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



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

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

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

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 12 January 2015, 08:00-12:00. 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: TAIU06 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TENA 17 August 2015, 8:00-12:00. English Version

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

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

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

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

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

English Version. Number of sold cakes Number of days

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

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

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 n 2. n 1

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

Föreläsning 9: Hypotesprövning

Chapter 2: Random Variables

Statistical Quality Control Statistisk kvalitetsstyrning. 7,5 högskolepoäng. Name: Personal number: Date of exam: 28 aug Time: 14-18

Tentamen i TMA321 Matematisk Statistik, Chalmers Tekniska Högskola.

Exam MVE265 Mathematical Statistics,

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

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

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

Tentamen i Matematik 2: M0030M.

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

Solutions to exam in SF1811 Optimization, June 3, 2014

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

Isometries of the plane

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

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

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

Module 1: Functions, Limits, Continuity

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

Module 6: Integrals and applications

TT091A, TVJ22A, NVJA02 By, Pu, Ti. 50 poäng

Pre-Test 1: M0030M - Linear Algebra.

OBS! Skriv e-postadress på tentan om du vill ha resultatet innan jul. Tentamensgenomgång måndagen den 9/ kl i MC413.

Uppgift

INLÄMNINGSUPPGIFT 2 (Del 2, MATEMATISK STATISTIK) Kurs: MATEMATIK OCH MATEMATISK STATISTIK 6H3000

Tentamen i Matematik 3: M0031M.

Module 4 Applications of differentiation

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

7.5 Experiment with a single factor having more than two levels

SF1911: Statistik för bioteknik

Isolda Purchase - EDI

Webbregistrering pa kurs och termin

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

Statistiska analyser C2 Inferensstatistik. Wieland Wermke

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

Lunds tekniska högskola Matematikcentrum Matematisk statistik

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

Rastercell. Digital Rastrering. AM & FM Raster. Rastercell. AM & FM Raster. Sasan Gooran (VT 2007) Rastrering. Rastercell. Konventionellt, AM

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

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

Styrteknik: Binära tal, talsystem och koder D3:1

1. Frekvensfunktionen nedan är given. (3p)

7.1 Hypotesprövning. Nollhypotes: H 0 : µ = 3.9, Alternativ hypotes: H 1 : µ < 3.9.

MVE051/MSG810 Matematisk statistik och diskret matematik

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Viktig information för transmittrar med option /A1 Gold-Plated Diaphragm

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

Mälardalens Högskola. Formelsamling. Statistik, grundkurs

Tentamen MVE300 Sannolikhet, statistik och risk

Tentamenskrivning: TMS145 - Grundkurs i matematisk statistik och bioinformatik,

Tentamen MVE300 Sannolikhet, statistik och risk

MVE051/MSG810 Matematisk statistik och diskret matematik

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

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

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

Tentamen MVE300 Sannolikhet, statistik och risk

Datorövning Power curve 0,0305 0, Kvantiler, kritiska regioner

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

Adding active and blended learning to an introductory mechanics course

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


Beijer Electronics AB 2000, MA00336A,

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

S0005M, Föreläsning 2

MVE500, TKSAM Avgör om följande serier är divergenta eller konvergenta. Om konvergent, beräkna summan. (6p) ( 1) n x 2n+1 (a)

f(x) = x2 + 4x + 6 x 2 4 by utilizing the guidance given by asymptotes and stationary points.

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

Extrauppgifter. Uppgifter. 1. Den stokastiska variabeln Y t(10). Bestäm c så att P ( c < Y < c) = 0.95.

Tentamen i matematisk statistik

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

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 7. Multipel regression. (LLL Kap 15) Multipel Regressionsmodellen

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

5 Kontinuerliga stokastiska variabler

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

SF1901: Övningshäfte

Metod och teori. Statistik för naturvetare Umeå universitet

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

LINKÖPINGS UNIVERSITET Matematiska Institutionen Matematisk Statistik HT TAMS24

Webbreg öppen: 26/ /

Tentamen del 2 SF1511, , kl , Numeriska metoder och grundläggande programmering

Transkript:

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 22 April 2014, 14:00am-18:00noon Examinator/Examiner: Xiangfeng Yang (Tel: 070 2234765) a. You are permitted to bring: a calculator; formel -och tabellsamling i matematisk statistik (from MAI); TAMS 11: Notations and Formulae (by Xiangfeng Yang), OR a personal formula sheet (two pages); a dictionary. Please answer in ENGLISH if you can. 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 The following table gives information on the type of coffee selected by someone purchasing a single cup at a particular airport kiosk Small Medium Large Regular 14% 20% 26% Decaf 20% 10% 10% Consider randomly selecting such a coffee purchaser. (1.1). (1p) What is the probability that the individual purchased a small cup? (1.2). (1p) If we learn that the selected individual purchased a small cup, what now is the probability that he/she chose Decaf coffee? (1.3). (1p) If we learn that the selected individual purchased Decaf, what now is the probability that a small size was selected? Solution. (1.1). 14%+20%=34%. (1.2). 20% 34% = 58.82%. (1.3). 20% 20%+10%+10% = 50.00%. 2 (3 points) Suppose that a random variable X has the probability mass function (pmf) as follows X 0 5 10 p(x) 1/4 1/4 1/2 (2.1). (1p) Find the mean µ = E(X). (2.2). (1p) Find the variance σ 2 = V (X). (2.3). (1p) Find the cumulative distribution function (cdf) F (x). Solution. (2.1). µ = E(X) = 0 1/4 + 5 1/4 + 10 1/2 = 6.25. (2.2). σ 2 = V (X) = E(X 2 ) µ 2 = 0 2 1/4 + 5 2 1/4 + 10 2 1/2 6.25 2 = 56.25 6.25 2 = 17.1875. (2.3). 0, if x < 0; 1/4, if 0 x < 5; F (x) = P (X x) = 1/4 + 1/4 = 2/4, if 5 x < 10; 1/4 + 1/4 + 1/2 = 1, if 10 x. Page 1/3

3 (3 points) Rockwell hardness of pins of a certain type is known to have a mean value of 50 and a standard deviation of 1.2. (3.1). (1p) If the distribution is normal, what is the probability that the sample mean hardness for a random sample of 9 pins is at least 51? (3.2). (2p) Without assuming population normality, what is the (approximate) probability that the sample mean hardness for a random sample of 40 pins is at least 51? Solution. (3.1). P ( X 51) = P ( X µ σ/ n 51 µ σ/ n ) = P ( X 50 1.2/ 51 50 9 1.2/ ) = P (Z 2.5) = 0.0062. 9 (3.2). From CLT, it follows that P ( X 51) = P ( X µ σ/ n 51 µ σ/ n ) = P ( X 50 1.2/ 51 50 40 1.2/ ) P (Z 5.27) 0. 40 4 (3 points) Suppose that the distribution of a population X has the probability density function (pdf) { e (x θ), if x θ; f(x) = 0, otherwise, where θ is an unknown parameter. A random sample {X 1, X 2,..., X n } from this population is now given. (4.1). (1.5p) Find a point estimator ˆθ MM of θ using Method of Moments. (4.2). (1.5p) Find a point estimator ˆθ ML of θ using Maximum Likelihood method. Solution. (4.1). Since there is only one unknown parameter θ, we just need one equation E(X) = X for the Method of Moments. Now we compute E(X) = xf(x)dx = xe (x θ) dx = 1 + θ, thus we have θ 1 + θ = X, so ˆθ MM = X 1. (4.2). The likelihood function is: for X 1 θ, X 2 θ,..., X n θ, f(x 1, X 2,..., X n ; θ) = f(x 1 )f(x 2 )... f(x n ) = e (X1 θ) e (X2 θ)... e (Xn θ) = e nθ n i=1 Xi. Maximizing f(x 1, X 2,..., X n ; θ) is equivalent to maximize ln f(x 1, X 2,..., X n ; θ) where n ln f(x 1, X 2,..., X n ; θ) = nθ X i. d ln f(x1,x2,...,xn;θ) Notice that the first derivative dθ = n which is always positive, we know that ln f(x 1, X 2,..., X n ; θ) is increasing as a function of θ. Thus the maximal value of θ will give the maximal value of ln f(x 1, X 2,..., X n ; θ). From the condition X 1 θ, X 2 θ,..., X n θ, we can see that the maximal value of θ is min{x 1, X 2,..., X n }. Thus i=1 ˆθ ML = min{x 1, X 2,..., X n }. 5 (3 points) The gold content in a test bar for electroplating of connectors is to be determined by measuring its density. The following five measurements 19.08 18.91 18.00 17.69 18.30 [g/cm 2 ] can be regarded as observations of independent normally distributed random variables N(µ, σ 2 ). (5.1). (1p) For this sample, find the sample variance S 2. (5.2). (2p) Based on this sample, find a lower 95% confidence bound of the mean µ. Solution. (5.1). By definition x = n i=1 x i/n = 18.396 and s 2 n i=1 = (xi x)2 n 1 = 0.349281 (= 0.591 2 ). (5.2). Since the population is normal with an unknown variance σ 2, we have 95% confidence interval as ( x t α (n 1) s ) (, = 18.396 2.13 0.591 ), = (17.833, ). n 5 Page 2/3

6 (3 points) The melting point of each of 16 samples of a certain brand of hydrogenated vegetable oil was determined, resulting in x = 94.32. Assume that the distribution of the melting point is normal with σ = 1.20. Now we test H 0 : µ = 95 versus H a : u 95. (6.1). (1p) Given a significance level α = 0.01, what is the rejection region (R.R.)? (6.2). (1p) Do you reject H 0? and why? (6.3). (1p) If a level 0.01 is used, what is the probability of not concluding that u 95 when the actual µ = 94? (Hint: this is a Type II error β(94).) Solution. (6.1). Since two-sided, the R.R. is (, z α/2 ) and (z α/2, ), namely, (, 2.58) and (2.58, ). (6.2). Since the population is normal with known variance, we know X µ σ/ N(0, 1). Thus the value of the test statistic n is z = X µ 0 σ/ n = 94.32 95 1.2/ = 2.27, while the R.R. is (, z 16 0.005) or (z 0.005, ) where z 0.005 = 2.58. Since the value of the test statistic z = 2.27 is not in the R.R., we do NOT reject H 0. (6.3) From (6.1), the R.R. is (, 2.58) or (2.58, ). That is to say, we do not reject H 0 if 2.58 < X µ 0 σ/ n < 2.58. Thus the type II error is β(94) = P (do not reject H 0 when µ = 94) = P ( 2.58 < X µ 0 σ/ n < 2.58 when µ = 94) (remember X µ σ/ n N(0, 1), NOT X µ 0 σ/ n N(0, 1), so need to change X µ 0 σ/ n to X µ σ/ n ) = P ( 2.58 < X µ + µ µ 0 σ/ n < 2.58 when µ = 94) = P ( 2.58 < X µ σ/ n + µ µ 0 σ/ < 2.58 when µ = 94) n 94 95 = P ( 2.58 < Z + 1.2/ 16 < 2.58) = P (0.75 < Z < 5.91) = P (Z < 5.91) P (Z < 0.75) = 1 0.7734 = 0.2266. Page 3/3

Kurskod: TAMS11 22 april 2014, kl. 14-18 Provkod: TENB Examinator/Examiner: Xiangfeng Yang (Tel: 070 2234765) a. Tillåtna hjälpmedel är: en räknare; formel -och tabellsamling i matematisk statistik (från MAI); TAMS 11: Notations and Formulae (by Xiangfeng Yang); ELLER egna anteckningar (max två sidor); en ordbok. Vänligen svara på ENGELSKA om du kan. 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 Följande tabell ger information om vilken typ av kaffe som valts av någon att köpa en enda kopp på en viss flygplats kiosk Small Medium Large Regular 14% 20% 26% Decaf 20% 10% 10% Nu har vi slumpmässigt välja ett sådant kaffe köpare. (1.1). (1p) Vad är sannolikheten att individen köpte en Small kopp? (1.2). (1p) Om vi vet att individen köpte en Small kopp, vad är sannolikheten att han/hon valde Decaf kaffe? (1.3). (1p) Om vi vet att individen köpte Decaf kaffe, vad är sannolikheten att han/hon valde Small? 2 (3 points) Antag att en stokastiska variabler X har massfunktionen (pmf) följande (2.1). (1p) Beräkna väntevärdet µ = E(X). (2.2). (1p) Beräkna variansen σ 2 = V (X). (2.3). (1p) Beräkna fördelningsfunktionen (cdf) F (x). X 0 5 10 p(x) 1/4 1/4 1/2 3 (3 points) Rockwell-hårdhet av stift av en viss typ är känd för att ha ett väntevärde 50 och en standardavvikelse av 1.2. (3.1). (1p) Om fördelningen är normalt, vad är sannolikheten att stickprovsmedelvärdet för ett slumpmässigt stickprov av 9 stift är minst 51? (3.2). (2p) Utan antar befolknings normalitet, vad är (ungefärliga) sannolikheten att stickprovsmedelvärdet för ett slumpmässigt stickprov av 40 stift är minst 51? Page 1/2

4 (3 points) Antag att fördelningen för en population X har täthetsfunktionen (pdf) { e (x θ), if x θ; f(x) = 0, otherwise, där θ är en okänd parameter. {X 1, X 2,..., X n } är ett slumpmässigt stickprov från populationen. (4.1). (1.5p) Hitta en punktskattning ˆθ MM av θ genom att använda momentmetoden. (4.2). (1.5p) Hitta en punktskattning ˆθ ML av θ genom att använda Maximum Likelihood-metoden. 5 (3 points) Man vill bestämma guldhalten i en provstav för plätering av kontaktdon genom att mäta dess densitet. Följande fem mätningar 19.08 18.91 18.00 17.69 18.30 [g/cm 2 ] kan anses vara utfall av oberoende normalfördelade stokastiska variabler N(µ, σ 2 ). (5.1). (1p) För detta stickprov, finn variansen S 2. (5.2). (2p) Baserat på detta stickprov, finn ett lower 95% confidence bound för µ. 6 (3 points) Smältpunkten för var och en av 16 prover av ett visst märke av hydrerad vegetabilisk olja bestämdes, vilket ger x = 94.32. Antag att fördelningen av Smältpunkten är normalt med σ = 1.20. Nu prövar vi H 0 : µ = 95 versus H a : u 95. (6.1). (1p) Givet en significance level α = 0.01, vad är the rejection region (R.R.)? (6.2). (1p) Förkastar du H 0? Varför? (6.3). (1p) Om en level 0.01 används, vad är sannolikheten att inte dra slutsatsen att u 95 men µ = 94? (Hint: Ledning: detta är en Type II error β(94).) Page 2/2