b) Forventet verdi er: Stor: = 26 Middels: = 17 Liten: = 12 Man velger alternativet stor.

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "b) Forventet verdi er: Stor: = 26 Middels: = 17 Liten: = 12 Man velger alternativet stor."

Transkript

1 Oppgave 1 (20 %) a) Maximax gir stor utbygging (70) mens maximin gir ingen utbygging (0). Laplace innebærer at begge utfallene er like sannsynlige. Det gir for stor (70 40)/2 = 15, middels (45 25)/2 = 10, liten (30 15)/2 = 7,5. Man velger stor. b) Forventet verdi er: Stor: = 26 Middels: = 17 Liten: = 12 Man velger alternativet stor. c) EVPI = = 16 d) Beslutningstreet er vist under. Vi ser at dersom markedsundersøkelsen viser at markedet blir godt, er det optimalt med stor utbygging og forventet verdi = Sannsynligheten for at testen viser at markedet er godt er 0,52, slik at forventet verdi samlet blir = Hvis markedsundersøkelsen viser at markedet blir dårlig, er det optimalt ikke å bygge ut og forventet verdi blir 0. Testen er dermed verd (EVSI) =

2

3 Oppgave 2 (35 %) a) Formuleringen av LP-problemet og initialtablået fremgår av oppstillingen under: b) X 4 tas inn i basis i første iterasjon siden dekningsbidraget er høyest. For å finne hvilken variabel som går ut av basis, beregner vi forholdet mellom kapasiteten og tidsforbruket: S /7 = S /4 = S /5 = X 4 går inn i basis med enheter og legger beslag på all kapasitet i restriksjon 3, dvs. S 3 går ut av løsningen. c) Tablået viser at løsningen er optimal siden ingen tallverdier i c j z j raden er positive. Beslutningsvariablene er X 2 lik og X 3 lik 6 000, og tilhørende dekningsbidrag d) Vi beregner forholdet mellom høyresidene og indikatoren i kolonnen for den enkelte restriksjon: Restriksjon 1 (montering) gir /1 = Nedre grense = , ingen øvre grense. Restriksjon 2 (polering) gir /-0,2 = , 6 000/ 0,6 = , /-0,4 = Øvre grense = , nedre grense = Restriksjon 3 (pakking) gir /-1,2 = , 6 000/-0,4 = , /0,6 = Øvre grense = , nedre grense = Dette stemmer med overens med utskrift fra QM:

4 e) Vi ser av utskriften at den eneste slakkvariabelen i basis er S 1, med verdi Kapasitetsforbruket i montering er = 82000minutter. Det er dermed minutter som ikke er brukt. f) X 4 bruker 7 minutter i montering, 4 minutter i polering og 5 minutter i pakking. I montering er det ledig kapasitet, men i de øvrige prosessene vil produksjon av X 4 fortrenge de øvrige produktene slik at det oppstår en alternativkost. Verdien av den kapasiteten er som vi ser av utskriften 8 pr. minutt i polering og 3 i pakking. Dette gir = 47. Dekningsbidraget er ikke tilstrekkelig siden det kun er 45, og en økning på 2 er nødvendig. g) Et minutt ekstra i polering vil som vi ser av utskriften medføre en reduksjon på 0,4 enheter X 2 og en økning på 0,6 enheter X 3. Endring i dekningsbidrag blir = 8. h) minutter i pakking er verd , siden skyggeprisen er 3 og endringen er innenfor intervallet med uendret skyggepris. Dekningsbidrag øker med = i) Verdien av brukt kapasitet er = 28. Dekningsbidraget er ikke tilstrekkelig siden det kun er 25, og en økning på 3 er nødvendig. j) Dualen fremkommer av utskriften under: Verdi målfunksjon er = som er identisk med målfunksjonen i primalen.

5 Oppgave 3 (30 %) Vi viser den fullstendige utskriften fra Excel: SAMMENDRAG (UTDATA) Regresjonsstatistikk Multippel R 0, R- kvadrat 0, Justert R- kvadrat 0, Standardfeil 1, Observasjoner 23 Variansanalyse fg SK GK F Signifkans-F Regresjon , , ,8705 6,43419E- 11 Residualer 18 68,6697 3,8150 Totalt ,9287 Koeffisienter Standardfeil t-stat P-verdi Nederste 95% Skjæringspunkt 37,2324 3, ,0149 0, ,4218 Inntekt 0,0050 0,0049 1,0241 0,3194-0,0053 Pris kylling - 0,6112 0,1628-3,7530 0,0015-0,9533 Pris svin 0,1984 0,0637 3,1137 0,0060 0,0645 Pris storfe 0,0695 0,0510 1,3631 0,1896-0,0376 a) Vi ser at fortegnet for inntekt er positivt, dvs. økt inntekt vil i regelen øke etterspørsel etter kylling. Dette indikerer at kylling er et normalgode, og det er rimelig. Rett nok er ikke sammenhengen signifikant, som vil bli diskutert under. Pris på kylling har negativt fortegn, dvs. økt pris reduserer etterspørsel etter kylling. Det er også rimelig. Fortegnet for svin og storfe er positivt. Det er rimelig. Økt pris på disse kjøttproduktene som antagelig er substitutter til kylling, øker etterspørsel etter kylling. b) Her er det aktuelt å beregne determinasjonskoeffisienten R 2 og å gjennomføre en F-test for å teste modellens samlede signifikans. 2 SKR R = = = 0.94eller 94 %. Modellen forklarer 94 % av variasjonen i SKT etterspørsel etter kyllingkjøtt og det er meget bra. Vi regner ut F-verdi for å undersøke om den virkelige verdien på koeffisientene er 0: F = GKReg/GKRes. Antall uavhengige variable (k) = 4. GKReg = 1127,259/4 = 281,8148, som utskriften også viser. GKRes = 68,6697/(23 4 1) = 3,8150, som utskriften også viser. F = 281,8148/3,8150 = 73,87.

6 Kritisk F med df 1 = 4 og df 2 = 18 er 2,93. Vi konkluderer dermed med at det er helt usannsynlig at den virkelige verdi på koeffisientene er 0. c) Vi beregner t-verdi for de aktuelle variablene (noe avrundingsfeil): Inntekt 0,0050/0,0049 = 1,0241 Pris kylling 0,6112/0,1628 = 3,7543 (-) Pris svin 0,1984/0,0637 = 3,1146 Pris storfe 0,0695/0,0510 = 1,3627 Kritisk t (95 %) er Vi konkluderer dermed at det er en sammenheng mellom etterspørsel etter kylling og pris på kylling og pris på svin, men vi har ikke dokumentert noen sammenheng når det gjelder inntekt og pris på storfe. d) 95 % konfidensintervall for variabelen pris på kyllingkjøtt blir ± = , Oppgave 4 (15 %) En person vurderer å starte en bedrift som vil tilby skånsom bilvask. Han disponerer en plass i et garasjeanlegg hvor det er mulig å drive denne virksomheten. Det er anslått at det ankommer 2 biler pr. time, mens det tar 20 minutter å vaske en bil. a) Vi beregner: 2 4 L q = = 3.2biler 5(5 4) 4 W q = = 0.8timer eller 48 minutter 5(5 4) 1 W = = 1time 5 4 b) Vi beregner sannsynligheten for at det er flere enn 3 i kø: P n > = = c) Det ankommer 4 biler i timen og tid i systemet er 1 time for hver bil. Ventekostnaden er da 150 * 4 = 600, betjeningskostnaden 150, slik at totale kostnader er 750.

7 d) Vi får nå et M/M/2 system. Vi må først beregne sannsynligheten for at det er ledig: 1 P0 = = L = = W = / 4 = Total ventekostnad blir = og betjeningskostnaden er nå 300. Total kostnad , dvs. en kraftig reduksjon.

a) Siden man baserer sine beslutninger på forventet verdi, er man risikonøytral. Vi kan sette opp følgende tabell:

a) Siden man baserer sine beslutninger på forventet verdi, er man risikonøytral. Vi kan sette opp følgende tabell: Oppgave (30 %) a) Siden man baserer sine beslutninger på forventet verdi, er man risikonøytral. Vi kan sette opp følgende tabell: Nåverdi Høy Lav Sannsynlighet 0,65 0,35 Investere 350-00 Leie 50-50 Ikke

Detaljer

Oppgave 1 (25 %) Resultater fra QM: a) Maximin = 0 ved ikke å lansere. b) Maximax = 27000000 for produkt 2.

Oppgave 1 (25 %) Resultater fra QM: a) Maximin = 0 ved ikke å lansere. b) Maximax = 27000000 for produkt 2. Oppgave 1 (25 %) Resultater fra QM: a) Maximin = 0 ved ikke å lansere. b) Maximax = 27000000 for produkt 2. c) EMV max = 1000000 * 0.8 + 27000000 * 0.2 = 4600000 for produkt 2. d) 0.2 * 27000000 4600000

Detaljer

OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ 6 SIDER MERKNADER: Alle deloppgaver vektlegges likt.

OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ 6 SIDER MERKNADER: Alle deloppgaver vektlegges likt. EKSAMEN I: MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 08. mai 2008 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP30S, Casio FX82 eller TI-30 Tabeller og formler i statistikk (Tapir forlag) OPPGAVESETTET

Detaljer

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: n + (x 0 x) 2 1. n + (x 0 x) 1 2 ) = 1 γ

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: n + (x 0 x) 2 1. n + (x 0 x) 1 2 ) = 1 γ MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: Oppgave 11.25 (11.27, 11.6:13) Modell: Y i = α + βx i + ε i der ε 1,..., ε n u.i.f. N(0, σ 2 ). Skal nne

Detaljer

Oppgave 1 (40 %) a) Produktvalgproblemet kan formuleres slik: Maks DB = 200A + 75B + 100C. gitt at:

Oppgave 1 (40 %) a) Produktvalgproblemet kan formuleres slik: Maks DB = 200A + 75B + 100C. gitt at: Oppgave 1 (40 %) a) Produktvalgproblemet kan formuleres slik: Maks DB 200A + 75B + 100C gitt at: 3A + 2B + 3C < 1 000 7A + 2B + 3C < 2 000 10A + 5B + 10C < 4000 4A < 600 b) Initialtablået er vist under:

Detaljer

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. 1) Oppgaver fra boka:

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. 1) Oppgaver fra boka: MOT30 Statistiske metoder, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. ) Oppgaver fra boka: Oppgave.5 (.3:5) ) Først om tolking av datautskriften. Sammendrag gir følgende informasjon: Multippel R =R,

Detaljer

Emnenavn: Faglærer: Ivar Bredesen. Kontroller at oppgaven er komplett før du begynner å besvare spørsmålene.

Emnenavn: Faglærer: Ivar Bredesen. Kontroller at oppgaven er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Høgskolen i østfold EKSAMEN Emnekode: SFB11102 Dato: Emnenavn: Operasjonsanalyse Eksamenstid: 12. desember 2016 09:00-13:00 Hjelpemidler: Lærebok og godkjent kalkulator Faglærer: Ivar Bredesen Om eksamensoppgaven

Detaljer

+ S2 Y ) 2. = 6.737 6 (avrundet nedover til nærmeste heltall) n Y 1

+ S2 Y ) 2. = 6.737 6 (avrundet nedover til nærmeste heltall) n Y 1 Løsningsforslag for: MOT10 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 6. november 007 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP0S, Casio FX8 eller TI-0 Tabeller og formler i statistikk (Tapir forlag) MERKNADER:

Detaljer

LØSNINGSFORSLAG KONTINUASJONSEKSAMEN VÅR 2013 I TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GK

LØSNINGSFORSLAG KONTINUASJONSEKSAMEN VÅR 2013 I TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GK LØSNINGSFORSLAG KONTINUASJONSEKSAMEN VÅR 2013 I TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GK Oppgave 1 a) Målfunksjonen (1) summerer profitten ved å produsere x 1 bord og x 2 stoler. Restriksjon (2) sier at antall enheter

Detaljer

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN HØST 2012 I TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GRUNNKURS

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN HØST 2012 I TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GRUNNKURS LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN HØST 2012 I TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GRUNNKURS Oppgave 1 a) La x 1, x 2 og x 3 være antall enheter produsert av henholdsvis lenestoler, skamler og kjøkkenstoler. Modellen blir

Detaljer

Operasjonsanalyse Økonomiutdanningen

Operasjonsanalyse Økonomiutdanningen Operasjonsanalyse Økonomiutdanningen Ordinær eksamen mai 2009 2. år Dato: 6. mai 2009 Tid: 4 timer Antall oppgavesider inklusive tittelside: 5 Antall oppgaver: 4 Tillatte hjelpemider: Alle NOPA06V Oppgave

Detaljer

Høgskolen i Sør-Trøndelag

Høgskolen i Sør-Trøndelag 1 Høgskolen i Sør-Trøndelag Avdeling for lærer- og tolkeutdanning Individuell skriftlig eksamen i MATEMATISK MODELLERING, LTMAGMA111 111-B 10 studiepoeng ORDINÆR EKSAMEN 9.05.09. Sensur faller innen.06.09.

Detaljer

Faktor - en eksamensavis utgitt av ECONnect

Faktor - en eksamensavis utgitt av ECONnect Faktor - en eksamensavis utgitt av ECONnect Eksamensbesvarelse: SØK1004 Statistikk for økonomer Eksamen: Våren 2010 Antall sider: 7 SØK1004 Eksamensbesvarelse Om ECONnect: ECONnect er en frivillig studentorganisasjon

Detaljer

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: n + (x 0 x) 2 σ2

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: n + (x 0 x) 2 σ2 MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: Oppgave 11.27 (11.6:13) Modell: Y i = α + βx i + ε i der ε 1,..., ε n u.i.f. N(0, σ 2 ). Skal finne konfidensintervall

Detaljer

Høye skårer indikerer høye nivåer av selvkontroll.

Høye skårer indikerer høye nivåer av selvkontroll. Psykologisk institutt PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2015 Skriftlig skoleeksamen tirsdag 19. mai, 09:00 (4 timer) Resultater publiseres 10. juni Kalkulator

Detaljer

PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2014

PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2014 Psykologisk institutt PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2014 Skriftlig skoleeksamen fredag 2. mai, 09:00 (4 timer). Kalkulator uten grafisk display og tekstlagringsfunksjon

Detaljer

Oppgave 1. X 1 B(n 1, p 1 ) X 2. Vi er interessert i forskjellen i andeler p 1 p 2, som vi estimerer med. p 1 p 2 = X 1. n 1 n 2.

Oppgave 1. X 1 B(n 1, p 1 ) X 2. Vi er interessert i forskjellen i andeler p 1 p 2, som vi estimerer med. p 1 p 2 = X 1. n 1 n 2. Løsningsforslag til eksamen i MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 17 november 2008 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP30S, Casio FX82 eller TI-30 Tabeller og formler i statistikk Tapir

Detaljer

EKSAMENSOPPGAVE I SØK1004 STATISTIKK FOR ØKONOMER

EKSAMENSOPPGAVE I SØK1004 STATISTIKK FOR ØKONOMER Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for samfunnsøkonomi EKSAMENSOPPGAVE I SØK1004 STATISTIKK FOR ØKONOMER Faglig kontakt under eksamen: Päivi Lujala Tlf.: 9 67 60 Eksamensdato: Onsdag

Detaljer

Emnenavn: Eksamenstid: Faglærer: Bjørnar Karlsen Kivedal

Emnenavn: Eksamenstid: Faglærer: Bjørnar Karlsen Kivedal EKSAMEN Emnekode: SFB12016 Dato: 18.12.2018 Hjelpemidler: Godkjent kalkulator Emnenavn: Metodekurs II: Samfunnsvitenskapelig metode og anvendt statistikk Eksamenstid: 09.00-13.00 Faglærer: Bjørnar Karlsen

Detaljer

Emnenavn: Deleksamen i Statistikk. Eksamenstid: Faglærer: Tore August Kro. Oppgaven er kontrollert:

Emnenavn: Deleksamen i Statistikk. Eksamenstid: Faglærer: Tore August Kro. Oppgaven er kontrollert: EKSAMEN Emnekode: IRB22515, IRBIO22013, IRE22518, IRM23116 Emnenavn: Deleksamen i Statistikk Dato: Sensurfrist: 03.01.19 24.01.19 Eksamenstid: 09.00 12.00 Antall oppgavesider: 6 Antall vedleggsider: 9

Detaljer

Oppgave 1. og t α/2,n 1 = 2.262, så er et 95% konfidensintervall for µ D (se kap 9.9 i læreboka): = ( 0.12, 3.32).

Oppgave 1. og t α/2,n 1 = 2.262, så er et 95% konfidensintervall for µ D (se kap 9.9 i læreboka): = ( 0.12, 3.32). Løsningsforslag til eksamen i MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 16. november 2009 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP30S, Casio FX82 eller TI-30 Tabeller og formler i statistikk (Tapir

Detaljer

Oppgave 1. Det oppgis at dersom y ij er observasjon nummer j fra laboratorium i så er SSA = (y ij ȳ i ) 2 = 3.6080.

Oppgave 1. Det oppgis at dersom y ij er observasjon nummer j fra laboratorium i så er SSA = (y ij ȳ i ) 2 = 3.6080. EKSAMEN I: MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 28. FEBRUAR 2005 TILLATTE HJELPEMIDLER: KALKULATOR, TABELLER OG FORMLER I STATISTIKK (TAPIR FORLAG) OPPGAVESETTET BESTÅR AV 4 OPPGAVER PÅ

Detaljer

Mulige sammenhenger for plassering på samfunnsstigen

Mulige sammenhenger for plassering på samfunnsstigen Mulige sammenhenger for plassering på samfunnsstigen - blokkvis multippel regresjonsanalyse - Utarbeidet av Ronny Kleiven Antall ord (ekskludert forside og avsnitt 7) 2163 1. SAMMENDRAG Oppgaven starter

Detaljer

STK juni 2016

STK juni 2016 Løsningsforslag til eksamen i STK220 3 juni 206 Oppgave a N i er binomisk fordelt og EN i np i, der n 204 Hvis H 0 er sann, er forventningen lik E i n 204/6 34 for i, 2,, 6 6 Hvis H 0 er sann er χ 2 6

Detaljer

Forelesning 17 Logistisk regresjonsanalyse

Forelesning 17 Logistisk regresjonsanalyse Forelesning 17 Logistisk regresjonsanalyse Logistiske regresjons er den mest brukte regresjonsanalysen når den avhengige variabelen er todelt Metoden kan brukes til å: teste hypoteser om variablers effekt

Detaljer

Kapittel 3: Studieopplegg

Kapittel 3: Studieopplegg Oversikt over pensum Kapittel 1: Empirisk fordeling for en variabel o Begrepet fordeling o Mål for senter (gj.snitt, median) + persentiler/kvartiler o Mål for spredning (Standardavvik s, IQR) o Outliere

Detaljer

Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator, alle andre hjelpemidler

Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator, alle andre hjelpemidler EKSAMENSOPPGAVER Institutt: Eksamen i: Tid: IKBM STAT100 Torsdag 13.des 2012 STATISTIKK 09.00-12.30 (3.5 timer) Emneansvarlig: Solve Sæbø ( 90065281) Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator, alle

Detaljer

HØGSKOLEN I STAVANGER

HØGSKOLEN I STAVANGER EKSAMEN I: MOT0 STATISTISKE METODER VARIGHET: TIMER DATO:. NOVEMBER 00 TILLATTE HJELPEMIDLER: KALKULATOR, TABELLER OG FORMLER I STATISTIKK (TAPIR FORLAG) OPPGAVESETTET BESTÅR AV OPPGAVER PÅ 7 SIDER HØGSKOLEN

Detaljer

Oppgave 1. T = 9 Hypotesetest for å teste om kolesterolnivået har endret seg etter dietten: T observert = 2.16 0

Oppgave 1. T = 9 Hypotesetest for å teste om kolesterolnivået har endret seg etter dietten: T observert = 2.16 0 Løsningsforslag til eksamen i MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 08. mai 2008 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP30S, Casio FX82 eller TI-30 Tabeller og formler i statistikk (Tapir

Detaljer

EKSAMEN. Oppgavesettet består av 20 delspørsmål. Hvert delspørsmål teller likt

EKSAMEN. Oppgavesettet består av 20 delspørsmål. Hvert delspørsmål teller likt EKSAMEN Emnekode: SFB1110 Emne: Operasjonsanalyse Dato: 15.1.014 Eksamenstid: kl. 09.00 til kl. 1.00 Hjelpemidler: Render, Stair, Hanna: Quantitative Analysis for Management. Boken skal være uten notater

Detaljer

Profil Lavpris Supermarked Hypermarked Totalt. Coop Prix 4 4. Coop Extra 13 5. Coop Mega 7 7. Coop Obs 5 13. Rimi 24 24. Ica Supermarked 7 7

Profil Lavpris Supermarked Hypermarked Totalt. Coop Prix 4 4. Coop Extra 13 5. Coop Mega 7 7. Coop Obs 5 13. Rimi 24 24. Ica Supermarked 7 7 Vedlegg 1 - Regresjonsanalyser 1 Innledning og formål (1) Konkurransetilsynet har i forbindelse med Vedtak 2015-24, (heretter "Vedtaket") utført kvantitative analyser på data fra kundeundersøkelsen. I

Detaljer

EKSAMENSOPPGAVER STAT100 Vår 2011

EKSAMENSOPPGAVER STAT100 Vår 2011 EKSAMENSOPPGAVER STAT100 Vår 2011 Løsningsforslag Oppgave 1 (Med referanse til Tabell 1) a) De 3 fiskene på 2 år hadde lengder på henholdsvis 48, 46 og 35 cm. Finn de manglende tallene i Tabell 1. Test

Detaljer

Side 1 av 13. Svar til. EKSAMEN I EMNE TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GK Torsdag 2. desember 2010 Tid: kl Bokmål

Side 1 av 13. Svar til. EKSAMEN I EMNE TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GK Torsdag 2. desember 2010 Tid: kl Bokmål Side av 3 NTNU Institutt for industriell økonomi og teknologiledelse Faggruppe for bedriftsøkonomi og optimering Faglig kontakt under eksamen: Navn: Bjørn Nygreen Tlf.: 958 55 997 / 93607) Svar til EKSAMEN

Detaljer

SOS1120 Kvantitativ metode. Regresjonsanalyse. Lineær sammenheng II. Lineær sammenheng I. Forelesningsnotater 11. forelesning høsten 2005

SOS1120 Kvantitativ metode. Regresjonsanalyse. Lineær sammenheng II. Lineær sammenheng I. Forelesningsnotater 11. forelesning høsten 2005 SOS1120 Kvantitativ metode Regresjonsanalyse Forelesningsnotater 11. forelesning høsten 2005 Per Arne Tufte Lineær sammenheng I Lineær sammenheng II Ukelønn i kroner 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000

Detaljer

Kapittel 7 Markedstilpasning

Kapittel 7 Markedstilpasning Kapittel 7 Markedstilpasning Oppgaver side 200 203 Løsningsforslag oppgave 7.15 a) Fordi dette er en prisvariabel tilpasning, kan fullkommen konkurranse og oligopol utelukkes. En står da igjen med monopol,

Detaljer

Eksamensoppgave i SØK Økonometri I

Eksamensoppgave i SØK Økonometri I Institutt for samfunnsøkonomi Eksamensoppgave i SØK3001 - Økonometri I Faglig kontakt under eksamen: Bjarne Strøm Tlf.: 73 59 19 33 Eksamensdato: 7. juni 2016 Eksamenstid: 5 timer (09.00-14.00) Sensurdato:

Detaljer

2. Hva er en sampelfordeling? Nevn tre eksempler på sampelfordelinger.

2. Hva er en sampelfordeling? Nevn tre eksempler på sampelfordelinger. H12 - Semesteroppgave i statistikk - sensurveiledning Del 1 - teori 1. Gjør rede for resonnementet bak ANOVA. Enveis ANOVA tester om det er forskjeller mellom gjennomsnittene i tre eller flere populasjoner.

Detaljer

Verdens statistikk-dag. Signifikanstester. Eksempel studentlån. http://unstats.un.org/unsd/wsd/

Verdens statistikk-dag. Signifikanstester. Eksempel studentlån. http://unstats.un.org/unsd/wsd/ Verdens statistikk-dag http://unstats.un.org/unsd/wsd/ Signifikanstester Ønsker å teste hypotese om populasjon Bruker data til å teste hypotese Typisk prosedyre Beregn sannsynlighet for utfall av observator

Detaljer

Kp. 13. Enveis ANOVA

Kp. 13. Enveis ANOVA -tabell Bjørn H. Auestad Kp. 13: Én-faktor eksperiment 1 / 13 Kp. 13: Én-faktor -tabell 13.1 Analysis-of-Variance Technique 13.2 The Strategy of Experimental Design 13.3 One-Way Analysis of Variance: Completely

Detaljer

PSY Kvantitativ metode

PSY Kvantitativ metode PSY2014 - Kvantitativ metode Skriftlig skoleeksamen onsdag 21. mai, 09:00 (3 timer). Kalkulator uten grafisk display og tekstlagringsfunksjon er tillatt. En liste av relevante formler og en tabell av t-fordelingen

Detaljer

Til bruk i metodeundervisningen ved Høyskolen i Oslo

Til bruk i metodeundervisningen ved Høyskolen i Oslo MINIMANUAL FOR SPSS Til bruk i metodeundervisningen ved Høyskolen i Oslo Denne minimanualen viser hvordan analyser i metodeundervisningen på masternivå (master i sosialt arbeid, master i familiebehandling

Detaljer

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Faglig kontakt under eksamen: Anna Marie Holand Tlf: 951 38 038 Eksamensdato: 30. mai 2014 Eksamenstid (fra til): 09:00-13:00

Detaljer

Svar til. EKSAMEN I EMNE TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GK Onsdag 10. august 2011 Tid: kl. 0900-1300 Bokmål

Svar til. EKSAMEN I EMNE TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GK Onsdag 10. august 2011 Tid: kl. 0900-1300 Bokmål Side 1 av 10 NTNU Institutt for industriell økonomi og teknologiledelse Faggruppe for bedriftsøkonomi og optimering Faglig kontakt under eksamen: Navn: Lars Magnus Hvattum Oppgave settet laget av: Navn:

Detaljer

Emnenavn: Eksamenstid: Faglærer: Bjørnar Karlsen Kivedal

Emnenavn: Eksamenstid: Faglærer: Bjørnar Karlsen Kivedal EKSAMEN Emnekode: SFB12016 Dato: 06.06.2019 Hjelpemidler: Godkjent kalkulator Emnenavn: Metodekurs II: Samfunnsvitenskapelig metode og anvendt statistikk Eksamenstid: 09.00-13.00 Faglærer: Bjørnar Karlsen

Detaljer

I enkel lineær regresjon beskrev linja. μ y = β 0 + β 1 x

I enkel lineær regresjon beskrev linja. μ y = β 0 + β 1 x Multiple regresjon Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable.det er fortsatt en responsvariabel. Måten dette gjøre på er nokså naturlig. Prediktoren

Detaljer

Verdens statistikk-dag.

Verdens statistikk-dag. Verdens statistikk-dag http://unstats.un.org/unsd/wsd/ Signifikanstester Ønsker å teste hypotese om populasjon Bruker data til å teste hypotese Typisk prosedyre Beregn sannsynlighet for utfall av observator

Detaljer

Befolkning og velferd ECON 1730, H2016. Regresjonsanalyse

Befolkning og velferd ECON 1730, H2016. Regresjonsanalyse Netto innfl. Befolkning og velferd ECON 1730, H2016 Regresjonsanalyse Problem: Gitt planer for 60 nye boliger i kommunen neste år, hvor mange innflyttere kan vi forvente? Tabell Vestby kommune Nye boliger

Detaljer

EKSAMEN I SOSIOLOGI SOS KVANTITATIV METODE. ORDINÆR SKOLEEKSAMEN 4. april 2011 (4 timer)

EKSAMEN I SOSIOLOGI SOS KVANTITATIV METODE. ORDINÆR SKOLEEKSAMEN 4. april 2011 (4 timer) EKSAMEN I SOSIOLOGI SOS4020 - KVANTITATIV METODE ORDINÆR SKOLEEKSAMEN 4. april 20 (4 timer) Tillatt hjelpemiddel: Ikke-programmerbar kalkulator. Opplysninger bakerst i oppgavesettet Sensur på eksamen faller

Detaljer

Løsningsforslag eksamen 25. november 2003

Løsningsforslag eksamen 25. november 2003 MOT310 Statistiske metoder 1 Løsningsforslag eksamen 25. november 2003 Oppgave 1 a) Vi har µ D = µ X µ Y. Sangere bruker generelt trapesius-muskelen mindre etter biofeedback dersom forventet bruk av trapesius

Detaljer

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 Bjørn H. Auestad Institutt for matematikk og naturvitenskap Universitetet i Stavanger 30. oktober, 2011 Bjørn H. Auestad Kp. 13: Én-faktor eksperiment 1 / 15 -tabell

Detaljer

Kort overblikk over kurset sålangt

Kort overblikk over kurset sålangt Kort overblikk over kurset sålangt Kapittel 1: Deskriptiv statististikk for en variabel Kapittel 2: Deskriptiv statistikk for samvariasjon mellom to variable (regresjon) Kapittel 3: Metoder for å innhente

Detaljer

EKSAMEN I EMNE TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GK. Torsdag 2. desember 2010 Tid: kl

EKSAMEN I EMNE TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GK. Torsdag 2. desember 2010 Tid: kl Side 1 av 5 NTNU Institutt for industriell økonomi og teknologiledelse Faggruppe for bedriftsøkonomi og optimering Faglig kontakt under eksamen: Navn: Bjørn Nygreen Tlf.: 958 55 997 / (93607) EKSAMEN I

Detaljer

10.1 Enkel lineær regresjon Multippel regresjon

10.1 Enkel lineær regresjon Multippel regresjon Inferens for regresjon 10.1 Enkel lineær regresjon 11.1-11.2 Multippel regresjon 2012 W.H. Freeman and Company Denne uken: Enkel lineær regresjon Litt repetisjon fra kapittel 2 Statistisk modell for enkel

Detaljer

Spesialisering i økonomistyring og investeringsanalyse DST 9530

Spesialisering i økonomistyring og investeringsanalyse DST 9530 Spesialisering i økonomistyring og investeringsanalyse DST 950 Disposisjon Bruk av LP i økonomiske problemer Et LP-problem Begreper og noen grunnleggende sammenhenger Lineær programmering og bedriftsøkonomiske

Detaljer

Sentralverdi av dataverdi i et utvalg Vi tenker oss et utvalg med datapar. I vårt eksempel har vi 5 datapar.

Sentralverdi av dataverdi i et utvalg Vi tenker oss et utvalg med datapar. I vårt eksempel har vi 5 datapar. Statistisk behandling av kalibreringsresultatene Del 4. v/ Rune Øverland, Trainor Elsikkerhet AS Denne artikkelserien handler om statistisk behandling av kalibreringsresultatene. Dennne artikkelen tar

Detaljer

1 11-1: Kji-kvadrat fordelingen : Krysstabeller og kji-kvadrattesten. 3 Kji-kvadrattesten i JMP

1 11-1: Kji-kvadrat fordelingen : Krysstabeller og kji-kvadrattesten. 3 Kji-kvadrattesten i JMP 1 11-1: Kji-kvadrat fordelingen 2 11-3: Krysstabeller og kji-kvadrattesten 3 Kji-kvadrattesten i JMP Kapittel 11 Samvariasjon mellom to kategoriske variabler Korrelasjon og regresjon handler om samvariasjon

Detaljer

Kapittel 5: dualitetsteori

Kapittel 5: dualitetsteori LP Leksjon 5 Kapittel 5: dualitetsteori motivasjon det duale problemet svak og sterk dualitet det duale til LP problemer på andre former LP Leksjon 5: #1 of 17 Motivasjon Til ethvert LP problem (P) er

Detaljer

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt.

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt. Eksamen i: MET00 Statistikk for økonomer Eksamensdag: 8. november 2007 Tid for eksamen: 09.00-13.00 Oppgavesettet er på 5 sider. Tillatte hjelpemidler: Alle trykte eller egenskrevne hjelpemidler og kalkulator.

Detaljer

6.2 Signifikanstester

6.2 Signifikanstester 6.2 Signifikanstester Konfidensintervaller er nyttige når vi ønsker å estimere en populasjonsparameter Signifikanstester er nyttige dersom vi ønsker å teste en hypotese om en parameter i en populasjon

Detaljer

Sensurfrist:

Sensurfrist: Høgskolen i Østfold Avdeling for ingeniørfag EKSAMEN Lærer: Elise Øby STATISTIKK Statistikk IRF22009 Deleksamen 1 Statistikk: Dato: 18.06.2013 Tid: 0900-1200 IRB22512, IRD22612 IRE22512 Antall oppgavesider:

Detaljer

HØGSKOLEN I STAVANGER

HØGSKOLEN I STAVANGER EKSAMEN I: MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 25. NOVEMBER 2003 TILLATTE HJELPEMIDLER: KALKULATOR, TABELLER OG FORMLER I STATISTIKK (TAPIR FORLAG) OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ

Detaljer

LP. Leksjon 5. Kapittel 5: dualitetsteori. motivasjon det duale problemet svak og sterk dualitet det duale til LP problemer på andre former

LP. Leksjon 5. Kapittel 5: dualitetsteori. motivasjon det duale problemet svak og sterk dualitet det duale til LP problemer på andre former LP. Leksjon 5 Kapittel 5: dualitetsteori motivasjon det duale problemet svak og sterk dualitet det duale til LP problemer på andre former 1 / 26 Motivasjon Til ethvert LP problem (P) er det knyttet et

Detaljer

EKSAMEN I TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GK Tirsdag 4. desember 2012 Tid: kl. 1500 1900 (Bokmål)

EKSAMEN I TIØ4120 OPERASJONSANALYSE, GK Tirsdag 4. desember 2012 Tid: kl. 1500 1900 (Bokmål) Fag TIØ 4120 Operasjonsanalyse, grunnkurs 4. desember 2012 Side 1 av 5 NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET INSTITUTT FOR INDUSTRIELL ØKONOMI OG TEKNOLOGILEDELSE Faglig kontakt under eksamen:

Detaljer

Oppgaver i arbitrasje

Oppgaver i arbitrasje Oppgaver i arbitrasje R. Øystein Strøm 1 Et bilselskap vurderer å tilby en rabatt på 20,000 på sin minivan, noe som senker utsalgsprisen fra 300,000 til 280,000. Markedsføringsavdelingen regner med at

Detaljer

Bokmål. Eksamen i: Stat100 Statistikk Tid: 18. mai Emneansvarlig: Trygve Almøy:

Bokmål. Eksamen i: Stat100 Statistikk Tid: 18. mai Emneansvarlig: Trygve Almøy: Bokmål Institutt: IKBM Eksamen i: Stat100 Statistikk Tid: 18. mai 2010 09.00-12.30 Emneansvarlig: Trygve Almøy: 64 96 58 20 Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulatorer, alle andre hjelpemiddel Oppgaveteksten

Detaljer

600 x 2. d) Dersom dekningsbidraget reduseres til 20 kr per enhet for produkt 2, blir målfunksjonen: Da er optimal løsning gitt ved hjørnepunkt 2:

600 x 2. d) Dersom dekningsbidraget reduseres til 20 kr per enhet for produkt 2, blir målfunksjonen: Da er optimal løsning gitt ved hjørnepunkt 2: LØSNINGER Kapittel. a) Målfunksjon og restriksjoner: Maksimer Z = x + 6x Restriksjoner: Maskin A x + x Maskin B x + x x, x Mulighetsområdet beskrives av kapasitetslinjene i figuren (hjørnepunktene ---5).

Detaljer

Tid: Torsdag 11.desember 9:00 12:30 (3.5 timer) Emneansvarlig: Solve Sæbø, Tlf

Tid: Torsdag 11.desember 9:00 12:30 (3.5 timer) Emneansvarlig: Solve Sæbø, Tlf EKSAMENSOPPGAVE Institutt: IKBM Eksamen i: STAT 100 STATISTIKK Tid: Torsdag 11.desember 9:00 12:30 (3.5 timer) Emneansvarlig: Solve Sæbø, Tlf 67232561 Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulatorer,

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK1110 Løsningsforslag: Statistiske metoder og dataanalys Eksamensdag: Fredag 9. desember 2011 Tid for eksamen: 14.30 18.30

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Eksamen i: UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet STK1110 FASIT. Eksamensdag: Tirsdag 11. desember 2012. Tid for eksamen: 14.30 18.30. Oppgavesettet er på 5 sider. Vedlegg: Tillatte

Detaljer

Lineær optimering. Plan for kurset

Lineær optimering. Plan for kurset Lineær optimering 27. mars 2007 Endre Bjørndal Plan for kurset 1000-1100 1100-1115 1115-1200 1200-1245 1245-1400 1400-1415 1415-1500 Introduksjon Produktmiksproblemet (eksempel 1) Grafisk løsning og følsomhetsanalyse

Detaljer

Løsningsforslag. n X. n X 1 i=1 (X i X) 2 og SY 2 = 1 ny S 2 X + S2 Y

Løsningsforslag. n X. n X 1 i=1 (X i X) 2 og SY 2 = 1 ny S 2 X + S2 Y Statistiske metoder 1 høsten 004. Løsningsforslag Oppgave 1: a) Begge normalplottene gir punkter som ligger omtrent på ei rett linje så antagelsen om normalfordeling ser ut til å holde. Konfidensintervall

Detaljer

Inferens i regresjon

Inferens i regresjon Strategi som er fulgt hittil: Inferens i regresjon Deskriptiv analyse og dataanalyse først. Analyse av en variabel før studie av samvariasjon. Emne for dette kapittel er inferens når det er en respons

Detaljer

EKSAMEN I FAG TMA4255 ANVENDT STATISTIKK

EKSAMEN I FAG TMA4255 ANVENDT STATISTIKK Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 5 Faglig kontakt under eksamen: Bo Lindqvist Tlf. 975 89 418 BOKMÅL EKSAMEN I FAG TMA4255 ANVENDT STATISTIKK Onsdag

Detaljer

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Faglig kontakt under eksamen: Anna Marie Holand Tlf: 951 38 038 Eksamensdato: August 2016 Eksamenstid (fra til): Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

Analyse av forklaringer på variasjoner i selskapenes effektivitet - På oppdrag for DEFO og KS Bedrift

Analyse av forklaringer på variasjoner i selskapenes effektivitet - På oppdrag for DEFO og KS Bedrift Analyse av forklaringer på variasjoner i selskapenes effektivitet - På oppdrag for DEFO og KS Bedrift 18. mai 2015 Svein Sandbakken / Jørn Bugge / Linn Renée Naper / Helge Schroeder Innhold 1. Mandat og

Detaljer

Gruppe 1 Gruppe 2 Gruppe a) Finn aritmetisk gjennomsnitt, median, modus og standardavvik for gruppe 2.

Gruppe 1 Gruppe 2 Gruppe a) Finn aritmetisk gjennomsnitt, median, modus og standardavvik for gruppe 2. Sensurveiledning Ped 3001 h12 Oppgave 1 Er det sammenheng mellom støtte fra venner og selvaktelse hos ungdom? Dette spørsmålet ønsket en forsker å undersøke. Han samlet data på 9. klassingers opplevde

Detaljer

HØGSKOLEN I STAVANGER

HØGSKOLEN I STAVANGER EKSAMEN I: MOT310 STATISTISKE METODER VARIGHET: 4 TIMER DATO: 27. FEBRUAR 2004 TILLATTE HJELPEMIDLER: KALKULATOR, TABELLER OG FORMLER I STATISTIKK (TAPIR FORLAG) OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ 5

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode Kvantitativ

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode Kvantitativ Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode Kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Mehmet Mehmetoglu Tlf.: 73 59 1960 Eksamensdato: 23.05.2016 Eksamenstid (fra-til): 09:00-13:00

Detaljer

EKSAMEN I SOS4020 KVANTITATIV METODE 8. april (4 timer)

EKSAMEN I SOS4020 KVANTITATIV METODE 8. april (4 timer) EKSAMEN I SOS4020 KVANTITATIV METODE 8. april 200 (4 timer) Tillatte hjelpemidler: Ikke-programmerbar kalkulator Liste med matematiske uttrykk/andeler i fordelinger (bakerst i oppgavesettet) Sensur på

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Eksamen i: UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet STK2120 Skisse til løsning/fasit. Eksamensdag: Torsdag 5. juni 2014. Tid for eksamen: 14.30 18.30. Oppgavesettet er på 5 sider.

Detaljer

Kapittel 7 Markedstilpasning

Kapittel 7 Markedstilpasning Oppgaver side 190-193 Løsningsforslag oppgave 7.9 Oppgave 7.9 modell - Excel-fil a) Priselastisiteten Ep, forteller noe om hvor følsom den etterspurte mengden er overfor endringer i prisen. Formel 6.4

Detaljer

Statistikk og dataanalyse

Statistikk og dataanalyse Njål Foldnes, Steffen Grønneberg og Gudmund Horn Hermansen Statistikk og dataanalyse En moderne innføring Kapitteloversikt del 1 INTRODUKSJON TIL STATISTIKK Kapittel 1 Populasjon og utvalg 19 Kapittel

Detaljer

STK Statistiske metoder og dataanalyse høsten 2019 Løsningsforslag til oppgaver i læreboka for uke 38

STK Statistiske metoder og dataanalyse høsten 2019 Løsningsforslag til oppgaver i læreboka for uke 38 STK1110 - Statistiske metoder og dataanalyse høsten 2019 Løsningsforslag til oppgaver i læreboka for uke 38 Vinnie Ko & Ørnulf Borgan September 21, 2019 Lærebok: Modern Mathematical Statistics with Applications

Detaljer

Bedriftsøkonomisk analyse

Bedriftsøkonomisk analyse S P E S I E L L E E M N E R I Bedriftsøkonomisk analyse Rasmus Rasmussen L I N E Æ R P R O G R A M M E R I N G O G K O S T N A D S F O R D E L I N G Del 1 Lineær Programmering og kostnadsfordeling Vansker

Detaljer

Institutt for økonomi og administrasjon

Institutt for økonomi og administrasjon Fakultet for samfunnsfag Institutt for økonomi og administrasjon Statistiske metoder Bokmål Dato: Torsdag 19. desember Tid: 4 timer / kl. 9-13 Antall sider (inkl. forside): 8 Antall oppgaver: 3 Oppsettet

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK1110 Statistiske metoder og dataanalyse 1 Eksamensdag: Mandag 30. november 2015. Tid for eksamen: 14.30 18.00. Oppgavesettet

Detaljer

Løsningsforslag til obligatorisk oppgave i ECON 2130

Løsningsforslag til obligatorisk oppgave i ECON 2130 Andreas Mhre April 15 Løsningsforslag til obligatorisk oppgave i ECON 13 Oppgave 1: E(XY) = E(X(Z X)) Setter inn Y = Z - X E(XY) = E(XZ X ) E(XY) = E(XZ) E(X ) E(XY) = - E(X ) X og Z er uavhengige, så

Detaljer

LP. Leksjon 9: Kapittel 13: Nettverk strøm problemer, forts.2

LP. Leksjon 9: Kapittel 13: Nettverk strøm problemer, forts.2 LP. Leksjon 9: Kapittel 13: Nettverk strøm problemer, forts.2 Vi tar siste runde om (MKS): minimum kost nettverk strøm problemet. Skal oppsummere algoritmen. Se på noen detaljer. Noen kombinatorisk anvendelser

Detaljer

Eksamen PSYC3101 Kvantitativ metode II Vår 2015

Eksamen PSYC3101 Kvantitativ metode II Vår 2015 Eksamen PSYC3101 Kvantitativ metode II Vår 2015 Skriftlig skoleeksamen, fredag 27. mars kl. 09:00 (3 timer). Ingen hjelpemidler, utover forhåndsgodkjent ordbok, er tillatt under eksamen. Alle oppgavene

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: ST 301 Statistiske metoder og anvendelser. Eksamensdag: Torsdag, 2. juni, 1994. Tid for eksamen: 09.00 14.00. Oppgavesettet er

Detaljer

Multippel regresjon. Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable x 1, x 2,, x p.

Multippel regresjon. Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable x 1, x 2,, x p. Multippel regresjon Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable x 1, x 2,, x p. Det er fortsatt en responsvariabel y. Måten dette gjøre på er nokså

Detaljer

EKSAMEN Emnekode: SFB11102 Dato: Hjelpemidler: Utdelt kalkulator

EKSAMEN Emnekode: SFB11102 Dato: Hjelpemidler: Utdelt kalkulator EKSAMEN Emnekode: SFB11102 Dato: 30.11.18 Hjelpemidler: Utdelt kalkulator Emnenavn: Operasjonsanalyse Eksamenstid: 4t Faglærere: John-Erik Andreassen Om eksamensoppgaven og poengberegning: Oppgavesettet

Detaljer

Produktvalg ITD20106: Statestikk og Økonomi

Produktvalg ITD20106: Statestikk og Økonomi Produktvalg ITD20106: Statestikk og Økonomi 1 Bedrifter må ofte forholde seg til ulike begrensninger som gir flaskehalser i produksjonen. Eksempler: Begrenset kapasitet på en maskin i produksjonsavdelingen

Detaljer

Kap. 10: Løsningsforslag

Kap. 10: Løsningsforslag Kap. 10: Løsningsforslag 1 1.1 Markedets risikopremie (MP ) er definert som MP = (r m r f ). Ifølge oppsummeringen i læreboken (Strøm, 2017, side 199), er markedets risikopremie i området 5.0 8.0 prosent.

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Underveiseksamen i: STK1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Onsdag 28/3, 2007. Tid for eksamen: Kl. 09.00 11.00. Tillatte hjelpemidler:

Detaljer

Fastsetting av pris uten kostnadsfordeling.

Fastsetting av pris uten kostnadsfordeling. Fastsetting av pris uten kostnadsfordeling. I følgende lille eksempel skal vi se at vi kan fastsette optimale priser uten å foreta kostnadsfordeling. Et lokalt oljeselskap driver et lite raffineri i nærheten

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK 1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Torsdag 1. juni 2006. Tid for eksamen: 09.00 12.00. Oppgavesettet er på

Detaljer

2.2 Korrelasjon. Våre øyne ikke gode til å bedømme hvor sterk en sammenheng er Trenger kvantitativt mål på sammenheng Korrelasjon et slikt mål

2.2 Korrelasjon. Våre øyne ikke gode til å bedømme hvor sterk en sammenheng er Trenger kvantitativt mål på sammenheng Korrelasjon et slikt mål 2.2 Korrelasjon Våre øyne ikke gode til å bedømme hvor sterk en sammenheng er Trenger kvantitativt mål på sammenheng Korrelasjon et slikt mål Korrelasjon Korrelasjon: Kvantitativt mål på lineær sammenheng

Detaljer

Hvordan modellere et marked med heterogene produkter?

Hvordan modellere et marked med heterogene produkter? Heterogene produkter eller Differensierte produkter Eksempler: - biler - frokostblandinger - reisetider mange produktvarianter på markedet konsumentene har ulike preferanser: noen liker best den ene varianten,

Detaljer

EKSAMEN. Emne: Innføring i bedriftsøkonomisk analyse

EKSAMEN. Emne: Innføring i bedriftsøkonomisk analyse EKSAMEN Emnekode: SFB Dato: 1. juni 2015 Hjelpemidler: Kalkulator Emne: Innføring i bedriftsøkonomisk analyse Eksamenstid: 4 timer. Faglærer: Hans Kristian Bekkevard Eksamensoppgaven: Oppgavesettet består

Detaljer