEN (8:00-12:00) English Version

Kurskod: TAIU06 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TENA 17 August 2015, 8:00-12:00. English Version

Kurskod: TAIU06 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TENA 15 August 2016, 8:00-12:00. English Version

Kurskod: TAMS28 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TEN1 20 August 2014, English Version

Kurskod: TAIU06 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TENA 31 May 2016, 8:00-12:00. English Version

Kurskod: TAMS28 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TEN1 16 January 2015, 8:00-12:00. English Version

English Version. Number of sold cakes Number of days

This exam consists of four problems. The maximum sum of points is 20. The marks 3, 4 and 5 require a minimum

English Version. 1 f(x) = if 0 x θ; 0 otherwise, ) = V (X) = E(X2 ) (E(X)) 2 =

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 12 June 2014, 14:00-18:00. English Version

English Version. + 1 n 2. n 1

Kurskod: TAIU06 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TENA 01 June 2015, 8:00-12:00. English Version

F ξ (x) = f(y, x)dydx = 1. We say that a random variable ξ has a distribution F (x), if. F (x) =

12.6 Heat equation, Wave equation

Exam MVE265 Mathematical Statistics,

denna del en poäng. 1. (Dugga 1.1) och v = (a) Beräkna u (2u 2u v) om u = . (1p) och som är parallell

Module 1: Functions, Limits, Continuity

Högskolan i Skövde (SK, JS) Svensk version Tentamen i matematik

Tentamen i Matematik 2: M0030M.

1. Compute the following matrix: (2 p) 2. Compute the determinant of the following matrix: (2 p)

Chapter 2: Random Variables

9. Beräkna volymen av det område som begränsas av planet z = 1 och paraboloiden z = 5 x 2 y 2.

k x om 0 x 1, f X (x) = 0 annars. Om Du inte klarar (i)-delen, så får konstanten k ingå i svaret. (5 p)

Isometries of the plane

Pre-Test 1: M0030M - Linear Algebra.

Solutions to exam in SF1811 Optimization, June 3, 2014

Tentamen i Matematik 3: M0031M.

Webbregistrering pa kurs och termin

Module 6: Integrals and applications

5 Kontinuerliga stokastiska variabler

1. Varje bevissteg ska motiveras formellt (informella bevis ger 0 poang)

Module 4 Applications of differentiation

Tentamen MVE300 Sannolikhet, statistik och risk

4.3 Stokastiska variabler (slumpmässiga variabler) 4.4 Väntevärde och varians till stokastiska variabler

Bridging the gap - state-of-the-art testing research, Explanea, and why you should care

Statistical Quality Control Statistisk kvalitetsstyrning. 7,5 högskolepoäng. Ladok code: 41T05A, Name: Personal number:

S 1 11, S 2 9 and S 1 + 2S 2 32 E S 1 11, S 2 9 and 33 S 1 + 2S 2 41 D S 1 11, S 2 9 and 42 S 1 + 2S 2 51 C 52 S 1 + 2S 2 60 B 61 S 1 + 2S 2 A

2(x + 1) x f(x) = 3. Find the area of the surface generated by rotating the curve. y = x 3, 0 x 1,

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

a) Ange alla eventuella punkter där f är diskontinuerlig. b) Ange alla eventuella punkter där f är kontinuerlig men inte deriverbar.

Second handbook of research on mathematics teaching and learning (NCTM)

Hjälpmedel: Inga, inte ens miniräknare Göteborgs Universitet Datum: 2018 kl Telefonvakt: Jonatan Kallus Telefon: ankn 5325

Avd. Matematisk statistik

Hur fattar samhället beslut när forskarna är oeniga?

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematik 2: M0030M.

Lösenordsportalen Hosted by UNIT4 For instructions in English, see further down in this document

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

Grafisk teknik IMCDP IMCDP IMCDP. IMCDP(filter) Sasan Gooran (HT 2006) Assumptions:

Om oss DET PERFEKTA KOMPLEMENTET THE PERFECT COMPLETION 04 EN BINZ ÄR PRECIS SÅ BRA SOM DU FÖRVÄNTAR DIG A BINZ IS JUST AS GOOD AS YOU THINK 05

S0005M. Stokastiska variabler. Notes. Notes. Notes. Stokastisk variabel (slumpvariabel) (eng: random variable) Mykola Shykula

SF1911: Statistik för bioteknik

Styrteknik: Binära tal, talsystem och koder D3:1

S 1 11, S 2 9 and S 1 + 2S 2 32 E S 1 11, S 2 9 and 33 S 1 + 2S 2 41 D S 1 11, S 2 9 and 42 S 1 + 2S 2 51 C 52 S 1 + 2S 2 60 B 61 S 1 + 2S 2 A

Sammanfattning hydraulik

Grafisk teknik IMCDP. Sasan Gooran (HT 2006) Assumptions:

Algoritmer och Komplexitet ht 08. Övning 6. NP-problem

MVE051/MSG810 Matematisk statistik och diskret matematik

EXTERNAL ASSESSMENT SAMPLE TASKS SWEDISH BREAKTHROUGH LSPSWEB/0Y09

Datorövning 5. Statistisk teori med tillämpningar. Lära sig beräkna konfidensintervall och utföra hypotestest för:

(D1.1) 1. (3p) Bestäm ekvationer i ett xyz-koordinatsystem för planet som innehåller punkterna

Webbreg öppen: 26/ /

S0005M, Föreläsning 2

R AKNE OVNING VECKA 1 David Heintz, 31 oktober 2002

x 2 2(x + 2), f(x) = by utilizing the guidance given by asymptotes and stationary points. γ : 8xy x 2 y 3 = 12 x + 3

LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA Institutionen för Elektro- och Informationsteknik

Mekanik FK2002m. Kraft och rörelse II

Lösningar till SPSS-övning: Analytisk statistik

NP-fullständighetsbevis

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 2, 5p 24 januari 2004, kl

Summor av slumpvariabler

Grafisk teknik. Sasan Gooran (HT 2006)

MVE051/MSG810 Matematisk statistik och diskret matematik

Industriell matematik och statistik, LMA /14

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

EVALUATION OF ADVANCED BIOSTATISTICS COURSE, part I

Tentamen i Matematisk statistik, LKT325,

6. a) Visa att följande vektorer är egenvektorer till matrisen A = , och ange motsvarande

7.5 Experiment with a single factor having more than two levels

Statistiska analyser C2 Inferensstatistik. Wieland Wermke

Tentamenskrivning: TMS145 - Grundkurs i matematisk statistik och bioinformatik,

English Version P (A) = P (B) = 0.5.


Discovering!!!!! Swedish ÅÄÖ. EPISODE 6 Norrlänningar and numbers Misi.se

Syftet med den här laborationen är att du skall bli mer förtrogen med följande viktiga områden inom matematisk statistik

Tentamen i matematisk statistik

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik (lärarprogrammet) 12 februari 2011

Problem som kan uppkomma vid registrering av ansökan

8 < x 1 + x 2 x 3 = 1, x 1 +2x 2 + x 4 = 0, x 1 +2x 3 + x 4 = 2. x 1 2x 12 1A är inverterbar, och bestäm i så fall dess invers.

and u = och x + y z 2w = 3 (a) Finn alla lösningar till ekvationssystemet

Tentamen STA A10 och STA A13, 9 poäng 19 januari 2006, kl

f(x) =, x 1 by utilizing the guidance given by asymptotes and stationary points. cos(x) sin 3 (x) e sin2 (x) dx,

Transkript:

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 07 April 2015, 14:00-18:00 Examiner: Xiangfeng Yang (Tel: 070 2234765). Please answer in ENGLISH if you can. a. You are allowed to use: a calculator; formel -och tabellsamling i matematisk statistik (from MAI); TAMS 11: Notations and Formulae (by Xiangfeng Yang), a dictionary. b. Scores rating: 8-11 points giving rate 3; 11.5-14.5 points giving rate 4; 15-18 points giving rate 5. 1 (3 points) English Version John will buy two lottery tickets in a tombola containing eight lottery tickets which have three winning tickets. (1.1). (1p) What is the probability that John gets exactly one winning ticket? (1.2). (2p) What is the probability that John gets at least one winning ticket? Solution. (1.1). (1.2). P ( exactly one ) = ( ( 3 5 1) 1) ( ) = 0.5357. 8 2 ( 3 2) P ( at least one ) = P ( exactly one ) + P ( exactly two ) = 0.5357 + ( = 0.6429. 8 2) 2 (3 points) Suppose that X and Y are two independent continuous random variables. X has a probability density function Y has a probability density function (2.1). (1p) Find the value of the constant c =? (2.2). (1p) Find the expected value µ Y = E(Y ) of Y. (2.3). (1p) Find the probability P (X > Y ). Solution. (2.1) thus c = 1/8 = 0.125. f X (x) = c (x 3 + 2x), 0 x 2, for some constant c. 1 = f Y (y) = 3y 2, 0 y 1. f X (x)dx = 2 0 c (x 3 + 2x)dx = c 8, Page 1/3

(2.2). µ Y = E(Y ) = (2.3). y f Y (y)dy = 1 0 y 3y 2 dy = 0.75. P (X > Y ) = 1 P (X Y ), if you draw a graph, then you will see that it is much easier to consider X Y, 1 ( 1 ) = 1 c (x 3 + 2x) 3y 2 dy dx 0 x = 1 0.707 c = 0.9116. 3 (3 points) Assume that the distances between two cars on a certain road (in one direction) are independent and each distance is an exponential random variable X with a mean E(X) = 100 meters. Pretend you were in a car on this particular road. What is the probability that the distance from your car to the 50th car in front of you is between 5km and 6km? Solution. Let X 1 be the distance between you and the 1st car, X 2 be the distance between the 1st car and the 2nd car,..., and X 50 be the distance between the 49th car and the 50th car. Then it is from the exponential distribution assumption that µ = E(X i ) = 100, σ = 100. P (5000 X 1 + X 2 +... + X 50 6000) = P (5000/50 X 1 + X 2 +... + X 50 50 = P ( 100 µ σ/ n X µ σ/ n 120 µ σ/ n ) = P (0 N(0, 1) 1.414) = 0.9207 0.5 = 0.4207. 6000/50) = P (100 X 120) 4 (3 points) The following data set represents a sample from a Binomial random variable X Bin(50, p) where 0 < p < 1 is unknown. In the sample we have the observations: {6, 1, 2, 8}. (4.1). (1p) Find a point estimate ˆp MM of p using Method of Moments. (4.2). (2p) Find a point estimate ˆp ML of p using Maximum-Likelihood method. Solution. (4.1). For Method of Moments, the first equation is E(X) = x. The mean E(X) can be calculated as E(X) = 50 p. By solving E(X) = x, we have p = x/50 which yields ˆp MM = x/50. From the data, x = 6+1+2+8 4, thus ˆp MM = x/50 = 0.085. (4.2). For the Maximum-Likelihood method, we write the likelihood function as n ( ) 50 L(p) = f(x 1 ) f(x 2 )... f(x n ) = p n xi (1 p) n (50 xi). x i Maximizing L(p) is equivalent to maximize ln L(p) where n ( ) 50 n ln L(p) = ln + x i ln p + By d ln L(p) dp = 0, we have n xi (The second derivative d2 ln L(p) dp 2 p x i n (50 x i ) ln(1 p). n (50 xi) 1 p = 0, therefore ˆp ML = x 50 = 0.085. < 0 yields that ˆp ML is indeed a maximal point) Page 2/3

5 (3 points) Among a well-homogenized sample of ferric oxide specimens, 10 measurements of the titanium content (in %) have been carried out, and we have x = 0.51 and s x = 0.04. We assume that the values are from N(µ 1, 0.02 2 ). Among a worse-homogenized sample of specimens, 50 measurements have been carried out, and we have ȳ = 0.69 and s y = 0.03. We assume that the values are from N(µ 2, 0.05 2 ). Let us assume that N(µ 1, 0.02 2 ) and N(µ 2, 0.05 2 ) are independent. (5.1). (1p) Construct a (one-sided) upper 95% confidence bound for µ 1 in the form (, b). (5.2). (2p) Construct a (two-sided) 95% confidence interval for µ 1 µ 2. Solution. (5.1). Since σ X is known, a 95% confidence interval of µ 1 would be I µ1 = (, x + z α σ ) = (, 0.51 + 1.645 0.02 ) = (, 0.52). n 10 (5.2). Since σ X and σ Y are known, a 95% confidence interval of µ 1 µ 2 would be σx 2 I µ1 µ 2 = ( x ȳ) ± z α/2 + σ2 Y = ( 0.1986, 0.1614). n 1 n 2 6 (3 points) Extensive experience shows that if a certain disease is treated in the traditional way, then the probability p that the patient recovers is only 0.6. Now there is a new medicine against the disease. In a treatment experiment, there were 68 recovered out of 100 patients using this new medicine. (6.1). (1p) Test the following hypotheses with a significance level α = 0.05 : H 0 : p = 0.6 versus H a : p 0.6. (6.2). (1p) For the test in (6.1), what is the probability of not concluding that p 0.6 when the actual p = 0.8? (6.3). (1p) For the test in (6.1), what is the p-value? Solution. (6.1). The rejection region C = (, z α/2 ) (z α/2, + ) = (, 1.96) (1.96, + ). The test statistic is T S = p0 (1 p 0 )/n = 0.68 0.6 0.6(1 0.6)/100 = 1.63. Since the test statistic is NOT in the rejection region, we do NOT reject H 0. (6.2). This is a Type II error, namely β(0.8) = P (don t reject H 0 when H 0 is wrong and p = 0.8) = P ( 1.96 < < 1.96 when p = 0.8) p0 (1 p 0 )/n (need to change p0 (1 p 0 )/n to ˆp p ˆp p since N(0, 1)) p(1 p)/n p(1 p)/n = P ( 7.4 < N(0, 1) < 2.6) = 1 0.9953 = 0.0047. (6.3). p-value=2 P (N(0, 1) > T S ) = 2 P (N(0, 1) > 1.63) = 2 0.0516 = 0.1032. Page 3/3

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 07 april 2015, kl. 14-18 Examinator: Xiangfeng Yang (Tel: 070 2234765). Vänligen svara på ENGELSKA om du kan. a. Tillåtna hjälpmedel är: en räknare; formel -och tabellsamling i matematisk statistik (från MAI); TAMS 11: Notations and Formulae (by Xiangfeng Yang); en ordbok. b. Betygsgränser: 8-11 poäng ger betyg 3; 11.5-14.5 poäng ger betyg 4; 15-18 poäng ger betyg 5. 1 (3 poäng) Svensk Version John ska köpa två lotter i en tombola återstår åtta lotter varav tre är vinstlotter. (1.1). (1p) Vad är sannolikheten att John får exakt en vinst? (1.2). (2p) Vad är sannolikheten att John får minst en vinst? 2 (3 poäng) Antag att X och Y är två oberoende kontinuerliga stokastiska variabler. X har en täthetsfunktion Y har en täthetsfunktion (2.1). (1p) Beräkna värdet på konstanten c =? (2.2). (1p) Beräkna väntevärdet µ Y = E(Y ) för Y. (2.3). (1p) Beräkna sannolikheten P (X > Y ). 3 (3 poäng) f X (x) = c (x 3 + 2x), 0 x 2, för någon konstant c. f Y (y) = 3y 2, 0 y 1. Antag att avstånd mellan två bilar på en landsväg (i en riktning) är oberoende och är en exponential fördelning X med väntevärdet E(X) = 100 meter. Tänk dig att du befinner dig i en bil på denna väg. Vad är sannolikheten att avståndet till den femtionde bilen är mellan 5km och 6km? 4 (3 poäng) Följande datamaterial utgör ett stickprov från en Binomial fördelning X Bin(50, p) där 0 < p < 1 är okänd. I stickprovet har man observerade värden: {6, 1, 2, 8}. (4.1). (1p) Hitta en punktskattning ˆp MM av p genom att använda momentmetoden. (4.2). (2p) Hitta en punktskattning ˆp ML av p genom att använda Maximum Likelihood-metoden. 5 (3 poäng) Man har gjort 10 bestämningar av titanoxidhalten (enhet %) i ett väl homogeniserat parti järnoxid, och fick x = 0.51 och s x = 0.04. Vi antar att värdena är från N(µ 1, 0.02 2 ). Man har också gjort 50 bestämningar av titanoxidhalten (enhet %) i ett sämre homogeniserat parti järnoxid, och fick ȳ = 0.69 och s y = 0.03. Vi antar att värdena är från N(µ 2, 0.05 2 ). Låt oss anta att N(µ 1, 0.02 2 ) och N(µ 2, 0.05 2 ) är oberoende. (5.1). (1p) Konstruera ett (ensidig) 95% uppåt konfidensintervall för µ 1 i form (, b). (5.2). (2p) Konstruera ett (tvåsidiga) 95% konfidensintervall för µ 1 µ 2. Page 1/2

6 (3 poäng) Lång erfarenhet visar att om en viss sjukdom behandlas på traditionellt sätt, så är sannolikheten p att patienten tillfrisknar bara 0.6. I en inledande studie för en ny medicin mot den aktuella sjukdomen har man behandlat 100 patienter och 68 av dem blev friska. (6.1). (1p) Pröva på nivån α = 0.05 : H 0 : p = 0.6 mot H a : p 0.6. (6.2). (1p) För testet i (6.1), vad är sannolikheten att inte dra slutsatsen att p 0.6 men p = 0.8? (6.3). (1p) För testet i (6.1), vad är p-värdet? Page 2/2