Tentamen i matematisk statistik (92MA31, STN2) kl 08 12

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

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 14 18

Föreläsning 4: Konfidensintervall (forts.)

TENTAMEN MÅNDAGEN DEN 22 OKTOBER 2012 KL a) Bestäm P(ingen av händelserna inträffar). b) Bestäm P(exakt två av händelserna inträffar).

Tentamen i matematisk statistik, TAMS15/TEN (4h)

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 27 / TEN 2

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

SF1901: Sannolikhetslära och statistik. Statistik: Intervallskattning (konfidensintervall)

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

LINKÖPINGS UNIVERSITET TENTA 92MA31, 92MA37, 93MA31, 93MA37 / STN 2 9GMA05 / STN 1

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

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

Avd. Matematisk statistik

SF1901: Sannolikhetslära och statistik. Statistik: Intervallskattning (konfidensintervall) Jan Grandell & Timo Koski

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

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

Avd. Matematisk statistik

Thomas Önskog 28/

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

FORMELSAMLING MATEMATISK STATISTIK FÖR W; FMSF75 UPPDATERAD Sannolikhetsteori. Beskrivning av data. Läges-, spridnings- och beroendemått

Uppgift 3 Vid en simuleringsstudie drar man 1200 oberoende slumptal,x i. Varje X i är likformigt fördelat mellan 0 och 1. Dessa tal adderas.

F9 Konfidensintervall

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Uppgift 1 a) En kontinuerlig stokastisk variabel X har fördelningsfunktion

Uppgift 1 (a) För två händelser, A och B, är följande sannolikheter kända

0 om x < 0, F X (x) = c x. 1 om x 2.

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

Exempel. Kontinuerliga stokastiska variabler. Integraler i stället för summor. Integraler i stället för summor

Jörgen Säve-Söderbergh

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik, TNK069, , kl 8 13.

faderns blodgrupp sannolikheten att barnet skall få blodgrupp A0 A0 1/2 AA 1 AB 1/2 Övriga 0

Avd. Matematisk statistik

b) Om vi antar att eleven är aktiv i en eller flera studentföreningar vad är sannolikheten att det är en kille? (5 p)

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.

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

Lufttorkat trä Ugnstorkat trä

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Avd. Matematisk statistik

TENTAMEN Datum: 14 feb 2011

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

(a) Avgör om A och B är beroende händelser. (5 p) (b) Bestäm sannolikheten att A inträffat givet att någon av händelserna A och B inträffat.

LÖSNINGAR TILL. Matematisk statistik, Tentamen: kl FMS 086, Matematisk statistik för K och B, 7.5 hp

Kap 2. Sannolikhetsteorins grunder

Matematisk statistik för B, K, N, BME och Kemister

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

0 om x < 0, F X (x) = x. 3 om 0 x 1, 1 om x > 1.

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 16 januari 2004, kl

Matematisk statistik KTH. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

Tillåtna hjälpmedel: Räknedosa. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik.

Avd. Matematisk statistik

TMS136. Föreläsning 5

9. Konfidensintervall vid normalfördelning

10. Konfidensintervall vid två oberoende stickprov

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

4 Diskret stokastisk variabel

Uppgift 1. P (A) och P (B) samt avgör om A och B är oberoende. (5 p)

(a) på hur många sätt kan man permutera ordet OSANNOLIK? (b) hur många unika 3-bokstavskombinationer kan man bilda av OSANNO-

Del I. Uppgift 1 För händelserna A och B gäller att P (A) = 1/4, P (B A) = 1/3 och P (B A ) = 1/2. Beräkna P (A B). Svar:...

1. En kortlek består av 52 kort, med fyra färger och 13 valörer i varje färg.

Centrala gränsvärdessatsen (CGS). Approximationer

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

F6 STOKASTISKA VARIABLER (NCT ) Används som modell i situation av följande slag: Slh för A är densamma varje gång, P(A) = P.

SF1911: Statistik för bioteknik

Matematisk statistik TMS063 Tentamen

b) Beräkna sannolikheten för att en person med språkcentrum i vänster hjärnhalva är vänsterhänt. (5 p)

Matematisk statistik KTH. Formelsamling i matematisk statistik

F10 Problemlösning och mer om konfidensintervall

Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling. Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13

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

Föreläsningsanteckningar till kapitel 8, del 2

(a) sannolikheten för att läkaren ställer rätt diagnos. (b) sannolikheten för att en person med diagnosen ej sjukdom S ändå har sjukdomen, dvs.

Avd. Matematisk statistik

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:...

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

b) Beräkna sannolikheten att en mottagen nolla har sänts som en nolla. (7 p)

f(x) = 2 x2, 1 < x < 2.

TENTAMEN I MATEMATIK MED MATEMATISK STATISTIK HF1004, TEN

en observerad punktskattning av µ, ett tal. x = µ obs = 49.5.

b) Teknologen Osquarulda känner inte till ML-metoden, men kom på intuitiva grunder fram till att p borde skattas med p = x 1 + 2x 2

Matematisk statistik, LMA 200, för DAI och EI den 25 aug 2011

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk Statistik, 7.5 hp

(b) Bestäm sannolikheten att minst tre tåg är försenade under högst tre dagar en given vecka.

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Föreläsning 12, FMSF45 Hypotesprövning

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 27 / TEN 2

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Bestäm med hjälp av en lämplig och välmotiverad approximation P (X > 50). (10 p)

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 27 / TEN 2

TMS136. Föreläsning 4

FORMELSAMLING HT-18 MATEMATISK STATISTIK FÖR B, K, N, BME OCH KEMISTER; FMSF70 & MASB02. Sannolikhetsteori. Beskrivning av data

Matematisk statistik TMS064/TMS063 Tentamen

Transkript:

LINKÖPINGS UNIVERSITET MAI Johan Thim Tentamen i matematisk statistik (92MA1, STN2) 21-1-16 kl 8 12 Hjälpmedel är: miniräknare med tömda minnen och formelbladet bifogat. Varje uppgift är värd 6 poäng. För godkänd tentamen räcker 16 poäng. Noggrann motivering krävs där alla viktiga detaljer skall motiveras. För lösningsskisser, se kurshemsidan efter skrivningens slut. Lycka till! 1. Motivera svaren på följande frågor noggrant! (a) Låt f(x) = x för x < 1 och f(x) = för övrigt. Är f en täthetsfunktion? (b) Låt f(x) = 2x/ för 1 x 2 och f(x) = för övrigt. Är f en täthetsfunktion? (c) Låt f(x, y) = x 2 y 2 för 1 < x < 1 och y 1, och f(x, y) = för övrigt. Är f en täthetsfunktion? (d) Låt P (A) = P (B) = 1. Visa att om A och B är oberoende så är P (A B) = 1. (e) Låt P (A) = P (B) = 1. Gäller P (A B) = 1 även om A och B är beroende? Bevisa eller ange motexempel. (f) Låt P (A B) =.45 och P (B ) =.2. Beräkna P (A) om A B. 2. (a) Låt X N(1, 2) och Y N(12, 4) vara oberoende. Beräkna P (X > Y ) (b) Låt X N(1, σ). Vad måste σ vara för att P (X > 12) =.2? (c) Antag att X i, i = 1, 2,...,, är oberoende och har fördelningen X i N(µ, σ) där både µ och σ är okända. Om man vid en observationsserie erhöll följande värden, ange ett 99% konfidensintervall för µ. Tips: x = 1.1 och i 1 2 4 5 6 x i 1. 9.5 9.9 9.2 1.6 11.1 1.4 (x i x) 2 = 2.56. i=1. Låt f(x, y) = cx(y + 1) på rektangeln x och y 2. (a) Bestäm konstanten c. (b) Beräkna f X (x) och f Y (y). Är variablerna X och Y oberoende (c) Beräkna P (Y > 6 2X). (p) Vänd!

4. Bonden Benny har tröttnat på sina mjölkkor och har istället börjat odla sydamerikansk kaktus i sin gigantiska ladugård. Enligt tidigare undersökningar har det visat sig att 25% av den sorts kaktus som Benny odlar innehåller tillräckligt mycket meskalin för att kunna extraheras effektivt. Benny har odlat 5 stycken kaktusar. Approximationer nedan är OK om dessa motiveras. (a) Antag att påståendet 25% stämmer. Om Benny på måfå väljer ut precis 2 stycken kaktusar från ladugården och testar dessa, vad är sannolikheten att fyra eller fler innehåller tillräckligt mycket meskalin för effektiv extraktion? (p) (b) När Benny till slut testade 2 stycken kaktusar fann han att 42 innehöll tillräckligt med meskalin. Ange ett 95% konfidensintervall för andelen av alla kaktusar i ladugården som har tillräckligt hög meskalinkoncentration. Är 25% rimligt? (p) 5. Cigarrconnoisseuren Cesar börjar få tomt i sin humidor och har endast st Cohiba Esplendidos, 2 st H. Upmann Monarchs, och 5 st Partagas Lusitanias kvar. (a) Om Cesar på måfå (utan att titta) plockar tre cigarrer, vad är sannolikheten att han finner minst en H. Upmann Monarch bland de tre utvalda? (b) Antag att Cesar på måfå (utan att titta) plockar en cigarr i taget. Låt X vara antalet cigarrer till och med att Cesar får en Cohiba Esplendidos för första gången. Beräkna sannolikhetsfunktionen p X samt väntevärdet E(X). (4p) 6. Låt X Bin(n, p) där np = 295. För vilka p gäller att P (ln X > 8).5? Svaret får ej innehålla n. Approximationer går bra om dessa motiveras. (6p)

Lösningsskisser för matematisk statistik 21-1-16 1. (a) Nej. Vi ser att 1 x dx = 1/2, så arean är inte ett. (b) Nej. Funktionen är < då 1 < x <. (c) Nej. Funktionen är < till exempel då x = och < y < 1. (d) Detta gäller eftersom P (A B) = P (A)P (B) = 1 1 = 1. (e) Fortfarande sant. Detta följer ur 1 = P (A B) = P (A) + P (B) P (A B) = 2 P (A B). Enda möjligheten är att P (A B) = 1. (f) P (A) = P (A B) = P (A B)P (B) =.45 (1.2) =.6. Svar: (a) Nej. (b) Nej. (c) Nej. (d)-(e) Se ovan. (f).6. 2. (a) Låt Z = Y X. Då är Z N(12 1, 4 2 + 2 2 ) = N(2, 2), så P (X > Y ) = P (Z < ) = P ((Z 2)/ 2) = Φ( 2/ 2) = 1 Φ(2/ 2).. (b) Vi vill ha:.2 = P (X > 12) = 1 P (X 12) = 1 P ((X 1)/σ 2/σ) Φ(2/σ) =.8. Ur tabell finner vi nu att 2/σ =.8416, så σ = 2.8. (c) Vi skattar σ med s som ges enligt Då vet vi att så s 2 = 1 n 1 n i=1 (x i x) 2 = 2.56 6 T = X µ S/ n t(6), =.426. P ( t α/2 (6) T t α/2 (6)) = 1 α. y t α/2 t α/2 x Figur 1: Den markerade arean innehåller 99% av sannolikheten för t(6)-fördelningen. Vi löser ut µ ur intervallet i sannolikhetsmåttet och får att X S n t α/2 (6) µ X + S n t α/2 (6).

Vi ersätter X med den observerade punktskattningen x = x = 1.1 och S med s =.652. Då erhåller vi ett konfidensintervall med konfidensgrad 99%: där vi använt α =.1 och t.5 (6) =.. I µ1 = [9.18, 11.2], Svar: (a).. (b) σ = 2.4. (c) [9.496, 1.4].. Vi skisserar de intressanta områdena i Figur 2. y 2 y+2x=6 1 2 x Figur 2: Den skuggade rektangeln är området där f X,Y är det område vi är intresserade av i (c). inte är noll. Den mörkare skuggade triangeln (a) Konstanten c fås ur sambandet så c = 1/18. c 1 = 2 (b) Vi räknar ut de marginella täthetsfunktionerna: och f X (x) = f X (x) = 2 x(y + 1) dxdy = = 18, x(y + 1) dy = 2x 9, x, x(y + 1) dy = y + 1 4, y 2, Vi ser direkt att f X (x)f Y (y) = f X,Y (x, y) för x och y 2, så X och Y är oberoende (f X,Y, f X och f Y är noll annars). Vi kan även direkt se att f X,Y är en produkt av en funktion av x och en av y. Återstår då bara att bestämma konstanterna. Men ovanstående argument fungerar alltid. (c) Den del av det skuggade området där Y + 2X > 6 ses i figuren. Vi ställer upp volymen och finner att P (Y > 6 2X) = 1 18 2 2(1 x/) x(y + 1) dydx = = 4. 4

Svar: (a) c = 1/18 (b) Se ovan. Variablerna är beroende. (c) /4. 4. (a) Vi har här att X Hyp(N, n, p) som modell. Med p =.25, N = 6 och n = 2 ser vi att vi kan betrakta X Bin(2,.25) som lämplig approximation. Således erhåller vi P (X 4) = 1 P (X ) = 1.2252 =.48. Verkligt värde (via hypergeometrisk fördelning) är.5. (b) Vi söker konfidensintervall för andelen som har denna gensammansättning. Totalt sett n = 2 stycken personer, och uppmätt är X = 42. En naturlig skattning på den verkliga andelen ges av P = X n, och vårt observerade värde är p = 42/2 =.21. Fördelningen för X ges approximativt av X Bin(n, p). Vidare ser vi att np(1 p) 2.25.5 =.5, så vi borde kunna göra en normalapproximation: X appr. appr. Alltså blir P N(p, d), där N(np, D) där D = np(1 p). Vår testvariabel blir alltså Vi stänger in Z: d = p(1 p)/n =.5/2 2 =.6. Z = P p d appr. N(, 1). P ( λ α/2 Z λ α/2 ) = 1 α, där λ α är normalfördelningens α-kvantil. Vi har α =.5 och λ α/2 = λ.25 = 1.96. Vi löser ut p ur olikheten inuti sannolikhetsmåttet, och erhåller då P λ.25 d p P + λ.25 d. Detta ger oss konfidensintervallet I p = [.15,.2] om vi ersätter P med det observerade värdet p =.21. Svar: (a) Ca %. (b) [.15,.2]. Andelen p =.25 förefaller inte orimlig. 5. (a) Denna situation är hypergeometriskt fördelad med N = 1, n = och p = 2/1 (sannolikheten att en slumpmässigt utvald cigarr är av rätt sort). Vi låter Y Hyp(1,, 1/5). Det som efterfrågas är med andra ord P (Y 1). Ur formelsamling vet vi vad sannolikhetsfunktionen är, så vi kan direkt räkna ut att ( ) ( ) ( ) ( ) 2 8 2 8 P (Y 1) = p Y (1)+p Y (2)+p Y () = 1 ( 1 2 ) + 2 ( 1 1 ) + = 2 28 + 1 8 12.5 (b) Vi börjar med att ställa upp sannolikhetsfunktionen. Detta är en slags för-första-gångenfördelning, så för att lyckas på försök k måste man misslyckas på de k 1 föregående. Multiplikationsprincipen ger tabellen nedan. 5

k P (X = k) = p X (k) (num) k = 1 1. k = 2 1 9.2 k = 9 8.15 k = 4 8.125 k = 5 6.8 k = 6 6 5.5 k = 6 2 5 4.25 k = 8 6 2 5 1 4.8 För övriga k måste p X (k) = (varför?). Vi kan även samla ihop till en lite snyggare formel enligt! (1 k)! p X (k) =, k = 1, 2,..., 8. 1! (8 k)! För att beräkna E(X) använder vi definitionen och finner att E(X) = k p X (k) = = 2.5. k=1 Svar: (a).5. (b) p X se ovan, väntevärdet är 2.5. 6. Om vi antar att np(1 p) 1 så kan vi normalapproximera (vi återkommer till detta villkor). Då är X appr. N(295, 295(1 p)). Vi har då P (log X > 8) = P (X > e 8 ) = 1 P (X e 8 ) = 1 Φ((e 8 np)/ np(1 p)).5, vilket ger att Φ((e 8 np)/ np(1 p)).95 (e 8 np)/ np(1 p)) 1.645. Här är det viktigt att observera att e 8 np >, annars blir det problem med att plocka bort Φ (kräver extra steg). Det följer därmed att p 1 (e np) 2 1.645 2 np =.899 där vi utnyttjat att np = 295. Det följer då också att n = 5, vilket vi kan använda för att testa approximationsantagandet via simulering om vi har en dator. Annars räcker det att konstatera att np(1 p) 26 är betydligt större än 1. Testa även att räkna framlänges med n = 5 och p =.899: P (X > e 8 ) 1 Φ((e 8 295)/ 295 (1.899)) =.5. Exakt värde (med binomialfördelning) blir.51. Man bör även övertyga sig själv om att p = 1 går bra även om detta in direkt följer av approximationsargumentet ovan. Svar:.899 p 1. 6