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

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

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

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)

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

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

(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.

Avd. Matematisk statistik

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

(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

Lufttorkat trä Ugnstorkat trä

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

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.

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

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

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

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.

Avd. Matematisk statistik

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

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

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

1 e (λx)β, för x 0, F X (x) = 0, annars.

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:...

Avd. Matematisk statistik

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

Individ nr Första testet Sista testet

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

b) Beräkna väntevärde och varians för produkten X 1 X 2 X 10 där alla X i :na är oberoende och R(0,2). (5 p)

b) Förekommer A- och B-fel oberoende av varandra? (Motivering krävs naturligtvis!) (5 p)

Avd. Matematisk statistik

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:...

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

TENTAMEN I SF2950 (F D 5B1550) TILLÄMPAD MATEMATISK STATISTIK, TORSDAGEN DEN 3 JUNI 2010 KL

Lycka till!

e x/1000 för x 0 0 annars

Avd. Matematisk statistik

Uppgift 1 a) En kontinuerlig stokastisk variabel X har fördelningsfunktion

Avd. Matematisk statistik

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

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

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

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

Avd. Matematisk statistik

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 18 AUGUSTI 2017 KL

Uppgift 1 Andrej och Harald roar sig med en standardkortlek med 52 kort uppdelade på fyra färger (spader, klöver, hjärter och ruter).

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

SF1901: SANNOLIKHETSLÄRA OCH STATISTIK. MER HYPOTESPRÖVNING. χ 2 -TEST. Jan Grandell & Timo Koski

TENTAMEN I SF1906 (f d 5B1506) MATEMATISK STATISTIK GRUNDKURS,

Avd. Matematisk statistik

Föreläsning 11: Mer om jämförelser och inferens

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH HYPOTESPRÖVNING. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 4 oktober 2016

Matematisk statistik KTH. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER TISDAGEN DEN 29 MAJ 2018 KL

AMatematiska institutionen avd matematisk statistik

Matematisk statistik KTH. Formelsamling i matematisk statistik

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

** a) Vilka värden ska vara istället för * och **? (1 p) b) Ange för de tre tillstånden vilket som svarar mot 0,1,2 i figuren.

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

Uppgift 1 P (A B) + P (B A) = 2 3. b) X är en diskret stokastisk variabel, som har de positiva hela talen som värden. Vi har. k s

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

P =

Matematisk statistik TMS064/TMS063 Tentamen

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH HYPOTESPRÖVNING. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 13 maj 2015

b) Vad är sannolikheten att personen somnar i lägenheten? (4 p) c) Hur många gånger förväntas personen byta rum? (4 p)

Avd. Matematisk statistik

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

Lösningar till tentamen i Matematisk Statistik, 5p

Avd. Matematisk statistik

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 17 AUGUSTI 2018 KL

SF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH. PASSNING AV FÖRDELNING: χ 2 -METODER. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 14 maj 2018

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

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

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

TENTAMEN Datum: 14 feb 2011

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

k x om 0 x 1, f X (x) = 0 annars. Om Du inte klarar (i)-delen, så får konstanten k ingå i svaret. (5 p)

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Föreläsning 4: Konfidensintervall (forts.)

Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie

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

SF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH INTERVALLSKATTNING. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 24 april 2018

Tentamen i Statistik, STA A10 samt STA A13 9p 24 augusti 2005, kl

Föreläsning 5. Kapitel 6, sid Inferens om en population

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

9. Konfidensintervall vid normalfördelning

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

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

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Uppgift 2) Datum: 23 okt TENTAMEN I MATEMATIK OCH MATEMATISK STATISTIK, kurskod 6H3000

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

Matematisk statistik TMS063 Tentamen

Transkript:

Avd. Matematisk statistik TENTAMEN I SF90, SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK, TISDAGEN DEN 9:E JUNI 205 KL 4.00 9.00. Kursledare: Tatjana Pavlenko, 08-790 84 66 Tillåtna hjälpmedel: Formel- och tabellsamling i Matematisk statistik, Mathematics Handbook (Beta), Hjälpreda för miniräknare, räknare. Införda beteckningar skall förklaras och definieras. Resonemang och uträkningar skall vara så utförliga och väl motiverade att de är lätta att följa. Numeriska svar skall anges med minst två siffrors noggrannhet. Tentamen består av 6 uppgifter. Varje korrekt lösning ger 0 poäng. Gränsen för godkänt är preliminärt 24 poäng. Möjlighet att komplettera ges för tentander med, preliminärt, 22 23 poäng. Tid och plats för komplettering kommer att anges på kursens hemsida. Det ankommer på dig själv att ta reda på om du har rätt att komplettera. Poäng från kontrollskrivning och laborationer under kursomgång period 4 VT205 tillgodoräknas. Obs! Man måste på denna tentamen erhålla minst 20 poäng (av 60) utan medräknad bonus för att bonuspoängen skall räknas med. Tentamen kommer att vara rättad inom tre arbetsveckor från skrivningstillfället och kommer att finnas tillgänglig på studentexpeditionen minst sju veckor efter skrivningstillfället. Uppgift (a) För två händelser, A och B, är följande sannolikheter kända P (A B) = 0.92, P (A B ) = 0.88, P (A B) = 0.68. Avgör om A och B är oberoende händelser. (5 p) (b) Antag att i genomsnitt var tionde bil som passerar Häggvikavfarten på E6 kör för fort och att olika bilar håller oberoende hastigheter. En polis mäter hastigheten på 5 bilar. Vad är sannolikheten att minst 3 bilar kör för fort? (5 p) Uppgift 2 (a) Låt X och Y vara normalfördelade och beroende stokastiska variabler med E(X) = V (X) = och E(Y ) = V (Y ) = samt korrelationskoefficient ρ = /4. Bestäm P (X + 2Y ) 2). (3 p) (b) Vid ett försök att bestämma jordaccelerationen g (enhet m/s 2 ) vid en viss plats mätte man hur lång tid det tog för föremål att falla olika kända sträckor. Man erhöll följande mätvärden Fallsträcka (meter): 0.25 0.50 0.75.00 Falltid (sekunder): 0.23 0.32 0.39 0.45

forts tentamen i SF90 205-06-09 2 Den förväntade falltiden t och fallsträckan s är relaterade genom sambandet s = gt2 2. Härled och beräkna med minstakvadratmetoden skattningen av g baserad på ovanstående data om vi betraktar falltiderna som utfall av oberoende stokastiska variabler med samma varians och där de enskilda mätningarna av falltiderna saknar systematiska fel. (7 p) Uppgift 3 En ideell förening Den Gröna Jorden planerar en insamling för utökning av grönområden runt fastigheterna. Föreningen skickar därför ett brev till var och en av de 000 medlemmarna där man ber om ett bidrag på 50 eller 00 kronor. Man vet från tidigare att 50 och 00 kronors bidrag är lika vanliga och att 20% av medlemmarna inte ger något bidrag. Bestäm med hjälp en lämplig och välmotiverad approximation, sannolikheten att föreningens sammanlagda insamling överstiger 58 000 kronor. (0 p) Uppgift 4 För att undersöka effekten av två olika rostskyddsmedel, M och M 2, behandlades 0 järnstavar med medel M och ytterliggare 0 stavar med medel M 2. På var och en av 0 olika platser grävdes därefter två stavar ned; en stav med varje behandling. Efter två månader togs alla stavar upp och graden av rost mättes. Följande mätvärden (i lämplig enhet) erhölls: Plats: 2 3 4 5 6 7 8 9 0 Medel M : 9.5 23.35 20.0 6.70 3.85 7.70 22.77 2.7 34.06 8.7 Medel M 2 : 2.96 27.70 22.93 9.02 32.26 7.35 27.39 25.43 33.43 8.4 Ange en lämplig statistisk modell baserad på normalfördelning som beskriver data, och undersök genom att testa en hypotes eller genom att dra slutsatser från ett konfidenintervall, om det finns någon systematisk skillnad i grad av rost mellan de två rostskyddsmedlen. Välj signifikansnivån α = 0.05. (0 p) Uppgift 5 Vid tillverkning av en viss detalj kan två typer av fel uppstå, A och B. Dessa fel kan dock ej uppkomma bägge två på en och samma detalj. I försäljningsspecifikationen för denna detalj står det angivet att fel A förekommer med sannolikheten 0.05, och fel B med sannolikheten 0.09. För att undersöka om dessa värden fortfarande är aktuella så kontrollerades 50 enheter uttagna helt slumpmässigt. Av dessa befanns 2 st ha fel A, 2 st ha fel B, och resten var felfria. Utför ett statistiskt test på 5% signifikansnivå för att avgöra om försäljningsspecifikationen är förenlig med data. (0 p) Uppgift 6 Vid tillverkning av gjutmassa för kakelugnar är det viktigt att viktprocent av ett visst ämne, olivinsand, inte ligger allt för långt under 8%. Vid övervakning av tillverkningsprocessen tar man

forts tentamen i SF90 205-06-09 3 med jämna mellanrum slumpmässigt ut 5 prov ur den tillverkade massan och mäter viktprocenten av olivinsand. De erhållna mätningarna är x,..., x 5. Om x, som man får från dessa mätningar, understiger 8% alltför mycket, dvs x < c, betraktar man detta som att tillverkningprocessen är ur kontroll och slår larm. Man har studerat tillverkningen under längre tid och kommit fram till att x,..., x 5 kan anses som ett stickprov från en normalfördelning med väntevärde µ (vilket är 8 då tillverkningsprosessen är under kontroll) och standardavvikelse.. (a) Vid övervakning av tillverkningsprocessen löper man en viss risk att slå larm även om processen är under kontroll. Bestäm konstanten c så att denne felrisk (dvs testets signifikansnivå) blir 0.0. (6 p) (b) Antag att man använder den alarmgräns c som du har bestämt i del (a). Bestäm sannolikheten att upptäcka att tillverkningsprocessen är ur kontroll då den verkliga viktprocenten av olivinsand är 7%. Om du inte klarar del (a) så använd c = 6.3. (4 p)

Avd. Matematisk statistik LÖSNINGSFÖRSLAG TENTAMEN I SF90 MATEMATISK STATISTIK. TISDAGEN DEN 9:E JUNI 205 KL 4.00 9.00 Uppgift (a) A och B är oberoende om P (A B) = P (A)P (B). Vi har P (A B ) = P (A B) och P (A B) = P (A B ). Vidare P (A B) = P (A B) P (A B ) P (A B) = 0.92 ( 0.68) ( 0.88) = 0.48. P (A) = P (A B) P (A B) = 0.92 ( 0.88) = 0.8. P (B) = P (A B) P (A B ) = 0.92 ( 0.68) = 0.6. Detta ger P (A)P (B) = 0.8 0.6 = 0.48 = P (A B). Svar: A och B är oberoende. (b) Låt X vara antalet bilar som kör för fort. Då gäller att X Bin(5, 0.). Vi vill beräkna P (X 3), (minst tre bilar kör för fort). P (X 3) = P (X 2) = F X (2) = tabell 6, fls = 0.859 = 0.84. Svar: P (X 3) = 0.84. Uppgift 2 (a) C(X, Y ) = ρ V (X) V (Y ) = /4 = /4. V (X + 2Y ) = V (X) + 2 2 V (Y ) + 2 2C(X, Y ) = + 4 + 4 ( /4) = 4. Vidare vet man att X + 2Y N( + 2, 4) = N(3, 2). Med hjälp av detta får vi Svar: P (X + 2Y 2 = 0.3085. P (X + 2Y 2) = Φ ( 0.5) = Φ (0.5) = 0.695 = 0.3085. (b) Falltiden m(s) då fallsträckan är s uppfyller enligt texten s = g(m(s))2 2 som ger m(s) = 2s/g. Låt X i = falltiden då sträckan är s i. Vi har alltså E(X i ) = m(s i ) = 2si /g. De observerade falltiderna x,, x 4 för fallsträckorna s,, s 4 är alltså utfall av X, X 2, X 3, X 4 som är oberoende med samma varians σ 2 och väntevärden m(s i ), i =, 2, 3, 4.

forts tentamen i SF90 205-06-09 2 Skattningen g obs är alltså det g-värde som minimerar Q(g) = ( ) 2 2si x i. g Vi får dq dg = ( ) ( 2si 2si 2 x i g 2 g 3/2 = x g 3/2 i 2si g ) 2s i. Minimum då dq/dg = 0 ger ( gobs 2 ) 4 = s 2 i 4 x. i 2si Med insatta numeriska värden erhålls g obs = ( ) 2 5 = 9.80..597 Svar: g obs = 9.80. Uppgift 3 Låt X i beteckna bidrag från medlem nr i, i =,..., 000. X i är oberoende av varandra med samma fördelning. Vi vill bestämma P (Y > 58000) där Y = 000 X i är sammanlagt bidrag. Eftersom antal medlemmar är tillräkligt stort kan vi använda Centrala Gränsvärdessatsen vilket ger att Y är approximativt N(E(Y ), D(Y ))-fördelad, där och V (Y ) = V E(Y ) = E ( 000 ( 000 ) 000 X i = E(X i ) = 000E(X i ), ) 000 X i = ober. X i = V (X i ) = 000V (X i ), D(Y ) = 000D(X i ). För att bestämma E(X i ) och D(X i ) måste vi först ta fram fördelningen för X i. Från uppgift vet vi att P (X i = 50) = P (X i = 00) och att P (X i = 0) = 0.20. Eftersom sannolikheterna måste summeras till ett får vi p + p + 0.20 = vilket ger p = 0.4. Med detta ges fördelningen för X i av k 0 50 00 p X (k) 0.2 0.4 0.4 Nu får man E(X i ) = 3 kp X (k) = 0 0.2 + 50 0.4 + 00 0.4 = 60. k=

forts tentamen i SF90 205-06-09 3 Vidare vilket ger E(X 2 i ) = 3 k 2 k X (k) = 5000 k= V (X i ) = E(X 2 i ) (E(X i )) 2 = 5000 60 2 = 400 och D(X i ) = V (X i ) = 400 = 37.42. Nu har man att Y N(000 60, 400 000) = N(60000, 83.2), approximativt. Detta ger ( ) 58000 60000 P (Y > 58000) = P (Y 58000) Φ = Φ(.69) = Φ(.69) = 0.9545. 83.2 Svar: P (Y > 58000) 0.9545. Uppgift 4 Typsituation för modellen stickprov i par: X i N(µ i, σ ) och Y i N(µ i +, σ 2 ), i =,..., 0, där är skillnad i grad av rost mellan M och M 2. Vi vill testa hypotes om det finns någon systematisk skillnad mellan de två rostskyddsmedlen, dvs Vi bildar differenser z i = y i x i : H 0 : = 0, mot H : 0. 2.8, 4.35, 2.83, 2.32, 0.4, 0.35, 4.62, 3.72, 0.63, 0.57. Enligt modellen är z i observationer av Z i som är oberoende och N(, σ z ) fördelade, där σ z = σ 2 + σ 2 2 fördelade, i =,..., 0. Vi skattar med z =.95 och σ z med Som testvariabeln använder vi s z = 0 0(z i z) 2 = 2.064. t = z 0 0 = 0.95 2.064 = 2.989. Eftersom t > t 0.025 (9) = 2.26 förkastas H 0 på nivån 0.05%. Svar: Det finns en signifikant skillnad mellan de två rostskyddsmedlen. Alternativt kan ett 95% konfidensintervall för göras (se formelsamlingen avsnitt 0. och.2): I = ( z ± t 0.025 (9) s z 0 = (.95 ± 2.26 2.064 0 ) = (.95 ±.475) = (0.48, 3.43). Svar: Eftersom intervallet ej täcker över 0 är slutsatserna de samma som ovan vis hypotesprövning. Uppgift 5 Vi har typsituationen för χ 2 -test med tre möjliga resultat: A Felet A inträffar, A 2 felet B inträffar,a 3 inget av felen inträffar. D.v.s. r = 3. Beteckningar enligt formelsamlingen. Hypotesen är H 0 : p = 0.05, p 2 = 0.09 och p 3 = p p 2 = 0.05 0.09 = 0.86.

forts tentamen i SF90 205-06-09 4 Vi har n = 50 observationer varav x = 2, x 2 = 7 och x 3 = 50 2 2 = 7. Vi får därför Q = r j= (x j np j ) 2 np j = (2 50 0.05)2 50 0.05 + (2 50 0.09)2 50 0.09 + (7 50 0.86)2 50 0.86 = 7.98. χ 2 α(r ) = χ 2 0.05(2) = 5.99 < 7.98, vilket gör att vi förkastar H 0 på 5% nivån. Eftersom np = 50 0.05 = 7.5 5 så gäller att alla np j 5, vilket är ett krav för χ 2 -testet. Svar: H 0 förkastas på 5% nivån. Försäljningsspecifikationen är inte förenlig med data. Uppgift 6 Låt X vara viktprocent av olivinsand i gjutmassa. Då gäller att X N(µ,.). Vi testar hypotes H 0 : µ = 8 (dvs tillverkningsprosess är under kontroll) mot H : µ < 8 (tillverkningsprosess är ur kontroll) och förkastar H 0 om x < c, där x är medelvärde av de fem oberoende observationer x,..., x 5 som man har fått vid övervakning av tillverkningsprocessen. Det gäller att x är en observation av X N(µ,./ 5). (a) Man vill bestämma c sådan att testets signifikansnivån α blir 0.0, dvs då X N(8,./ 5). Detta ger 0.0 = P (H 0 förkastas då H 0 är sann) = P ( X < c), c = 8 λ 0.0. 5 = 6.8556. Svar: c = 6.8556. (b) Här söker vi testets styrka i punkten 7, se fms. avsn. 4.. ( h(7) = P (förkasta H 0 om µ = 7) = P X < c X N Svar: h(7) = 0.3846. ( 7,. )) 5 ( ) ( ) c 7 6.8556 7 = Φ./ = Φ 5.5./ = Φ( 0.2935) = 0.3846. 5.5