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

Relevanta dokument
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: TAMS24 / Provkod: TEN (8:00-12:00) English Version

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

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 12 January 2015, 08:00-12:00. English Version

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

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

English Version. 1 x 4x 3 dx = 0.8. = P (N(0, 1) < 3.47) = =

English Version. Number of sold cakes Number of days

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

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

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

Exam MVE265 Mathematical Statistics,

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

English Version. + 1 n 2. n 1

Module 1: Functions, Limits, Continuity

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

S 1 11, S 2 9 and S 1 + 2S 2 32 E S 1 11, S 2 9 and 33 S 1 + 2S 2 41 D S 1 11, S 2 9 and 42 S 1 + 2S 2 51 C 52 S 1 + 2S 2 60 B 61 S 1 + 2S 2 A

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

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

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

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.

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

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

MVE051/MSG810 Matematisk statistik och diskret matematik

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Mälardalens Högskola. Formelsamling. Statistik, grundkurs

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

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

Chapter 2: Random Variables

x 2 2(x + 2), f(x) = by utilizing the guidance given by asymptotes and stationary points. γ : 8xy x 2 y 3 = 12 x + 3

2(x + 1) x f(x) = 3. Find the area of the surface generated by rotating the curve. y = x 3, 0 x 1,

Avd. Matematisk statistik

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

MVE051/MSG810 Matematisk statistik och diskret matematik

Tentamen i Matematik 2: M0030M.

Grafisk teknik IMCDP IMCDP IMCDP. IMCDP(filter) Sasan Gooran (HT 2006) Assumptions:

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

7.5 Experiment with a single factor having more than two levels

S 1 11, S 2 9 and S 1 + 2S 2 32 E S 1 11, S 2 9 and 33 S 1 + 2S 2 41 D S 1 11, S 2 9 and 42 S 1 + 2S 2 51 C 52 S 1 + 2S 2 60 B 61 S 1 + 2S 2 A

S0005M, Föreläsning 2

Solutions to exam in SF1811 Optimization, June 3, 2014

Grafisk teknik IMCDP. Sasan Gooran (HT 2006) Assumptions:

Metod och teori. Statistik för naturvetare Umeå universitet

f(x) =, x 1 by utilizing the guidance given by asymptotes and stationary points. cos(x) sin 3 (x) e sin2 (x) dx,

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Grafisk teknik. Sasan Gooran (HT 2006)

6. a) Visa att följande vektorer är egenvektorer till matrisen A = , och ange motsvarande

Isometries of the plane

FÖRBERED UNDERLAG FÖR BEDÖMNING SÅ HÄR

Statistical Quality Control Statistisk kvalitetsstyrning. 7,5 högskolepoäng. Ladok code: 41T05A, Name: Personal number:

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

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Find an equation for the tangent line τ to the curve γ : y = f(4 sin(xπ/6)) at the point P whose x-coordinate is equal to 1.

12.6 Heat equation, Wave equation

LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA Institutionen för Elektro- och Informationsteknik

Pre-Test 1: M0030M - Linear Algebra.

S 1 11, S 2 9 and S 1 + 2S 2 32 E S 1 11, S 2 9 and 33 S 1 + 2S 2 41 D S 1 11, S 2 9 and 42 S 1 + 2S 2 51 C 52 S 1 + 2S 2 60 B 61 S 1 + 2S 2 A

Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk

Calculate check digits according to the modulus-11 method

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 22 April 2014, 14:00am-18:00noon. English Version

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

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

a) Ange alla eventuella punkter där f är diskontinuerlig. b) Ange alla eventuella punkter där f är kontinuerlig men inte deriverbar.

Formler och tabeller till kursen MSG830

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

Module 6: Integrals and applications

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

Normalfördelning. Modeller Vi har alla stött på modeller i olika sammanhang. Ex:

1. Find the 4-tuples (a, b, c, d) that solves the system of linear equations

Tentamen MVE300 Sannolikhet, statistik och risk

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

Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

f(x) = x2 + 4x + 6 x 2 4 by utilizing the guidance given by asymptotes and stationary points.

Tentamen MMG610 Diskret Matematik, GU

Isolda Purchase - EDI

Eternal Employment Financial Feasibility Study

Statistik för bioteknik SF1911 CBIOT3 Föreläsning 9: Modellbaserad data-analys Timo Koski

En scatterplot gjordes, och linjär regression utfördes därefter med följande hypoteser:

Tentamenskrivning: TMS145 - Grundkurs i matematisk statistik och bioinformatik,

Algoritmer och Komplexitet ht 08. Övning 6. NP-problem

En rät linje ett enkelt samband. En rät linje + slumpbrus. Observationspar (X i,y i ) MSG Staffan Nilsson, Chalmers 1.

MVE051/MSG Föreläsning 14

Föreläsning 12: Linjär regression

Grundläggande matematisk statistik

Tentamen i Matematik 2: M0030M.

Lösningar till SPSS-övning: Analytisk statistik

Kurskod: TAIU06 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TENA 01 June 2015, 8:00-12:00. English Version

1. Find an equation for the line λ which is orthogonal to the plane

sin(x 2 ) 4. Find the area of the bounded region precisely enclosed by the curves y = e x and y = e.

Styr- och kontrolldiagram ( )

and Mathematical Statistics Gerold Jäger 9:00-15:00 T Compute the following matrix

1. Varje bevissteg ska motiveras formellt (informella bevis ger 0 poang)

Module 4 Applications of differentiation

and u = och x + y z 2w = 3 (a) Finn alla lösningar till ekvationssystemet

E: 9p D: 10p C: 14p B: 18p A: 22p

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

MVE500, TKSAM Avgör om följande serier är divergenta eller konvergenta. Om konvergent, beräkna summan. (6p) ( 1) n x 2n+1 (a)

Transkript:

Examiner Linus Carlsson 016-01-07 3 hours In English Exam (TEN) Probability theory and statistical inference MAA137 Aids: Collection of Formulas, Concepts and Tables Pocket calculator This exam consists of four problems. The maximum sum of points is 0. The marks 3, 4 and 5 require a minimum of 11, 15 and 18 points respectively. All events and random variables used in solutions should carefully be defined. All calculations and lines of reasoning should be written such that they are easy to follow and understandable. Explain, step by step, your calculations. 1. Suppose that X 1, X,..., X m and Y 1, Y,..., Y n are independent random samples, with the variables X i normally distributed with mean µ 1 and variance σ 1 and the variables Y i normally distributed with mean µ and variance σ. The difference between the sample means, X Ȳ, is then a linear combination of m + n normally distributed random variables and hence is itself normally distributed. (a) Find E [ X Ȳ ]. (b) Find V ( X Ȳ ). (c) Now, suppose that σ1 =, σ =.5, and m = n. Find the sample sizes so that ( X Ȳ ) will be within 1 unit of (µ 1 µ ) with probability 0.95. Suggested solution: (a) We use the linearity of the expectation operator, first we have that E [ [ ] X1 + X +... + X m X] = E m = 1 m E [X 1 + X +... + X m ] = 1 m (E [X 1] + E [X ] +... + E [X m ]) = 1 m (µ 1 + µ 1 +... + µ 1 ) = µ 1

and in the same way we have E [ Ȳ ] = µ so we get E [ X Ȳ ] = E [ X] E [Ȳ ] = µ1 µ (b) Since X and Ȳ are independent, we have Because we have the identity V ( X Ȳ ) = V ( X) + V (Ȳ ). V (X) = E [ X ] E [X] Answer: µ 1 µ we see that constants can be lifted out from the variance in square, hence V ( ( ) X1 + X +... + X m X) = V m = 1 m V (X 1 + X +... + X m ) (X i and X j are independent) = 1 m (V (X 1) + V (X 1 ) +...V (X 1 )) = m m σ 1 = σ 1/m and similarly with V (Ȳ ) = σ /n. It follows: Answer: V ( X Ȳ ) = σ 1/m + σ /n (c) It is required that P ( X Ȳ (µ 1 µ 1) = 0.95. Using the result in part b for standardization with n = m, σ 1 = and σ =.5, we obtain from the formulas Statistics Chapter θ = µ 1 µ z 0.05 σ 1 n + σ m = 1 1.96 n +.5 n = 1 n = 1.96 4.5

That is n 17.9. Answer: The two sample sizes should be at least 18.. Data from a random sample reveal x = 10.7, s = 4 where the sample size is n = 49. (a) Test H 0 : µ = 10 versus H 1 : µ > 10, with α set at 5%. (b) Find the p-value for the test. (c) Show that if α > p-value (assume the same p-value as in part b), the null hypothesis H 0 is rejected. Suggested solution: (a) The test is one sided. The hypothesis assumes that the underlying distribution is normally distributed as N(10, s ). The Z-test applies since n = 49 is relatively large. z = x µ σ/ n = 10.7 10 / 49 =.45 > 1.645 = z 0.95 Reject Here z 0.95 = 1.645 is from table at page 79. Answer: The data suggest that we should reject H 0 with α set at 5%. (b) The p-value (Table page 79) is 1 time (one sided test) the area under the standard normal curve from the computed z =.45 to infinity, that is, 1 Φ(.45) = P (Z >.45) = 0.0071. Answer: The p-value is 0.0071. (c) Suppose α is set so that α > 0.0071 = p-value. This means that the area, α, under the standard normal curve from z 1 α to infinity is greater than the area, 0.0071, under the standard normal curve from.45 to infinity. That is z 1 α <.45. We get z = 10.7 10 / 49 =.45 > z 1 α which implies rejection. Q.E.D.

3. Test at α = 1% whether the first 1000 decimal digits of π show homogeneity. Use Pearson s χ -test. 0 1 3 4 5 6 7 8 9 93 116 103 10 93 97 94 95 101 106 (5p) Suggested solution: Under the hypothesis that the first 1000 digits of π are homogenous, the expected number for each of the 10 digits is 1000/10 = 100. Then, if we use χ = m (O i E i ) i=1 E i m (O i 100) = 100 i=1 = 1 ( 7 + 16 + 3 + + 7 + 3 + 6 + 5 + 1 + 6 ) 100 = 4.74 The degrees of freedom is ν = 10 1 = 9. And from table, page 395, we get χ 9, = 1.7. Since 4.74 < 1.7 we cannot reject homogenicity. Answer: We can not reject that π show homogeneity 4. From the data x 1 3 4 5 6 y 3 5 6 9 10 1 a regression line y = β 0 + β 1 x is drawn, here β 0 = 1. and β 1 = 1.8. The expected value for Y at x = 3.5 is y = 7.5. The values S XX = 17.5, S XY = 31.5, S Y Y = 57.5 are calculated. (a) Find a 95% confidence interval for E(Y ) when x = 3.5, (b) Find a 95% prediction interval for Y when x = 3.5, (c) Sketch a graph as below with y = β 0 + β 1 x, the point (x, y ) and the intervals calculated in exercise (a) and (b)

(d) Explain conceptually (not by referring to the mathematical formula) what you have calculated above and why the interval found in part (b) contains the interval in (a). y 16 14 1 10 8 6 4 0 0 1 3 4 5 6 7 x SUGGESTED SOLUTION: (a) Confidence interval (E(Y ), x = 3.5, 1 α = 0.95) : (1. + 1.8 3.5) ± t α/,ν S A, where: t α/,ν = t 0.05,4 =.78, A = 1 + (3.5 3.5) = 1, 6 17.5 6 S = S Y Y β 1 S XY n = 1 0.8 = 1 5 S A = 1 30 = 1 5.477 1 ConfInterval : 7.5 ±.78 5.477 = (6.99, 8.01) Answer: (6.99, 8.01) (b) prediction interval (Y, x = 3.5, 1 α = 0.95) : (1. + 1.8 3.5) ± t α/,ν S B, where: B = 1 + A = 7 S B 7 = 6 30 = 0.483 Prediction interval: 7.5 ±.78 0.483 = (6.15, 8.85) Answer: (6.15, 8.85)

Examiner Linus Carlsson 016-01-07 3 hours Svensk översättning Exam (TEN) Probability theory and statistical inference MAA137 Aids: Collection of Formulas, Concepts and Tables Pocket calculator This exam consists of four problems. The maximum sum of points is 0. The marks 3, 4 and 5 require a minimum of 11, 15 and 18 points respectively. All events and random variables used in solutions should carefully be defined. All calculations and lines of reasoning should be written such that they are easy to follow and understandable. Explain, step by step, your calculations. 1. Antag att X 1, X,..., X m och Y 1, Y,..., Y n är oberoende stickprov, där variablerna X i är normalfördelade med väntevärde µ 1 och varians σ1 och variablerna Y i är normalfördelade med väntevärde µ och varians σ. Skillnaden mellan stickprovsmedelvärdena, X Ȳ, är en linjärkombination av m+n normalfördelade variabler, och är därför själv en normalfördelad variabel. (a) Bestäm E [ X Ȳ ]. (b) Bestäm V ( X Ȳ ). (c) Nu antar vi att σ1 =, σ =, 5, samt att m = n. Bestäm stickprovsstorleken så att ( X Ȳ ) faller inom 1 enhet av (µ 1 µ ) med sannolikhet 0, 95.. Data från ett stickprov visar x = 10, 7, s = 4, där stickprovsstorleken är n = 49. (a) Testa H 0 : µ = 10 vs H 1 : µ > 10, med α satt till 5%. (b) Bestäm p-värdet för testet. (c) Visa att om α > p-värdet (antag samma p-värde som i deluppgift b), så kommer nollhypotesen H 0 att förkastas. 3. Testa, med α = 1%, om de 1000 decimalerna av π visar homogenitet. Använd Pearson s χ -test. 0 1 3 4 5 6 7 8 9 93 116 103 10 93 97 94 95 101 106

(5p) 4. Från datat x 1 3 4 5 6 y 3 5 6 9 10 1 uppskattas en regressionslinje, y = β 0 + β 1 x, där β 0 = 1, och β 1 = 1, 8. Väntevärdet för Y då x = 3, 5 är y = 7, 5. Värdena S XX = 17, 5, S XY = 31, 5, S Y Y = 57, 5 är beräknade. (a) Bestäm ett 95% konfidensintervall för E(Y ) då x = 3, 5, (b) Bestäm ett 95% prediktionsintervall för Y då x = 3, 5, (c) Skissa en graf som nedan med y = β 0 + β 1 x, punkten (x, y ) och intervallen från (a) och (b) (d) Förklara konceptuellt (hänvisa inte till matematiska formler) vad du beräknat ovan och varför intervallet från uppgift (b) innehåller intervallet i uppgift (a). y 16 14 1 10 8 6 4 0 0 1 3 4 5 6 7 x