Arkitektur mm. Forelesning
|
|
- Samuel Mortensen
- 7 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Istitutt for iformatikk Pesum litteratur : Arkitektur mm Forelesig Mathiasse et al OOA&D, kap Skagestei : Are use cases ecessarily the best start of a OO system developmet process -Se ellers: // // Versjo /ajj Ark 1 av 11
2 Istitutt for iformatikk Litt om metodebruk og otasjoer (det vises til kap. 18, og spesielt figur ) Metode i dette kurset er OOA&D, som mage fellestrekk med UP (Uified Process), me også e del forskjeller (Rike bilder, FACTOR-kriteriee, distiksjoe mellom problemområdet og applikasjosområdet). Et viktig fellestrekk er bruk av UML (Uified Modellig Laguage), som brukes i både aalyse- og desigfase, dvs. (logisk) utformig av kompoeter- og prosess-arkitektur, tilpasset tekisk plattform mm. Tau-UML støtter dette. OOAD&D bruker 7 diagrammer (klasse-, deploymet, sekves, tilstads, bruksmøster, avigasjo og vidu-diagram+ rike bilder, jf figur 18.3) Vi abefaler der å bruke OOA&D-otasjo i obligatorisk oppgave og til eksame, me aksepterer avvik dersom det er kosistet og forståelig, (som f eks. bruk av sekvesdiagrammer mm) UML er ikke et programmerigspråk og ka ikke brukes til implemetasjo, som derimot f eks. C++, JAVA, Smalltalk, SIMULA (alle objekt-orieterte språk). Ark 2 av 11
3 Istitutt for iformatikk Desig av arkitekture Kompoet-arkitektur - Klasser - Stabile aspekter - relaterte kompoeter - Logiske ivåer - Beskrivelsesstruktur Prosess- arkitektur - Objekter - Dyamiske aspekter - Koordierig av prosesser - Fysisk ivå, struktur for utførig Ark 3 av 11
4 Istitutt for iformatikk Geerisk Arkitektur. Kompoet gresesitt Kompoet Brukergresesitt Kompoet Systemgresesitt Kompoet Fuksjoer Kompoet Model Kompoet tekisk plattform Kompoet Kompoet Brukergresesitt Databasesystem Kompoet Nettverksprogram Ark 4 av 11
5 Istitutt for iformatikk Desig-kriterier Tekisk Bidiger til eksisterede ifrastruktur og utstyr og/eller programvare Vurdere gjebruk av relevate møstre og kompoeter Kjøp av stadard utstyr Stadarder vedr. utvikligsmetodikk, verktøy mm Ekstere bidiger,... Orgaisatorisk Ege utvikligsavdelig (hvis oe ) eller samarbeid med adre Plaer for videre utvikligsarbeid Persoellressurser Iter SU-kompetase Erfariger med tilsvarede systemer, tekisk plattform,.. Ark 5 av 11
6 Istitutt for iformatikk Desig kriterier (oe utvalgte) Kriterier Mest Viktig Viktig Midre viktig Lett å oppfylle Fusjoalitet A. B, C Brukervelighet B A C Sikkerhet C B A: Effektivitet B, C A Stabilitet B, C A Fleksibilitet A, B C Gjebruk/flytbar A, C B Vedlikeholdbar A, C Irrelevat A: Koferasesystem, B: Hår-salog, C: Redigs-kotroll Ark 6 av 11
7 Istitutt for iformatikk De tradisjoelle 3-delte kompoetarkitekture Kompoetlag : Brukergesesitt Kompoetlag: Fuksjoer Kompoetlag: Modelle Ark 7 av 11
8 Istitutt for iformatikk Kompoet : Samlig av programmer som utgjør e helhet og har veldefiert asvar Gresesitt kompoete : Represeterer gresesittet mot brukere, fortolker meyer, kapperader,. Fuksjo-modelle: Represeterer fuksjoalitete: oppdaterig, lesig, sigallerig, beregiger Modell-kompoete :, - Represeterer problemområdet, dvs. dataee og deres struktur Defiere Delsystemer Uavhegige systemer som kommuiserer med hveradre, me ikke bygger på hveradre. Hver delsystem ka ieholde model, fuksjo og gresesittskompoeter. - f eks Kliet-tjeer arkitektur, eller likeverdige systemer Ark 8 av 11
9 Istitutt for iformatikk Prosess arkitektur: E struktur for hvorda systemet utfører hadliger, beståede av uavhegige prosesser Arbeidet med å defiere prosess-arkitekture består av Fordelig av programkompoetee på systemprosessoree Strukturere samspillet mellom objektee ute utførige Eksempel : Cruise-kotroll systemet, figur og kap. 22, Litt om distribusjo og desetraliserig av programkompoeter (figur ,7) Ark 9 av 11
10 Istitutt for iformatikk Hvorda idetifisere (del)kompoeter: Kompoeter ka være parter (moduler) eller lag Modelle: Skal represetere tilstader og edriger i problemområdet, og skal kue lagre og frambrige data til fuksjoskompoete og brukergresesitts-modelle Bør deler opp i samsvar med adskilte deler i PO, eller for å redusere kompleksitet (modulariserig). Ulike klyger i modeller er slike kadidater. Eks: ulike databaser; I legekotorcaset: pasietdatabase adskilt fra legeliste Fuksjo: Skal represetere fuksjoalitete til systemet. Deles opp basert på kompleksitet eller klart adskilte deler (fuksjosområder). Naturlig oppdelig er mellom modell-ære lag og brukergesesitt-moduler, eller kompoeter for å hådtere sikkerhetsfuksjoer ( f eks. kryptografi) Gresesitt: Skal hådtere kommuikasjo med aktøree: brukere eller adre systemer. Naturlig oppdelig ut fra ulike typer aktører, eller gresesitt mot ulike fuksjostyper. Ark 10 av 11
11 Istitutt for iformatikk OOA&D-aalyse- hvorda går vi fram? Skal fylles ut - øvelse til forelesige 1.4 Faser i SU Smart kjøkke Frisørsalog Koferasesystem Systemdefiisjo (kap 2) PO-aalyse-kap 3): Klasser Strukturer (kap. 4) Adferd (kap. 5) AO-aalyse Bruksmøstre (kap. 6) Fuksjoer (kap. 7) Gresesitt (kap. 8) Arkitektur desig Kriterier (kap. 9) Kompoeter (kap. 10) Prosesser (kap. 11) Modellkompoet (kap. 12) Ark 11 av 11
INF våren 2004 Uke2, 18 jan - Fra problem til program. Utvikling av store datasystemer. 13 UML-diagrammer. Oversikt:
13 UML-diagrammer INF1010 - våre 2004 Uke2, 18 ja - Fra problem til program Objektdiagram: Vi kommer til å tege Java datastrukturer istede. Stei Gjessig Ist. for iformatikk Klassediagram: Oversikt: Utviklig
DetaljerEcon 2130 Forelesning uke 11 (HG)
Eco 130 Forelesig uke 11 (HG) Mer om ormalfordelige og setralgreseteoremet Uke 1 1 Fra forrige gag ~ betyr er fordelt som. ~ N( µσ, ) E( ) = µ, og var( ) = σ Normalfordelige er symmetrisk om μ og kotiuerlig
DetaljerLæringsmål og pensum. Oversikt. Består av: Stabilt lager: Disk! Lagringsmotor Spørsmålshåndterer: SQL
2 Lærigsmål og pesum Lærigsmål Forstå og bruke databaser TDT405 Iformasjostekologi grukurs: Uke 43 Databaser Pesum Usig Iformatio Techology, Chapter 8 Svei-Olaf Hvasshovd, IDI 3 Oversikt Hva er e database
DetaljerForelesning 4 og 5 Transformasjon, Weibull-, lognormal, beta-, kji-kvadrat -, t-, F- fordeling
STAT (V6) Statistikk Metoder Yushu.Li@uib.o Forelesig 4 og 5 Trasformasjo, Weibull-, logormal, beta-, kji-kvadrat -, t-, F- fordelig. Oppsummerig til Forelesig og..) Momet (momet about 0) og setral momet
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UIVERSITETET I OSLO Det matematisk-aturviteskapelige fakultet Eksame i: ST 105 - Iførig i pålitelighetsaalyse Eksamesdag: 8. desember 1992 Tid til eksame: 0900-1500 Tillatte hjelpemidler: Rottma: "Matematische
DetaljerIN1010 våren 2019 Onsdag 15. mai. Rask repetisjon av subklasser og tråder (pluss µ nytt)
IN1010 våre 2019 Osdag 15. mai Rask repetisjo av subklasser og tråder (pluss µ ytt) Stei Gjessig Istitutt for iformatikk Uiversitetet i Oslo 1 Iledig Dette er 41 lysark som det ikke er mulig å gå gjeom
DetaljerForprosjektrapport. I denne rapporten er aktivitet og oppgave ensbetydende. Bruker referer til sluttbrukerne av applikasjonen og ikke administrator.
Forprosjektrapport Presetasjo... Itroduksjo... Bakgru... Mål og rammebetigelser... Kravspesifikasjo... Mål... Rammebetigelser... 3 Tekologi... 3 Løsiger/alterativer... 3 Aalyse av virkiger... 7 Presetasjo
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT
Eksame i: ECON130 Statistikk 1 UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Eksamesdag: 6.05.017 Sesur kugøres: 16.06.017 Tid for eksame: kl. 14:30 17:30 Oppgavesettet er på 6 sider Tillatte helpemidler: Alle
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kontinuerlige tilfeldige variable, intro. Kontinuerlige tilfeldige variable, intro.
ÅMA Sasylighetsregig med statistikk, våre 6 Kp. 4 Kotiuerlige tilfeldige variable og ormaldelige Kotiuerlige tilfeldige variable, itro. (eller: Kotiuerlige sasylighetsdeliger) Vi har til å sett på diskrete
DetaljerArkitektur. 4 april Mål for forelesningen: Se på kriterier for design, arkitektur av komponent og prosess. Kriterier. Komponenter.
4 april 2006 Arkitektur Mål for forelesningen: Se på kriterier for design, arkitektur av komponent og prosess Kriterier Komponenter Prosesser Kap 9-11 OO A & D 1 Design av arkitektur Arkitektur: En generell
DetaljerINF3400 Digital Mikroelektronikk Løsningsforslag DEL 9
IF00 Digital Mikroelektroikk Løsigsforslag DEL 9 I. Oppgaver. Oppgave 6.7 Teg trasistorskjema for dyamisk footed igags D og O porter. gi bredde på trasistoree. va blir logisk effort for portee?. Løsigsforslag
DetaljerINF1010 våren 2017 Torsdag 26. januar. Arv og subklasser del 1. Stein Gjessing Institutt for informatikk Universitetet i Oslo
INF1010 våre 2017 Torsdag 26. jauar Arv og subklasser del 1 Stei Gjessig Istitutt for iformatikk Uiversitetet i Oslo 1 Når du har lært om subklasser ka du programmere med: Første uke: Spesialiserig (og
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007
ÅMA0 Sasylighetsregig med statistikk, våre 007 Kp. 4 Kotiuerlige tilfeldige variable; Normalfordelig Kotiuerlige tilfeldige variable, itro. (eller: Kotiuerlige sasylighetsfordeliger) Vi har til å sett
DetaljerForelesning Moment og Momentgenererende funksjoner
ushu.li@uib.o Forelesig + 3 Momet og Mometgeererede fuksjoer 1. Oppsummerig til Forelesig 1 1.1) Fuksjoe av S.V: hvis variabele er e fuksjo (trasformasjo) av S.V. : g( ), da er også e S.V.: til ethvert
Detaljerbetegne begivenheten at det trekkes et billedkort i trekning j (for j=1,2,3), og komplementet til
1 ECON1: EKSAMEN 17v SENSORVEILEDNING. Det abefales at de 9 deloppgavee merket med A, B, teller likt uasett variaso i vaskelighetsgrad. Svaree er gitt i
DetaljerLuktrisikovurdering fra legemiddelproduksjon på Fikkjebakke Screening
Luktrisikovurderig fra legemiddelproduksjo på Fikkjebakke Screeig Aquateam COWI AS Rapport r: 14-046 Prosjekt r: O-14062 Prosjektleder: Liv B. Heige Medarbeidere: Lie Diaa Blytt Karia Ødegård (Molab AS)
DetaljerKonfidensintervall. Notat til STK1110. Ørnulf Borgan, Ingrid K. Glad og Anders Rygh Swensen Matematisk institutt, Universitetet i Oslo.
Kofidesitervall Notat til STK1110 Ørulf Borga, Igrid K. Glad og Aders Rygh Swese Matematisk istitutt, Uiversitetet i Oslo August 2007 Formål E valig metode for å agi usikkerhete til et estimat er å berege
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Estimering. Målemodellen. Sannsynlighetsregning med statistikk. Kp. 5 Estimering.
ÅMA asylighetsregig med statistikk våre 008 Kp. 5 Estimerig Estimerig. Målemodelle. Ihold:. (ukt)estimerig i biomisk modell (kp. 5.). Målemodelle... (kp. 5.3) 3. (ukt)estimerig i målemodelle (kp. 5.3)
DetaljerENMANNSBEDRIFTEN i byggeog anleggsbransjen. Et tryggere og bedre arbeidsmiljø
ENMANNSBEDRIFTEN i byggeog aleggsbrasje Et tryggere og bedre arbeidsmiljø INNHOLD Formålet med hådboke... side 4 Lover og regler som hjelper deg til et tryggere og bedre arbeidsmiljø... side 6 HMS-arbeide
DetaljerINF1010 våren 2005 Uke 3, 25. januar Arv og subklasser del I
Emeoversikt subklasser INF1010 våre 2005 Uke 3, 25. jauar Arv og subklasser del I Stei Gjessig Istitutt for iformatikk 1 Geeraliserig - spesialiserig Gjebruk av klasser Ved sammesetig (komposisjo) Ved
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kontinuerlige tilfeldige variable, intro. Kontinuerlige tilfeldige variable, intro.
ÅMA Sasylighetsregig med statistikk, våre Kp. 4 Kotiuerlige tilfeldige variable; Normalfordelig Kotiuerlige tilfeldige variable, itro. (eller: Kotiuerlige sasylighetsfordeliger) Vi har til å sett på diskrete
DetaljerLØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4245 STATISTIKK 6.august 2004
Norges tekisk aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Side av 0 LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4245 STATISTIKK 6.august 2004 Oppgave Midtveiseksame a) X er e stokastisk variabel
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011
ÅMA0 Sasylighetsregig statistikk våre 0 Kp. 4 Kotiulige tilfeldige variable; Normalfordelig Kotiulige tilfeldige variable itro. (ell: Kotiulige sasylighetsfordelig Vi har til å sett på diskrete fordelig
DetaljerMOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011
MOT310 Statistiske metoder 1, høste 2011 Bjør H. Auestad Istitutt for matematikk og aturviteskap Uiversitetet i Stavager 24. august, 2011 Bjør H. Auestad Itroduksjo og repetisjo 1 / 32 Repetisjo; 9.1,
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kontinuerlige tilfeldige variable, intro. Kontinuerlige tilfeldige variable, intro.
ÅMA0 Sasylighetsregig med statistikk, våre 008 Kp. 4 Kotiuerlige tilfeldige variable; Normalfordelig Kotiuerlige tilfeldige variable, itro. (eller: Kotiuerlige sasylighetsfordeliger) Vi har til å sett
DetaljerH 1 : µ 1 µ 2 > 0. t = ( x 1 x 2 ) (µ 1 µ 2 ) s p. s 2 p = s2 1 (n 1 1) + s 2 2 (n 2 1) n 1 + n 2 2
TMA4245 Statistikk Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Øvig ummer b4 Løsigsskisse Oppgave 1 Vi øsker å fie ut om et ytt serum ka stase leukemi. 5 mus får serumet, 4
DetaljerINF1010 våren 2017 Torsdag 9. februar. Interface - Grensesnitt
INF1010 våre 2017 Torsdag 9. februar Iterface - Gresesitt og litt om geeriske klasser og geeriske iterface hvis tid Stei Gjessig Dages hovedtema Egelsk: Iterface (også et Java-ord) Norsk: Gresesitt Les
DetaljerMA1101 Grunnkurs Analyse I Høst 2017
Norges tekisk aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag MA0 Grukurs Aalyse I Høst 07 Løsigsforslag Øvig..b) Vi skriver om 7 = 4 4 7 Korollar.. gir at 7 4 er irrasjoal (side vi vet 7 4 er
DetaljerKraftforsyningsberedskap. Roger Steen Seniorrådgiver Beredskapsseksjonen NVE, rost@nve.no
Kraftforsyigsberedskap Roger Stee Seiorrådgiver Beredskapsseksjoe NVE, rost@ve.o Beredskapsasvar Olje- og eergidepartemetet har det overordede asvaret for ladets kraftforsyig. Det operative asvaret for
Detaljer) = P(Z > 0.555) = > ) = P(Z > 2.22) = 0.013
TMA4240 Statistikk Vår 2008 Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Øvig ummer b5 Løsigsskisse Oppgave 1 a) X 1,...,X 16 er u.i.f. N(80,18 2 ). Setter Y = X. i) P(X 1 >
Detaljer1 TIGRIS Tidlig intervensjon i forhold til rusmiddelbruk i graviditet og småbarnsperiode
1 TIGRIS Tidlig itervesjo i forhold til rusmiddelbruk i graviditet og småbarsperiode 1 - TIGRIS 1 Ihold 1 Bakgru for prosjektet........................................... 5 2 Prosjektkommuer....................................................
DetaljerTMA4240 Statistikk Høst 2015
Høst 205 Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Øvig ummer, blokk II Løsigsskisse Oppgave a) X bi(, p) fordi: Udersøker uavhegige delar av DNA-strukture. Fi for kvar del
DetaljerFaglærer går normalt én runde gjennom lokalet. Ha evt. spørsmål klare!
Side 1 av 7 Noe viktige pukter: (i) (ii) (iii) (iv) Les hele eksamessettet øye før du begyer! Faglærer går ormalt é rude gjeom lokalet. Ha evt. spørsmål klare! Skriv svaree die i svarrutee og levér i oppgavearket.
DetaljerPÅLITELIGHETSANALYSE AV FORDELINGSNETT
PÅLITELIGHETSANALYSE AV FORDELINGSNETT Forelesigsotat for fag 41221 PÅLITELIGHET I ELKRAFTSYSTEMER, GRUNNKURS OKTOBER 1999 ARNE T. HOLEN GERD HOVIN KJØLLE JØRN HEGGSET FORORD. De forrige utgave (1995)
DetaljerBIM-manual. Prosjektrutiner for BIM
BIM-maual Prosjektrutier for BIM Ny BIM-maual fra EBA BIM-utvalget i EBA har laget et første utkast til e felles BIM-maual. Utvalget består av BIM-eksperter fra de store etrepreøree som er medlem i EBA.
DetaljerIN1010 våren 2018 Tirsdag 13. februar. Interface - Grensesnitt
IN1010 våre 2018 Tirsdag 13. februar Iterface - Gresesitt Stei Gjessig Dages hovedtema Egelsk: Iterface (også et Java-ord) Norsk: Gresesitt Les otatet Gresesitt i Java av Stei Gjessig To motivasjoer for
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
DetaljerMA1102 Grunnkurs i analyse II Vår 2019
Norges tekisk aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag MA0 Grukurs i aalyse II Vår 09 9 Vi har rekke Dette er e geometrisk rekke som beskrevet på side 50 i læreboka, med x (side ) Spesielt
DetaljerOversikt over konfidensintervall i Econ 2130
1 HG Revidert april 014 Oversikt over kofidesitervall i Eco 130 Merk at dee oversikte ikke er met å leses istedefor framstillige i Løvås, me som et supplemet. De ieholder tabeller med formler for kofidesitervaller
DetaljerLøsningsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2018
Løsigsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høste 2018 Oppgave 1 (a Et 100(1 α% kofidesitervall for forvetigsverdie µ er gitt ved formel (8.15 på side 403 i læreboka. For situasjoe
DetaljerRepetisjon; 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, og Repetisjon; 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, og 9.10
Repetisjo; 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, og 9.10 og Geerell defiisjo av : Situasjo: Data x 1,...,x ;utfallav:x 1,...,X ; u.i.f. tilfeldige variable Ukjet parameter i fordelige til X i ee: θ Dersom L og U L
DetaljerPåliteligheten til en stikkprøve
Pålitelighete til e stikkprøve Om origiale... 1 Beskrivelse... 2 Oppgaver... 4 Løsigsforslag... 4 Didaktisk bakgru... 5 Om origiale "Zuverlässigkeit eier Stichprobe" på http://www.mathe-olie.at/galerie/wstat2/stichprobe/dee
DetaljerOM TAYLOR POLYNOMER. f x K f a x K a. f ' a = lim x/ a. f ' a z
OM TAYLOR POLYNOMER I dette otatet, som utfyller avsitt 6. i Gullikses bok, skal vi se på Taylor polyomer og illustrere hvorfor disse er yttige. Det å berege Taylor polyomer for håd er i prisippet ikke
DetaljerLØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling
Side1av4 HØGSKOLEN I NARVIK Istitutt for data-, elektro-, og romtekologi Siviligeiørstudiet EL/RT LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital sigalbehadlig Tid: Fredag 06.03.2008, kl: 09:00-12:00 Tillatte
DetaljerEKSAMENSOPPGAVE. Faglig veileder: Kirsten Aarset, Bente Hellum og Jan Stubergh Gruppe(r): 1-elektro, 1-maskin, 3-almen Dato: 17 desember 2001
Avdelig for igeiørutdaig EKSAMENSOPPGAVE Fag: Kjemi og Miljø Fagr FO 05 K Faglig veileder: Kirste Aarset, Bete Hellum og Ja Stubergh Gruppe(r): 1-elektro, 1-maski, -alme Dato: 17 desember 001 Eksamestid,
DetaljerKap. 9: Inferens om én populasjon
2 ST0202 Statistikk for samfusvitere Bo Lidqvist Istitutt for matematiske fag Ka. 9: Iferes om é oulasjo Hvis σ er ukjet bytter vi ut σ med s i Ny observator blir t = x μ s/ z = x μ σ/ der s = Σx 2 (Σx)
DetaljerHva skjer fremover? Norids registrarseminar 1. April 2003 Hilde Thunem
Hva skjer fremover? Norids registrarsemiar 1. April 2003 Hilde Them Ihold Nasjoale teg i domeeav Tekisk støtte i DNS Iterasjoaliserig koster Forslag om å begrese tillatte alfabeter Overgagsmekaisme «Hvorfor
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008
ÅMA0 Sasylighetsregig med statistikk, våre 008 ÅMA0 Sasylighetsregig med statistikk våre 008 Praktisk om kurset Foreleser og faglig asvarlig: Øystei Arild (IRIS, oystei.arild@iris.o) Bjør H. Auestad (kotor:
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007 Kp. 6, del 5. Hypotesetesting, del 5
ÅMA11 Sasylighetsregig med statistikk, våre 7 Kp. 6, del 5 Bjør H. Auestad Istitutt for matematikk og aturviteskap Uiversitetet i Stavager 26. mars Bjør H. Auestad Kp. 6: Hypotesetestig del 5 1/ 59 Bjør
DetaljerLeica DISTO. Måler nøyaktig Akkurat hva du trenger!
Leica DISTO Måler øyaktig Akkurat hva du treger! Målig med Leica DISTO Ekelt, hurtig og øyaktig! Hurtig og effektivt Du ka måle avstader med et tastetrykk, på oe få sekuder selv om du arbeider alee. Spar
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008 Kp. 6, del 5
ÅMA110 Sasylighetsregig med statistikk, våre 2008 Kp. 6, del 5 Bjør H. Auestad Istitutt for matematikk og aturviteskap Uiversitetet i Stavager 3. april Bjør H. Auestad Kp. 6: Hypotesetestig del 5 1/ 56
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 5
ÅMA110 Sasylighetsregig med statistikk, våre 2006 Kp. 6, del 5 Bjør H. Auestad Istitutt for matematikk og aturviteskap Uiversitetet i Stavager 3. april Bjør H. Auestad Kp. 6: Hypotesetestig del 5 1 / 56
DetaljerTotalt Antall kandidater oppmeldt 1513 Antall møtt til eksamen 1421 Antall bestått 1128 Antall stryk 247 Antall avbrutt 46 % stryk og avbrutt 21%
TMA4100 Høste 2007 Norges tekisk aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Kommetarer til eksame Dette dokumetet er e oppsummerig av erfarigee fra sesure av eksame i TMA4100 Matematikk
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kp. 5 Estimering. Målemodellen.
ÅMA0 Sasylighetsregig med statistikk, våre 0 Kp. 5 Estimerig. Målemodelle. Estimerig. Målemodelle. Ihold:. (Pukt)Estimerig i biomisk modell (kp. 5.). Målemodelle... (kp. 5.). (Pukt)Estimerig i målemodelle
DetaljerLØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK 5.august 2004
Norges tekisk aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Side av 0 LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK 5.august 2004 Oppgave Foruresig X er e stokastisk variabel som agir
DetaljerOversikt over konfidensintervall i Econ 2130
1 HG Revidert april 011 Oversikt over kofidesitervall i Eco 130 Merk at dee oversikte ikke er met å leses istedefor framstillige i Løvås, me som et supplemet. Løvås ieholder mage verdifulle kommetarer
DetaljerEksamen INF3350/INF4350 H2006 Løsningsforslag
Eksame INF3350/INF4350 H2006 Løsigsforslag Oppgave. Score (eller bit score) S' er e statistisk idikator på hvor sigifikat e match er. Høyere bit score svarer til høyere sigifikas. Idikatore er uavhegig
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT
UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Øvelsesoppgave i: ECON30 Statistikk HØST 004 Dato for utleverig: Fredag 5. oktober 004 Frist for ileverig: Osdag 7. oktober 004, seest kl. 5.00 Ileverigssted: Ekspedisjoskotoret,.
DetaljerOm Grafiske Bruker-Grensesnitt (GUI) Hvordan gjør vi det, to typer av vinduer? GUI (Graphical User Interface)-programmering
Uke9. mars 2005 rafisk brukergresesitt med Swig og awt Litt Modell Utsy - Kotroll Del I Stei jessig Ist for Iformatikk Uiv. i Oslo UI (raphical User Iterface)-programmerig I dag Hvorda få laget et vidu
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-aturviteskapelige fakultet Eksame i STK2120 Statistiske metoder og dataaalyse 2 Eksamesdag: Madag 6. jui 2011. Tid for eksame: 09.00 13.00. Oppgavesettet er på 5 sider.
DetaljerGruppenavn. Prosjektnavn Beskrivelse av design For Navn på systemet. Versjon <1.0>
Gruppenavn Prosjektnavn Beskrivelse av design For Navn på systemet Versjon Revisjonshistorie Dato Versjon Beskrivelse av endring Forfatter Innhold 1. Innledning
DetaljerI Poststed E-postadresse Bærekraftig bolig- og byggkvaret. Løslatt fra fengsel.
Søkad om kompetasetilskudd ifskuddssøker Org. r. (9 siffer) I Tilskuddssøker 940208580 I Telefo på daglidi Balsfjord kommue I Poststed IPostr. Postadresse Rådhuset Mobiltelefo 77722200 9050 E-postadresse
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Estimering. Målemodellen. Konfidensintervall, innledning. Kp. 5 Estimering.
ÅMA0 Sasylighetsregig med statistikk våre 006 Kp. 5 Estimerig Estimerig. Målemodelle. Ihold:. (Pukt)Estimerig i biomisk modell (kp. 5.). Målemodelle... (kp. 5.3) 3. (Pukt)Estimerig i målemodelle (kp. 5.3)
DetaljerTMA4245 Statistikk Eksamen 9. desember 2013
Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag TMA4245 Statistikk Eksame 9. desember 2013 Oppgave 1 I kortspillet Blackjack får ma de høyeste geviste hvis de to første kortee ma
DetaljerTallsystemer. Læringsmål. Posisjonstallsystemer. Potensregning en kort repetisjon 123 = = 7B 16. Forstå posisjonstallsystemer
Forstå posisjostallsystemer Lærigsmål Tallsystemer Kue biærtall og heksadesimale tall Kue kovertere mellom ulike tallsystemer: Ti 3 = = 7B 6 (Kapittel 6 + 7.-7.3) Kue ekel regig med biærtall addisjo multiplikasjo
DetaljerNoen vanlige. Indikatorfordeling: 1, dersom suksess. I mange situasjoner kan fenomenet vi ser på. 0, dersom ikke suksess
Kapittel 5: Noe valige sasylighetsfordeliger I mage situasjoer ka feomeet vi ser på beskrives med e bestemt type sasylighets- fordelig (e sasylighetsfordelig gitt ved e bestemt formel. Vi skal se på oe
DetaljerReglement for fagskolestudier
Reglemet for fagskolestudier Ved Høyskole Kristiaia R Fra og med studieåret 2015/16 Ihold INNHOLD 3 Kapittel 1 Geerelle bestemmelser 4 Kapittel 2 - Studiereglemet 6 Kapittel 3 - Opptaksreglemet 8 Kapittel
DetaljerObligatorisk oppgave nr. 3 i Diskret matematikk
3. obligatoriske oppgave i Diskret matematikk høste 08. Obligatorisk oppgave r. 3 i Diskret matematikk Ileverigsfrist. ovember 08 Oppgave er frivillig og tregs ikke leveres, me hvis dere leverer de ie
DetaljerTMA4245 Statistikk Eksamen mai 2017
TMA445 Statistikk Eksame mai 07 Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Løsigsskisse Oppgave a Når vi reger ut disse tre sasylighetee må ma huske på at de mulige verdiee
DetaljerSjekkliste for å kontrollere at virksomheten ivaretar kravene i Normen
Utgitt d støtte av: m for iformasjossikkerhet www.or.o Sjekkliste for å kotrollere at virksomhete ivaretar kravee i Støttedokut Faktaark r 6b Versjo: 3.7 Dato: 28.6.209 Sjekkliste er à jour d utgave 5.3
DetaljerObligatorisk oppgave INF3221/4221
Obligatorisk oppgave INF3221/4221 Dette er en beskrivelse av den obligatoriske oppgavene for kurset INF3221/4221 Problemdefinering, krav og modellering, våren 2005. Formål Oppgaven går ut på å lage en
DetaljerFakultet for teknologi, kunst og design Teknologiske fag Eksamen i: Diskret matematikk
Fakultet for tekologi, kust og desig Tekologiske fag Eksame i: Diskret matematikk Målform: Bokmål Dato: 9. ovember 017 Tid: Atall sider (ikl. forside): 9 Atall oppgaver: 6 Tillatte hjelpemidler: Forhådsgodkjet
DetaljerHvordan gjør vi det, to typer av vinduer? Om Grafiske Bruker-Grensesnitt (GUI) GUI (Graphical User Interface)-programmering
GUI (Graphical User Iterface)-programmerig Uke 11 13. mars 2007 Grafisk brukergresesitt med Swig og awt Litt Modell Utsy - Kotroll Del I Stei Gjessig Ist for Iformatikk Uiv. i Oslo I dag (så lagt vi kommer)
DetaljerTMA4240 Statistikk Høst 2009
TMA440 Statistikk Høst 009 Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Øvig ummer b4 Løsigsskisse Oppgave Øsker å fie 99% kofidesitervall for µ µ år vi atar ormalfordeliger
DetaljerTALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i << >>.
1 ECON130: EKSAMEN 013 VÅR - UTSATT PRØVE TALLSVAR. Det abefales at de 9 deloppgavee merket med A, B, teller likt uasett variasjo i vaskelighetsgrad. Svaree er gitt i
DetaljerLØSNINGSFORSLAG TILEKSAMEN I FAG TMA4240/TMA4245 STATISTIKK 10. august 2005
Norges tekisk aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Side av 8 LØSNINGSFORSLAG TILEKSAMEN I FAG TMA440/TMA445 STATISTIKK 0. august 005 Oppgave Smeltepuktsbestemmelse a) Vi jobber i dette
DetaljerINF2440 Uke 5, våren2018. Eric Jul PSE Inst. for informatikk
INF2440 Uke 5, våre2018 Eric Jul PSE Ist. for iformatikk 1 Hva så vi på i Uke4 1. Kommetarer om matrise-multiplikasjo 2. Hvorfor vi ikke bruker PRAM modelle for parallelle beregiger som skal gå fort. 3.
DetaljerGruppenavn. Beskrivelse av arkitektur For Navn på systemet. Versjon <1.0>
Gruppenavn Beskrivelse av arkitektur For Navn på systemet Versjon Revisjonshistorie Dato Versjon Beskrivelse av endring Forfatter Innhold 1. Innledning 4 1.1
DetaljerKapittel 7: Noen viktige sannsynlighetsfordelinger
Kapittel 7: Noe viktige sasylighetsfordeliger I mage situasjoer ka feomeet vi ser på beskrives med e bestemt type sasylighetsfordelig e sasylighetsfordelig gitt ved e bestemt formel. Vi skal se på oe av
DetaljerTidlig intervensjon i forhold til rusmiddelbruk i graviditet og småbarnsperiode
Tidlig itervesjo i forhold til rusmiddelbruk i graviditet og småbarsperiode Forord Hadligsveiledere er utarbeidet som e del av prosjekt TIGRIS. De er ikke met for rusekspertee, me tar sikte på å imøtekomme
DetaljerTMA4245 Statistikk Eksamen august 2015
Eksame august 15 Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Løsigsskisse Oppgave 1 a asylighetee blir og X > Z > 1 1 Z 1 Φ.3,.5 W > 5 X + Y > 5 b Forvetet samfuskostad blir
DetaljerEksamen INF
Eksamen INF5120 06.06.2005 Et løsningsforslag Oppgave 1 a) Business Model Oppgaven spør om en business model for samhandlingen mellom Buyer og Seller, og det er da viktig å ikke modellere alt det andre!!!
DetaljerKap. 9: Inferens om én populasjon
2 ST0202 Statistikk for samfusvitere Bo Lidqvist Istitutt for matematiske fag Ka. 9: Iferes om é oulasjo Hvis σ er ukjet bytter vi ut σ med s i Ny observator blir t = x μ s/ z = x μ σ/ der s = Σx 2 (Σx)
DetaljerDifferensligninger Forelesningsnotat i Diskret matematikk Differensligninger
Differesligiger Forelesigsotat i Diskret matematikk 017 Differesligiger I kapittel lærte vi om følger og rekker. Vi studerte både aritmetiske og geometriske følger og rekker. Noe følger og rekker er imidlertid
DetaljerSignifikante sifre = alle sikre pluss ett siffer til
Sigifikate siffer og stadardavvik behadles i kap. Disse to emee skal vi ta for oss i dag. Kofidesgreser behadles i kap 4. Dette skal vi ta for oss i osdag. Presetasjo av aalysedata ka gjøres på følgede
DetaljerHøgskolen i Telemark Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 12. desember 2008
Høgskole i Telemark Avdelig for estetiske fag, folkekultur og lærerutdaig BOKMÅL. desember 8 EKSAMEN I MATEMATIKK, Utsatt røve Modul 5 studieoeg Tid: 5 timer Ogavesettet er å sider (ikludert formelsamlig).
DetaljerAvsnitt 8.1 i læreboka Differensligninger
Diskret Matematikk Fredag 6. ovember 015 Avsitt 8.1 i læreboka Differesligiger I kapittel lærte vi om følger og rekker. Vi studerte både aritmetiske og geometriske følger og rekker. Noe følger og rekker
DetaljerLikning- bingo ark 1
ark 1 x 4 1 60 4x 30 = 5x 3 + = 18 + x + = + 4 5 3 3 x x x 9= 0 ( ) x x 0 = 0 x + 39x+ 380 = 0 x+ 8y 5x+ 9y x+ 1y = x 4y x y = 5 x 5y = + x ark x 1 0 1 4 1 3x+ 31 = x+ 19 + x = + + = + 3 5 3 x x 6 x 36
DetaljerTMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015
Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag TMA20 Statistikk Eksame desember 205 Løsigsskisse Oppgave a) De kumulative fordeligsfuksjoe til X, F (x) P (X x): F (x) P (X x) x
DetaljerIntroduksjon. Hypotesetesting / inferens (kap 3) Populasjon og utvalg. Populasjon og utvalg. Populasjonsvarians
Hypotesetestig / iferes (kap ) Itroduksjo Populasjo og utvalg Statistisk iferes Utvalgsfordelig (samplig distributio) Utvalgsfordelige til gjeomsittet Itroduksjo Vi øsker å få iformasjo om størrelsee i
DetaljerHøgskolen i Telemark Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 20. mai 2008
Høgskole i Telemark Avdelig for estetiske fag, folkekultur og lærerutdaig BOKMÅL. mai 8 EKSAMEN I MATEMATIKK Modul 5 studieoeg Tid: 5 timer Ogavesettet er å sider (ikludert formelsamlig). Hjelemidler:
DetaljerKapittel 7: Noen viktige sannsynlighetsfordelinger
Kapittel 7: Noe viktige sasylighetsfordeliger I mage situasjoer ka feomeet vi ser på beskrives med e bestemt type sasylighetsfordelig (e sasylighetsfordelig gitt ved e bestemt formel. Vi skal se på oe
DetaljerInnhold. Innledning... 15. Del 1 En vei mot målet
Innledning.............................................. 15 Del 1 En vei mot målet Kapittel 1 Utviklingsarbeidet.............................. 22 1.1 Systemutviklerens arbeid...............................
DetaljerFaglærer går normalt én runde gjennom lokalet. Ha evt. spørsmål klare!
Side 1 av 6 Noe viktige pukter: (i) (ii) (iii) (iv) Les hele eksamessettet øye før du begyer! Faglærer går ormalt é rude gjeom lokalet. Ha evt. spørsmål klare! Skriv svaree die i svarrutee og levér i oppgavearket.
DetaljerTMA4240 Statistikk Høst 2016
Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Abefalt øvig 8 Løsigsskisse Oppgave 1 a) Simuler 1000 datasett i MATLAB. Hvert datasett skal bestå av 100 utfall fra e ormalfordelig
DetaljerINF1000 Eksamensforberedelser og -tips. Høst 2014 Siri Moe Jensen
INF1000 Eksamensforberedelser og -tips Høst 2014 Siri Moe Jensen Hva skal evalueres? Fra kurssidene Etter å ha tatt INF1000 Overordnet pensum kan du skrive små til middels store programmer oppdelt i klasser.
DetaljerEksamen REA3024 Matematikk R2. Nynorsk/Bokmål
Eksame 6.05.010 REA304 Matematikk R Nyorsk/Bokmål Bokmål Eksamesiformasjo Eksamestid: Hjelpemidler på Del 1: Hjelpemidler på Del : Vedlegg: Framgagsmåte: Veiledig om vurderige: 5 timer: Del 1 skal leveres
DetaljerFakultet for teknologi, kunst og design Teknologiske fag Eksamen i: Diskret matematikk
Side 1 av 9 Fakultet for tekologi, kust og desig Tekologiske fag Eksame i: Diskret matematikk Målform: Bokmål Dato: 10. desember 018 Tid: 09:00 1:00 Atall sider (ikl. forside): Atall oppgaver: 6 Tillatte
DetaljerTMA4240 Statistikk Høst 2016
Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Abefalt øvig 11 Løsigsskisse Oppgave 1 a) E rimelig estimator for forvetigsverdie µ er gjeomsittet X = 1 X i, som vil være ormalfordelt
Detaljer