(a) Hur stor är sannolikheten att en slumpvist vald person tror att den är laktosintolerant?



Relevanta dokument
Gamla tentauppgifter i kursen Statistik och sannolikhetslära (LMA120)

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

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Avd. Matematisk statistik

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik (lärarprogrammet) 12 februari 2011

Summor av slumpvariabler

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

Lösningar till Tentamen i Matematisk Statistik, 5p 22 mars, Beräkna medelvärdet, standardavvikelsen, medianen och tredje kvartilen?

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)

ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 9

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 23 februari 2004, klockan

FÖRELÄSNING 1 ANALYS MN1 DISTANS HT06

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

F14 Repetition. Måns Thulin. Uppsala universitet Statistik för ingenjörer 6/ /15

Föreläsning 12: Repetition

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 8 ( ) OCH INFÖR ÖVNING 9 ( )

TENTAMEN KVANTITATIV METOD (100205)

5 Kontinuerliga stokastiska variabler

FÖRELÄSNING 8:

Storräkneövning: Sannolikhetslära

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 2, 5p 21 januari 2006, kl

Diskussionsproblem för Statistik för ingenjörer

Resultatet läggs in i ladok senast 13 juni 2014.

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

Tentamen MVE265 Matematisk statistik för V,

a) Vad är sannolikheten att det tar mer än 6 sekunder för programmet att starta?

Lektion 1: Fördelningar och deskriptiv analys

FÖRELÄSNING 3:

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

Tentamen'i'TMA321'Matematisk'Statistik,'Chalmers'Tekniska'Högskola.''

Lektionsanteckningar 2: Matematikrepetition, tabeller och diagram

Prov kapitel FACIT Version 1

Trött på att jobba? REDOVISAR 2000:10

cx 5 om 2 x 8 f X (x) = 0 annars Uppgift 4

Statistik och epidemiologi T5

TMS136. Föreläsning 10

Datorlaboration 2 Konfidensintervall & hypotesprövning

Statistikens grunder 1 och 2, GN, 15 hp, deltid, kvällskurs

Semesterplaner Ingela Gabrielsson Privatekonom

Uppgift 2 Betrakta vädret under en följd av dagar som en Markovkedja med de enda möjliga tillstånden. 0 = solig dag och 1 = regnig dag

27,5 27,6 24,8 29,2 27,7 26,6 26,2 28,0 (Pa s)

Extra övningssamling i undersökningsmetodik. till kursen Regressionsanalys och undersökningsmetodik, 15 hp

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

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

Statistik Lars Valter

Grupparbete L ÄR ARHANDLEDNING TRO, HOPP & KÄRLEK. Sjömanstatueringar.

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341/LIMAB6, STN2) kl 08-13

Industriell matematik och statistik, LMA /14

FÖRELÄSNING 7:

Föreläsning 9: Hypotesprövning

Allmänt hälsotillstånd

Lär lätt! Statistik - Kompendium

Wienerprocesser. Finansiell statistik, vt-05. Enkel slumpvandring. Enkel slumpvandring. Varför: model för aktiekurs (dock med aber...

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

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

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

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Tentamen för kursen Statististik för naturvetare 16 januari

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

2013:2. Jobbhälsobarometern. Delrapport 2013:2 Sveriges Företagshälsor

Matematisk statistik TMS064/TMS063 Tentamen

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)

LULEÅ TEKNISKA UNIVERSITET Ämneskod S0006M Institutionen för matematik Datum Skrivtid

Sverige tåget - Vem kör lok och vem åker vagn? Innehållsförteckning. All data avser år 2004

Avd. Matematisk statistik

Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 10: Multipel linjär regression 1

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK


b) Förekommer A- och B-fel oberoende av varandra? (Motivering krävs naturligtvis!) (5 p)

, s a. , s b. personer från Alingsås och n b

Föreläsning 6 (kap 6.1, 6.3, ): Punktskattningar

Övningssamling Internationella ekonomprogrammet Moment 1

24 oktober 2007 kl. 9 14

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

Räkna med variation - Digitala uppgifter Studiematerial i sannolikhetslära och statistisk inferens. Lena Zetterqvist och Johan Lindström

Ickelinjära ekvationer

Tentamen MVE300 Sannolikhet, statistik och risk

Institutionen för matematik Envariabelanalys 1. Jan Gelfgren Datum: Fredag 9/12, 2011 Tid: 9-15 Hjälpmedel: Inga (ej miniräknare)

TATA42: Föreläsning 10 Serier ( generaliserade summor )

Trivsel på jobbet en åldersfråga? Jobbhälsobarometern, Delrapport 2012:2, Sveriges Företagshälsor

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

INDUKTION OCH DEDUKTION

Tentamen L9MA30, LGMA30

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

FASTIGHETSFÖRETAGARKLIMATET LINKÖPING

Tentamen i Statistik, STG A01 och STG A06 (13,5 hp) Torsdag 5 juni 2008, Kl

Steg 4. Lika arbeten. 10 Diskrimineringslagen

NATIONELLT PROV I MATEMATIK KURS E HÖSTEN 1996

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:...

Social- och välfärdspolitik. Fördelningen av inkomster och förmögenheter. sammanfattning

Matematik Åk 9 Provet omfattar stickprov av det centrala innehållet i Lgr b) c) d)

MSG830 Statistisk analys och experimentplanering - Lösningar

Thomas Önskog 28/

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.

Lär lätt! Statistik - Kompendium

FASTIGHETSFÖRETAGARKLIMATET VARBERG

Boplats Syd i siffror 2015 Sida 1 av 11

1 10 e 1 10 x dx = e 1 10 T = p = P(ξ < 3) = 1 e P(η 2) = 1 P(η = 0) P(η = 1) = 1 (1 p) 7 7p(1 p) 6 0.

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

TMS136. Föreläsning 1

Transkript:

LÖSNINGAR till tentamen: Statistik och sannolikhetslära (LMA12) Tid och plats: 8.3-12.3 den 24 augusti 215 Hjälpmedel: Typgodkänd miniräknare, formelblad Betygsgränser: 3: 12 poäng, 4: 18 poäng, 5: 24 poäng. Maximalt antal poäng: 3 Examinator: Petter Mostad Telefonvakt: Malin Palö Forsström, telefonnummer: 768-33635 1. Antag att man kastar en vanlig tärning och räknar antalet ögon man får. Visa att händelserna tärningen visar ett udda antal ögon och tärningen visar ett eller två ögon oberoende. (3p) och P (man får ett udda antal ögon) = P ({1, 3, 5}) = 3/6 = 1/2 P (man får ett eller två ögon) = P ({1, 2}) = 2/6 = 1/3 P (man får ett udda antal ögon och man får ett eller två ögon) = P (man får ett öga) = 1/6. Eftersom att 1/6 = 1/2 1/3 så är de två händelserna oberoende. 2. Under det senaste året har ett antal tidningsartiklar hävdat att cirka 6% av de som tror att de är laktosintoleranta i själva verket inte är det. Totalt är 15% av befolkningen laktosintoleranta. Av de som är laktosintoleranta antas de flesta, 8%, veta om det. (a) Hur stor är sannolikheten att en slumpvist vald person tror att den är laktosintolerant? (b) Att ha en anställd med laktosintolerans ger företaget Alfreds bygg merkostnad en merkostnad på cirka 2 kr per år. Ett hemmatest för laktosintolerans kostar 399 kronor på apoteket. Alfred funderar därför på att ge nyanställda som uppger att de är lakosintoleranta ett test från Apoteket, för att eventuellt slippa merkostnaden om de skulle visa sig inte vara laktosintoleranta. Om en anställd stannar hos företaget i tre år, hur stor är den förväntade vinsten med att köpa ett sådant test? (3p) (a) Låt T vara händelsen att en slumpvist vald person tror att den är laktosintolerant, och låt L vara händelsen att en slumpvist vald person är laktosintolerant. Enligt uppgiften är P (L T ) =.4, P (L) =.15 och P (T L) =.8. Vi ska räkna ut P (T ) och använder Bayes sats: P (T ) = P (T L)P (L) P (L T ) =.8.15.4 =.3 dvs. 3% av befolkningen tror att de är laktosintoleranta. 1

(b) Om man inte testar den anställde blir den förväntade kostnaden för tre år 3 3 = 9 kr enligt uppgiften. Om arbetsgivaren köper ett test blir den förväntade kostanden 399 kr om personen i själva verket inte är laktosintolerant, och 399 + 9 = 1299 kr om den är det. Enligt uppgiften är sannolikheten att den nyanställde är laktosintolerant 4%. Den förväntade kostnaden om mna köper in ett test blir därför 1299.4 + 399.6 = 759. Arbetsgivaren kan alltså spara i snitt 9 759 = 141 kronor per nyanställd på att genomföra ett sådant test. 3. Antag att X är likformigt fördelad på intervallet mellan och 1, och att { 2X om X.5 Y = X annars (a) Rita täthetsfunktionen till Y (b) Beräkna P (Y ) >.25 (c) Beräkna E[Y ] (d) Beräkna V ar(y ) (1p) (1p) (a) Se nedan. 1.5 1.5.2.4.6.8 1 (b) Från figuren ovan ses direkt att P (Y >.25) = 7/8. Ett annat sätt att räkna ut det på är: P (Y >.25) = 1 P (Y.25) = 1 P (X.125) = 1 1/8 = 7/8. (c) Låt f vara täthetsfunktionen till Y. Då är E[Y ] = [ =.5 x 2 /2 =.625 xf(x) dx = ].5.5 x.5 dx +.5 x 1.5 dx [ ] 1 + 1.5 x 2 /2 =.5.5 (.52 /2 ) + 1.5 (1 2 /2.5 2 /2) 2

(d) Vi räknar först ut E[Y 2 ]: E[Y 2 ] = Vi får nu [ =.5 x 3 /3 =.4583 x 2 f(x) dx = ].5.5 x 2.5 dx +.5 x 2 1.5 dx [ ] 1 + 1.5 x 3 /3 =.5.5 (.53 /3 ) + 1.5 (1 3 /3.5 3 /3) V ar(y ) = E[Y 2 ] E[Y ] 2 =.4583.625 2 =.677 4. Listan nedan visar tidsåtgången i sekunder det tagit för ett visst typ av klister att härda. 327 265 281 28 226 232 273 232 261 178 229 215 193 255 248 241 2 274 251 231 241 232 187 231 215 211 25 224 18 269 (a) Rita ett stapeldiagram som sammanfattar datan. Rita också en empiriska fördelningsfunktion för datan. (b) Vilket av de fördelningar (med vilka parametrar) som vi gått igenom i kursen tycker du passar datan bäst? Finns det någonting som gör att den fördelning du valt inte kan stämma helt? För full poäng krävs full motivering. (a) Se figur 1 och 2. 8 3 Antal utfall 6 4 2 Antal utfall 2 1 31-329 29-39 27-289 25-269 23-249 21-229 19-29 17-189 Antal sekunder 23-249 21-229 19-29 17-189 31-329 29-39 27-289 25-269 Antal sekunder Figur 1: Stapeldiagram Figur 2: Empirisk fördelningsfunktion (b) Eftersom att tiderna anges i sekunder är det svårt att enbart från diagrammet säga om datan kommer från en diskret eller kontinuerlig fördelning, men eftersom att vi vet att den anger härdningstider, så borde datan komma från en kontinuerlig fördelning. Datan skulle kunna komma från en normalfördelning. Argument för att det skulle kunna vara så är att stapeldiagrammet har ungefär en sådan form. Vi kan skatta parametrarna till en normalfördelning med stickprovsmedelvärdet och stickprovsvariansen: x = 233.83 och s = 33.22. 3

5. Den 17 juni i år skrev tidningen GP följande: Miljöpartiet får sitt bästa stöd hittills i år och ökar med 2,3 procentenheter, enligt Sifos nya mätning. Samtidigt minskar stödet för regeringspartnern S med 2,4 procentenheter jämfört med i mars, ett tapp som dock inte är statistiskt säkerhetsställt. Förklara vad det betyder att tappet inte är statistiskt säkerhetsställt. Hur skulle de som har gjort undersökningen ha räknat för att komma fram till det? (6p) För att kontrollera om en sådan förändring är statistiskt säkerhetsställd så tänker man sig att varje person i stickprovet representeras en Bernoullivariabel X i som är 1 om en person anger att han/hon ska rösta på S och annars. Då är X i en slumpvariabel som är Bernoullifördelad med parameter p, där p är andelen i befolkningen som anger att de ska rösta på S. p är dessutom medelvärdet för X i. När man har samlat in data har man gjort ett konfidensintervall för medelvärdet, dvs. för p, med någon konfidensgrad. Om det intervallet inte innehåller det värde man hade sedan tidigare, exempelvis från en tidigare undersökning, så säger man att skillnaden eller förändringen är statistiskt säkerhetsställd. I undersökningen som GP skrev om så låg alltså det gamla värdet i det konfidensintervall man fick från den nya undersökningen, så det går inte att säga om det verkligen är fler som har tänkt rösta på S, eller om skillnaden i resultat bara beror på slumpen. 6. Om man bygger ett hus nära en stor väg kan man behöva sätta upp bullerplank om den genomsnittliga ljudnivån inomhus per dygn överstiger riktvärdet 3 dba. För att kontrollera om detta var fallet gjordes följande mätningar i ett hus under ett dygn (i dba). 25.9 28.3 29.7 26.4 29.2 29. 27.7 28.4 31. 26.7 29. 28.6 28.8 28.4 28.7 28.1 26.4 27.7 28.7 28.7 29.1 31.1 26.4 29.2 (a) Antag att stickprovet kommer från en normalfördelning och beräkna ett 99%-igt konfidensintervall för den genomsnittliga bullernivån per dygn. Du kan använda att x i = 681.2 och x 2 i = 19375.64. (b) I (a)-uppgiften antog vi att datan var normalfördelad. Testa om det verkar vara ett rimligt antagande med hjälp av ett hypotestest. För full poäng krävs att en korrekt slutsats dras. (4p) (a) Eftersom att vi har 24 mätpunkter så får vi 23 frihetsgrader. Enligt tabell vet vi att ett 99%-igt konfidensintervall ges av [ x 2.81s/ n, x + 2.81s/ n], där och s = x = xi 24 = 28.38 x 2 i ( x i ) 2 /n =. n 1 4

Konfidensintervallet blir därför [27.5984, 29.1616]. (b) Vi sammanfattar först datan i en tabell: i Ljudnivå (dba) O i E i O i E i (O i E i ) 2 /E i 1 < 26.5 5 2 26.5 26.99 6 3 27. 28.99 5 4 29 8 Här har vi slagit samman intervall så att O i 5 för alla intervall. För att kunna fylla i resten av tabellen behöver vi använda hypotesen, nämligen att datan är normalfördelad, och gissningarna på parametrarna som ges av x och s. Vi räknade ut dessa i (a)-uppgiften, så vi använder fördelningen N(28.38, ) and antar att X N(28.38, ) för att räkna ut kolumnen för E i : ( ) 26.5 28.38 E 1 = 28 P (X < 26.5) = 28 Φ = 28 Φ ( 1.493) = 28 (1 Φ (1.493)) = 28 (1.926) = 28.794 = 2.2225 E 2 = 28 P (26.5 X < 27) = 28 (P (X < 27) P (X < 26.5)) ( ( ) ) 27 28.38 = 28 Φ.794 = 28 (Φ ( 1.345).794) = 28 (1 Φ (1.345).794) = 28 (1.8495.794) = 28 (.155.794) = 28.711 = 1.99 E 3 = 28 P (27 X < 29) = 28 (P (X < 29) P (X < 27)) ( ( ) ) 29 28.38 = 28 Φ.155 = 28 (Φ (.4648).155) = 28 (.679.155) = 28.5285 = 14.8 E 4 = 28 P (X 29) = 28 (1 P (X < 29)) ( ( )) 29 28.38 = 28 1 Φ = 28 (1 Φ(.4648)) = 28 (1.679) = 9. Om vi sätter in det här i tabellen får vi: i Ljudnivå (dba) O i E i O i E i (O i E i ) 2 /E i 1 26.4 5 2.22 2.78 3.88 2 26.5 26.9 6 1.99 4.1 8.8 3 27. 28.9 5 14.8-9.8 6.49 4 29 8 9. -1..11 5

Vi får alltså statistikan (O i E i ) 2 /E i = 3.88 + 8.8 + 6.49 +.11 = 18.56 i Vi har 4 1 = 3 frihetsgrader vilket gör att vi hade förkastat vår hypotes även om signifikansnivån hade varit så låg som.5. 6