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

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

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

Statistisk försöksplanering

Statistisk försöksplanering

7,5 högskolepoäng. Statistisk försöksplanering och kvalitetsstyrning. TentamensKod: Tentamensdatum: 28 oktober 2016 Tid: 9.

7,5 högskolepoäng. Statistisk försöksplanering och kvalitetsstyrning. TentamensKod: Tentamensdatum: 30 oktober 2015 Tid: 9-13:00

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

Föreläsning 12: Repetition

Formler och tabeller till kursen MSG830

FÖRELÄSNING 8:

Föreläsning 2 (kap 3): Diskreta stokastiska variabler

Hjälpmedel: Miniräknare (nollställd) samt allmänspråklig (ej fackspråklig) ordbok utan kommentarer. Formelsamling lånas i tentamenslokalen.

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Måndag 14 maj 2007, Kl

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

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

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

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Matematisk statistik TMS064/TMS063 Tentamen

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

Tentamen i TMA321 Matematisk Statistik, Chalmers Tekniska Högskola.

Föreläsning 6 (kap 6.1, 6.3, ): Punktskattningar

Tentamen i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder.

TMS136: Dataanalys och statistik Tentamen

Föreläsning 12: Regression

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Föreläsning 12: Linjär regression

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng

MVE051/MSG Föreläsning 7

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Samplingfördelningar 1

TMS136. Föreläsning 10

Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen

Matematisk statistik KTH. Formelsamling i matematisk statistik

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2

Föreläsning 11: Mer om jämförelser och inferens

Grundläggande Statistik och Försöksplanering Provmoment: TEN1 & TEN2 Ladokkod: TT2311 Tentamen ges för: Bt2, En2, Bt4, En4.

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M

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

TMS136. Föreläsning 7

F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.2, , 11.5) Hypotesprövning för en proportion. Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva

4 Diskret stokastisk variabel

Preliminära lösningar för Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) Statistiska institutionen, Uppsala universitet

Obligatorisk uppgift, del 1

(a) Anta att Danmarksprojektet inte lyckas hålla budgeten. Vad är då sannolikheten att Sverigeprojektet inte heller lyckas hålla budgeten? Motivera!

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

TMS136. Föreläsning 13

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 26 april 2004, klockan

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, annars är det detta datum som gäller:

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

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

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Matematisk statistik KTH. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

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

TMS136. Föreläsning 11

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

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

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

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Fredag 8 december 2006, Kl

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

F13 Regression och problemlösning

F9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT

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

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:...

Tenta i Statistisk analys, 15 december 2004

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

9. Konfidensintervall vid normalfördelning

FÖRELÄSNING 7:

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

Vi har en ursprungspopulation/-fördelning med medelvärde µ.

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

10. Konfidensintervall vid två oberoende stickprov

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

Våra vanligaste fördelningar

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Uppgift 1 a) En kontinuerlig stokastisk variabel X har fördelningsfunktion

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Avd. Matematisk statistik

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

Föreläsning 12, FMSF45 Hypotesprövning

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

Avd. Matematisk statistik

Föreläsning 5. Kapitel 6, sid Inferens om en population

Mälardalens Högskola. Formelsamling. Statistik, grundkurs

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Tentamen i Dataanalys och statistik för I den 28 okt 2015

TENTAMEN Datum: 14 feb 2011

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

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Kapitel 4 Sannolikhetsfördelningar Sid Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin

Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

TENTAMEN I MATEMATIK MED MATEMATISK STATISTIK HF1004, TEN

Transkript:

Matematisk Statistik Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Tentamen TT091A TGMAS15h 7,5 högskolepoäng TentamensKod: Tentamensdatum: 30 Maj Tid: 9-13 Hjälpmedel: Miniräknare (nollställd) samt allmänspråklig (ej fackspråklig) ordbok utan kommentarer. Totalt antal poäng på tentamen: 50 För att få respektive betyg krävs: 3=20, 4=30, 5=40 Allmänna anvisningar: Nästkommande tentamenstillfälle: 25 aug 14-18 Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller: Viktigt! Glöm inte att skriva Tentamenskod på alla blad du lämnar in. Lycka till! Ansvarig lärare: Sara Lorén Telefonnummer: 031-435 4622 076-1364871

Fråga 1 (6p) a) Förklara kortfattat innebörden av centrala gränsvärdessatsen. b) Vad innebär det att en skattning är väntevärdesriktig?(förklara kortfattat) c) För att jämföra spridningen på två olika stickprov kan man jämföra stickprovens standardavvikelse eller stickprovens variationskoefficient. Ge ett exempel på när det är lämpligare att använda variationskoefficienten. d) Hur kan man upptäcka en outlier (avvikande värde) inom regressionsanalysen? e) Förklara skillnaden mellan oberoende och beroende variabler. f) Ge ett exempel på när man kan använda Poisson fördelningen. Fråga 2 (4p) I en glassbar finns hundra olika glassmaker. a) På hur många olika sätt kan vi välja två kulor glass, om ordningen inte spelar någon roll och vi kan välja samma smak två gånger? (2p) b) Om vi väljer de två kulorna helt slumpmässigt, vad är sannolikheten att de två kulorna vi väljer har samma smak? (2p) Fråga 3 (6p) I en burk finns 5 mynt 2 stycken enkronor, 2 stycken femkronor och 1 styck 10-krona. En person drar 2 mynt, ett i taget utan återläggning. a) Beräkna det förväntade värdet (väntevärdet) av det första draget (2p) b) Beräkna det förväntade värdet av det andra draget. (2p) c) Vad är lämpligt att högst betala för att dra 2 mynt ur burken? Man får behålla myntet man har dragit. Motivera ditt svar. (2p) Fråga 4 (4p) I ett laboratorium vet man av erfarenhet att ett experiment lyckas i 8 falla av 10, och att experiment lyckas oberoende av varandra. a) Under en vecka genomfördes 25 experiment. Vad är sannolikheten att högst 2 experiment misslyckades? (2p) b) Under ett år genomfördes 1100 experiment. Uppskatta sannolikheten att 900 eller fler experiment lyckades. (2p) 1

Fråga 5 (5p) En fabrik tillverkade en produkt där längden på produkten var viktig. Man vet att längden på produkten är normalfördelad med ett väntevärde på 50 mm och en standardavvikelse på 3 mm. a) Vad är sannolikheten att en slumpvis vald produkt ur produktionen är kortare än 48 mm? (1p) b) Vad är sannolikheten att en slumpvis vald produkt ur produktionen har en längd som ligger mellan 48 och 51 mm? (2p) c) Vilken längd kommer 20% av produkten att överstiga? (2p) Fråga 6 (6p) För att kontrollera vikten på 100 grams te påsar gjordes en undersökning för att testa detta. Man vägde 8 påsar och fick följande resultat 104.6 98.9 99.2 103.2 101.3 103.4 103.7 103.5 Summan av alla vikter är 817.8 83632.44 ( 83632.44) 817.8 och summan av alla vikter i kvadrat är Du kan antaga att mätresultaten är oberoende observationer av,. Testa hypotesen att väntevärdet av vikten är 100 gram mot att den inte är det och svara på frågorna a)-d) a) Skriv upp H 0 respektive H 1? (1p) b) Vilken slutsats kan man säga om väntevärdet på signifikansnivån 0.05? (3p) c) Vilken slutsats kan man säga om väntevärdet på signifikansnivån 0.01? (1p) d) Förklara i ord vad ett Typ I fel och ett Typ II fel innebär i detta fall. Räcker ej med definitionen på vad felen är. (1p) 2

Fråga 7 (5p) Furuvirke från två leverantörer, A och B skall utvärderas med avseende på densitet (kg/m 3 ). Följande mätningar finns tillgängliga (10 stycken av varje sort) A 449 478 480 490 473 461 507 443 467 489 B 475 486 497 483 496 516 509 509 492 504 Även summor av alla mätningar och summor av alla mätningar i kvadrat för respektive sort finns tillgängliga A 4737 2247343 B 4967 2468633 Bestäm ett konfidensintervall med konfidensgraden 0.95 för skillnaden i medeldensitet och tolka intervallet för att utreda om någon skillnad finns. Antag att observationerna är normalfördelade och att båda furusorterna har samma (okända) standardavvikelse. Fråga 8 (6p) Vid ett experiment har följande 7 observationspar, 1,,7 observerats Tid x 1 2 3 4 5 6 7 Djup y 18.6 13.9 16.9 10.4 11.1 8.5 4.2 a) Rita upp värdarna i ett diagram (spridningsdiagram, xy diagram) och undersök om det är rimligt att anta att y beror linjärt av x (med vissa slumpvariationer). (1p) b) Skatta regressionslinjens parametrar samt rita in linjen i diagrammet i a) (2p) c) Gör ett 95% prediktionsintervall för djupet vid tiden 5. (2p) d) Vad är residualen för observationen (2, 13.9) dvs för,? (1p) Fråga 9 (4p) En viss ljussort brinner minst 3 timmar. Ljusens brinntid X har följande frekvensfunktion 1 3 0 3 För att kunna skatta parametern gjordes 5stycken försök. Resultatet blev följande Ljus nr 1 2 3 4 5 Brinntid 4.5 4.2 6.3 5.0 7.1 Skatta parametern i fördelningen med hjälp av maximum likelihood metoden. 3

Fråga 10 (4p) Till fråga 10 hör figur 1 och figur 2. a) Vad kan du säga om stickprovskorrelatinen mellan X och Y utifrån figur 1? (1p) Scatterplot of Y vs X 120 110 100 Y 90 80 70 60 10 15 X 20 25 30 Figur 1: Spridningsdiagram Figur 2 innehåller två sannolikhetsdiagram för normalfördelningen för två olika stickprov (data 1 och data2) b) Vilken fördelning har data 1 och data2? (1p) c) Vilket väntevärdet har data 1 respektive data 2? (1p) d) Vilket stickprov (data 1 eller data2) har störst varians? Motivera ditt svar. (1p) Figur 2: Sannolikhetsdiagram för normalfördelning för två olika stickprov (data 1 och data2). 4

Formelsamling Matematisk Statistik Kontinuerliga Fördelningar Normal f, Exponential, 0 1, 0 Weibull, 0 1, 0 Likformig f, Diskreta Fördelningar A Likformig p, 1,, E Binomial p 1, 0,1,, 1 Geometrisk 1, 0,1,2, Hypergeometrisk, max 0, xmin, 1 Poission, 0,1,.! Sannolikhetslära om P(A)>0 Om händelserna,,, är parvis oförenliga och då gäller för varje händelse A att Antalet permutationer!! Antalet kombinationer!!! 2,,,, 5

Beskrivande statistik Stickprovsmedel, Stickprovets korrelation Stickprovets standardavvikelse Poolad standardavvikelse Konfidensintervall X stokastisk variabel med okänt väntevärde μ och känd varians σ 2. Ett 100(1-α)% tvåsidigt konfidensintervall för μ / / X normalfördelad stokastisk variabel med okänt väntevärde μ och okänd varians σ 2. Ett 100(1-α)% tvåsidigt konfidensintervall för μ,, X normalfördelad stokastisk variabel med okänt väntevärde μ och okänd varians σ 2. Ett 100(1-α)% tvåsidigt konfidensintervall för σ 2 1 1,, X binomialfördelad stokastisk variabel med parametrarna n och p. Ett 100(1-α)% tvåsidigt konfidensintervall för p om normalapproximation kan användas är följande 1 1 Prediktionsintervall X normalfördelad stokastisk variabel med okänt väntevärde μ och känd varians σ 2. Ett 100(1- α)% tvåsidigt prediktionsintervall för / 1 1 / 1 1 X normalfördelad stokastisk variabel med okänt väntevärde μ och okänd varians σ 2. Ett 100(1-α)% tvåsidigt prediktionsintervall för, 1 1, 1 1 6

Test för medel H 0 Teststatistika H 1 Kritiskt område när känd / / 1 och okänd / / 2 / / och kända 1 1 2 men okända 1 1 2 / / och okända 1 1 / Parade observationer ; 1 / / 7

Goodness-of-fit test approximativt fördelad med 1 frihetsgrader Test av proportion när normalapproximation kan användas H 0 Teststatistika H 1 Kritiskt område / / 1 1 / / Test varians normalfördelad population H 0 Teststatistika H 1 Kritiskt område 1,,,eller,,, /,, eller /,,,, Regression Minsta kvadrat skattningarna av regressionskoefficienterna i Varianser för och 2 respektive Konfidensintervall för 1 1 Prediktionsintervall för 11 11 8

Areas under the Normal Curve 9

(continued) Areas under the Normal Curve 10

Critical Values of the t-distribution 11

(continued) Critical Values of the t-distribution 12

Critical Values of the Chi-Squared Distribution 13

(continued) Critical Values of the Chi-Squared Distribution 14

Critical Values of the F-distribution,., 15

(continued) Critical Values of the F-distribution,., 16

(continued) Critical Values of the F-distribution,., 17

(continued) Critical Values of the F-distribution,., 18