FK2002- FK2004 (HT2011)

Relevanta dokument
FK2005 Datorövning 3

Datorlaboration 1 Deskriptiv statistik med hjälp av MS Excel vers. 2010

Datorlaboration 1 Deskriptiv statistik med hjälp av MS Excel

LABORATION 1. Syfte: Syftet med laborationen är att

Inledning till OpenOffice Calculator Datorlära 2 FK2005

*****************************************************************************

LUNDS UNIVERSITET 1(6) STATISTISKA INSTITUTIONEN Per-Erik Isberg

Liten handledning i Excel och StarOffice Calc i anslutning till Datorövning 1

Datorövning 1 Calc i OpenOffice 1

Uppgift 1. OPTIMERA RESURSUTNYTTJANDET.

Laboration med Minitab

Laboration 2. i 5B1512, Grundkurs i matematisk statistik för ekonomer

Introduktion till Word och Excel. 14 september 2008

Beskrivande statistik

Laboration 1. i 5B1512, Grundkurs i matematisk statistik för ekonomer

En introduktion till och första övning for Excel

Medelvärde, median och standardavvikelse

Arbeta med normalfördelningar

Matematikcentrum 1(7) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 - Biostatistisk grundkurs HT2007. Laboration. Simulering

Datorövning 1: Fördelningar

DATORÖVNING 5: SANNOLIKHETSFÖRDELNINGAR FÖR

DATORÖVNING 2: STATISTISK INFERENS.

Sju sätt att visa data. Sju vanliga och praktiskt användbara presentationsformat vid förbättrings- och kvalitetsarbete

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

Matematikcentrum 1(7) Matematisk Statistik Lunds Universitet Per-Erik Isberg. Laboration 1. Simulering

Repetition kapitel 1, 2, 5 inför prov 2 Ma2 NA17 vt18

bli bekant med summor av stokastiska variabler.

DATORÖVNING 6: CENTRALA GRÄNSVÄRDES-

Datorövning 2 Betingad fördelning och Centrala gränsvärdessatsen

Första sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan) Alla frågor som nns i uppgiftstexten är besvarade

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

TMS136. Föreläsning 7

Experimentella metoder, FK3001. Datorövning: Finn ett samband

Syfte Syftet med den här laborationen är att du ska lära dig använda några grundfunktioner i Microsoft Excel.

13.1 Matematisk statistik

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

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Exempel: exekveringstid. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment

1. Lära sig beräkna kon densintervall och täckningsgrad 2. Lära sig rita en exponentialfördelning 3. Lära sig illustrera centrala gränsvärdessatsen

Fysikexperiment, 7.5 hp 1

Datorövning 1 Statistik med Excel (Office 2010, svenska)

Histogram, pivottabeller och tabell med beskrivande statistik i Excel

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Kursmeddelanden. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment. Exempel: exekveringstid

Datorövning 1 Statistik med Excel (Office 2007, svenska)

Introduktion och laboration : Minitab

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110319)

1 OpenOffice Writer. 2 Grundläggande Writer. Datorövning 2 Writer i OpenOffice 1

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

Del 2 tillsammans med förberedelsefrågor - tid för inlämning och återlämning meddelas senare.

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011

TANA17 Matematiska beräkningar med Matlab

Datorövning 1 Introduktion till Minitab och Excel

Demonstration av laboration 2, SF1901

Textsträngar från/till skärm eller fil

Idiotens guide till. Håkan Lyckeborgs SPSS-föreläsning 4/ Av: Markus Ederwall, 21488

Datorövning 1 Statistik med Excel (Office 2007, svenska)

2.1 Minitab-introduktion

NpMa2b vt Kravgränser

Introduktion till Word och Excel

Beskrivande statistik. Tony Pansell, Leg optiker Docent, Universitetslektor

Laboration 2: 1 Syfte. 2 Väntevärde och varians hos en s.v. X med fördelningen F X (x) MATEMATISK STATISTIK, AK FÖR BYGG, FMS 601, HT-08

Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten i dessa.

Extramaterial till Matematik Y

Datorövning 1 Fördelningar

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

TAIU07 Matematiska beräkningar med Matlab

Tio vanliga Excel-problem

LAB 1. FELANALYS. 1 Inledning. 2 Flyttal. 1.1 Innehåll. 2.1 Avrundningsenheten, µ, och maskinepsilon, ε M

Märk ut nedanstående delar i skärmbilden

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2006 Statistiska institutionen Jan Hagberg, Bo Rydén, Christian Tallberg, Jan Wretman

TAIU07 Matematiska beräkningar med Matlab

Målet för D3 är att studenterna ska kunna följande: Dra slumptal från olika sannolikhetsfördelningar med hjälp av SAS

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik: HT 2014 Lab 1 för CSAMHS, CINEKI, och CL

2. Lära sig beskriva en variabel numeriskt med "proc univariate" 4. Lära sig rita diagram med avseende på en annan variabel

Grundläggande statistik kurs 1

1. Lära sig plotta en beroende variabel mot en oberoende variabel. 2. Lära sig skatta en enkel linjär regressionsmodell

Excel-guide. Introduktion

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Finns det över huvud taget anledning att förvänta sig något speciellt? Finns det en generell fördelning som beskriver en mätning?

Intro till SPSS Kimmo Sorjonen (0811)

17.1 Kontinuerliga fördelningar

Lösningar till Matematisk analys

TMS136. Föreläsning 4

Tentamen i EDAF oktober Skrivtid: Skriv bara på ena sidan av pappret tentorna kommer att scannas in, och endast framsidorna rättas.

Valresultat Riksdagen 2018

Microsoft Office Excel, Grundkurs 2. Funktioner

KLEINLEKTION. Område statistik. Lektionens upplägg. Lämplig inom kurserna Matematik 2b och 2c. Engage (Väck intresse) Explore (Upptäck laborera)

Uppgift 1 ( Betyg 3 uppgift )

! Vad är en dator?! Behandla data! Dataprogram! Lagra Data! Att mäta datamängden! Göra data tillgänglig! Operativ System! Program och data!

Obligatorisk uppgift, del 1

PNSPO! Exporterar och Importerar texter från CX- Designer. 20 mars 2012 OMRON Corporation

Målet för D2 är att studenterna ska kunna följande: Dra slumptal från olika sannolikhetsfördelningar med hjälp av SAS

Index. Vektorer och Elementvisa operationer. Summor och Medelvärden. Grafik i två eller tre dimensioner. Ytor. 20 januari 2016 Sida 1 / 26

Miniprojekt: Vattenledningsnätet i Lutorp 1

Så använder du wordmallarna i VIS

Statistik för Brandingenjörer. Laboration 3

TANA17 Matematiska beräkningar med MATLAB för M, DPU. Fredrik Berntsson, Linköpings Universitet. 2 november 2015 Sida 1 / 23

Datorövning 3 Bootstrap och Bayesiansk analys

Uppgift 1-9. Endast svar krävs. Uppgift Fullständiga lösningar krävs. 120 minuter för Del B och Del C tillsammans. Formelblad och linjal.

Två innebörder av begreppet statistik. Grundläggande tankegångar i statistik. Vad är ett stickprov? Stickprov och urval

Transkript:

FK2002- FK2004 (HT2011) Datorövning 2 - Självständigt arbete med assistent Under denna dataövning arbetar vi med histogram i OpenOffice Cal och undersöker effekten av olika binstorlekar. I slutet lägger resultathistogrammen i ett OpenOffice Writer dokument. 1 Histogram 1) Börja med att ladda ner från webben en mätserie: http://www.physto.se/~clement/teaching/fysexp/2011/datalab2/ ArbetaMedHistogramStudent.ods Öppna denna fil med hjälp av OpenOffice Calc. Där hittar man på den första sidan två kolumner Jämnfördelning och Normalfördelning. Vi börjar med att studera innehållet av dokumentet ArbetaMedHistogramStudent.ods. Den första kolumnen Jämnfördelning innehåller slumptal mellan 0 och 1. Detta kan åstadkommas med hjälp av funktionen RAND(). RAND() funktionen ger tillbaka ett slumptal mellan 0 och 1 och behöver inget argument. Den andra kolumnen Normalfördelning innehåller slumptal som är normalfördelade kring noll, dvs med ett medelvärde av noll och en standardavvikelse av 2. Det är bra att observera hur man kan få fram normalfördelade slumptal med hjälp av OpenOffice Calc. Den andra kolumnen bygger på den första. Vi använder funktionen NORMINV(S;M,STD), där S är en sannolikhet mellan 0 och 1, M är medelvärde, och STD är standardavvikelsen, och NORMINV returnerar x- koordinaten som är lösningen till S=F(x) där F är integralen utav 1

normalfördelningen med angiven standardavvikelsen. Genom att lösa denna ekvation för ett antal jämnfördelade S värden mellan 0 och 1 (den första kolumnen) får man en Gauss fördelad uppsättning av lösningar x. 2) Vi börjar med att räkna meddelvärdet och standardavvikelsen för normalfördelning kolumnen. Lägg till en ny ruta som kallas för medelvärde och lägg till medelvärdet bredvid. I denna uppgift vill man kontrollera att AVERAGE funktion i OpenOffice ger rätt svar, därför ska man försöka implementera medelvärdet själv (man kan begränsa sig till 5 stycken normalfördelade värden och behöver inte betrakta hela kolumnen). Vi gör samma sak med standardavvikelsen, skapa en ruta som heter standardavvikelsen och därefter lägg till formeln för standardavvikelsen. (Man kan igen begränsa sig till 5 stycken normalfördelade värden och behöver inte betrakta hela kolumnen). Jämför resultatet med resulatet av STDEV i OpenOffice Calc. 3) Nu vill vi göra ett histogram av normalfördelade värden. Denna gång vill vi kunna lätt ändra binstorleken, och vill därför förbereda litet mer. Man kan först skapa en ruta som innehåller den önskade binstorleken, och värdet för den lägsta klassen. Man skapar även en kolumn som innehåller heltal från 1 till antalet klasser som önskas och med hjälp av dessa 2 celler (binstorleken, lägsta värdet) och kolumnen kan man generera klasserna. Generera kolumnen med heltal genom att skriva en första CELL X med noll. Därefter fyller man följande cell i kolumen med innehållet CELL X +1. Sedan fortplantar man resultatet ner genom att dra på den lilla fyrkanten. 2

Man kan skapa en ny kolumn som heter Binserie (Klasser) och som innehåller klasserna för histogrammet. Man vill räkna fram denna kolumn från: binstorleken, lägsta värdet och heltal från I=1 till N. Varje klass ska vara lika med I*BinStorleken+FörstaBin. Man lägger in denna formel motsvarande cellnummer i den första cellen högst upp i Binserie kolumnen, och därefter fortplantar man resultatet neråt genom att dra den lilla fyrkanten. 4) Vi kan nu definiera en ny kolumn som ska heta Frekvens och som ska innehålla hur ofta varje klass inträffar. Lägg till motsvarande kolumn, man börjar som vanligt att lägga in formeln för den först cellen i kolumnen. Där skriven man: =FREQUENCY(A:B;C:D) där A är första cellen med mätvärden (här kolumn C med normalfördelade värden), B är den sista cellen med mätvärden. C är den första cellen med klassvärden och D är sista cellen med klassvärden. 3

5) Nu har vi allt som behövs för att rita normalfördelningen i ett histogram. Man börjar med att gå till Insert - > Chart. Man kan välja XY scatter. I rubriken dataseries, trycker man på Add, och därefter väljer X- Values, och fyller cell intervallet för klasserna som kommer att bygga X- axeln i histogrammet. Intervallet skrivs tex som B2:B10. Sedan väljer man Y-Values och lägger in cellintervallet som innehåller frekvensvärden. Man kan avsluta med Finish. 4

6) När man fått fram ett histogram så kan man prova sig fram med litet olika binstorlekar. Prova på binstorlekar 1, 5, 0.1. Vilken verkar passa bäst? Varför? 7) Klistra alla 3 histogrammen (med binstorlekar 1, 5, 0.1) in i ett OpenOffice Writer dokument. Varje histogram ska ha en egen bildtext med egen numrering. Lägg till en enkel brödtext som refererar till alla tre histogrammen. 5