Mer om hypotesetesting
|
|
- Kamilla Sørensen
- 7 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Mer om hypotesetesting I underkapittel 36 i læreboka gir vi en kort innføring i tankegangen ved hypotesetesting Vi gir her en grundigere framstilling av temaet Problemstilling Vi forklarer problemstillingen i hypotesetesting med et eksempel Eksempel 1 Klinisk prøving Et farmasøytisk firma ønsker å finne ut om en ny salve mot eksem er bedre enn den gamle For å gjøre det utfører de et forsøk en såkalt klinisk prøving Femti pasienter som har eksem på begge hendene (omtrent like alvorlig på hver hånd), er med i forsøket Etter loddtrekning får hver pasient den nye salven på den ene hånden og den gamle salven på den andre For å unngå at subjektive vurderinger skal påvirke resultatet, gjøres forsøket "dobbelt blindt" Det betyr at verken pasienten eller legen vet hvilken salve som blir brukt på de to hendene Det er det bare det farmasøytiske firmaet som kjenner til Firmaet pakker salvene i nøytrale tuber som bare er merket med pasientnummer og hvilken hånd tuben skal brukes på Etter fire uker avgjør legen hvilken av de to hendene som er best, og det farmasøytiske firmaet vet om denne hånden har blitt behandlet med den gamle eller den nye salven (Vi forutsetter at legen alltid klarer å avgjøre hvilken hånd som er best I praksis vil det være noen pasienter hvor en ikke klarer å gjøre det) Det viste seg at den nye salven ga best resultat for 3 av de 5 pasientene Kan det farmasøytiske firmaet være rimelig sikker på at den nye salven er bedre enn den gamle? I første omgang kan spørsmålet i eksempel 1 virke merkelig Den nye salven ga best resultat for 6 % av pasientene Da er den vel bedre enn den gamle? Ved nærmere ettertanke er det ikke så enkelt Det vil alltid være tilfeldigheter knyttet til resultatet av en klinisk prøving (både på grunn av loddtrekningen og i hvordan sykdommen utvikler seg for pasientene) Hvis det farmasøytiske firmaet hadde gjentatt forsøket med 5 nye pasienter, ville det nok ha fått et annet resultat Spørsmålet er derfor om det kan være slik at den nye og den gamle salven egentlig er like gode, og at det bare skyldes tilfeldigheter at den nye salven ga best resultat for 6 % av pasientene Eller er i så fall resultatet såpass uvanlig at det farmasøytiske firmaet kan være rimelig sikker på at den nye salven er best? Nullhypotese og alternativ hypotese For å avgjøre spørsmålet formulerer vi problemet som et hypotesetestingsproblem Vi setter da opp to hypoteser: Nullhypotesen ( H ) sier at de to salvene er like gode Den alternativ hypotesen ( H ) sier at den nye salven er bedre enn den gamle (For enkelhets skyld ser vi bort fra at den nye salven kan være dårligere enn den gamle) schehoug Undervisning wwwlokusno Side 1 av 6
2 Vi tar utgangspunkt i nullhypotesen og spør oss om resultatet av forsøket "godt kan ha oppstått på grunn av tilfeldigheter" hvis nullhypotesen er sann Eller er resultatet da såpass usannsynlig at vi må forkaste nullhypotesen For å svare på dette må vi ha en sannsynlighetsmodell som beskriver den variasjonen vi kan få i resultatet fra en klinisk prøving til en annen Vi kan se på den kliniske prøvingen i eksempel 1 som et binomisk forsøk der p er sannsynligheten for at den nye salven vil gi best resultat for en tilfeldig valgt pasient Vi kan nå uttrykke nullhypotesen og den alternative hypotesen som hypoteser om p Nullhypotesen sier at de to salvene er like gode Det betyr at det er like sannsynlig at den nye salven vil gi best resultat som det er at den gamle salven vil gjøre det Det kan vi skrive H : p =,5 Den alternative hypotesen sier at den nye salven er bedre enn den gamle Det betyr at sannsynligheten for at den nye salven vil gi best resultat, er større enn 5 % Det kan vi skrive H : p >,5 P-verdi La X være antall pasienter som får best resultat med den nye salven ved en klinisk prøving som den i eksempel 1 Da er X binomisk fordelt I eksempel 1 var den nye salven best for 3 pasienter, så her fikk X verdien 3 Er dette et "uvanlig resultat" hvis salvene egentlig er like gode? Den alternative hypotesen er H : p >,5 Det betyr at store verdier av X er til støtte for H For å avgjøre om det resultatet vi fikk i eksempel 1 er uvanlig hvis salvene egentlig er like gode, regner vi ut sannsynligheten for at X vil bli minst lik 3 under forutsetning at nullhypotesen er sann Denne sannsynligheten kaller vi P-verdien for testen Eksempel 2 P-verdi ved klinisk prøving Vi ser på den kliniske prøvingen i eksempel 1 Hvis nullhypotesen er sann, er X binomisk fordelt med n = 5 og p =,5 Den nye salven ga best resultat for 3 pasienter Vi bruker et digitalt verktøy og finner at PX ( 3) = 1 PX ( 29) = 1,899 =,11 P-verdien er altså 1,1 % Det er sannsynligheten for at den nye salven vil gi best resultat for minst 3 pasienter hvis de to salvene egentlig er like gode Siden denne sannsynligheten er forholdsvis stor, kan resultatet "godt ha oppstått på grunn av tilfeldigheter" Derfor kan det farmasøytiske firmaet ikke forkaste nullhypotesen, så firmaet kan ikke være rimelig sikker på at den nye salven er bedre enn den gamle (Merk at det likevel kan være slik at den nye salven er best, men at den kliniske prøvingen ikke har nok "beviskraft" til å vise det) Hva hadde konklusjonen blitt om den nye salven hadde vært best for 33 pasienter? schehoug Undervisning wwwlokusno Side 2 av 6
3 Hvis den nye salven er best for 33 pasienter, er P-verdien lik sannsynligheten PX ( 33) X er binomisk fordelt med n = 5 og p =,5 Vi bruker et digitalt verktøy og finner at P-verdien nå blir PX ( 33) = 1 PX ( 32) = 1,984 =, 16 Sannsynligheten er altså 1,6 % for at den nye salven blir best for minst 33 pasienter hvis de to salvene egentlig er like gode Siden denne sannsynligheten er såpass liten, kan vi nå forkaste nullhypotesen Det farmasøytiske firmaet kan altså være rimelig sikker på at den nye salven er bedre enn den gamle Signifikansnivå Hvor liten må P-verdien være for at vi kan forkaste nullhypotesen? Det er vanlig å sette grensen ved 5 % Det farmasøytiske firmaet forkaster da nullhypotesen hvis P-verdien er 5 % eller lavere Hvis P-verdien er større enn 5 %, forkaster firmaet ikke nullhypotesen Vi sier at testen har signifikansnivå 5 % Noen ganger ønsker en å ha et strengere krav for å forkaste nullhypotesen Da kan en sette grensen lavere og bruke signifikansnivå 1 % Når vi oppgir resultatet av en hypotesetest, bør vi ikke nøye oss med å si om nullhypotesen ble forkastet eller ikke på 5 % signifikansnivå (eventuelt 1 % signifikansnivå) Vi bør også oppgi P-verdien for testen Hvis vi forkastet nullhypotesen, forteller P-verdien oss om vi forkastet den med klar margin (P-verdi mye mindre enn 5 %) eller om det var bare så vidt vi gjorde det (P-verdi bare litt mindre enn 5 %) Hvis vi ikke forkastet nullhypotesen, forteller P-verdien oss om vi var nær ved å forkaste den (P-verdi bare litt større enn 5 %), eller om vi var langt fra å gjøre det (P-verdi mye større enn 5 %) Eksempel 3 Spireprosent En frøprodusent påstår at en bestemt type frø har en spireprosent på 7 Ved et gartneri har de mistanke om at spireprosenten ikke er så høy, og de bestemmer deg for å utføre et forsøk for å teste produsentens påstand Det gjør de ved å så 1 frø og se hvor mange av dem som spirer Det viste seg at 653 av frøene spirte Gir det gartneriet et overbevisende grunnlag for å påstå at spireprosenten er mindre enn 7? For å avgjøre dette lager vi en hypotesetest Nullhypotesen er produsentens påstand om at spireprosenten er 7 Den alternative hypotesen er at spireprosenten er lavere enn 7 (Vi ser bort fra muligheten av at spireprosenten er større enn 7) Vi kan se på frøspiringen som et binomisk forsøk der p er sannsynligheten for at et tilfeldig valgt frø vil spire La X være antall frø som spirer Da er X binomisk fordelt, men vi kjenner ikke verdien til p Nullhypotesen er H : p =,7, og den alternative hypotesen er H : p<,7 Her vil små verdier av X være til støtte for den alternative hypotesen, der schehoug Undervisning wwwlokusno Side 3 av 6
4 P-verdien er sannsynligheten for at X vil bli høyst lik 653 under forutsetning at nullhypotesen gjelder Hvis H er sann, er X binomisk fordelt med n = 1 og p =,7 Siden n er stor, er X i så fall tilnærmet normalfordelt med forventningsverdi np = 1,7 = 7 og standardavvik np(1 p) = 1,7,3 = 14,5 Vi bruker et digitalt verktøy slik det står på sidene i læreboka, og finner PX ( 653), 6 P-verdien er altså,6 % Det er derfor veldig usannsynlig at høyst 653 frø vil spire under forutsetning at spireprosenten er 7 Vi forkaster derfor nullhypotesen, og gartneriet har god grunn til å tvile på produsentens påstand Oppsummering Vi oppsummerer hypotesetesting for binomiske forsøk: Det vi vil finne ut, kan vi formulere som hypoteser om p En nullhypotese H: p = p og en alternativ hypotese H: p > p (eventuelt H : p< p) Her er p en gitt verdi for p Vi observerer verdien av en binomisk fordelt stokastisk variabel X Den observerte verdien kaller vi k Hvis den alternative hypotesen er H: p > p, er P-verdien lik sannsynligheten for at X k under forutsetning at p = p Hvis den alternative hypotesen er H : p p<, er P-verdien lik sannsynligheten for at X k under forutsetning at p = p Hvis P-verdien er 5 % eller lavere, forkaster vi H Da kan vi være rimelig sikre på at H er sann Hvis P-verdien er større enn 5 %, har vi ikke grunnlag for å forkaste H (uten at det er et "bevis" for at H er sann) Hypotesetesting for andre fordelinger Vi har forklart framgangsmåten for hypotesetesting når X er binomisk fordelt Vi kan bruke den samme tankegangen for å teste hypoteser i andre situasjoner Eksempel 4 Leskedrikk Et bryggeri opplyser at en leskedrikk inneholder 4,5 mg per liter av et tilsetningsstoff Mattilsynet har mistanke om at den virkelige konsentrasjonen er høyere For å avgjøre om det er tilfellet, måler Mattilsynet konsentrasjonen av tilsetningsstoffet i fem flasker v erfaring vet Mattilsynet at målinger med det apparatet de bruker er normalfordelte Forventningen μ er lik den virkelige konsentrasjonen av stoffet i leskedrikken og standardavviket er σ =, 2 mg per liter (I praksis kjenner vanligvis ikke σ, men vi antar at det er tilfellet her) Resultatet av de fem målingene ble (i mg per liter) 4,76 4,42 4,96 4,66 4,53 Har Mattilsynet godt grunnlag for å påstå at den virkelige konsentrasjonen av tilsetningsstoffet i leskedrikken er høyere enn 4,5 mg per liter? schehoug Undervisning wwwlokusno Side 4 av 6
5 For å svare på spørsmålet i eksempel 4 lager vi en hypotesetest Nullhypotesen er bryggeriets påstand om at konsentrasjonen er 4,5 mg per liter, H : μ = 4,5 Den alternative hypotesen er at konsentrasjonen er høyere, H : μ > 4,5 Vi lar X være summen av målingene når Mattilsynet måler konsentrasjonen i fem flasker Da er X normalfordelt med forventningsverdi EX ( ) = 5μ og standardavvik SD( X ) = σ 5 =,2 5 =,45 (se kommentaren nedenfor rammen på side 165 i læreboka) Hvis nullhypotesen er sann, er EX ( ) = 5 4,5= 22,5 Hvis den alternative hypotesen er sann, er EX ( ) > 22,5 Det betyr at store verdier av X er til støtte for den alternative hypotesen For de fem målingene Mattilsynet gjorde, ble summen av konsentrasjonene 4, , ,96 + 4, ,53 = 23,33 P-verdien er sannsynligheten for at X blir minst lik 23,33 under forutsetning at nullhypotesen gjelder Vi bruker et digitalt verktøy slik det er beskrevet på sidene i læreboka, og finner at PX ( 23,33) =, 33 P-verdien er altså 3,3 % Siden den er mindre enn 5 %, forkaster vi nullhypotesen Mattilsynet har dermed et godt grunnlag for å påstå at den virkelige konsentrasjonen av tilsetningsstoffet er høyere enn 4,5 mg per liter Oppgave Rent gull er mykt og må blandes (legeres) for eksempel med kopper når en skal lage smykker av det Standarden i Norge er å bruke en legering med 585 promille gull En gullsmed har importert gullsmykker fra utlandet Eksportøren påstår at smykkene inneholder 585 promille rent gull, men gullsmeden har mistanke om at andelen gull er mindre Gullsmeden lar derfor et laboratorium analysere gullinnholdet for 1 av de smykkene han har importert v erfaring vet laboratoriet at analyseresultatene er normalfordelte Forventningen μ er lik det virkelige gullinnholdet, og standardavviket er σ = 15 I gjennomsnitt inneholdt de 1 smykkene 58 promille gull (slik at summen ble 58) Gir dette gullsmeden godt grunnlag for å påstå at gullinnholdet i smykkene er mindre enn 585 promille? I eksempel 4 var observasjonene (målingene) normalfordelte Da er også summen av dem normalfordelt Hvis vi har mange observasjoner, kan vi bruke framgangsmåten ovenfor selv om observasjonene ikke er normalfordelte Det kommer av at summen av observasjonene vil være tilnærmet normalfordelt når vi har tilstrekkelig mange observasjoner (se sentralgrensesetningen side 165 i læreboka) schehoug Undervisning wwwlokusno Side 5 av 6
6 Ensidige og tosidige alternativer I eksempel 1 er nullhypotesen H : p,5 = og den alternative hypotesen er H : p >,5 De alternative verdiene for p er altså i sin helhet på den ene siden av nullhypotesen Vi sier at den alternative hypotesen er ensidig Også i eksemplene 3 og 4 har vi ensidige alternative hypoteser Noen ganger kan en være interessert i å teste (for eksempel) nullhypotesen H : p =,5 mot den alternative hypotesen H : p,5 Her er de alternative verdiene for p på begge sider av nullhypotesen Vi sier da at den alternative hypotesen er tosidig Vi ser ikke på testing ved tosidige alternativer her schehoug Undervisning wwwlokusno Side 6 av 6
Hypotesetesting. Hvorfor og hvordan? Gardermoen 21. april 2016 Ørnulf Borgan. H. Aschehoug & Co Sehesteds gate 3, 0102 Oslo Tlf:
Hypotesetesting Hvorfor og hvordan? Gardermoen 21. april 2016 Ørnulf Borgan H. Aschehoug & Co Sehesteds gate 3, 0102 Oslo Tlf: 22 400 400 www.aschehoug.no 1 Oversikt Sannsynlighetsregning og statistikk
DetaljerHypotesetesting. Notat til STK1110. Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo. September 2007
Hypotesetesting Notat til STK1110 Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo September 2007 Teorien for hypotesetesting er beskrevet i kapittel 9 læreboka til Rice. I STK1110 tar vi bare for
DetaljerStatistikk, FO242N, AMMT, HiST 2. årskurs, 30. mai 2007 side 1 ( av 8) LØSNINGSFORSLAG HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG
Statistikk, FO242N, AMMT, HiST 2. årskurs, 30. mai 2007 side 1 ( av 8) LØSNINGSFORSLAG HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG AVDELING FOR MAT- OG MEDISINSK TEKNOLOGI Matteknologisk utdanning Kandidatnr: Eksamensdato:
DetaljerMAT4010 PROSJEKTOPPGAVE: Statistikk i S2. Olai Sveine Johannessen, Vegar Klem Hafnor & Torstein Mellem
MAT400 PROSJEKTOPPGAVE: Statistikk i S2 Olai Sveine Johannessen, Vegar Klem Hafnor & Torstein Mellem 20. mai 205 Innhold. Stokastisk Variabel.. Stokastiske variable som funksjoner 3 2. Forventningsverdi
DetaljerLøsningsforslag Til Statlab 5
Løsningsforslag Til Statlab 5 Jimmy Paul September 6, 007 Oppgave 8.1 Vi skal se på ukentlige forbruk av søtsaker blant barn i et visst område. En pilotstudie gir at standardavviket til det ukentige forbruket
DetaljerLøsningsforslag til obligatorisk innlevering 3.
svar3.nb 1 Løsningsforslag til obligatorisk innlevering 3. Oppgave 1 * Vi skal sammenlikne to sensoere A og B. Begge har rettet den samme oppgaven. Hvis populasjonen er eksamensoppgavene, har vi altså
DetaljerST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 9: Inferens om én populasjon
ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 9: Inferens om én populasjon Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Kap. 9: Inferens om én populasjon Statistisk inferens har som mål å tolke/analysere
Detaljer1 8-1: Oversikt. 2 8-2: Grunnleggende hypotesetesting. 3 Section 8-3: Å teste påstander om andeler. 4 Section 8-5: Teste en påstand om gjennomsnittet
1 8-1: Oversikt 2 8-2: Grunnleggende hypotesetesting 3 Section 8-3: Å teste påstander om andeler 4 Section 8-5: Teste en påstand om gjennomsnittet Definisjoner Hypotese En hypotese er en påstand om noe
DetaljerDekkes av pensumsidene i kap. lesingsnotatene. Hypotesetesting er en systematisk fremgangsmåte
Hypotesetesting. 10 og fore- Dekkes av pensumsidene i kap. lesingsnotatene. Hypotesetesting er en systematisk fremgangsmåte for å undersøke hypoteser (påstander) knyttet til parametre i sannsynlighetsfordelinger.
Detaljerβ(µ) = P(akseptere H 1 µ)
Sentrale begreper for hypotesetesting Begrep Nullhypotesen H 0 Definisjon/forklaring Utrykker "status quo"/"situation normal"/"ting er slik produsenter påstår"/"alt er greit" Signifikansnivå α Sannsynligheten
DetaljerHypotesetesting. mot. mot. mot. ˆ x
Kapittel 6.4-6.5: ypotesetesting ypotesetesting er en standard vitenskapelig fremgangsmåte for å sjekke påstander. Generell problemstilling: Basert på informasjonen i data fra et tilfeldig utvalg ønsker
DetaljerKapittel 9 og 10: Hypotesetesting
Kapittel 9 og 1: Hypotesetesting Hypotesetesting er en standard vitenskapelig fremgangsmåte for å sjekke påstander. Generell problemstilling: Basert på informasjonen i data fra et tilfeldig utvalg ønsker
Detaljer6.2 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
DetaljerPage 1 EN DAG PÅ HELSESTASJONEN. Lises klassevenninnner. Formelen: Du har en hypotese om vanlig høyde
1 E DAG PÅ HELSESTASJOE Lises klassevenninnner Lise er veldig liten Hva gjør at du sier at hun er liten? Du har en hypotese om vanlig høyde Du har en hypotese om vanlig høyde Du sammenligner Lises høyde
DetaljerEksamen REA3028 S2, Høsten 2012
Eksamen REA308 S, Høsten 01 Del 1 Tid: timer Hjelpemidler: Vanlige skrivesaker, passer, linjal med centimetermål og vinkelmåler er tillatt. Oppgave 1 (6 poeng) Deriver funksjonene 3x x a) gx 3 3x x 3x
DetaljerST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 10: Inferens om to populasjoner
ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 10: Inferens om to populasjoner Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Kapittel 10: Inferens om to populasjoner Situasjon: Vi ønsker å sammenligne to
DetaljerTMA4240 Statistikk Høst 2015
TMA4240 Statistikk Høst 2015 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer 11, blokk II I denne øvingen skal vi fokusere på hypotesetesting. Vi ønsker å gi dere
DetaljerKapittel 9 og 10: Hypotesetesting
Kapittel 9 og 1: ypotesetesting ypotesetesting er en standard vitenskapelig fremgangsmåte for å sjekke påstander. Generell problemstilling: Basert på informasjonen i data fra et tilfeldig utvalg ønsker
Detaljerb) Hva er sannsynligheten for at re tilfeldig utvalgte bilmotorer alle har en levetid på minst 17 år?
Oppgave 1 Levetiden T til en bestemt type bilmotor er normalfordelt med forventning µ = 15 år og standardavvik σ = 3 år. a) Vis at sannsynligheten for at en tilfeldig utvalgt bilmotor har en levetid på
DetaljerOppgave 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
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT
Utsatt eksamen i: ECON2130 - Statistikk 1 Eksamensdag: 19.06.2014 Tid for eksamen: kl. 09:00 12:00 Oppgavesettet er på 4 sider UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Tillatte hjelpemidler: Alle trykte
DetaljerHØGSKOLEN I STAVANGER
HØGSKOLEN I STAVANGER Avdeling for TEKNISK NATURVITEN- EKSAMEN I: TE199 SANNSYNLIGHETSREGNING MED STATISTIKK SKAPELIGE FAG VARIGHET: 4 TIMER DATO: 30. AUGUST 2003 TILLATTE HJELPEMIDLER: KALKULATOR OPPGAVESETTET
DetaljerST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 6: Normalfordelingen
ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 6: Normalfordelingen Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Kap. 6: Normalfordelingen Normalfordelingen regnes som den viktigste statistiske fordelingen!
DetaljerHØGSKOLEN I STAVANGER
HØGSKOLEN I STAVANGER Avdeling for TEKNISK NATURVITEN- EKSAMEN I: TE199 SANNSYNLIGHETSREGNING MED STATISTIKK SKAPELIGE FAG VARIGHET: 4 TIMER DATO: 5. JUNI 2003 TILLATTE HJELPEMIDLER: KALKULATOR OPPGAVESETTET
DetaljerTMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016
Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016 Oppgave 1 En bedrift produserer elektriske komponenter. Komponentene kan ha to typer
DetaljerEKSAMEN I FAG 75510/75515 STATISTIKK 1 Tirsdag 20. mai 1997 Tid: 09:00 14:00
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 5 Faglig kontakt under eksamen: Håvard Rue 73 59 35 20 Håkon Tjelmeland 73 59 35 20 Bjørn Kåre Hegstad 73 59 35 20
DetaljerTest, 3 Sannsynlighet og statistikk
Test, 3 Sannsynlighet og statistikk Innhold 3. Stokastiske variabler og sannsynlighetsfordelinger... 3. Forventningsverdi, varians og standardavvik... 5 3.3 Normalfordelingen... 4 3.4 Sentralgrensesetningen...
DetaljerRegler i statistikk STAT 100
TORIL FJELDAAS RYGG - VÅREN 2010 Regler i statistikk STAT 100 Innhold side Sannsynlighetsregning 3 - Uttrykk 3 - Betinget sannsynlighet 4 - Regler for sannsynlighet 4 - Bayes teorem 4 - Uavhengige begivenheter
DetaljerFra i går Signifikanssannsynlighet (p verdi) vs. signifikansnivå Utgangspunkt for begge: Signifikansnivå α. evt.
Fra i går Signifikanssannsynlighet (p verdi) vs. signifikansnivå Utgangspunkt for begge: H 0 : µ = µ 0 H 1 : µ < µ 0 eller µ > µ 0 Signifikanssannsynlighet p Angir sannsynligheten for å få en X som er
DetaljerHypotesetesting av λ og p. p verdi.
Forelesning 7, kapittel 6 Hypotesetesting av λ og p. p verdi. Det som gjøres i denne forelesningen er nær opptil det vi gjorde da vi konstruerte z test for µ, og styrkefunksjon for denne. I tillegg til
DetaljerTMA4240 Statistikk H2010 (20)
TMA4240 Statistikk H2010 (20) 10.5: Ett normalfordelt utvalg, kjent varians (repetisjon) 10.4: P-verdi 10.6: Konfidensintervall vs. hypotesetest 10.7: Ett normalfordelt utvalg, ukjent varians Mette Langaas
DetaljerEksamen S2 va r 2017 løsning
Eksamen S va r 017 løsning Tid: timer Hjelpemidler: Vanlige skrivesaker, passer, linjal med centimetermål og vinkelmåler. Oppgave 1 (5 poeng) Deriver funksjonene a) f 1 f b) g ln 1 g h 1 e c) h e e e Oppgave
DetaljerDenne uken: kap : Introduksjon til statistisk inferens. - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans
Denne uken: kap. 6.1-6.2-6.3: Introduksjon til statistisk inferens - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans VG 25/9 2011 Statistisk inferens Mål: Trekke konklusjoner
Detaljer> 6 7 ) = 1 Φ( 1) = 1 0.1587 = 0.8413 P (X < 7 X < 8) P (X < 8) < 7 6 1 ) < 8 6 1 ) = Φ(2) = 0.8413
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side av 7 Oppgave Sykkelruter a) P (Y > 6) P (Y > 6) P ( Y 7 > 6 7 ) Φ( ) 0.587 0.843 b) Hypoteser: H 0 : µ µ 2 H : µ < µ 2
DetaljerEksamen S2 høsten 2017 løsninger
Eksamen S høsten 017 løsninger Tid: timer Hjelpemidler: Vanlige skrivesaker, passer, linjal med centimetermål og vinkelmåler. Oppgave 1 (5 poeng) Deriver funksjonene a) 3 f x x 4x 4 1 f x x x g x x e b)
DetaljerEksamen 29.11.2011. REA3028 Matematikk S2. Nynorsk/Bokmål
Eksamen 9.11.011 REA308 Matematikk S Nynorsk/Bokmål Bokmål Eksamensinformasjon Eksamenstid: Hjelpemidler på Del 1: Hjelpemidler på Del : 5 timer: Del 1 skal leveres inn etter timer. Del skal leveres inn
DetaljerMOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2010 Løsninger til regneøving nr. 11 (s. 1) der
MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2010 Løsninger til regneøving nr. 11 (s. 1) Oppgave 13.1 Modell: Y ij = µ i + ε ij, der ε ij uavh. N(0, σ 2 ) Boka opererer her med spesialtilfellet der man har like
DetaljerDEL 1. Uten hjelpemidler. Oppgave 1 (5 poeng) Oppgave 2 (4 poeng) Oppgave 3 (2 poeng) Oppgave 4 (2 poeng) Deriver funksjonene a) ( ) x e x
DEL 1 Uten hjelpemidler Oppgave 1 (5 poeng) Deriver funksjonene a) b) c) f( x) 2x 4x g x 2 ( ) x e x 2 3 h x x x 3 ( ) ln( 3 1) Oppgave 2 (4 poeng) a) Utfør divisjonen 3 2 ( x 5x 4x 20) : ( x 5) b) Bestem
DetaljerEksamen S2 høsten 2017
Eksamen S2 høsten 2017 Tid: 2 timer Hjelpemidler: Vanlige skrivesaker, passer, linjal med centimetermål og vinkelmåler. Oppgave 1 (5 poeng) Deriver funksjonene 2 3 f x 2x 4x g x x e b) 2 x c) hx lnx 3
DetaljerKap. 10: Inferens om to populasjoner. Eksempel. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere
Kap. 10: Inferens om to populasjoner Situasjon: Vi ønsker å sammenligne to populasjoner med populasjonsgjennomsnitt henholdsvis μ 1 og μ. Vi trekker da ett utvalg fra hver populasjon. ST00 Statistikk for
DetaljerEksamensoppgave i TMA4240 Statistikk
Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk Faglig kontakt under eksamen: Sara Martino a, Torstein Fjeldstad b Tlf: a 994 03 330, b 962 09 710 Eksamensdato: 28. november 2018 Eksamenstid
DetaljerHypotesetesting (kp. 6) ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Tre deler av faget/kurset: 1. Beskrivende statistikk
ÅMA Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2 Kp. 6 Hypotesetesting Hypotesetesting (kp. 6) Tre deler av faget/kurset:. Beskrivende statistikk 2. Sannsynlighetsteori, sannsynlighetsregning 3. Statistisk
DetaljerForelesning 23 og 24 Wilcoxon test, Bivariate Normal fordeling
Forelesning 23 og 24 Wilcoxon test, Bivariate Normal fordeling Wilcoxon Signed-Rank Test I uke, bruker vi Z test eller t-test for hypotesen H:, og begge tester er basert på forutsetningen om normalfordeling
DetaljerDenne uken: kap. 6.1-6.2-6.3: Introduksjon til statistisk inferens. - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans
Denne uken: kap. 6.1-6.2-6.3: Introduksjon til statistisk inferens - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans VG 25/9 2011 Statistisk inferens Mål: Trekke konklusjoner
DetaljerTMA4240 Statistikk Høst 2016
TMA4240 Statistikk Høst 2016 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Anbefalt øving 11 Oppgavene i denne øvingen dreier seg om hypotesetesting og sentrale begreper
DetaljerKan vi stole på resultater fra «liten N»?
Kan vi stole på resultater fra «liten N»? Olav M. Kvalheim Universitetet i Bergen Plan for dette foredraget Hypotesetesting og p-verdier for å undersøke en variabel p-verdier når det er mange variabler
Detaljeri x i
TMA4245 Statistikk Vår 2016 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Anbefalte oppgaver 11, blokk II Oppgavene i denne øvingen dreier seg om hypotesetesting og sentrale
DetaljerEKSAMEN. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator. Hornæs: Formelsamling statistikk HiG. John Haugan: Formler og tabeller.
KANDIDATNUMMER: EKSAMEN FAGNAVN: FAGNUMMER: Statistikk. BtG207 EKSAMENSDATO: 16. juni 2009. KLASSE: HIS 07 10. TID: kl. 8.00 13.00. FAGLÆRER: Hans Petter Hornæs ANTALL SIDER UTLEVERT: 3 innkl. forside)
DetaljerFasit for tilleggsoppgaver
Fasit for tilleggsoppgaver Uke 5 Oppgave: Gitt en rekke med observasjoner x i (i = 1,, 3,, n), definerer vi variansen til x i som gjennomsnittlig kvadratavvik fra gjennomsnittet, m.a.o. Var(x i ) = (x
DetaljerTMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016
Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016 Oppgave 1 Ei bedrift produserer elektriske komponentar. Komponentane kan ha to typar
DetaljerVerdens 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
Detaljer1 9-3: Sammenligne gjennomsnitt for to uavhengige stikkprøver. 2 9-4: Sammenligne gjennomsnitt for to relaterte stikkprøver
1 9-3: Sammenligne gjennomsnitt for to uavhengige stikkprøver 2 9-4: Sammenligne gjennomsnitt for to relaterte stikkprøver 3 Oppvarming til kap 10: Rette linjer Sammenligne to populasjoner Data fra to
DetaljerStatistikk 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
DetaljerTMA4240 Statistikk H2010 (22)
TMA4240 Statistikk H2010 (22) 10.11-10.12: Testing av andelser 10.13: Testing av varians i ett N utvalg Mette Langaas Foreleses onsdag 3.november, 2010 2 Laban strakk seg ikke lenger, men smaker den bedre?
DetaljerLøsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002
Løsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002 Oppgave 1 a) En god estimator er forventningsrett og har liten varians. Vi tester forventningsretthet: E[ˆµ] E[Y ] µ E[ µ] E[ 1 2 X + 1 2 Y ] 1 2 E[X]
DetaljerEKSAMEN KANDIDATNUMMER: EKSAMENSDATO: 26. mai 2006. SENSURFRIST: 16. juni 2006. KLASSE: HIS 04 07. TID: kl. 8.00 13.00.
KANDIDATNUMMER: EKSAMEN FAGNAVN: FAGNUMMER: Statistikk. BtG207 EKSAMENSDATO: 26. mai 2006. SENSURFRIST: 16. juni 2006. KLASSE: HIS 04 07. TID: kl. 8.00 13.00. FAGLÆRER: Hans Petter Hornæs ANTALL SIDER
DetaljerEKSAMEN I TMA4245 Statistikk
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 5 Faglig kontakt under eksamen: Turid Follestad (98 06 68 80/73 59 35 37) Hugo Hammer (45 21 01 84/73 59 77 74) Eirik
DetaljerEKSAMEN I EMNE TMA4245 STATISTIKK
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 5 Bokmål Faglig kontakt under eksamen: John Tyssedal 73 59 35 34/ 41 64 53 76 Jo Eidsvik 73 59 01 53/ 90 12 74 72
DetaljerDEL 1 Uten hjelpemidler
DEL 1 Uten hjelpemidler Oppgave 1 (24 poeng) a) Deriver funksjonene f x = x 3x+ 4 1) ( ) 3 g x = 6x e 2 2) ( ) x P x = 2x 6x 8x+ 24 b) Vi har gitt funksjonen ( ) 3 2 1) Vis at P ( 3) = 0 2) Bruk polynomdivisjon
DetaljerOppgave 6 (4 poeng) La X være utbyttet til kasinoet ved en spilleomgang. a) Forklar at. b) Skriv av og fyll ut tabellen nedenfor.
Oppgave 6 (4 poeng) I et terningspill på et kasino kastes to terninger. Det koster i utgangspunktet ikke noe å delta i spillet. Dersom summen av antall øyne blir 2 eller 12, får spilleren 200 kroner. Blir
DetaljerQED 5 10. Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode
QED 5 10 Matematikk for grunnskolelærerutdanningen Bind 2 Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode Kapittel 4 Oppgave 1. La x være antall øyne på terningen. a) Vi får følgende sannsynlighetsfordeling
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Hypotesetesting (kp. 6) Hypotesetesting. Kp. 6 Hypotesetesting ...
ÅMA Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 6 Kp. 6 (kp. 6)... Begrep: nullhypotese alternativhypotese ensidig, tosidig teststørrelse (testobservator) nullfordeling kritisk verdi, forkastningsområde
DetaljerAnalyse av kontinuerlige data. Intro til hypotesetesting. 21. april 2005. Seksjon for medisinsk statistikk, UIO. Tron Anders Moger
Intro til hypotesetesting Analyse av kontinuerlige data 21. april 2005 Tron Anders Moger Seksjon for medisinsk statistikk, UIO 1 Repetisjon fra i går: Normalfordelingen Variasjon i målinger kan ofte beskrives
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010 Kp. 6, del 5
ÅMA110 Sasylighetsregig med statistikk, våre 2010 Kp. 6, del 5 Bjør H. Auestad Istitutt for matematikk og aturviteskap Uiversitetet i Stavager 12. april Bjør H. Auestad Kp. 6: Hypotesetestig del 4 1/ 59
DetaljerMatematikk S2 kapittel 5 Sannsynlighet Utvalgte løsninger oppgavesamlingen
Matemati S2 apittel 5 Sannsynlighet Utvalgte løsninger oppgavesamlingen 508 a Utfall: 1 og 2, 1 og 3, 1 og 4, 2 og 3, 2 og 4, 3 og 4. De ses utfallene er lie sannsynlige, så de har hver sannsynlighet 1
DetaljerMatteknologisk utdanning
Statistikk, FO242N, AMMT, HiST 2. årskurs, 30. mai 2007 side 1 ( av 5) HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG AVDELING FOR MAT- OG MEDISINSK TEKNOLOGI Matteknologisk utdanning Kandidatnr: Eksamensdato: 30. mai 2007
DetaljerSannsynlighet og statistikk S2 Løsninger
Sannsynlighet og statistikk S2 Løsninger Innhold 3. Stokastiske variabler og sannsynlighetsfordelinger... 2 3.2 Forventningsverdi Varians Standardavvik... 9 3.3 Normalfordelingen... 7 3.4 Sentralgrensesetningen...
DetaljerKapittel 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
DetaljerST0202 Statistikk for samfunnsvitere
ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Kap. 10: Inferens om to populasjoner Situasjon: Det er to populasjoner som vi ønsker å sammenligne. Vi trekker da et utvalg
DetaljerEksamen REA3028 S2, Våren 2013
Eksamen REA308 S, Våren 013 Del 1 Tid: timer Hjelpemidler: Vanlige skrivesaker, passer, linjal med centimetermål og vinkelmåler. Oppgave 1 (3 poeng) Deriver funksjonene x a) f x x e b) gx x 1 x 3 Oppgave
DetaljerLøsningsforlag statistikk, FO242N, AMMT, HiST 2.årskurs, 7. desember 2006 side 1 ( av 8) LØSNINGSFORSLAG
Løsningsforlag statistikk, FO4N, AMMT, HiST.årskurs, 7. desember 006 side 1 ( av 8) LØSNINGSFORSLAG HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG AVDELING FOR MAT- OG MEDISINSK TEKNOLOGI Matteknologisk utdanning Kandidatnr:
DetaljerOppgave 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
DetaljerLøsningsforslag statistikkeksamen desember 2014
Løsningsforslag statistikkeksamen desember 2014 Oppgave 1 a i. To hendelser er disjunke hvis det er intet overlapp mellom hendelsene, altså hvis A B = Ø. Siden vi har en sannsynlighet for å finne A B som
DetaljerEksamensoppgave i TMA4240 Statistikk
Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk Faglig kontakt under eksamen: Mette Langaas a, Ingelin Steinsland b, Geir-Arne Fuglstad c Tlf: a 988 47 649, b 926 63 096, c 452 70 806
DetaljerHeldagsprøve. Matematikk - S2. 6 Mai 2010
S2 -Heldagsprøve V0 Heldagsprøve Matematikk - S2 6 Mai 200 Løsningsskisser Del Oppgave a) En rekke er gitt ved 7 3 9... ) Finn ledd nummer 25 i rekken. a 25 a d n 6 25 45 2) Finn summen av de første 50
DetaljerRegneregler for forventning og varians
Regneregler for forventning og varians Det fins regneregler som er til hjelp når du skal finne forventningsverdier og varianser. Vi skal her se nærmere på disse reglene. Vi viser deg også hvordan reglene
DetaljerOppgaver fra 8.3, 8.4, , 8.51, 8.52, 8.231, 8.232, 8.250, 8.252
Oppgaver fra 8.3, 8.4, 8.5 8.41, 8.51, 8.52, 8.231, 8.232, 8.250, 8.252 8.41 Populasjon: Tilfeldig variabel X : Trekke en tilfeldig flaske og måle volumet Ukjent sannsynlighetsfordeling, men forventning
DetaljerSupplement til power-point presentasjonen i medisinsk statistikk, forelesning 7 januar 2013. Skrevet av Stian Lydersen 16 januar 2013
1 Supplement til power-point presentasjonen i medisinsk statistikk, forelesning 7 januar 013. Skrevet av Stian Lydersen 16 januar 013 Vi antar at vårt utvalg er et tilfeldig og representativt utvalg for
DetaljerOPPGAVEHEFTE I STK1000 TIL KAPITTEL Regneoppgaver til kapittel 7. X 1,i, X 2 = 1 n 2. D = X 1 X 2. På onsdagsforelesningen påstod jeg at da må
OPPGAVEHEFTE I STK000 TIL KAPITTEL 7 Regneoppgaver til kapittel 7 Oppgave Anta at man har resultatet av et randomisert forsøk med to grupper, og observerer fra gruppe, mens man observerer X,, X,2,, X,n
DetaljerGrad av aktiv forvaltning for fond i DNB Norge-familien
Grad av aktiv forvaltning for fond i DNB Norge-familien Analyse av DNB Norge, DNB Norge I, Avanse Norge I og Avanse Norge II for tidsrommet 31..2009 til 31..2014. Petter Bjerksund, professor NHH og Trond
DetaljerOppgave 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
Detaljerb) i) Finn sannsynligheten for at nøyaktig 2 av 120 slike firmaer går konkurs.
Eksamen i: MET 040 Statistikk for økonomer Eksamensdag: 31 Mai 2007 Tid for eksamen: 09.00-13.00 Oppgavesettet er på 4 sider. Tillatte hjelpemidler: Alle trykte eller egenskrevne hjelpemidler og kalkulator.
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Hypotesetesting (kp. 6) Hypotesetesting, innledning. Kp.
ÅMA Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 8 Kp. 6 Hypotesetesting Hypotesetesting (kp. 6) Tre deler av faget/kurset:. Beskrivende statistikk. Sannsynlighetsteori, sannsynlighetsregning 3. Statistisk
DetaljerOppgave 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
DetaljerAndre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010
Andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010 Dette er det andre settet med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010. Oppgavesettet består av fire oppgaver. Det er valgfritt om du vil
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: ST101 Innføring i statistikk og sannsynlighetsregning. Eksamensdag: Mandag 29. november 1993. Tid for eksamen: 09.00 15.00. Oppgavesettet
DetaljerEKSAMEN ST0202 STATISTIKK FOR SAMFUNNSVITERE
Norges teknisknaturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 10 Bokmål Faglig kontakt under eksamen: Bo Lindqvist, tlf. 97589418 EKSAMEN ST0202 STATISTIKK FOR SAMFUNNSVITERE Tirsdag
DetaljerBærekraftig utvikling - forskerspiren. Maria Sviland, Skolelaboratoriet NTNU
Bærekraftig utvikling - forskerspiren Maria Sviland, Skolelaboratoriet NTNU 1 2 Forskerspiren Forskerspiren Kompetansemål etter Vg1 studieforberedende utdanningsprogram ( - Naturfag i vidregående opplæring)
DetaljerMASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Utsatt individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Mandag 24. august 2015 kl. 10.00-12.
MASTR I IDRTTSVITNSKAP 2014/2016 Utsatt individuell skriftlig eksamen i STA 400- Statistikk Mandag 24. august 2015 kl. 10.00-12.00 Hjelpemidler: kalkulator ksamensoppgaven består av 10 sider inkludert
DetaljerMASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Fredag 13. mars 2015 kl. 10.00-12.00
MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016 Individuell skriftlig eksamen i STA 400- Statistikk Fredag 13. mars 2015 kl. 10.00-12.00 Hjelpemidler: kalkulator Eksamensoppgaven består av 10 sider inkludert forsiden
DetaljerEksamen S2 va r Oppgave 1 (5 poeng) Oppgave 2 (2 poeng) Oppgave 3 (6 poeng)
Eksamen S va r 017 Tid: timer Hjelpemidler: Vanlige skrivesaker, passer, linjal med centimetermål og vinkelmåler. Oppgave 1 (5 poeng) Deriver funksjonene a) f x x x b) g x lnx 1 h x x e c) x Oppgave (
DetaljerEksamen S2, Va ren 2013
Eksamen S, Va ren 0 Del Tid: timer Hjelpemidler: Vanlige skrivesaker, passer, linjal med centimetermål og vinkelmåler. Oppgave ( poeng) Deriver funksjonene f x x e a) x x x f x x e x e x x e x e e x x
DetaljerSannsynlighet og statistikk
Sannsynlighet og statistikk Innhold Kompetansemål Sannsynlighet og statistikk, S... 3. Stokastiske variabler og sannsynlighetsfordelinger... 3 Stokastisk forsøk... 3 Definisjon av sannsynlighet og sannsynlighetsmodell...
DetaljerEksamensoppgave i ST3001
Det medisinske fakultet Institutt for kreftforskning og molekylær medisin Eksamensoppgave i ST3001 Onsdag 16. desember 2010, kl. 9.00 13:00 ntall studiepoeng: 7.5 Tillatte hjelpemidler: Kalkulator og alle
DetaljerNasjonale prøver i lesing, regning og engelsk på 5. trinn 2015
Nasjonale prøver i lesing, regning og engelsk på 5. trinn 2015 Resultater fra nasjonale prøver på 5. trinn høsten 2015 er nå publisert i Skoleporten. Her er et sammendrag for Nord-Trøndelag: - I snitt
Detaljer(b) På slutten av dagen legger sekretæren inn all innsamlet informasjon i en ny JMP datafil. Hvor mange rader og søyler(kolonner) har datafila?
Institutt for samfunnsøkonomi Skriftlig eksamen i: MET 34311 Statistikk Eksamensdato: 01.06.11, kl. 09.00-14.00 Tillatte hjelpemidler: Alle + BI-definert eksamenskalkulator : TEXAS INTRUMENTS BA II Plus
DetaljerTid: 29. mai (3.5 timer) Ved alle hypotesetester skal både nullhypotese og alternativ hypotese skrives ned.
EKSAMENSOPPGAVE, bokmål Institutt: IKBM Eksamen i: STAT100 STATISTIKK Tid: 29. mai 2012 09.00-12.30 (3.5 timer) Emneansvarlig: Trygve Almøy (Tlf: 95141344) Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator,
DetaljerLøsningsforslag ECON 2130 Obligatorisk semesteroppgave 2017 vår
Løsningsforslag ECON 130 Obligatorisk semesteroppgave 017 vår Andreas Myhre Oppgave 1 1. (i) Siden X og Z er uavhengige, vil den simultane fordelingen mellom X og Z kunne skrives som: f(x, z) = P(X = x
DetaljerLøsning eksamen desember 2017
Løsning eksamen desember 017 Oppgave 1 Innfører hendelsene D: enheten er defekt K: enheten blir kassert a i Disse sannsynlighetene kan leses ut av oppgaveteksten: P D = 0, 10 P K D = 0, 07 P K D = 0, 95
DetaljerEcon 2130 uke 16 (HG)
Econ 213 uke 16 (HG) Hypotesetesting I Løvås: 6.4.1 6, 6.5.1-2 1 Testing av µ i uid modellen (situasjon I Z-test ). Grunnbegreper. Eksempel. En lege står overfor følgende problemstilling. Standardbehandling
Detaljer