Avd. Matematisk statistik

Relevanta dokument
Avd. Matematisk statistik

This exam consists of four problems. The maximum sum of points is 20. The marks 3, 4 and 5 require a minimum

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

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

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

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

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

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

Matematisk statistik KTH. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

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

Matematisk statistik KTH. Formelsamling i matematisk statistik

English Version. Number of sold cakes Number of days

FACIT för Förberedelseuppgifter: SF1911 STATISTIK FÖR BI0TEKNIK inför tentan MÅDAGEN DEN 9 DECEMBER 2016 KL Examinator: Timo Koski

Kurskod: TAMS28 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TEN1 08 June 2015, 14:00-18:00. English Version

English Version. + 1 n 2. n 1

Uppgift 1 a) En kontinuerlig stokastisk variabel X har fördelningsfunktion

Avd. Matematisk statistik

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

Avd. Matematisk statistik

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

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

Lufttorkat trä Ugnstorkat trä

Formel- och tabellsamling i 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)

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

TAMS65 - Föreläsning 8 Test av fördelning χ 2 -test

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

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

(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.

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

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

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.

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

TAMS65 - Föreläsning 12 Test av fördelning

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

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

Exam MVE265 Mathematical Statistics,

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:...

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

7.5 Experiment with a single factor having more than two levels

Chapter 2: Random Variables

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

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

TAMS65 - Föreläsning 12 Test av fördelning

Lycka till!

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

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

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

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

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

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:...

Tentamen MVE300 Sannolikhet, statistik och risk

Avd. Matematisk statistik

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

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

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Jesper Rydén. Matematiska institutionen, Uppsala universitet Tillämpad statistik för STS vt 2014

Del I. Uppgift 1 Låt X och Y vara stokastiska variabler med följande simultana sannolikhetsfunktion: p X,Y ( 2, 1) = 1

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

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

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Tentamen i Matematik 2: M0030M.

8 < x 1 + x 2 x 3 = 1, x 1 +2x 2 + x 4 = 0, x 1 +2x 3 + x 4 = 2. x 1 2x 12 1A är inverterbar, och bestäm i så fall dess invers.

SF1911: Statistik för bioteknik

F ξ (x) = f(y, x)dydx = 1. We say that a random variable ξ has a distribution F (x), if. F (x) =

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

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

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

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

AMatematiska institutionen avd matematisk statistik

Measuring child participation in immunization registries: two national surveys, 2001

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

12.6 Heat equation, Wave equation

Mälardalens Högskola. Formelsamling. Statistik, grundkurs

S0005M, Föreläsning 2

Statistik för bioteknik SF1911 Föreläsning 11: Hypotesprövning och statistiska test del 2. Timo Koski

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

Statistik för teknologer, 5 poäng Skrivtid:

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

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

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Föreläsning 12: Linjär regression

Avd. Matematisk statistik

Tenta i Statistisk analys, 15 december 2004

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

1 Find the area of the triangle with vertices A = (0,0,1), B = (1,1,0) and C = (2,2,2). (6p)

Isometries of the plane

Lösningar till SPSS-övning: Analytisk statistik

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

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

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

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.

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

Transkript:

Avd. Matematisk statistik EXAM IN 5B50 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK I TUESDAY DECEMBER 20, 2005 08.00AM 0.00PM. Examiner: Dan Mattsson, tel. 790 735. Permissible aids : Formel- och tabellsamling i Matematisk statistik. Calculator. Notation must be explained and defined. Arguments and calculations must be so detailed that they are easy to follow. Numerical answers must be given with 2 correct decimals. The exam consists of 6 problems. A correct solution yields 0 points. A student with at least 24 points is guaranteed to pass. Students with 22 23 points have the opportunity to complement the exam. The results will be posted (at the latest) on Friday the 3th of January, 2006, on the Mathematical Statistics bulletin board Lindstedtsvägen 25, straight ahead from the entrance. The corrected exam will be available at elevexpeditionen up to seven weeks after the date of the exam. Uppgift A resistor has a nominal resistance of 00Ω and tolerance 0%. Hence, assume that the resistance R is a random variable, uniformly distributed on the interval [90, 0] Ohm. A voltage of 5V is applies over the resistor and the current through the resistor is, by Ohm s law, I = 5/R. a) Calculate E (I) and D (I). (4 p) b) A circuit consists of n = 00 independent resistors as above, connected in parallel, with a voltage of 5V over the circuit. Calculate (approximately) the probability that the total current through the circuit exceeds 5. Ampere. (The total current is the sum of the currents in every branch of the parallel connection.) (6 p) Those who haven t solved a) may use the (incorrect) values E (I) = 0.05 and D (I) = 0.005 Ampere. Uppgift 2 Bits (zeros and ones) may be transmitted erroneously over a noisy channel. Suppose that a bit (a zero or one) is erroneously transmitted with probability p, independently of other bits. For channel A is the probability of error p = 0.005 and for channel B is p = 0.05. A bit stream of n = 000 bits were received of which x = 0 bits were erroneously transmitted. a) Estimate, using the method of maximum likelihood, which channel (A or B) was used in the transmission. (5 p)

forts tentamen i 5B50 05 2 20 2 b) Suppose that 75% of all bit streams is carried by channel A, the rest by channel B. Using the notation A = {Channel A used} and B = {Channel B används} = A then P (A) = 0.75 and P (B) = 0.25. Calculate P (A 0 errors among 000 bits) and P (B 0 errors among 000 bits) and estimate the channel used for transmission, using these conditional probabilities. (5 p) Hint: The estimate is a so-called Bayes-estimate. Uppgift 3 Micro circuits are delivered in lots of size n = 000 units. Assume that every circuit is defect with probability p = 0.05, independently of other circuits. A whole circuit generates a net profit of 2 SEK when traded, a defective circuit generates a net loss of 20 SEK. a) Let Y describe the total profit when the lot is traded. Determine E (Y ) and D (Y ). b) Determine (approximately) the probability that the total profit is less than 500 SEK, i.e., P (Y < 500). Uppgift 4 In order to predict the sheer strength of steel girders two different methods are used, here denoted method and method 2. In a comparative study the quotient between the predicted value and the real value was calculated for 5 different girders with the two methods. The values obtained were as follows: Girder no 2 3 4 5 Method.9.5.32.34.20 Method 2.06 0.99.06.06.07 Result k, k =,..., n, for method is seen as an observation from N(µ k +, σ ) and result k from method 2 as an observation from N(µ k, σ 2 ). All random variables are assumed to be independent. a) Calculate a 95% confidence interval for the systematic difference. (7 p) b) Test the hypothesis H 0 : = 0.25 against the hypothesis H : 0.25 on the level 5%. It should be clearly stated if H 0 is rejected or not. (3 p)

forts tentamen i 5B50 05 2 20 3 Uppgift 5 In an opinion poll, one wanted to investigate the preferences for competing brands A and B for different consumer populations. 00 consumers in the age-span 8 30 years tried both products A and B and said whether they preferred A or B or if they did not see any difference between them. The results are summarised in the table Prefer A Prefer B No difference Age-span 8 30 years 23 47 30 Total: 00 The same investigation was performed on 50 consumers in the age span 30 65 years. The results are summarised by Prefer A Prefer B No difference Age-span 30 65 years 6 3 2 Total: 50 Test, using an appropriate method, if the is any difference in preferences between the two groups of consumers. Use significance level 0%. State your hypothesis clearly, and indicate whether the null hypothesis should be rejected or not. (0 p) Uppgift 6 In a paper was the connection between pressure sustainability x and permeability y for different mixtures of concrete presented. The measurements for n = 4 pairs (x i, y i ) of data are summarised by: i= y i = 572 i= x i = 43 i= y2 i = 23530 i= x2 i = 57.42 i= x iy i = 697.80. Suppose that (x, y ),...,(x 4, y 4 ) are given by a linear regression model, i.e., are samples from (x, Y ),...,(x 4, Y 4 ), where Y i follows a normal distribution N(α + βx i, σ). a) Calculate the estimates α obs, β obs of the coefficients in the regression line. (3 p) b) Use the regression line to estimate the expected permeability when the pressure sustainability is x = 4.3. (2 p) d) Construct a confidence intervals for α and β with confidence level 95%. (5 p)

Avd. Matematisk statistik LÖSNINGAR TILL TENTAMEN I 5B50 SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK I TISDAGEN DEN 20 DECEMBER 2005 KL 08.00 3.00. Uppgift Om U är U(90, 0) så är f U (x) = för 90 x 0. Med I = 5/U så är 20 ( ) 5 5 0 E (I) = E = U x f 5 U(x) dx = 90 x 20 dx = 5 20 [ln(x)]0 90 = ln(/9) 0.05068 4 och E ( I 2) = E ( (5/U) 2) = = 5 ( 4 90 ) 0 25 0 x f 25 U(x) dx = 2 90 x 2 = 396 0.0025253. [ 25 dx = ] 0 20 20 x 90 Alltså är V (I) = E ( I 2) (E (I)) 2 = ( ) 2 396 4 ln(/9) 8.457 0 6 och D (I) = V (I) 0.002908. b) Den totala strömmen I = I + I 2 + + I n, n = 00, där I,..., I n är oberoende och likafördelade. Enligt CGS är I approximativt N(µ, σ) = N(00 0.0502, 00 0.0025) = N(5.02, 0.029). Alltså är ( I µ P (I > 5.) = P > 5. µ ) Φ (2.862) 0.9979 = 0.002. σ σ (Med E (I) = 0.05 och D (I) = 0.005 fås svaret 0.0228.) Uppgift 2 Antalet felaktigt överförda bitar, x = 0, är ett utfall av en binomialfördelad stokastisk variabel X, X är Bin(n, p) = Bin(000, p). Likelihoodfunktionen blir ( ) n L(p) = P (X = x) = p x ( p) n x x { ( 000 ) 0.005 0 ( 0.005) 990 = 0.08 om p = 0.005 = 0 ( 000 0 ) 0.05 0 ( 0.05) 990 = 0.048 om p = 0.05

forts tentamen i 5B50 05 2 20 2 Då L(0.05) > L(0.005) är ML-skattningen att kanal B användes. (Man kan använda Poissonapproximation och tabell 5 för att bestämma sannolikheterna. Då får man att L(0.05) = 0.049 och L(0.005) = 0.08.) b) Med Bayes formel fås P (A X = 0) = = P (A {X = 0}) P (X = 0 A) P (A) = P (X = 0) P (X = 0 A) P (A) + P (X = 0 B) P (B) L(0.005)P (A) L(0.005)P (A) + L(0.05)P (B) = 0.528 och P (B X = 0) = P (A X = 0) = 0.472. Här är P (A X = 0) > P (B X = 0) så skattningen blir att kanal A användes. Uppgift 3 Låt X beskriva antalet defekta kretsar i ett parti om n = 000 enheter. Med modellen att X är Bin(n, p) = Bin(000, 0.05) så beskrivs nettovinsten av Då är och Y = vinst förlust = 2 (n X) 20 X = 2n 22X E (Y ) = E (2n 22X) = 2n 22E (X) = 2n 22np = 670 kronor V (Y ) = V (2n 22X) = ( 22) 2 V (X) = 484 np( p) = 75. så D (Y ) = V (Y ) = 84.564 kronor. b) Eftersom V (X) = np( p) = 4.775 > 0 är X approximativt normalfördelad och så även Y, dvs Y är approximativt N(µ, σ) = N(670, 84.564). Nu är P (Y < 500) = ( Y µ P σ = 0.0222. < 500 µ σ ) Φ ( 2.0) = Φ (2.0) = 0.9778 De parvisa skillnaderna Uppgift 4 Stålbalk nr 2 3 4 5 y i : (Metod Metod 2) 0.3 0.6 0.26 0.28 0.3 är utfall av N(, σ)-fördelade stokastiska variabler, där skattas med y = 0.92 och σ med s = 0.072595. Då y är ett utfall av Y, Y är N(, σ/ n), så är Y S/ n t(n )-fördelad. Ur t(n ) = t(4)-tabell fås t 0.025 = 2.78 så ett 95% konfidensintervall för blir s y ± t 0.025 = 0.92 ± 2.78 0.0325 = 0.92 ± 0.090 = (0.0, 0.28). n

forts tentamen i 5B50 05 2 20 3 b) Eftersom = 0.25 inte är ett orimligt värde på enligt konfidensintervallet kan H 0 inte förkastas på nivå 5%. Uppgift 5 Homogenitetstest. Nollhypotesen är att det inte är någon skillnad i preferenser mellan de två åldersgrupperna. Observationerna sammanfattas i tabellen x ij Föredrar A Föredrar B Ingen skillnad Åldersgrupp 8 30 år 23 47 30 n = 00 Åldersgrupp 30 65 år 6 3 2 n 2 = 50 Totalt: m = 39 m 2 = 60 m 3 = 5 N = 50 Vi förkastar nollhypotesen för stora värden på q = i,j (x ij m in j N )2 m i n j N = 6.252 som om nollhypotesen är sann är ett utfall från en (approximativt) χ 2 ((3 )(2 )) = χ 2 (2)- fördelad stokastisk variabel. (Approximationen ok ty n i m j /N > 5 för alla i, j.) Ur χ 2 -tabell fås att χ 2 0.0 = 4.6 < q så hypotesen om en gemensam preferens förkastas på nivå 0%. (Hypotesen förkastas även på nivå 5%). Uppgift 6 a) Vi får x = 43/4 samt ȳ = 572/4. Vidare är (med beteckningar från formelsamlingen) S xx = S xy = S yy = 4 4 4 x 2 i 4( x) 2 = 57.42 4 (43/4) 2 = 25.3486 x i y i 4 xȳ = 697.80 4 (43/4) (572/4) = 59.057 y 2 i 4(ȳ) 2 = 23530 4 (572/4) 2 = 59.743 Detta ger β obs = S xy /S xx = 2.3298, α obs = ȳ β obs x = 572/4 ( 2.3298) (43/4) = 48.030. Skattad linje är alltså y = 48.030 2.3298x. b) Vi skattar med αobs β obs4.3 = 48.030 2.3298 4.3 = 37.9949. c) Vi skattar σ med s där (4 2)s 2 = S yy (β obs) 2 S xx = 22.229 som ger s = 22.229/2 =.3578. Vi får konfidensintervallen I α = αobs ± t 0.025 (2)s 4 + ( x)2 = 48.030 ± 2.8.3578 S xx 4 + (43/4)2 25.3486 = 48.030 ±.974, I β = βobs s ± t 0.025 (2) = 2.3298 ± 0.5879. Sxx