Övningstentamen 3. Uppgift 5: Anta att ξ är en kontinuerlig stokastisk variabel med följande frekvensfunktion: f(x) = 0



Relevanta dokument
Tentamen i matematisk statistik för BI2 den 16 januari 2009

Övningstentamen i matematisk statistik för kemi

Tentamen i statistik och sannolikhetslära för BI2 den 27 maj 2010

Tentamen den 11 april 2007 i Statistik och sannolikhetslära för BI2

Uppgift 3: Den stokastiska variabeln ξ har frekvensfunktionen 0 10 f(x) =

Veckoblad 3. Kapitel 3 i Matematisk statistik, Dahlbom, U.

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

Tentamen LMA 200 Matematisk statistik,

Övningstentamen i matematisk statistik

Veckoblad 3. Kapitel 3 i Matematisk statistik, Blomqvist U.

Tentamen LMA 200 Matematisk statistik,

Övningstentamen 1. A 2 c

Övningstentamen 1. c) Beräkna sannolikheten att exakt en av A eller B inträffar (6 poäng)

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

Svar till gamla tentamenstal på veckobladen

Svar till gamla tentamenstal på veckobladen

Tentamen LMA 200 Matematisk statistik, data/elektro

Tentamen i Dataanalys och statistik för I den 28 okt 2015

Kap 3: Diskreta fördelningar

Övningstentamen

Övningstentamen 2 Uppgift 1: Uppgift 2: Uppgift 3: Uppgift 4: Uppgift 5: Uppgift 6: i ord

Tentamen i matematisk statistik för MI/EPI/DI/MEI den 19 dec 2012

Stokastiska Processer F2 Föreläsning 1: Repetition från grundkursen

Resultat till ett försök är ofta ett tal. Talet kallas en stokastisk variabel (kortare s. v.).

Föreläsning 2 (kap 3): Diskreta stokastiska variabler

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

Oberoende stokastiska variabler

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, VT 2009) Föreläsning 2. Diskreta Sannolikhetsfördelningar. (LLL Kap 6) Stokastisk Variabel

Våra vanligaste fördelningar

4 Diskret stokastisk variabel

1.1 Diskret (Sannolikhets-)fördelning

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

4.2.1 Binomialfördelning

Resultat till ett försök är ofta ett tal. Talet kallas en stokastisk variabel (kortare s. v.).

Gamla tentauppgifter i kursen Statistik och sannolikhetslära (LMA120)

1 10 e 1 10 x dx = e 1 10 T = p = P(ξ < 3) = 1 e P(η 2) = 1 P(η = 0) P(η = 1) = 1 (1 p) 7 7p(1 p) 6 0.

1.1 Diskret (Sannolikhets-)fördelning

Kap 2. Sannolikhetsteorins grunder

Tentamen i Tillämpad matematisk statistik för MI3 den 1 april 2005

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

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

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp, HT 2008) Föreläsning 2

Tentamen i Sannolikhetslära och statistik Kurskod S0008M

7. NÅGRA SPECIELLA DISKRETA SANNOLIKHETSFÖRDELNINGAR

Problemdel 1: Uppgift 1

Kap 6: Normalfördelningen. Normalfördelningen Normalfördelningen som approximation till binomialfördelningen

4.1 Grundläggande sannolikhetslära

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 1

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

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

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

SF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH DISKRETA STOKASTISKA VARIABLER STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 23 mars, 2018

Föreläsning 6, Repetition Sannolikhetslära

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Sammanfattning, del I

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Sammanfattning, del I

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Sannolikhetslära. 19 februari Vad är sannolikheten att vinna om jag köper en lott?

P(ξ > 1) = 1 P( 1) = 1 (P(ξ = 0)+P(ξ = 1)) = ξ = 2ξ 1 3ξ 2

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

F9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT

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

LINKÖPINGS UNIVERSITET EXAM TAMS 27 / TEN 2

Föreläsning 5. Funktioner av slumpvariabler. Ett centralt resultat.

TMS136. Föreläsning 4

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Övningstentamen i kursen Statistik och sannolikhetslära (LMA120)

Kurssammanfattning MVE055

SF1920/SF1921 Sannolikhetsteori och statistik 6,0 hp Föreläsning 3 Diskreta stokastiska variabler. Jörgen Säve-Söderbergh

Exam MVE265 Mathematical Statistics,

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

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

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

Avd. Matematisk statistik

Tentamen i Matematisk statistik, LKT325,

SF1901: Övningshäfte

Matematisk statistik 9hp Föreläsning 2: Slumpvariabel

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

SOS HT Slumpvariabler Diskreta slumpvariabler Binomialfördelning. Sannolikhetsfunktion. Slumpförsök.

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Kunna definiera laplacetransformen för en kontinuerlig stokastisk variabel. Kunna definiera z-transformen för en diskret stokastisk variabel.

Föreläsning 5: Hypotesprövningar

1. En kontinuerlig slumpvariabel X har följande täthetsfunktion (för någon konstant k). f.ö.

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng

19.1 Funktioner av stokastiska variabler

1 Stora talens lag. Laboration 2 Matematisk statistik allmän kurs, MASA01:A, HT Teori. 1.2 Uppgifter

Fördelningsfunktionen för en kontinuerlig stokastisk variabel. Täthetsfunktionen för en kontinuerlig och en diskret stokastisk variabel.

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK 19 nov 07

Övning 1 Sannolikhetsteorins grunder

Föreläsning 2, FMSF45 Slumpvariabel

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

Avd. Matematisk statistik

7. NÅGRA SPECIELLA DISKRETA SANNOLIKHETSFÖRDELNINGAR

Avd. Matematisk statistik

Vidare får vi S 10 = 8, = 76, Och då är 76

1 Föreläsning V; Kontinuerlig förd.

histogram över 1000 observerade väntetider minuter 0.06 f(x) täthetsfkn x väntetid 1

Transkript:

Övningstentamen Uppgift 1: Bill och Georg har gått till puben tillsammans. De beslutar sig för att spela dart (vilket betyder kasta pil mot en tavla). Sedan gammalt vet de att Bill träffar tavlan med sannolikheten.7 medan Georg oberoende av Bills resultat träffar tavlan med sannolikheten.4. De båda vännerna kastar var sin pil mot tavlan samtidigt. a) Anta att endast en pil träffar tavlan. Vad är sannolikheten att det är Georg som har kastat den? b) Anta att tavlan träffas av minst en pil. Vad är sannolikheten att Georgs pil har träffat den? Uppgift : I ett stort Radio- och TV-varuhus finns vid ett tillfälle 1 kunder. Av dessa har 5 tänkt köpa en vanlig färg TV, ett komplett TV- och videopaket medan bara vill se sig omkring. En anställd talar med 5 kunder. Vad är sannolikheten att av dessa 5 kunder köper en vanlig färg TV, 1 köper ett komplett TV- och videopaket medan bara vill se sig omkring? Uppgift : Ett flygbolag vet sedan gammalt att 5% av de som reserverat en flygbiljett inte dyker upp. Därför har man som policy att överboka planet, d.v.s. sälja 5 platser till ett plan som har 5 sittplatser. Anta att ett sådant plan skall lyfta. Vad är sannolikheten att alla passagerare som dyker upp får en sittplats? Uppgift 4: Beräknade med lämpliga approimationer sannolikheterna i följande situationer: a) P(ξ ) där ξ är Binomialfördelad med n 45 och p.4 b) P(ξ 6) där ξ är Binomialfördelad med n 5 och p.95 Uppgift 5: Anta att ξ är en kontinuerlig stokastisk variabel med följande frekvensfunktion: C( 4 ) för < < f() för övrigt a) Bestäm konstanten C. b) Bestäm fördelningsfunktionen. c) Beräkna P(.5 < ξ < 1.5).

Uppgift 6: Vid ett bankkontor är två av kassorna bemannade. Vid öppningsdags går tre människor A, B och C in samtidigt. A och B går direkt fram till var sin kassa medan C väntar på sin tur tills antingen A eller B lämnar banken. Anta att betjäningstiderna för A, B och C är oberoende. Vad är sannolikheten att A fortfarande är kvar vid sin kassa efter att de andra två har lämnat banken om a) servicetiden för varje banktjänsteman är eakt 1 minuter? b) servicetiden är i minuter med sannolikheten 1/ för i 1,,? (8 poäng) Uppgift 7: Livslängden har ett visst sorts batteri kan ses som en stokastisk variabel med väntevärdet 4 timmar och standardavvikelsen timmar. Ett batteri används tills det går sönder varvid det omedelbart byts ut till ett nytt. I en fabrik har man köpt in 5 sådana batterier vars livslängder är oberoende. Beräkna sannolikheten att fabriken har minst 11 timmars användningstid totalt från dessa batterier. Uppgift 8: Vid upprepade vägningar av ett föremål fick man en genomsnittsvikt på 15.1 gram. Vågen ger ett slumpmässigt fel som kan antas vara normal-fördelat med µ gram och σ.1 gram. Anta att man har gjort 5 vägningar. Ange ett 95%- igt konfidensintervall för föremålets verkliga vikt.

Lösningar till övningstentamen Uppgift 1: G Georg träffar tavlan B Bill träffar tavlan P(G).4 P(B).7 P(G precis en träff) a) P(G precis en träff) P(precis en träff) C P(G B ) (oberoende) C C P(G B ) + P(G B) P(G) P( B ) C C P(G) P(B ) + P(G ) P(B) C.4.4.. +.6.7 9. P(G minst en träff) b) P(G minst en träff) P(minst en träff) P(G) (oberoende) 1 P(ingen träff) P(G) 1 P(G C C ) P(B ).4 1.6. 41.4878 Uppgift : N 1 kunder n 5 kunder ξ antal kunder som köper en vanlig färg TV η antal kunder som köper ett komplett TV- och videopaket ν antal kunder som bara vill se sig omkring P(ξ, η 1, ν ) 5 87 99 97 8 5 45 79.6 5 1 1 5.1416 1 5 49 9 1 1 1 99 98 97 96 5 4 1 5 9 49 1 1 99 98 97 96 8 5 4

Uppgift : P(en person som bokat en plats dyker inte upp).5 ξ antal personer som bokat plats också dyker upp. ξ är Bin(n, p) Bin(5,.95) P(alla som dyker upp får en sittplats) P(ξ 5) 1 P(ξ > 5) 1 [ P(ξ 51) + P(ξ 5) ] 1 5.95 51 51 5.5.95 5 5.5.745 Uppgift 4: a) ξ är Bin(n, p) Bin(45,.4). Eftersom np(1-p) > 1 så kan ξ approimeras med en normalfördelning med µ np 45.4 18 och σ np(1-p) 45.4.6 1.8 P(ξ ) P(Z 18 ) P(Z.61).791 1.8 b) Låt ξ vara antal gånger händelsen A inträffar. ξ är Bin(n, p) Bin(5,.95), d.v.s. P(A).95. För att kunna approimera denna situation får vi studera händelsen A C. Låt η vara antal gånger händelsen A inte inträffar. P(A C ).5. p.95 p * 1-p.5 η är Bin(n, p * ) Bin(5,.5). Eftersom n > 1 och p * <.1 så kan η approimeras med en Poissonfördelning med λ np* 5.5.5 Ω ξ {, 1,,, 4, 5, 6, 7, 8, 9,..., 49, 5} Ω η {5, 49, 48, 47, 46, 45, 44, 4, 4, 41,., 1, } Av ovanstående utfallsrum ser vi att P(ξ 6) P(η 44). P(ξ 6) P(η 44) e -.5.5 44 9.98 1-9 44!

Uppgift 5: 8 8C a) f ()d 1 C ( )d C C( 4 ) 1 C 8 b) : F() f (t)dt < < : t F() f(t)dt dt + (t t )dt t ( ) 4 4 4 : F() f (t)dt dt + (t t )dt + dt 4 t + t + ( ) 1 4 4 Fördelningsfunktionen: F() ( 4 1 ) för för < < för c) P(.5 < ξ < 1.5) P(ξ < 1.5) P(ξ <.5) 1.5 (1.5.5 ) (.5 ).6875 4 4 Uppgift 6: a) Om servicetiden är eakt 1 minuter så blir A och B klara eakt samtidigt. Sannolikheten att A fortfarande är kvar vid sin kassa efter att de andra två har lämnat banken blir. Fortsättning uppgift 6 på nästa sida

fortsättning uppgift 6 b) ξ servicetiden för A η servicetiden för B ζ servicetiden för C Vi vill alltså beräkna P(ξ > η + ζ) P(ξ η ζ > ) Eftersom det finns variabler med värden vardera så får vi 7 alternativ. Sannolikheterna för varje alternativ är 1/, vilket medför att var och en av de 7 alternativen har sannolikheten 1/7 att inträffa. Enda möjligheten att ovanstående situation skall kunna inträffa är att ξ, η 1 och ζ 1. Sannolikheten att detta skall inträffa är 1/7. Det finns givetvis flera sätt att beräkna detta. Ett sätt är att bilda sannolikhetsfördelningen för ξ η ζ. Detta är givetvis arbetskrävande och omständlig men även ett säkert sätt att finna lösningen. Uppgift 7: ξ i livslängden hos batteri i E(ξ i ) 4 S(ξ i ) η total livslängd hos 5 batterier där η ξ 1 + ξ +.. + ξ 5 E(η) 5 E(ξ) 5 4 1 Var(η) 5 Var(ξ) 5 1 P(η > 11) 1 P(η < 11) 1 P(Z < 11 1 ) 1 P(Z < 1) 1 1.841.1587 Uppgift 8: 15.1 gram n 5 vägningar felet kan antas vara normalfördelat med µ gram och σ.1 gram Vikten den sanna vikten + ett slumpmässigt fel Ett 95%-igt konfidensintervall blir ± 1.96 σ n d.v.s. 15.1 ± 1.96.1 5 15.1 ±.9