1 Grafisk framstilling av datamateriale

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "1 Grafisk framstilling av datamateriale"

Transkript

1 1 Grafisk framstilling av datamateriale Dette notatet er laget med tanke på åfå til en rask gjennomgang av denne delen av pensum. Determentforå ha nedskrevet det som forholdsvis rakt blir sagt i forelesning, og kan også brukes som et (kortere, men dårligere) alternativ til å lese gjennom kapitlene i læreboka Løvås: Statistikk. I beskrivende statistikk er hensikten å presentere data. Med data mener vi (ihvertfall i dette faget) serier med tall som er samlet inn i forskjellige sammenhenger. En enkelt verdi i et slikt sett kalles et datapunkt, eller en observasjon. I utgangspunktet kan det være andre typer observasjoner enn tall. For eksempel kan svaralternativer som Lite, middels og mye i et spørsmål i en spørreundersøkelse legges inn som tallene 1, 2 og 3 (og kankje 0 for ubesvart) når vi skal oppsummere disse, for eksempel i et dataprogram som Excel. En slik oversettelse til tall kalles koding, ogviskali fortsettelsen tenke oss at dataene er kodet slik at vi kan snakke om data som innsamlet tallmateriale. En ubehandlet liste av data kalles rådata. Ofte er hensikten å systematisere og forenkle rådataene slik at tallmaterialet blir mer oversiktlig. En mulighet er å gruppere mulige verdier, i et begrenset antall intervaller, og angi antall observasjoner i hver gruppe i en liste som kalles en frekvensliste. I mange sammenhenger forenkles hele tallmaterialet til noen få tall som angir vesentlige egenskaper ved dette. Slike tall kalles beskrivende statistiske mål. Mest brukt er tallparet gjennomsnitt og standardavvik. Dette notatet har noen henvisninger til dette, men hensikten er å behandle beskrivende statistiske mål grundigere etter at vi er ferdige med den grafiske framstillingen. Grafisk framstilling. I presentasjoner brukes ofte grafisk framstilling av tallmateriale. Hovedhensikten med dette notatet er åsepånoenmåter å gjøre dette på. Dette vil vel være kjent for alle, både fra tidligere skolegang og media. Det vil derfor ikke vektlegges stort her. Framstillinga av dette er her gjort med tanke på den sammenhengen dette har med sannsynlighetsmodeller og statistisk analyse vi kommer til senere i kurset. Derfor vektlegges for eksempel forskjellen på histogram og stolpediagram noe, selv om disse ofte går om hverandre i hverdagsstatistikk. Arealtolkningen av histogrammer, og standarisering på relative frekvenser eller totalt areal 1 er også vesentlig for sammenhengen med sannsylighetsregninga. 1.1 Kontinuerlig og diskrete data Vi kommer til å møte på to hovedtyper data, og ikke minst i forbindelse med de stokastiske variablene senere i kurset er det viktig å skille mellom disse. Kontinuerlige data er i prinsippet reelle tall (desimaltall). Da er i teorien alle reell tall (i et område) mulige verdier av observasjoner. Det er hensiktsmessig ogsåå behandle tall som bare kan være heltall som kontinuerlige hvis det er mange forskjellige tall blant observasjonene. Gjentatte målinger av en kontinuerlig størrelse (f.eks. avstand, strømstyrke, bruddstyrke...) er et typisk eksempel på dette. På grunn av måleunøyaktighet vil verdiene variere selv om det er samme størrelse som måles flere ganger. Diskrete data brukes når bare et fåtall verdier er mulige (eller er sannsynlige). Dataene vil ofte, men ikke alltid, bestå av heltall. Disse står da gjerne for antallet av et eller annet. Eksempel på dette kan for eksempel være antall branner i en kommune per måned. Vi får da et datapunkt for hver måned, og når dette er registrert over tid får vi en liste med heltall. Disse vil vanligvis være relativt små, selv om det i prinsippet ikke er noen grense for hvor store de kan være. 1

2 2 Datasett- kontinuerlige data Som eksempel på et litt større datasett er her karakterfordelingen ved sensur av statistikkfaget ved en høgskole i Norge (før finjusteringer). Både fordi det er så mange forskjellige verdier som inngår, og fordi tallene er desimaltall er det naturlig åtenkepå dataene som reelle tall (i motsetning til heltall), og da kaller vi dataene kontinuerlige (i motsetning til diskrete). Karakterskalane går fra 1.0 (best) til 6.0 (dårligst). Svakeste ståkarakter er Rådata- tilfeldig rekkefølge I den rekkefølgen dataene tilfeldigvis foreligger (sortert på kandidatnr.) har vi rådataene. Vi skal ofte betegne disse etter mønsteret {x 1,x 2,x 3,..., x n } Ordnet datasett Sortert etter (stigende) rekkefølge kaller vi datasettet ordnet. Vi skal ofte betegne disse etter mønsteret { x [1],x [2],x [3],..., x [n] }

3 2.3 Oppsummering ved beskrivende statistiske mål En (grov) forenkling av datasettet er å beskrive det med bare noen få tall. Antall observajoner betegner vi som oftest med n. Vi bruker dessuten gjerne gjennomsnittet x (også kallt middelverdi eller empirisk forventningsverdi), som viser hvor tyngdepunktet i datasettet ligger. I tillegg brukes gjerne empirisk standardavvik s som et mål på hvor stor spredningen på dataene er. For de foreliggende dataene er dette regnet ut elektronisk (med Maple) til: Antall observasjoner n = 206 Gjennomsnitt x = 3.46 Standardavvik s = 1.26 Oppsummering ved gruppering av dataene En annen måte å gjøre datasettet mer oversiktlig er ved å dele opp mulige verdier i passende intervaller, og telle opp antall observasjoner i hvert intervall. Antall observasjoner i et intervall kalles da frekvens,mensandelen, som er frekvensen dividert med antallet totalt (eventuelt gjort om til prosent) kalles relativ frekvens. Istedenfor å angi antall innen hvert intervall, kan vi angi antall totalt mindre enn øvre grense i intervallet. Da kalles verdiene kummulative. Her har jeg delt inn intervallet i bredde på 1, og talt opp ved hjelp av Maple. Siden karakteren 4.0 er (dårligste) ståkarakter er det naturlig å ha denne sammen med de noe bedre karakteren (dvs. lavere verdier). Ved konsekvent å dele det inn slik at heltallene går til gruppen nedenfor vil karakteren 1.0 bli stående i en egen bås. Dette er lite hensiktsmessig, så jeg har valgt å gjøre det laveste intervallet noe bredere: Frekvenstabell Kummulativ frekvens Intervall Frekvens Relativ frekvens Frekvens Relativ frekvens [ ] 31 31/206 = 0.15 = 15% 31 31/206 = 0.15 = 15% ] 55 55/206 = 0.27 = 27% 86 86/206 = 0.42 = 42% ] 50 50/206 = 0.24 = 24% /206 = 0.66 = 66% ] 39 39/206 = 0.19 = 19% /206 = 0.85 = 85% ] 31 31/206 = 0.15 = 15% /206 = 1.00 = 100% 3

4 2.4 Histogram Grafisk framstilling ved Histogram. Søylene tilsvarer da frekvensen (eller den relative frekvensen) i hvert intervall. Egentlig er det arealet og ikke høyden som skal tilsvare frekvensen (viktig hvis breddene er forskjellig, men i første eksempel her tar jeg ikke hensyn til at første område egentlig er litt bredere). Som en ekstra del, som ikke er standard i histogrammer, har jeg nedenfor førsteaksen markert hvor gjennomsnittsverdien ligger, og standardavviket som en pil med lengde s ut i hver retning fra denne. Det anbefales at dere gjør det til en vane å ta med dette i løpet av dette kurset, for å oppøve en intuisjon om hva disse størrelsene sier om beliggenhet og spredning av tallmaterialet. Histogram, fordeling av n = 206 karakterer i Statistikk. relativ frekvens 0.25 frekvens x s x x + s Karakter 4

5 2.5 Histogram med ujevne kolonnebredder I 2003 ble karaktersystemet lagt om til bokstavkarakterer. Vi skal nå lage et histogram for hvordan karakterfordelingen ville vært med det nye systemet, med en omregning som framgår av følgende frekvenstabell: Bokstavkar. Tallkar. Frekvens Rel. frekv. Rel. søylehøyde Søylehøyde i cm A B C D E F Når vi lager histogrammer er det arealene som skal være proporsjonal med antall observasjoner i hvert av intervallene. Vi vil ofte standarisere slik at det totale arealet er 1. Relativ frekvens per karakterenhet A B C D E F x s x x + s 5 Tallkarakter

6 2.6 Utregning av høyder på blokkene Det viktigste er ideen med konstruksjonen av histogrammer, der arealet av blokkene er proporsjonal med frekvensen, og det totale arealet er 1. Dette er fordi dette knytter histogrammer til sannsynlighetsfunksjoner vi kommer til senere. Legg spesielt merke til at med denne skaleringen blir de to histogrammene direkte sammenliknbare. Om vi hadde et annet tilsvarende datasett ville også dette histogrammet direkte kunne sammenliknes med dette, selv om antallet n skulle være et helt annet enn 206. For fullstendighetens skyld tar jeg med hvordan jeg har regnet ut høyden på søylene. Siden arealet av hver av blokkene være det samme som den relative frekvensen, blir høyden på blokkene den relative frekvensen dividert med intervallbredden. Da blir skalaen på andreaksen relativ frekvens per enhet langs førsteaksen. For karakteren A er det naturlig å si at bredden er 0.8 (enten fordi den består av 8 forskjellige verdier, eller ved å tenke seg at den egentlig strekker seg fra 0.95 til 1.75). Høyden (y koordinaten) til denne søylen er derfor 17 Høyde for A: =0.103 På tilsvarende måte er høyden for de andre karakterene regnet ut og tatt med i nestsiste kolonne i frekvenstabellen på forrige side. Når dette faktisk skal tegnes må vi vite hvor langt opp vi skal tegne dette. Skalaen i første histogram (der breddene er 1, så det ikke er noen omregning) er valgt slik at 1 centimeter tilsvarer 5 observasjoner. For å få tilsvarende skala i andre histogram vil det altså være 1/5 = 0.2 centimeter for hver observasjon i intervall med bredde 1. Med bredde (f.eks.) 0.8 vil dermed høyden være 0.2/0.8 =0.25 centimeter per observasjon. Siden det er 17 observasjoner i denne gruppen blir dermed høyden på blokken = 4.25 centimeter. Tilsvarende tall for alle karakterene er tatt med i siste kolonne i frekvenstabellen. 6

7 3 Sektordiagrammer Sektordiagrammer, også kallt kakediagrammer (engelsk: pie charts) brukesendelnår man ønsker å illustrere hvor stor andel av det hele hver kategori utgjør. Et sektordiagram for karakterene, der karakterer dårligere en 4.0 er slått sammen til kategorien stryk kan da se slik ut: Sektordiagram for karakterfordeling % % % Stryk 34% En innvending mot bruk av sektordiagrammer er at det er vanskelig for mennesker åse størrelsen på vinkler. Det vil for eksempel være vanskelig å se hvilken sektor av to nokså jamnstore som er størst. Sektordiagrammer brukes lite i den statistiske analysen vi skal drive med i mesteparten av dette kurset, og vi kommer nok ikke til å se mer til dem. 7

8 4 Datasett- diskrete data Når dataene består av et begrenset antall heltall, eller et begrenset antall verdier som f.eks {0, 1/5, 2/5, 3/5, 4/5, 1}, kaller vi dem diskrete. Ofte representerer disse dataene et antall. Hvis vi for eksempel skal telle opp antall kron i et kast med 5 mynter er mulige verdier {0, 1, 2, 3, 4, 5}. Ingen andre verdier kan oppnås, det er for eksempel umulig å få 3.14 kron i et kast med 5 mynter. Eksempel Som eksempel kan vi ta de faktiske resultatene av å kaste 5 mynter og telle opp antall kron, og gjenta dette 50 ganger slik at vi får n = 50 observasjoner. Resultatet er oppsummert i følgende frekvenstabell: Antall kron Frekvens Rel. frekv. Kum. frekv. Rel. kum. frekv Beskrivende statistiske mål For disse observasjonene er: Antall: n = 50, Gjennomsnitt: x = 2.68, standardavvik: s = Stolpediagram Siden for eksempel en observasjon av 3 (kron) betyr nøyaktig 3, og ikke for eksempel 3.14 eller et tall mellom 2.5 og 3.5, vil vi ved en grafisk framstilling plassere antall kron akkurat på heltallene. Det vil si at vi istedenfor blokker som i histogrammet velger smale stolper. Denne typen diagram kalles stolpediagram. Langs andreaksen kan vi enten angi frekvens eller relativ frekvens (eller begge). Her velger jeg relativ frekvens: Relativ frekvens x s x x + s 8 Antall kron

9 5 To variable- spredningsplott Til slutt skal plott av par av observasjoner nevnes. Datapar betegnes ofte generelt {(x 1,y 1 ), (x 2,y 2 ),..., (x n,y n )}. For eksempel {(5, 85), (4, 103),..., (7, 48)}. Et (konstruert) eksempel kan for eksempel være ålax være alder og y prisen (i antall 1000kr) for n = 11 bruktbiler av en bestemt type. Dataene kan også giespå følgende tabellform: Alder x Pris y Parene kan illustreres som punkter i planet i et spredningsplott: Pris (1000kr) Alder Et spredningsplott utstyres ofte med en linje som viser gjennomsnittstendensen. Denne kalles regresjonslinjen.i kapittel 7.3 i Løvås kommer vi tilbake til hvordan denne regnes ut. Pris (1000kr) y = x Alder 9

10 6 Eksempel, diagram med flere datasett Til slutt et eksempel fra egen erfaring: Ved Norsk matematikkråds test ved oppstart høsten 2003 var resulatene for ingeniørstudentene ved HiG og i ingeniørklassen HIS1 ved Jørstadmoen nokså like. For å kunne sammenlikne resultatene selv om det var dobbelt så mange studenter ved HiG bør andel (og ikke antall) være skala langs andreaksen. Dette kan tolkes som at bakgrunnskunnskapen ved studiestart for de to gruppene var like. Disse to studentgruppene hadde same lærer (undertegnede), omtrent samme pensum og samme eksamen i de tilsvarende fagene Matematikk 10 og Matematiske metoder 1. Likevel ble eksamensresultatene klart forskjellige: Konklusjonen på dette var at undervisningen fungerte mye bedre på Jørstadmoen. Rammebetingelsene for de to gruppene er nokså forskjellig (studentene på Jørstadmoen er ansatte i forsvaret og har f.eks. møteplikt). Konsekvensen var likevel at vi prøvde å finne ut hva som fungerte bedre der, og om noe av dette kunne tilpasses undervisningen ved HiG. Blant annet var et større innslag av klasseromsundervisning et tiltak som krever ekstra ressurser, men som vi fikk klarsignal til på bakgrunn av rapporten der disse diagrammene finnes. Og strykprosenten ved HiG har vært klart lavere etter Rapporten kan finnes under diverse på hjemmesiden til Matematikk 10. Desember 2003/ Januar 2007, Hans Petter Hornæs. 10

Beskrivende statistikk.

Beskrivende statistikk. Obligatorisk oppgave i Statistikk, uke : Beskrivende statistikk. 1 Høgskolen i Gjøvik Avdeling for teknologi, økonomi og ledelse. Statistikk Ukeoppgaver uke I løpet av uken blir løsningsforslag lagt ut

Detaljer

Sannsynlighetsregning og Statistikk.

Sannsynlighetsregning og Statistikk. Sannsynlighetsregning og Statistikk. Leksjon Velkommen til dette kurset i sannsynlighetsregning og statistikk! Vi vil som lærebok benytte Gunnar G. Løvås:Statistikk for universiteter og høyskoler. I den

Detaljer

Eksempel på data: Karakterer i «Stat class» Introduksjon

Eksempel på data: Karakterer i «Stat class» Introduksjon Eksempel på data: Karakterer i «Stat class» Introduksjon Viktige begreper for å beskrive data: Enheter som er objektene i datasettet «label» som av og til brukes for å skille enhetene En variabel er en

Detaljer

Øving 1 TMA4240 - Grunnleggende dataanalyse i Matlab

Øving 1 TMA4240 - Grunnleggende dataanalyse i Matlab Øving 1 TMA4240 - Grunnleggende dataanalyse i Matlab For grunnleggende introduksjon til Matlab, se kursets hjemmeside https://wiki.math.ntnu.no/tma4240/2015h/matlab. I denne øvingen skal vi analysere to

Detaljer

13.03.2013 Manual til Excel. For ungdomstrinnet ELEKTRONISK UNDERVISNINGSFORLAG AS

13.03.2013 Manual til Excel. For ungdomstrinnet ELEKTRONISK UNDERVISNINGSFORLAG AS 13.03.2013 Manual til Excel 2010 For ungdomstrinnet ELEKTRONISK UNDERVISNINGSFORLAG AS Innholdsfortegnelse Huskeliste... 3 Lage en formel... 3 Når du får noe uønsket som f.eks. en dato i en celle... 3

Detaljer

Sentralmål og spredningsmål

Sentralmål og spredningsmål Sentralmål og spredningsmål av Peer Andersen Peer Andersen 2014 Sentralmål og spredningsmål i statistikk I dette notatet skal vi se på de viktigste momentene om sentralmål og spredningsmål slik de blir

Detaljer

Statistikk 1. Nico Keilman. ECON 2130 Vår 2014

Statistikk 1. Nico Keilman. ECON 2130 Vår 2014 Statistikk 1 Nico Keilman ECON 2130 Vår 2014 Pensum Kap 1-7.3.6 fra Løvås «Statistikk for universiteter og høgskoler» 3. utgave 2013 (eventuelt 2. utgave) Se overspringelsesliste på emnesiden Supplerende

Detaljer

Stolpediagragram og histogram med regneark

Stolpediagragram og histogram med regneark Stolpediagragram og histogram med regneark I underkapittel 4C i læreboka for Matematikk 2P forklarer vi hvordan du går fram når du skal tegne stolpediagram og histogram. Her viser vi hvordan du kan bruke

Detaljer

Øving 1 TMA4245 - Grunnleggende dataanalyse i Matlab

Øving 1 TMA4245 - Grunnleggende dataanalyse i Matlab Øving 1 TMA4245 - Grunnleggende dataanalyse i Matlab For grunnleggende bruk av Matlab vises til slides fra basisintroduksjon til Matlab som finnes på kursets hjemmeside. I denne øvingen skal vi analysere

Detaljer

Øgrim Bakken Pettersen Skrindo Dypbukt Mustaparta Thorstensen Thorstensen. Digitalt verktøy for Sigma 2P. Microsoft Excel

Øgrim Bakken Pettersen Skrindo Dypbukt Mustaparta Thorstensen Thorstensen. Digitalt verktøy for Sigma 2P. Microsoft Excel Øgrim Bakken Pettersen Skrindo Dypbukt Mustaparta Thorstensen Thorstensen Digitalt verktøy for Microsoft Excel Innhold 1 Om Excel 4 2 Regning 4 2.1 Tallregning................................... 4 2.2

Detaljer

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010 ÅMA0 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 00 ÅMA0 Sannsynlighetsregning med statistikk våren 00 Praktisk om kurset Foreleser og faglig ansvarlig: Bjørn H. Auestad (kontor: E-536). Undervisningstider:

Detaljer

Statistikk Vi på vindusrekka

Statistikk Vi på vindusrekka Statistikk Vi på vindusrekka Statistikk... 2 Samle data... 5 Tabeller... 9 Søylediagram... 12 Histogram... 13 Gjennomsnitt... 15 Misbruk... 17 Frekvens... 20 Sektordiagram... 22 Kurvediagram... 23 Median...

Detaljer

Basisoppgaver til 2P kap. 3 Statistikk

Basisoppgaver til 2P kap. 3 Statistikk Basisoppgaver til 2P kap. 3 Statistikk 3.1 Frekvenstabell og histogram 3.2 Kumulativ frekvens 3.3 Median 3.4 Gjennomsnitt 3.5 Spredningsmål 3.6 Diagrammer (Det er ikke basisoppgaver til 3.7 Statistiske

Detaljer

18.07.2013 Manual til Excel. For mellomtrinnet. Inger Nygjelten Bakke ELEKTRONISK UNDERVISNINGSFORLAG AS

18.07.2013 Manual til Excel. For mellomtrinnet. Inger Nygjelten Bakke ELEKTRONISK UNDERVISNINGSFORLAG AS 18.07.2013 Manual til Excel 2010 For mellomtrinnet Inger Nygjelten Bakke ELEKTRONISK UNDERVISNINGSFORLAG AS Innhold Husk... 2 1. Det kan bare være tall i cellene som skal brukes i formelen.... 2 2. En

Detaljer

Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN FOR FORESATTE MATTE 10.TRINN SKOLEÅR 2015-2016. Side 1 av 9

Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN FOR FORESATTE MATTE 10.TRINN SKOLEÅR 2015-2016. Side 1 av 9 Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN FOR FORESATTE MATTE 10.TRINN SKOLEÅR 2015-2016 Side 1 av 9 Periode 1: UKE 34-UKE 39 Tall og Algebra Analysere sammensatte problemstillinger, identifisere

Detaljer

MAT4010 PROSJEKTOPPGAVE: Statistikk i S2. Olai Sveine Johannessen, Vegar Klem Hafnor & Torstein Mellem

MAT4010 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

Detaljer

2P kapittel 4 Statistikk Løsninger til oppgavene i læreboka

2P kapittel 4 Statistikk Løsninger til oppgavene i læreboka P kapittel 4 Statistikk Løsninger til oppgavene i læreoka 4.1 a Det er 5 + 8 = 13 elever som ruker inntil 119 minutter på sosiale medier. Da er det 5 13 = 1 elever som ruker 10 179 minutter på sosiale

Detaljer

Simulering på regneark

Simulering på regneark Anne Berit Fuglestad Simulering på regneark Trille terninger eller kaste mynter er eksempler som går igjen i sannsynlighetsregningen. Ofte kunne vi trenge flere forsøk for å se en klar sammenheng og få

Detaljer

Kapittel 4. Statistikk

Kapittel 4. Statistikk Kapittel 4. Statistikk Dette kapitlet handler blant annet om: Beregne gjennomsnitt og andre sentralmål. Framstille data i frekvenstabeller. Beregne standardavvik og andre spredningsmål. Framstille data

Detaljer

Introduksjon. Viktige begreper for å beskrive data: Enheter som er objektene i datasettet. «label» som av og til brukes for å skille enhetene

Introduksjon. Viktige begreper for å beskrive data: Enheter som er objektene i datasettet. «label» som av og til brukes for å skille enhetene Introduksjon Viktige begreper for å beskrive data: Enheter som er objektene i datasettet «label» som av og til brukes for å skille enhetene En variabel er en karakteristikk av hver enhet Variablene angis

Detaljer

Statistikk 2. Tabellen nedenfor viser oljeproduksjonen i et OPEC-land i perioden 1990 til 2005. Produksjonen er i 1000 tonn.

Statistikk 2. Tabellen nedenfor viser oljeproduksjonen i et OPEC-land i perioden 1990 til 2005. Produksjonen er i 1000 tonn. Statistikk Innledning Begrepet statistikk skriver seg fra tiden da en stat samlet inn opplysninger som myndighetene hadde bruk for. Opplysningene eller dataene som ble samlet inn, dreide seg for det meste

Detaljer

Dataøvelse 3 Histogram og normalplott

Dataøvelse 3 Histogram og normalplott Matematisk institutt STAT200 Anvendt statistikk Universitetet i Bergen 18. februar 2004 Dataøvelse 3 Histogram og normalplott A. Formål med øvelsen Denne øvelsen skal vise hvordan man med SAS-systemet

Detaljer

Kontinuerlige stokastiske variable.

Kontinuerlige stokastiske variable. Kontinuerlige stokastiske variable. I forelesning har vi sett på en kontinuerlig stokastisk variabel med sannsynlighetstetthet f() =2 og sannsynlighetsfunksjon F () = 2 for. Der hadde jeg et reint regneteknisk

Detaljer

Konfidensintervall for µ med ukjent σ (t intervall)

Konfidensintervall for µ med ukjent σ (t intervall) Forelesning 3, kapittel 6 Konfidensintervall for µ med ukjent σ (t intervall) Konfidensintervall for µ basert på n observasjoner fra uavhengige N( µ, σ) fordelinger når σ er kjent : Hvis σ er ukjent har

Detaljer

Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN FOR FORESATTE MATEMATIKK 8.TRINN SKOLEÅR 2015-2016

Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN FOR FORESATTE MATEMATIKK 8.TRINN SKOLEÅR 2015-2016 Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN FOR FORESATTE MATEMATIKK 8.TRINN SKOLEÅR 2015-2016 Side 1 av 7 Periode 1: UKE 34 - UKE 37 Sammenligne og regne om mellom hele tall, desimaltall, brøker,

Detaljer

42 elever sykler til skolen hver dag, mens 30 tar bussen. 26 går og 10 blir kjørt med bil. Da kan vi lage et diagram som gir en oversikt.

42 elever sykler til skolen hver dag, mens 30 tar bussen. 26 går og 10 blir kjørt med bil. Da kan vi lage et diagram som gir en oversikt. elever sykler til skolen hver dag, mens 0 tar bussen. går og 10 blir kjørt med bil. Da kan vi lage et diagram som gir en oversikt. 7 Hm, er det så mange satellitter over år?! Statistikk MÅL I dette kapitlet

Detaljer

Fagplan i matematikk for 9. trinn 2014/15. Faglærer: Terje Tønnessen

Fagplan i matematikk for 9. trinn 2014/15. Faglærer: Terje Tønnessen Fagplan i matematikk for 9. trinn 2014/15. Faglærer: Terje Tønnessen Standarder (gjennom hele semesteret) : - Å kunne uttrykke seg muntlig. Å forstå og kunne bruke det matematiske språket, implementeres

Detaljer

EKSAMEN KANDIDATNUMMER: EKSAMENSDATO: 26. mai 2006. SENSURFRIST: 16. juni 2006. KLASSE: HIS 04 07. TID: kl. 8.00 13.00.

EKSAMEN 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

Detaljer

Eksamen MAT1005 Matematikk 2P-Y Høsten 2014

Eksamen MAT1005 Matematikk 2P-Y Høsten 2014 Eksamen MAT1005 Matematikk P-Y Høsten 014 Oppgave 1 (1 poeng) Regn ut og skriv svaret på standardform 0,0003 500000000 0,00,0 10,0 4 8 3,0 10 5,0 10 3,0 5,0 4 8 ( 3) 7 3 10 7,5 10 Oppgave (1 poeng) Prisen

Detaljer

Rapport fra karakterpanel for matematikk om bruk av det nye karaktersystemet

Rapport fra karakterpanel for matematikk om bruk av det nye karaktersystemet Rapport fra karakterpanel for matematikk om bruk av det nye karaktersystemet Norsk matematikkråd satte våren 2006 ned følgende karakterpanel for å vurdere praksis i 2005 ved bruk av det nye karaktersystemet:

Detaljer

Høgskolen i Gjøviks notatserie, 2001 nr 5

Høgskolen i Gjøviks notatserie, 2001 nr 5 Høgskolen i Gjøviks notatserie, 2001 nr 5 5 Java-applet s for faget Statistikk Tor Slind Avdeling for Teknologi Gjøvik 2001 ISSN 1501-3162 Sammendrag Dette notatet beskriver 5 JAVA-applets som demonstrerer

Detaljer

De hele tall har addisjon, multiplikasjon, subtraksjon og lineær ordning, men ikke divisjon.

De hele tall har addisjon, multiplikasjon, subtraksjon og lineær ordning, men ikke divisjon. Innledning til Matematikk Hans Petter Hornæs, hans.hornaes@hig.no Det er ofte vanskelig å komme i gang et fag. Innledningsvis er det gjerne en del grunnleggende begreper som må på plass. Mange studenter

Detaljer

Repeterbarhetskrav vs antall Trails

Repeterbarhetskrav vs antall Trails Repeterbarhetskrav vs antall Trails v/ Rune Øverland, Trainor Automation AS Artikkelserie Dette er første artikkel i en serie av fire som tar for seg repeterbarhetskrav og antall trials. Formålet med artikkelserien

Detaljer

Statistisk beskrivelse av enkeltvariabler. SOS1120 Kvantitativ metode. Disposisjon. Datamatrisen. Forelesningsnotater 6. forelesning høsten 2005

Statistisk beskrivelse av enkeltvariabler. SOS1120 Kvantitativ metode. Disposisjon. Datamatrisen. Forelesningsnotater 6. forelesning høsten 2005 SOS110 Kvantitativ metode Forelesningsnotater 6 forelesning høsten 005 Statistisk beskrivelse av enkeltvariabler (Univariat analyse) Per Arne Tufte Disposisjon Datamatrisen Variabler Datamatrisen Frekvensfordelinger

Detaljer

2P kapittel 3 Statistikk Løsninger til innlæringsoppgavene

2P kapittel 3 Statistikk Løsninger til innlæringsoppgavene P kapittel 3 Statistikk Løsninger til innlæringsoppgavene 3. Frekvensen av hybelboere er 15 % av 10 elever, altså 10 0,15 = 18 elever. 3.3 Sier vi at det er N elever i Arams klasse, har vi fra opplysningene

Detaljer

1 Sec 3-2: Hvordan beskrive senteret i dataene. 2 Sec 3-3: Hvordan beskrive spredningen i dataene

1 Sec 3-2: Hvordan beskrive senteret i dataene. 2 Sec 3-3: Hvordan beskrive spredningen i dataene 1 Sec 3-2: Hvordan beskrive senteret i dataene 2 Sec 3-3: Hvordan beskrive spredningen i dataene Todeling av statistikk Deskriptiv statistikk Oppsummering og beskrivelse av den stikkprøven du har. Statistisk

Detaljer

Tabell 1: Beskrivende statistikker for dataene

Tabell 1: Beskrivende statistikker for dataene Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer 7, blokk II Løsningsskisse Oppgave 1 a) Utfør en beskrivende analyse av datasettet % Data for Trondheim: TRD_mean=mean(TRD);

Detaljer

Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Introduksjon Formålet med sannsynlighet og kombinatorikk er å kunne løse problemer i statistikk, somoftegårutpååfattebeslutninger i situasjoner der tilfeldighet rår.

Detaljer

Eksamen 25.05.2011. MAT1015 Matematikk 2P. Nynorsk/Bokmål

Eksamen 25.05.2011. MAT1015 Matematikk 2P. Nynorsk/Bokmål Eksamen 25.05.2011 MAT1015 Matematikk 2P Nynorsk/Bokmål Bokmål Eksamensinformasjon Eksamenstid: Hjelpemidler på Del 1: Hjelpemidler på Del 2: Framgangsmåte: 5 timer: Del 1 skal leveres inn etter 2 timer.

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET 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

Detaljer

EKSAMEN. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator. Hornæs: Formelsamling statistikk HiG. John Haugan: Formler og tabeller.

EKSAMEN. 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)

Detaljer

Eksamen 19.05.2010. MAT1011 Matematikk 1P. Nynorsk/Bokmål

Eksamen 19.05.2010. MAT1011 Matematikk 1P. Nynorsk/Bokmål Eksamen 19.05.2010 MAT1011 Matematikk 1P Nynorsk/Bokmål Bokmål Eksamensinformasjon Eksamenstid: 5 timer: Del 1 skal leveres inn etter 2 timer. Del 2 skal leveres inn senest etter 5 timer. Hjelpemidler

Detaljer

ANDEBU KOMMUNE ANDEBU UNGDOMSSKOLE

ANDEBU KOMMUNE ANDEBU UNGDOMSSKOLE ANDEBU KOMMUNE ANDEBU UNGDOMSSKOLE FORSLAG TIL FAGPLAN I MATEMATIKK 8. KLASSE- Justert 27.09.2011 Periode Tema Kompetansemål Aktiviteter/innhold Kilder Vurdering August og September (ca. 6 uker) Tall og

Detaljer

FAGPLANER Breidablikk ungdomsskole FAG: Matematikk 8. trinn

FAGPLANER Breidablikk ungdomsskole FAG: Matematikk 8. trinn FAGPLANER Breidablikk ungdomsskole FAG: Matematikk 8. trinn Områder Kompetansemål Operasjonaliserte læringsmål Tema/opplegg (eksempler, forslag), ikke obligatorisk Vurderingskriterier vedleggsnummer Samanlikne

Detaljer

Veiledning. Nasjonale prøver i regning for 5. trinn. Versjon: juli 2010, bokmål

Veiledning. Nasjonale prøver i regning for 5. trinn. Versjon: juli 2010, bokmål Veiledning Nasjonale prøver i regning for 5. trinn Versjon: juli 2010, bokmål Nasjonale prøver i regning for 5. trinn Her får du informasjon om nasjonale prøver i regning og hva prøven måler. Videre presenteres

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i STK1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Onsdag 7. oktober 2009. Tid for eksamen: 15:00 17:00. Oppgavesettet er på

Detaljer

DEL 1 Uten hjelpemidler

DEL 1 Uten hjelpemidler DEL 1 Uten hjelpemidler Oppgave 1 (1 poeng) Regn ut og skriv svaret på standardform 0,0003 500000000 0,00 Oppgave (1 poeng) Prisen for en vare er satt opp med 5 %. Nå koster varen 50 kroner. Hva kostet

Detaljer

Undersøkelse om utdanning

Undersøkelse om utdanning Undersøkelse om utdanning I dag er det flere som lurer på om det er en sammenheng mellom barn og foreldre når det kommer til valg av utdanningsnivå. Vi er veldig nysgjerrige på dette emnet, og har derfor

Detaljer

September 2003 MATEMATIKK IKT. Innføring i bruk av regneark i matematikk på ungdomstrinnet

September 2003 MATEMATIKK IKT. Innføring i bruk av regneark i matematikk på ungdomstrinnet September 2003 MATEMATIKK OG IKT Innføring i bruk av regneark i matematikk på ungdomstrinnet 1 Forord Heftet er utarbeidet av Benedikte Grongstad og Ketil Tveito, Sandgotna skole, Bergen på oppdrag fra

Detaljer

Eksamen MAT1005 Matematikk 2P-Y Va ren 2014

Eksamen MAT1005 Matematikk 2P-Y Va ren 2014 Eksamen MAT1005 Matematikk 2P-Y Va ren 2014 Oppgave 1 (2 poeng) Nedenfor ser du hvor mange snegler Astrid har plukket i hagen hver kveld de ti siste kveldene. 10 5 22 28 2 8 50 15 40 10 Bestem gjennomsnittet

Detaljer

Fagstoff til eksamen. Matematikk Vg2P

Fagstoff til eksamen. Matematikk Vg2P Matematikk Vg2P Fagstoff til eksamen Innhold på ndla.no er nå tilgjengelig i PDF- eller epub-format som hjelpemidler til eksamen. Disse filene kan lagres på egen datamaskin og leses i digitalt format,

Detaljer

Lokal læreplan i Matematikk Trinn 9

Lokal læreplan i Matematikk Trinn 9 Lokal læreplan i Matematikk Trinn 9 1 9. trinn Hovedtema 1 Tall og algebra Kompetansemål Mål for opplæringa er at eleven skal kunne: samanlikne og rekne om heile tal, desimaltal, brøkar, prosent, promille

Detaljer

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Utsatt individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Mandag 24. august 2015 kl. 10.00-12.

MASTER 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

Detaljer

4: Sannsynlighetsregning

4: Sannsynlighetsregning Plan for hele året: - Kapittel 5: Januar - Kapittel 6: Februar - Kapittel 7: Februar/mars 4: Sannsynlighetsregning - Kapittel 8: Mars/april - Repetisjon: April/mai - Økter, prøver, prosjekter: Mai - juni

Detaljer

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk Faglig kontakt under eksamen: Jo Eidsvik og Arild Brandrud Næss Tlf: 90 12 74 72 og 99 53 82 94 Eksamensdato: 9. desember 2013 Eksamenstid

Detaljer

Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN FOR FORESATTE I MATEMATIKK 9.TRINN SKOLEÅR 2015-2016. Side 1 av 9

Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN FOR FORESATTE I MATEMATIKK 9.TRINN SKOLEÅR 2015-2016. Side 1 av 9 Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN FOR FORESATTE I MATEMATIKK 9.TRINN SKOLEÅR 2015-2016 Side 1 av 9 Periode 1: UKE 34-UKE 39 Tema: Statistikk gjennomføre undersøkelser og bruke databaser

Detaljer

Vurderingsform og karakterbruk

Vurderingsform og karakterbruk Vurderingsform og karakterbruk Christian F. Heide Høgskolen i Østfold Monica Kristiansen Høgskolen i Østfold Tom Heine Nätt Høgskolen i Østfold Sammendrag I denne artikkelen tar vi utgangspunkt i emner

Detaljer

Årsplan i matematikk ved Blussuvoll skole.

Årsplan i matematikk ved Blussuvoll skole. Årsplan i matematikk ved Blussuvoll skole. Hovedområder i faget: Målinger Statistikk, sannsynlighet og Funksjoner Undervisningstimetall per uke: 8.trinn 9.trinn 10.trinn 3,00 2,25 3,00 Læreverk/materiell:

Detaljer

Sted Gj.snitt Median St.avvik Varians Trondheim 6.86 7.50 6.52 42.49 Værnes 7.07 7.20 6.79 46.05 Oppdal 4.98 5.80 7.00 48.96

Sted Gj.snitt Median St.avvik Varians Trondheim 6.86 7.50 6.52 42.49 Værnes 7.07 7.20 6.79 46.05 Oppdal 4.98 5.80 7.00 48.96 Vår 213 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer 8, blokk II Matlabøving Løsningsskisse Oppgave 1 a) Ingen løsningsskisse. b) Finn, for hvert datasett,

Detaljer

Innhold. Innledning. Del I

Innhold. Innledning. Del I Innhold Del I Innledning 1 Hva er statistikk?...17 1.1 Bokas innhold 18 1.1.1 Noen eksempler 18 1.1.2 Historie 21 1.1.3 Bokas oppbygning 22 1.2 Noen viktige begreper 23 1.2.1 Populasjon og utvalg 23 1.2.2

Detaljer

NRØA møte 2-09. Karakterrapport for bachelorstudiene i økonomi og administrasjon 2008. NRØA møte 2-09

NRØA møte 2-09. Karakterrapport for bachelorstudiene i økonomi og administrasjon 2008. NRØA møte 2-09 NRØA møte 2-09 Karakterrapport for bachelorstudiene i økonomi og administrasjon 2008 NRØA møte 2-09 Stavanger, 19. 10. 2009 NRØA arbeidsutvalg Theo Schewe NRØA har tidligere offentliggjort rapporter om

Detaljer

Lær å bruke GeoGebra 4.0

Lær å bruke GeoGebra 4.0 Lær å bruke GeoGebra 4.0 av Sigbjørn Hals Innhold: Generelt om GeoGebra... 2 Innstillinger... 2 Likninger og ulikheter... 5 Implisitte likninger... 5 Ulikheter... 9 Statistikkberegninger i regnearket...

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Side 1 Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF1010 Objektorientert programmering Eksamensdag: Tirsdag 12. juni 2012 Tid for eksamen: 9:00 15:00 Oppgavesettet er

Detaljer

Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN I MATEMATIKK 8. TRINN SKOLEÅR 2014-2015

Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN I MATEMATIKK 8. TRINN SKOLEÅR 2014-2015 Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN I MATEMATIKK 8. TRINN SKOLEÅR 2014-2015 Periode 1: UKE 34 37 Tema: Tall og tallforståelse Samanlikne og rekne om mellom heile tal, desimaltal ( ) og tal

Detaljer

Lærebok Robert Johnson og Patricia Kuby: Elementary Statistics, 10. utgave. Pensumoversikt. Oversikt. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Lærebok Robert Johnson og Patricia Kuby: Elementary Statistics, 10. utgave. Pensumoversikt. Oversikt. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere 2 Lærebok Robert Johnson og Patricia Kuby: Elementary Statistics, 10. utgave ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 3 4 Pensumoversikt Oversikt Kap. 2 Beskrivende

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

Eksamen 24.11.2010. MAT1013 Matematikk 1T. Nynorsk/Bokmål

Eksamen 24.11.2010. MAT1013 Matematikk 1T. Nynorsk/Bokmål Eksamen 24.11.2010 MAT1013 Matematikk 1T Nynorsk/Bokmål Bokmål Eksamensinformasjon Eksamenstid: Hjelpemidler på Del 1: Hjelpemidler på Del 2: Framgangsmåte: 5 timer: Del 1 skal leveres inn etter 2 timer.

Detaljer

MASTER 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. 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

Detaljer

Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN FOR FORESATTE I MATEMATIKK 9.TRINN SKOLEÅR Side 1 av 9

Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN FOR FORESATTE I MATEMATIKK 9.TRINN SKOLEÅR Side 1 av 9 Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN FOR FORESATTE I MATEMATIKK 9.TRINN SKOLEÅR 2016-2017 Side 1 av 9 Periode 1: UKE 33-UKE 39 Tema: Tall og tallforståelse sammenligne og omregne hele tall,

Detaljer

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 6: Normalfordelingen

ST0202 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!

Detaljer

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011 ÅMA0 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 0 ÅMA0 Sannsynlighetsregning med statistikk våren 0 Praktisk om kurset Foreleser og faglig ansvarlig: Bjørn H. Auestad (kontor: E-536). Undervisningstider:

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

Sannsynlighetsbegrepet

Sannsynlighetsbegrepet Sannsynlighetsbegrepet Notat til STK1100 Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo Januar 2004 Formål Dette notatet er et supplement til kapittel 1 i Mathematical Statistics and Data Analysis

Detaljer

MATEMATIKK kjennetegn på måloppnåelse HOVEDOMRÅDE Tall og algebra:

MATEMATIKK kjennetegn på måloppnåelse HOVEDOMRÅDE Tall og algebra: MATEMATIKK kjennetegn på måloppnåelse HOVEDOMRÅDE Tall og algebra: 1. sammenligne og regne om mellom hele tall, desimaltall, brøker, prosent, promille og tall på standardform, uttrykke slike tall på varierte

Detaljer

Oppgaver til Studentveiledning I MET 3431 Statistikk

Oppgaver til Studentveiledning I MET 3431 Statistikk Oppgaver til Studentveiledning I MET 3431 Statistikk 20. mars 2012 kl 17.15-20.15 i B2 Handelshøyskolen BI 2 Oppgaver 1. Konfidensintervaller Vi ser på inntekten til en tilfeldig valgt person (i tusen

Detaljer

Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN I MATEMATIKK 10. TRINN SKOLEÅR 2014-2015

Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN I MATEMATIKK 10. TRINN SKOLEÅR 2014-2015 Sandefjordskolen BREIDABLIKK UNGDOMSSKOLE ÅRSPLAN I MATEMATIKK 10. TRINN SKOLEÅR 2014-2015 Periode 1: UKE 34 UKE 39 Tema: Tall og algebra Kunne skrive tall på ulike måter. Skrive veldig store og små tall

Detaljer

UTDANNINGSDIREKTORATET MAI 2006 Helge Flakstad Forhåndsensur AVGANGSPRØVE I MATEMATIKK 2006

UTDANNINGSDIREKTORATET MAI 2006 Helge Flakstad Forhåndsensur AVGANGSPRØVE I MATEMATIKK 2006 UTDANNINGSDIREKTORATET MAI 2006 Helge Flakstad Forhåndsensur AVGANGSPRØVE I MATEMATIKK 2006 Forhåndssensuren er basert på 1696 besvarelser. Forhåndsensuren viser at mange skoler ikke har fått med seg at

Detaljer

1 Section 4-1: Introduksjon til sannsynlighet. 2 Section 4-2: Enkel sannsynlighetsregning. 3 Section 5-1: Introduksjon til sannsynlighetsfordelinger

1 Section 4-1: Introduksjon til sannsynlighet. 2 Section 4-2: Enkel sannsynlighetsregning. 3 Section 5-1: Introduksjon til sannsynlighetsfordelinger 1 Section 4-1: Introduksjon til sannsynlighet 2 Section 4-2: Enkel sannsynlighetsregning 3 Section 5-1: Introduksjon til sannsynlighetsfordelinger 4 Section 5-2: Tilfeldige variable 5 Section 5-3: Binomisk

Detaljer

Tallinjen FRA A TIL Å

Tallinjen FRA A TIL Å Tallinjen FRA A TIL Å VEILEDER FOR FORELDRE MED BARN I 5. 7. KLASSE EMNER Side 1 Innledning til tallinjen T - 2 2 Grunnleggende om tallinjen T - 2 3 Hvordan vi kan bruke en tallinje T - 4 3.1 Tallinjen

Detaljer

Eksempeloppgave 2014. MAT1015 Matematikk 2P Ny eksamensordning våren 2015. Ny eksamensordning. Del 1: 2 timer (uten hjelpemidler)

Eksempeloppgave 2014. MAT1015 Matematikk 2P Ny eksamensordning våren 2015. Ny eksamensordning. Del 1: 2 timer (uten hjelpemidler) Eksempeloppgave 2014 MAT1015 Matematikk 2P Ny eksamensordning våren 2015 Ny eksamensordning Del 1: 2 timer (uten hjelpemidler) Del 2: 3 timer (med hjelpemidler) Minstekrav til digitale verktøy på datamaskin:

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

Tall: Hovedområdet tall og algebra handler om å utvikle tallforståing og innsikt i hvordan tall og tallbehandling inngår i

Tall: Hovedområdet tall og algebra handler om å utvikle tallforståing og innsikt i hvordan tall og tallbehandling inngår i Lærebok: Tusen Millioner, Gjerdrum og Skovdahl Tallbok (rutebok i A5 format) Barn lærer matematikk gjennom spill, leik, utforsking og aktiv samhandling. Språkets betydning er veldig viktig for å forstå

Detaljer

DEL 1 Uten hjelpemidler

DEL 1 Uten hjelpemidler DEL 1 Uten hjelpemidler Oppgave 1 (3 poeng) Nedenfor ser du hvor mange snegler Astrid har plukket i hagen hver kveld de ti siste kveldene. 10 5 22 28 2 8 50 15 40 10 Bestem gjennomsnittet, medianen og

Detaljer

EKSAMEN. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator. Hornæs: Formelsamling statistikk HiG. John Haugan: Formler og tabeller.

EKSAMEN. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator. Hornæs: Formelsamling statistikk HiG. John Haugan: Formler og tabeller. KANDIDATNUMMER: EKSAMEN FAGNAVN: FAGNUMMER: Statistikk. BtG207 EKSAMENSDATO: 11. juni 2007. KLASSE: HIS 05 08. TID: kl. 8.00 13.00. FAGLÆRER: Hans Petter Hornæs ANTALL SIDER UTLEVERT: 5 (innkl. forside)

Detaljer

MATEMATIKKSENTERET 2015

MATEMATIKKSENTERET 2015 Rapport Vurdering av eksamen i matematikk MATEMATIKKSENTERET 2015 FIGUR 2: 1: [SKRIV INN BILDETEKSTEN] Matematikksenteret er blitt bedt av Utdanningsdirektoratet om å gjennomføre en evaluering av eksamen

Detaljer

Læreplan, nivå 1. Innhold / tema. Hovedområde Kompetansemål Elevene skal kunne: Tall og algebra:

Læreplan, nivå 1. Innhold / tema. Hovedområde Kompetansemål Elevene skal kunne: Tall og algebra: Kartlegging / vurdering av nivå Begynn året med et kort kurs i tall-lære og matematiske symboler. Deretter kartlegging som plasserer elevene i nivågruppe. De som kan dette, jobber med tekstoppgaver / problemløsning.

Detaljer

ÅRSPLAN. Grunnleggende ferdigheter

ÅRSPLAN. Grunnleggende ferdigheter ÅRSPLAN Skoleåret: 2015/16 Trinn: 5 Fag: Matematikk Utarbeidet av: Trine og Ulf Mnd. Kompetansemål Læringsmål (delmål) kriterier for måloppnåelse Aug Sep Okt Nov Beskrive og bruke plassverdisystemet for

Detaljer

Kjennetegn på måloppnåelse TALL OG ALGEBRA. Kunne plassverdisystemet for hele- og desimaltall

Kjennetegn på måloppnåelse TALL OG ALGEBRA. Kunne plassverdisystemet for hele- og desimaltall MATEMATIKK 6.trinn KOMPETANSEMÅL Mål for opplæringen er at eleven skal kunne: VURDERINGSKRITERIER Kjennetegn på måloppnåelse TALL OG ALGEBRA Elevene skal: Beskrive og bruke plassverdisystemet for desimaltall.

Detaljer

Løsningsforslag for 2P våren 2015

Løsningsforslag for 2P våren 2015 Del 1 Oppgave 1 Sortert i stigende rekkefølge blir det: 4 5 6? 10 12 Medianen, som er 7, skal ligge midt mellom de to midterste tallene 6 og det ukjente tallet, som derfor må være 8. Oppgave 2 Opprinnelig

Detaljer

FAG: Matematikk TRINN: 10

FAG: Matematikk TRINN: 10 FAG: Matematikk TRINN: 10 Områder Kompetansemål Fra Udir Operasjonaliserte læringsmål - Breidablikk Vurderingskriteri er Tall og algebra *kunne samanlikne og rekne om heile tal, desimaltal, brøkar, prosent,

Detaljer

EKSAMEN. EMNEANSVARLIG: Terje Bokalrud og Hans Petter Hornæs. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator og alle trykte og skrevne hjelpemidler.

EKSAMEN. EMNEANSVARLIG: Terje Bokalrud og Hans Petter Hornæs. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator og alle trykte og skrevne hjelpemidler. KANDIDATNUMMER: EKSAMEN EMNENAVN: EMNENUMMER: Kvalitetsledelse med Statistikk. SMF2121 EKSAMENSDATO: 1. juni 2010 KLASSE: Ingeniørutdanning TID: kl. 9.00 13.00. EMNEANSVARLIG: Terje Bokalrud og Hans Petter

Detaljer

ÅRSPLAN FAG: MATEMATIKK

ÅRSPLAN FAG: MATEMATIKK Begby barne- og ungdomsskole ÅRSPLAN FAG: MATEMATIKK TRINN: 8 Tid Kompetansemål Tema med emner Fokus/grunnleggende STATISTIKK 5 uker - hente fakta ut av tabeller - lese av, tolke og lage ulike diagrammer

Detaljer

3 Statistikk KATEGORI 1. 3.1 Søylediagrammer. Oppgave 3.111 Tabellen viser karakterstatistikken for en prøve i en matematikkgruppe 2P.

3 Statistikk KATEGORI 1. 3.1 Søylediagrammer. Oppgave 3.111 Tabellen viser karakterstatistikken for en prøve i en matematikkgruppe 2P. 3 Statistikk KATEGORI 1 3.1 Søylediagrammer Oppgave 3.110 I en klasse ble elevene spurt om hvor mange søsken de hadde. Tabellen viser resultatet. søsken elever 0 6 1 12 2 6 3 2 4 1 Oppgave 3.111 Tabellen

Detaljer

Læreplan i matematikk. Kompetansemål etter 10. årstrinn

Læreplan i matematikk. Kompetansemål etter 10. årstrinn Læreplan i matematikk Kompetansemål etter 10. årstrinn Tall og algebra Eleven skal kunne: 1. Sammenlikne og regne om hele tal, desimaltall, brøker, prosent, promille og tall på standardform 2. Regne med

Detaljer

Loven om total sannsynlighet. Bayes formel. Testing for sykdom. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Loven om total sannsynlighet. Bayes formel. Testing for sykdom. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere 2 Loven om total sannsynlighet La A og Ā være komplementære hendelser, mens B er en annen hendelse. Da er: P(B) P(B oga)+p(b ogā) P(B A)P(A)+P(B Ā)P(Ā) ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist

Detaljer

SAMMENDRAG OG FORMLER

SAMMENDRAG OG FORMLER SAMMENDRAG OG FORMLER SAMMENDRAG OG FORMLER Nye Mega 8A Kapittel A GEOMETRI LINJE, LINJESTYKKE OG STRÅLE linje stråle linjestykke VINKLER VINKELBEIN OG TOPPUNKT En vinkel har et toppunkt. Denne vinkelen

Detaljer

Tall: Hovedområdet tall og algebra handler om å utvikle tallforståing og innsikt i hvordan tall og tallbehandling inngår i

Tall: Hovedområdet tall og algebra handler om å utvikle tallforståing og innsikt i hvordan tall og tallbehandling inngår i Lærebok: Tusen Millioner, Gjerdrum og Skovdahl Tallbok (rutebok i A5 format) Barn lærer matematikk gjennom spill, leik, utforsking og aktiv samhandling. Språkets betydning er veldig viktig for å forstå

Detaljer

Matematikk GS3 Temaer våren 2013 DEL 1: GEOMETRI. 1. Måleenheter. 1.1 Lengdeenheter. 1.2 Arealenheter. Eksempel 1: Gjør om 5 m til dm, cm og mm

Matematikk GS3 Temaer våren 2013 DEL 1: GEOMETRI. 1. Måleenheter. 1.1 Lengdeenheter. 1.2 Arealenheter. Eksempel 1: Gjør om 5 m til dm, cm og mm Matematikk GS3 Temaer våren 2013 DEL 1: GEOMETRI 1. Måleenheter 1.1 Lengdeenheter Eksempel 1: Gjør om 5 m til dm, cm og mm m dm 5 m = 5 10 dm = 50 dm m cm 5 m = 5 10 10 cm = 5 10 2 cm = 500 cm m mm 5 m

Detaljer

Repeterbarhetskrav vs antall Trails

Repeterbarhetskrav vs antall Trails Repeterbarhetskrav vs antall Trails v/ Rune Øverland, Trainor Automation AS Artikkelserie Dette er andre artikkel i en serie av fire om tar for seg repeterbarhetskrav og antall trials. Formålet med artikkelserien

Detaljer