Övningstentamen i MA2018 Tillämpad Matematik III-Statistik, 7.5hp



Relevanta dokument
MA2018 Tillämpad Matematik III-Statistik, 7.5hp,

Tentamen i Statistik STG A01 (12 hp) 5 mars 2010, kl

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 2, 5p 20 januari 2007, kl

Statistisk analys. Vilka slutsatser kan dras om populationen med resultatet i stickprovet som grund? Hur säkra uttalande kan göras om resultatet?

MA2018 Tillämpad Matematik III-Statistik, 3.5hp,

Tentamen i matematisk statistik

Konsoliderad version av. Styrelsens för ackreditering och teknisk kontroll föreskrifter (STAFS 1993:18) om EEG-märkning av färdigförpackade varor

MA2018 Tillämpad Matematik III-Statistik, 3.5hp,

MA2018 Tillämpad Matematik III-Statistik, 3.5hp,

MA2018 Tillämpad Matematik III-Statistik, 3.5hp,

Övningstentamen i MA2018 Tillämpad Matematik III-Statistik, 3.5hp

Antalet sätt att välja ut r objekt bland n stycken med hänsyn till ordning är np r = n(n 1) (n r + 1).

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Datum: 13 mars 08

Funktionsteori Datorlaboration 1

Intervallskattning. c 2005 Eric Järpe Högskolan i Halmstad. Antag att vi har ett stickprov x 1,..., x n på X som vi vet är N(µ, σ) men vi vet ej

Föreläsning G04: Surveymetodik

Enkel slumpvandring. Sven Erick Alm. 9 april 2002 (modifierad 8 mars 2006) 2 Apan och stupet Passagesannolikheter Passagetider...

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

Lösningsförslag

θx θ 1 om 0 x 1 f(x) = 0 annars

================================================

För att skatta väntevärdet för en fördelning är det lämpligt att använda Medelvärdet. E(ξ) =... = µ

4.2.3 Normalfördelningen

TENTAMEN I MATEMATIK MED MATEMATISK STATISTIK HF1004 TEN kl

1. (a) Eftersom X och Y har samma fördelning så har de även samma väntevärde och standardavvikelse. E(X 2 ) = k

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik I

b) Bestäm det genomsnittliga antalet testade enheter, E (X), samt även D (X). (5 p)

LÖSNINGAR TILL. Räkningar: (z i z) 2 = , Δ = z = 1 n. n 1. Konfidensintervall:

Kompletterande kurslitteratur om serier

(a) om vi kan välja helt fritt? (b) om vi vill ha minst en fisk av varje art? (c) om vi vill ha precis 3 olika arter?

TMS136: Dataanalys och statistik Tentamen med lösningar

MA2003 Tillämpad Matematik I, 7.5hp,

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK

Föreläsning G04 Surveymetodik 732G19 Utredningskunskap I

a) Beräkna E (W ). (2 p)

Minsta kvadrat-metoden, MK. Maximum likelihood-metoden, ML. Medelfel. E(X i ) = µ i (θ) MK-skattningen av θ fås genom att minimera

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 4 (del 2)

Introduktion till statistik för statsvetare

a utsöndring b upptagning c matspjälkning d cirkulation

Följande begrepp används ofta vid beskrivning av ett statistiskt material:

MS-A0409 Grundkurs i diskret matematik Sammanfattning, del I

F10 ESTIMATION (NCT )

Grundläggande matematisk statistik

Föreläsning 2: Punktskattningar

Borel-Cantellis sats och stora talens lag

Applikationen kan endast användas av enskilda användare med förtroenderapportering.

Föreläsning G70 Statistik A

( ) ( ) Kap Kolligativa egenskaper + fasjämvikter för 2-komponentsystem 5B.2/5.5 Kolligativa egenskaper R T

Sannolikhetsteori FORMELSAMLING MATEMATISK STATISTIK, AK FÖR I, FMS 120, HT-00. Kap 2: Sannolikhetsteorins grunder

Statistik. Språkligt och historiskt betyder statistik ungefär sifferkunskap om staten

2. Konfidensintervall för skillnaden mellan två proportioner.

Tentamen i Matematisk statistik för V2 den 28 maj 2010

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

Lycka till! I(X i t) 1 om A 0 annars I(A) =

Avd. Matematisk statistik

Tentamen i matematisk statistik

(a) Skissa täthets-/frekvensfunktionen och fördelningsfunktionen för X. Glöm inte att ange värden på axlarna.

Sannolikhetslära. c 2015 Eric Järpe Högskolan i Halmstad

MA2004 Tillämpad Matematik II, 7.5hp,

x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 HL Z x x x

1. Test av anpassning.

TAMS79: Föreläsning 9 Approximationer och stokastiska processer

Föreläsning G70, 732G01 Statistik A. Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin

Tentamen i Flervariabelanalys F/TM, MVE035

TENTAMEN Datum: 16 okt 09

ESBILAC. mjölkersättning för hundvalpar BRUKSANVISNING.

KMR. mjölkersättning för kattungar BRUKSANVISNING.

Föreläsning G70, 732G01 Statistik A. Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin

Stokastiska variabler

SveTys. Affärskultur i Tyskland. Vad är det? Och vad ska jag tänka på?

Datorövning 2 Fördelningar inom säkerhetsanalys

Skattning / Inferens. Sannolikhet och statistik. Skattning / Inferens. Vad är det som skattas?

Genomsnittligt sökdjup i binära sökträd

Föreläsning G70 Statistik A

Multiplikationsprincipen

SAMMANFATTNING TAMS79 Matematisk statistik, grundkurs

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel, del II

Tentamen i Kunskapsbaserade system, 5p, Data 3

. Mängden av alla möjliga tillstånd E k kallas tillståndsrummet.

Matematisk statistik TMS063 Tentamen

Z-Testet. Idè. Repetition normalfördelning. rdelning. Testvariabel z

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, annars är det detta datum som gäller:

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 4 (del 1)

Artificiell intelligens Probabilistisk logik

Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, , kl

Armin Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR

Allmänna avtalsvillkor för konsument

Induktion och Binomialsatsen. Vi fortsätter att visa hur matematiska påståenden bevisas med induktion.

SANNOLIKHETER. Exempel. ( Tärningskast) Vi har sex möjliga utfall 1, 2, 3, 4, 5 och 6. Därför är utfallsrummet Ω = {1, 2, 3, 4, 5,6}.

101. och sista termen 1

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel etc., del II

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Sammanfattning, del II

Databaser - Design och programmering. Programutveckling. Programdesign, databasdesign. Kravspecifikation. ER-modellen. Begrepps-modellering

Formelblad Sannolikhetsteori 1

ENDIMENSIONELL ANALYS B1 FÖRELÄSNING VI. Föreläsning VI. Mikael P. Sundqvist

Viktigt! Glöm inte att skriva Tentamenskod på alla blad du lämnar in.

Matematisk statistik

Induktion LCB Rekursion och induktion; enkla fall. Ersätter Grimaldi 4.1

F3 Lite till om tidsserier. Statistikens grunder 2 dagtid. Sammansatta index 4. Deflatering HT Laspeyres index: Paasche index: Index.

Inklusion och exklusion Dennie G 2003

Transkript:

Övigstetame i MA08 Tillämpad Matematik III-Statistik, 7.5hp Hjälpmedel: Räkedosa och medföljade formelsamlig! Täk på att dia lösigar ska utformas så att det blir lätt för läsare att följa dia takegågar. Ofullstädiga lösigar, eller lösigar som är svåra att följa ger poägavdrag. Skriv tydligt! Motivera väl! Edast svar accepteras ej! För bedömig och betygsgräser se kurses hemsida. Lösigsförslag aslås på kurses hemsida efter tetame. Lycka till! Bertil Del A Hadräkig, p/uppgift.. Om ett ibrott görs e att så riger tjuvlarmet med saolikhete 0.999. Om iget ibrott görs riger larmet med saolikhete 0.0. Atag att saolikhete är 0.00 att ett ibrott iträffar uder e viss att. E att riger tjuvlarmet. Vad är saolikhete att ett ibrott har skett? Lösigsförslag: Låt I = Ibrott, P I = 0.00 och L = Larmet går, P L I = 0.999 och P L I C = 0.0. Vi söker P I L = ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ P L I P I P L I 0.00ÿ0.999 Å = ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ = ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ P L P I P L I + P I c P L I C 0.00ÿ0.999 + 0.999ÿ0.0 º 0.09 0.00 I 0.999 0.00 L L c 0.999 I c 0.0 0.99 L L c. Varje vecka ordar MC-klubbe Hjulkul ett lotteri. Saolikhete att via på e lott e give vecka är p = 0.04. Vad är saolikhete att via åtmistoe ågo gåg uder 5 veckor om ma köper e lott per vecka? Lösigsförslag: Låt x = atal vistlotter av 5, då är x œ Bi 5; 0.04 (oberoede upprepigar med samma p). Så P mist vist på 5 veckor = P x = - P x = 0 = - - 0.04 5 º 0.88. 3. Eva har e arkitektfirma och tar betalt för varje uppdrag ho får eligt formel x = 800 + 500 h, där x är ikomst i kr och h är atalet arbetade timmar i uppdraget. h atas vara N 5; 5 (ehet timmar). a) Hur mycket pegar tjäar ho i geomsitt per uppdrag och vilke fördelig har x? b) Vad är saolikhete att ho tjäar mer ä 0000 kr på sitt ästa uppdrag? Lösigsförslag: a) Vi får vätevärdet E x = E 800 + 500 h = 800 + 500 E h = 3300 och tillsammas med V x = V 800 + 500 h = 500 V h = 650000 har vi fördelige x œ N 3300; 500. b) P x > 0000 = - P x 0000 = -F ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ 0000-3300 ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ = -F -.3 =F.3 = 0.9066 500 4. Eergi (mätt i ågo lämplig ehet) hos e viss partikel ka betraktas som e diskret stokastisk variabel x med saolikhetsfuktioe x 3 4 p x 0.4 0.3 0. 0. Eergi hos olika partiklar ka atas vara oberoede.

a) Bestäm E x och D x. b) Bestäm ett tal w så att summa av eergi hos 50 partiklar överstiger w med saolikhete 0.90. (Lämpliga och väl motiverade approximatioer tillåta) Lösigsförslag: a) Vi får 4 E x = i= x i p x i = och V x = E x -E x 4 = i= x i p x i - = fl D x = V x = b) Låt z = 50 i= x i vara sammalagd eergi för 50 partiklar, så har vi E z = E 50 i= x i = 50 i= E x i = 50 ÿ = 00 V z = V 50 i= x i = 50 i= V x i = 50 ÿ = 50 Nu är z º N 00; 50 så CGS P z >w = 0.90 ñ P z w = 0.0 ñf ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ w-00 w-00 = 0.0 ñ ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ =-.86 ñ w = 90.94 50 50 5. E läkemedelstillverkare aväder iblad e viss läkemedelsfärg och ma vill veta hur färge påverkar utseedet hos framställda läkemedlet. Ur tillverkige tar ma därför på måfå tio förpackigar och mäter grumlighete (i ågo lämplig ehet) i iehållet efter e tids lagrig. Resultat: 4.05 4. 4.4 4.0 3.95 4.30 4. 4.40 3.80 4.9 Uta färgtillsats brukar de geomsittliga grumlighete m =4.00. Materialet ases vara ett slumpmässigt stickprov frå N m; s. Hur klarar sig läkmedel med färgtillsats i förhållade till läkemedel uta tillsats? Besvara fråga geom att beräka och tolka ett kofidesitervall för m med kofidesgrad 95%. Lösigsförslag: m * = êê x = 4.55, s * 9 = s = 0.044, = 0 och t 0.05 =.6. Ett kofidesitervall för de geomsittliga grumlighete ges av m œ x êê 9 s t 0.05 ÅÅÅÅÅÅÅÅ (95%) så mœ 4.55 0.46 95 % flmœ 4.008, 4.30 95 %. Det är alltså statistiskt säkerställt att grumlighete förädras, med felrisk (sigifikasivå) 5%. Grumlighete ökar då kofidesitervallet ova med 95% säkerhet ite iehåller m = 4.00. Del B Avädig av Mathematica. Markera alla stora bokstäver i Mathematica geom att stryka uder dem! Skilj oga på ()[]{}.ä! Age om du aväder Palette eller Â-sekveser! Aväd gära förklarade text&pilar! p/uppgift. 6. Beräka medelvärdet, mediae, variase och stadardavvikelse för thedata 9.83544, 6.933, 7.3600, 7.33969, 5.3, 6.374,.35077, 3.6377, 4.56, 4.95668 Lösigsförslag: Direkt avädig av ibyggda fuktioer i Mathematica... thedata 9.83544, 6.933, 7.3600, 7.33969, 5.3, 6.374,.35077, 3.6377, 4.56, 4.95668 ; Mea thedata 5.859 Media thedata 5.843 Variace thedata 4.84336

StadardDeviatio thedata.0076 7. Beräka 35 6. Lösigsförslag: Direkt avädig av ibyggd fuktio i Mathematica... Biomial 35, 6 6360 8. Låt x œ N 0, 5. Defiiera och rita täthetsfuktioe och fördeligsfuktioe. Lösigsförslag: Direkt avädig av ibyggda fuktioer i Mathematica... ormalfuctio NormalDistributio 0, 5 NormalDistributio 0, 5 pdffuctio PDF ormalfuctio, x - ÅÅÅÅÅÅ 50 x-0 ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ 5 p Plot pdffuctio, x, 0, 40, PlotStyle Red 0.08 0.06 0.04 0.0 0 0 30 40 cdffuctio CDF ormalfuctio, x ÅÅÅÅÅ erf ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ x - 0 5 + Plot cdffuctio, x, 0, 40, PlotStyle Darker Gree 0.8 0.6 0.4 0. 0 0 30 40 9. Låt x œ N 0, 5 och beräka saolikhete att x > 5. Lösigsförslag: Direkt defiitioe i föregåede uppgift. 3

CDF ormalfuctio, 5. 0.58655 0. Lös uppgift 4. Lösigsförslag: Eergiivåera och deras saolikheter. x,, 3, 4 ; p 0.4, 0.3, 0., 0. ; a) Först E x och D x. E x.p. V x.p E. b) Seda E z och V z. E 50 E 00. V 50 V 50. Slutlige de efterfrågade eergiivå w. cdffuctio CDF NormalDistributio E, V,w ÅÅÅÅÅ erf 0. w - 00. + FidRoot cdffuctio 0.9, w, 00 w Ø 90.938 Del C Modellerig och Mathematica, 5 p/uppgift.. Ma vill kotrollera kvalite på ett parti av 000 st μ 4' - brädor. Ma plockar därför ut 0 st slumpvis valda brädor för kotroll. Om samtliga dessa är korrekta godkäs partiet. Om exakt e bräda är defekt tar ma ytterligare 0 slumpvis valda brädor ur partiet. Om samtliga dessa är korrekta godkäs partiet, aars uderkäs partiet. Vad är saolikhete att partiet uderkäs om det iehåller 50 defekta brädor? Lösigsförslag: Låt x vara atal defekta brädor i :a urvalet, x œ Hyp 000; 0; 0.05. Partiet uderkäs om x >. Om x = tas ytterligare 0 brädor blade återståede 000-0 = 980. Låt z vara atal defekta brädor i :a urvalet, zœhyp 980; 0; p där p = ÅÅÅÅÅÅÅÅ 49 980. Så P Uderkäa partiet = - P Godkäa partiet = - P x = 0 + P x = P z =0 x = = 4

0 0 9 0 0 = - ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ 000 + ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ 000 ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ 980 º 0.475 0 0 0 Ma ka också räka approximativt med e Poissofördelig då p+ ÅÅÅ Å N 49 x º Po 0 ÿ 0.05 = Po och z ºPo 0 ÿ ÅÅÅÅÅÅÅÅ = Po 0.5 varav 980 P Uderkäa partiet º - P x = 0 + P x = P z =0 x = = = - 0.3676 + 0.3676 ÿ 0.6065 = 0.4 950 50 950 50 93 49 < 0., så med l =p har vi G G x=0 z=0 x= x> z>0 U U. Iför kommade fotbollallsveska tillfrågades 500 slumpvis utvalda Halmstadbor om Halmstad BK:s chaser. 87 st sa sig vara optimistiska och svarade att de tror att Halmstad BK vier guld. a) Beräka och tolka ett 95% kofidesitervall för adele optimistiska Halmstadbor. b) Hur måga behöver tillfrågas för att ett 99% kofidesitervall för adele optimistiska ska bli högst 5% lågt? Lösigsförslag: a) Låt x vara atal optimistiska, x º Bi 500; p, där p är adel optimistiska. p * = ÅÅÅÅ x º N p; ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ p -p p* obs = ÅÅÅÅÅÅÅÅÅ 87 500 = 0.74 fls* p = ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ 0.74-0.74 ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ º 0.06954 500 Ett kofidesitervall för p med approximativ kofidesgrad ges av p œ p * l p * -p * a ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ, º -a 00 % där l 0.05 =.96 fås ur tabell. Detta ger p œ 0.74 0.033304, º 95 % eller p œ 0.4, 0.07, º 95 %. Eligt dea udersökig är mella 4.% och 0.7% av Halmstadbora optimistiska och tror att Halmstad BK vier allsveskt guld i fotboll 009. b) Ma ka göra detta uder olika förutsättigar. Vi vill att felmargiale l p * -p * a ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ 0.05. Alt : Vi ka se udersökige om 500 som e förstudie och då vet vi att p º 0.74 så med l 0.005 =.5758 får vi l p * -p * a ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ 0.05 fl ÿ.5758 ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ 0.74-0.74 ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ b 0.05 fl 56. Om ma vet att p º 0.74 behöver ma fråga mist 56 halmstadbor. Alt : Ma bortser frå tidigare udersökigar. Vi vill fortfarade att felmargiale ska var midre ä 5% det vill säga l p * -p * a ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ 0.05. I så fall måste vi räka med de största stadadavvikelse p * -p * ÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅÅ och de iträffar då p * = ÅÅÅÅ, så ÿ.5758 ÅÅÅÅÅÅ b 0.05 fl r 654. 4 Om ma gör e förstudie behöver ma fråga mist 56 halmstadbor. Uta förstudie eller om ma bortser frå resultatet i tidigare studier behöver ma fråga mist 654 halmstadbor. 5