Livsforsikring et eksempel på bruk av forventningsverdi

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Livsforsikring et eksempel på bruk av forventningsverdi"

Transkript

1 et eksempel på bruk av forventningsverdi Ø. Borgan og A.B. Huseby Department of Mathematics University of Oslo, Norway STK 1100

2 Beregning av rettferdig forsikringspremie Vi skal benytte forventninger av stokastiske variable og funksjoner av disse til å beregne en rettferdig premie for en livsforsikringspolise. Med rettferdig premie mener vi her en årlig pris som i løpet av polisens varighet vil dekke selskapets forventede kostnader knyttet til utbetaling til kundens etterlatte.

3 Grunnleggende antagelser Vi regner med en fast rente på 3% pr. år Vi ser bort fra forsikringsselskapets omkostninger og fortjeneste Vi benytter dødlighetsopplysninger fra Statistisk sentralbyrå over dødligheten i den norske befolkningen i perioden (i stedet for dødligheten blant forsikrede) Vi forenkler problemet til å anta at inn- og utbetalinger bare kan skje én gang hvert år

4 Spesifikke antagelser En 30 år gammel kvinne tegner en livsforsikring Forsikringen vil gi hennes etterlatte en erstatning på 1 mill. kroner dersom hun dør før hun fyller 65 år Hvis hun blir minst 65 år, utbetales ingen erstatning Hvert år fra hun er 30 år til hun er 64 år innbetaler hun en premie på K kroner

5 Spesifikke antagelser (forts.) Hvor mye hun innbetaler totalt, og hvor mye hennes etterlatte eventuelt får utbetalt, er stokastiske størrelser siden de avhenger av hvor gammel hun blir Den årlige premien (prisen) beregnes slik at forventningsverdien til nåverdien av de totale premieinnbetalingene blir lik forventningsverdien til nåverdien av erstatningsutbetalingen

6 Gjenværende levetid for kvinnen Vi innfører følgende stokastiske variabel: X = Kvinnens gjenværende levetid i hele år. X er altså lik kvinnens alder (i hele år) når hun dør fratrukket de 30 år hun allerede har levd. Vi ønsker å bestemme den kumulative fordelingsfunksjonen, F(x) = P(X x), basert på en tabell over ett-årige dødssannsynligheter.

7 Innlesning av data i MATLAB Vi importerer dødlighetstabellen i filen dodelighet.txt ved å klikke knappen Import data: Deretter navigerer vi oss frem til den aktuelle datafilen. Til slutt klikker vi på knappen Import selection:

8 Ett-årige dødssannsynligheter Datafilen inneholder to kolonner med tall: ald og dod. Den første kolonnen inneholder tallene fra 0 år opp til 106 år. Den andre kolonnen inneholder tilhørende ett-årige dødssannsynligheter i promille: ald dod

9 Ett-årige dødssannsynligheter (forts.) Vi betegner de ett-årige dødssannsynlighetene med q 0, q 1,..., q 106. Vi har altså at: q k = P(En k år gammel kvinne dør i løpet før hun blir (k + 1) år). F.eks. finner vi i tabellen at: q 30 = 0.54/1000 = For å beregne vektoren q benytter vi MATLAB-kommandoen: >> qk=dod/1000;

10 Overlevelsessannsynlighet Når vi har funnet q 30, q 31,..., q 106, kan vi beregne sannsynligheten for at den 30 år gamle kvinnen overlever x år: P(X > x) = x (1 q 30+y ). y=0 Vi finner også den kumulative fordelingsfunksjonen til X: F(x) = 1 P(X > x) = 1 x (1 q 30+y ). y=0 I MATLAB kan vi finne F(x) ved å benytte kommandoen: >> Fx=1-cumprod(1-qk(31:107));

11 Plotting av den kumulative fordelingsfunksjonen Legg merke til at Fx(1) = F(0), Fx(2) = F(1), osv. Vi benytter så MATLAB til å lage et plott av den kumulative fordelingsfunksjonen til X: >> stairs(0:76,fx) >> xlabel( Gjenstaaende levetid ) >> title( Kumulativ fordeling )

12 Kumulativ fordeling 1 Kumulativ fordeling Gjenstaaende levetid

13 Beregning av punktsannsynlighet Når vi har den kumulative fordelingsfunksjonen til X, kan vi også finne punktsannsynligheten til X for x = 0, 1,..., 76: p(x) = P(X = x) = P(X x) P(X x 1) = F(x) F(x 1). I MATLAB kan vi få til dette ved å benytte følgende kommando: >> px=fx-[0;fx(1:76)]; Her er Fx en 77 1 kolonnevektor. Det samme blir [0;Fx(1:76)], men her er innholdet fra Fx flyttet ett hakk nedover, og den første koordinaten er satt til 0. Legg merke til at px(1) = p(0), px(2) = p(1), osv.

14 Plotting av punktsannsynligheten Vi benytter MATLAB til å lage et plott av punktsannsynligheten til X: >> bar(0:76,px) >> xlabel( Gjenstaaende levetid ) >> title( Punktsannsynlighet )

15 Punktsannsynlighet Punktsannsynlighet Gjenstaaende levetid

16 Nåverdiberegning Vi regner som nevnt med en fast rente på 3% pr. år. Dette innebærer at nåverdien av B kroner som betales (inn eller ut) om k år blir: NPV (B) = B, k = 0, 1, 2, k Nåverdien av B er altså det beløpet vi må sette i banken idag for at vi skal ha B i banken etter k år, gitt at det beregnes renter og renters rente.

17 Forventet nåverdi av erstatningsutbetalingen HUSK: Hvis kvinnen dør før hun blir 65 år, dvs. hvis X 34, så skal selskapet betale en erstatning på 1 mill. kroner om X år. Hvis kvinnen blir minst 65 år, blir det ingen utbetaling. La h(x) betegne nåverdien av erstatningsbeløpet. Dermed er h(x) gitt av formelen: h(x) = { X for X 34 0 for X 35 Forventet nåverdi av erstatningsbeløpet er: p(x) E[h(X)] = h(x)p(x) = x. x=0 x=0

18 Forventet nåverdi av erstatningsutbetalingen (forts.) I MATLAB kan vi beregne forventet nåverdi av erstatningsbeløp, dvs. E[h(X)] ved å benytte følgende kommando: >> EhX=sum( *px(1:35)./1.03.ˆ(0:34) ); Her betyr./ elementvis divisjon. Dette innebærer at alle elementene i den 35 1 kolonnevektoren px divideres med de tilsvarende elementene i vektoren 1.03.ˆ(0:34). Denne siste vektoren er imidlertid en 1 35 radvektor, så vi må transponere denne til en 35 1 kolonnevektor for å få samsvarende vektorer. Når vi har utført alle divisjonene, summeres alle elementene i den resulterende vektoren og vi finner Ehx = 42798, dvs. tilnærmet kroner.

19 Nåverdi av premieinnbetalingene Vi antar at kvinnen betaler inn en årlig premie på K kroner fra og med sin 30-årsdag og til og med sin 64 årsdag, eller eventuelt til og med hennes siste fødselsdag dersom hun dør før hun fyller 64 år. Vi lar g(x) betegne nåverdien av kvinnens samlede premieinnbetalinger. Dermed er g(x) gitt ved formelen: g(x) = min(x,34) k=0 K 1.03 k = K 1 ( )min(x,34)+1 der vi har benyttet formelen for summen av en endelig geometrisk rekke. Legg merke til at g(x) = g(34), når X 35 siden kvinnen selvsagt ikke betaler inn premie fra og med sin 65 årsdag.,

20 Forventet nåverdi av premieinnbetalingene Vi kan så beregne forventet nåverdi av premieinnbetalingene: 76 E[g(X)] = g(x)p(x) = K x=0 76 x=0 p(x) 34 x=0 ( )x+1 p(x) 76 x=35 ( )34+1 p(x) 1 ( ) = K 1 34 x=0 ( )x+1 p(x) ( )35 P(X 35) 1 ( ) I MATLAB kan vi beregne verdien av brøken, dvs. E[g(X)/K ] som følger: >> EgX= (1-sum((1/1.03).ˆ(1:35).*px(1:35)) -(1/1.03)ˆ35*sum(px(36:77))) /(1-1/1.03);

21 Overskrift Vi finner at EgX, dvs. E[g(X)/K ], blir Premien K finnes til slutt ved å løse ligningen: E[g(X)] = K E[g(X)/K ] = K = E[h(X)] = 42800, Dette gir: K = 42800/21.76 = 1967 kroner.

Løsningsforslag for første obligatoriske oppgave i STK1100 Våren 2007 Av Ingunn Fride Tvete

Løsningsforslag for første obligatoriske oppgave i STK1100 Våren 2007 Av Ingunn Fride Tvete Løsningsforslag for første obligatoriske oppgave i STK00 Våren 2007 Av Ingunn Fride Tvete NB! Feil kan forekomme. Oppgave T er levetiden for en bestemt type elektronisk komponent, med sannsynlighetstetthet:

Detaljer

Forelesning 27. mars, 2017

Forelesning 27. mars, 2017 Forelesning 27. mars, 2017 AVSNITT 5.5 Ordningsobservatorene AVSNITT 6.1 Observatorer og deres fordelinger Ordningsobservatorene La X 1,..., X n være n uavhengige stokastiske variable som alle har samme

Detaljer

Midtveiseksamen i STK1100 våren 2017

Midtveiseksamen i STK1100 våren 2017 Midtveiseksamen i STK1100 våren 2017 Denne midtveiseksamenen består av 20 oppgaver. Det er ett riktig svaralternativ for hvert spørsmål. Hvis svaret er oppgitt som et desimaltall, er det rundet av til

Detaljer

TMA4240 Statistikk H2015

TMA4240 Statistikk H2015 TMA4240 Statistikk H2015 Kapittel 4: Matematisk forventning [4.1+start 4.3] Quiz kjørt med Kahoot! fra kahoot.it. Mette Langaas wiki.math.ntnu.no/emner/tma4240/2015h/start/ 2 Høyde, kvinner Frequency

Detaljer

En innføring i MATLAB for STK1100

En innføring i MATLAB for STK1100 En innføring i MATLAB for STK1100 Matematisk institutt Universitetet i Oslo Februar 2017 1 Innledning Formålet med dette notatet er å gi en introduksjon til bruk av MATLAB. Notatet er først og fremst beregnet

Detaljer

LØSNINGER UKE 6, STK1100. Ekstraoppgave 5 a) Sannsynligheten for at en 75 år gammel kvinne skal bli minst 80 år

LØSNINGER UKE 6, STK1100. Ekstraoppgave 5 a) Sannsynligheten for at en 75 år gammel kvinne skal bli minst 80 år LØSNINGER UKE 6, STK1100 Sammendrag. Løsningsforslag for noen av de oppgavene jeg ikke rakk igjennom på plenumen. Originalt skrevet av Ingunn Fride Tvete. Send mail til steffeng@math.uio.no hvis du ser

Detaljer

TMA4245 Statistikk Høst 2016

TMA4245 Statistikk Høst 2016 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Anbefalt øving 4 Løsningsskisse Oppgave 1 Mureren La X være mengden mørtel mureren bruker i løpet av en tilfeldig valgt arbeidsdag.

Detaljer

STK1100 våren Kontinuerlige stokastiske variabler Forventning og varians Momentgenererende funksjoner

STK1100 våren Kontinuerlige stokastiske variabler Forventning og varians Momentgenererende funksjoner STK1100 våren 2017 Kontinuerlige stokastiske variabler Forventning og varians Momentgenererende funksjoner Svarer til avsnittene 4.1 og 4.2 i læreboka Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i

Detaljer

TMA4245 Statistikk Høst 2016

TMA4245 Statistikk Høst 2016 TMA5 Statistikk Høst 6 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Anbefalt øving Løsningsskisse Oppgave a) Den tilfeldige variabelen X er kontinuerlig fordelt med sannsynlighetstetthet

Detaljer

Øvingsforelesning i Matlab TDT4105

Øvingsforelesning i Matlab TDT4105 Øvingsforelesning i Matlab TDT4105 Øving 6. Tema: funksjoner med vektorer, plotting, while Benjamin A. Bjørnseth 12. oktober 2015 2 Oversikt Funksjoner av vektorer Gjennomgang av øving 5 Plotting Preallokering

Detaljer

Plotting av data. Kapittel 6. 6.1 Plott med plot-funksjonen

Plotting av data. Kapittel 6. 6.1 Plott med plot-funksjonen Kapittel 6 Plotting av data MATLAB har mange muligheter for plotting av data. Vi skal her konsentrere oss om de viktigste funksjonene og kommandoene for 2-dimensjonale plott. Plottefunksjoner listes opp

Detaljer

Løsningsforslag Eksamen S2, våren 2016 Laget av Tommy Odland Dato: 29. januar 2017

Løsningsforslag Eksamen S2, våren 2016 Laget av Tommy Odland Dato: 29. januar 2017 Løsningsforslag Eksamen S, våren 016 Laget av Tommy Odland Dato: 9. januar 017 Del 1 - uten hjelpemidler Oppgave 1 a) Vi skal derivere f(x) = e x. Den generelle regelen er at (e ax ) = ae ax, i vårt tilfelle

Detaljer

MATLAB for STK1100. Matematisk institutt Univeristetet i Oslo Januar Enkel generering av stokastiske variabler

MATLAB for STK1100. Matematisk institutt Univeristetet i Oslo Januar Enkel generering av stokastiske variabler MATLAB for STK1100 Matematisk institutt Univeristetet i Oslo Januar 2014 1 Enkel generering av stokastiske variabler MATLAB har et stort antall funksjoner for å generere tilfeldige tall. Skriv help stats

Detaljer

Litt om forventet nytte og risikoaversjon. Eksempler på økonomisk anvendelse av forventning og varians.

Litt om forventet nytte og risikoaversjon. Eksempler på økonomisk anvendelse av forventning og varians. H. Goldstein Revidert januar 2008 Litt om forventet nytte og risikoaversjon. Eksempler på økonomisk anvendelse av forventning og varians. Dette notatet er ment å illustrere noen begreper fra Løvås, kapittel

Detaljer

Terningkast. Utfallsrommet S for et terningskast med en vanlig spillterning med 6 sider er veldefinert 1, 2, 3, 4, 5, 6

Terningkast. Utfallsrommet S for et terningskast med en vanlig spillterning med 6 sider er veldefinert 1, 2, 3, 4, 5, 6 Terningkast Halvor Aarnes, UiO, 2014 Innhold Ett terningkast og utfallsrom... 1 Union og snitt... 4 Betinget sannsynlighet... 5 Forventningsverdi E(X) og varianse Var(X)... 5 Konfidensintervall for proporsjoner...

Detaljer

TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4240 Statistikk Høst 2015 TMA4240 Statistikk Høst 2015 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer 9, blokk II Oppgave 1 X er kontinuerlig fordelt med sannsynlighetstetthet f(x) = 2xe

Detaljer

Togforsinkelsen (Eksamen Des2003.1a) I denne oppgaven kan du bruke uten å vise det at

Togforsinkelsen (Eksamen Des2003.1a) I denne oppgaven kan du bruke uten å vise det at Kapittel 4 Forventningsverdi, varians, kovarians for én stokastisk variabel og funksjoner av stokastiske variabler TMA4245 V2007: Eirik Mo 2 4.1 Forventing til en stokastisk variabel DEF 4.1: La X være

Detaljer

6 x P (X = x) = x=1 = P (X 2 = 6)P (X 2 = 6)P (X 3 = 6) =

6 x P (X = x) = x=1 = P (X 2 = 6)P (X 2 = 6)P (X 3 = 6) = Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Anbefalte oppgaver 4, blokk I Løsningsskisse Oppgave 1 a) Utfallsrommet til X 1 er {1, 2,, 4, 5, }. Sannsynlighetsfordelingen

Detaljer

Tyngdepunkt. Togforsinkelsen (Eksamen Des2003.1a) I denne oppgaven kan du bruke uten å vise det at. Kapittel 4

Tyngdepunkt. Togforsinkelsen (Eksamen Des2003.1a) I denne oppgaven kan du bruke uten å vise det at. Kapittel 4 3 Tyngdepunkt Kapittel 4 Forventningsverdi, varians, kovarians for én stokastisk variabel og funksjoner av stokastiske variabler TMA4240 H2006: Eirik Mo 2 4.1 Forventing til en stokastisk variabel DEF

Detaljer

MAT-1004 Vårsemester 2017 Obligatorisk øving 2

MAT-1004 Vårsemester 2017 Obligatorisk øving 2 MAT-1004 Vårsemester 2017 Obligatorisk øving 2 Contents 1 OPPGAVE 2 2 OPPGAVE 2 Eksempler 4.1 Oppgave 1............................... 4.2 Oppgave 2............................... 5 4 Formatering av svarene

Detaljer

Eksempel: kast med to terninger

Eksempel: kast med to terninger Kapittel 3 TMA4245 V2007: Eirik Mo 2 Eksempel: kast med to terninger I et eksperiment kaster vi to terninger og registerer antall øyne på hver terning. Utfallsrom S={(,),(,2),(,3),...,(,), (2,),...,(2,),...,(,)}

Detaljer

TMA4240 Statistikk H2010

TMA4240 Statistikk H2010 TMA4240 Statistikk H2010 2.8: Bayes regel 3.1: Stokastisk variabel 3.2: Diskrete sannsynlighetsfordelinger 3.3: Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger Mette Langaas Foreleses onsdag 1. september 2010

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i emnet STK4500 v2009: Finans og forsikring Prosjektoppgave, utlevering onsdag 27. mai kl. 9.00, innleveringsfrist fredag 29. mai

Detaljer

FORMELSAMLING TIL STK1100 OG STK1110

FORMELSAMLING TIL STK1100 OG STK1110 FORMELSAMLING TIL STK1100 OG STK1110 (Versjon av 16. november 2009) 1. Sannsynlighet La A, B, A 1, A 2,...,B 1, B 2,... være begivenheter, dvs. delmengder av et utfallsrom Ω. a) Aksiomene: Et sannsynlighetsmål

Detaljer

ITGK - H2010, Matlab. Repetisjon

ITGK - H2010, Matlab. Repetisjon 1 ITGK - H2010, Matlab Repetisjon 2 Variabler og tabeller Variabler brukes til å ta vare på/lagre resultater Datamaskinen setter av plass i minne for hver variabel En flyttallsvariabel tar 8 bytes i minne

Detaljer

Bootstrapping og simulering Tilleggslitteratur for STK1100

Bootstrapping og simulering Tilleggslitteratur for STK1100 Bootstrapping og simulering Tilleggslitteratur for STK1100 Geir Storvik April 2014 (oppdatert April 2016) 1 Introduksjon Simulering av tilfeldige variable (stokastisk simulering) er et nyttig verktøy innenfor

Detaljer

Kapittel Oktober Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Kapittel 14.

Kapittel Oktober Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Kapittel 14. og Institutt for geofag Universitetet i Oslo 17. Oktober 2012 i MatLab En funksjon vil bruke et gitt antall argumenter og produsere et gitt antall resultater og : Hvorfor Først og fremst bruker vi når

Detaljer

1.1.1 Rekke med konstante ledd. En rekke med konstante ledd er gitt som. a n (1) n=m

1.1.1 Rekke med konstante ledd. En rekke med konstante ledd er gitt som. a n (1) n=m Formelsamling og tabeller FO020E Matte 2000 for elektroprogrammet 1 Matematikk 1.1 Denisjoner av ulike typer polynomer og rekker 1.1.1 Rekke med konstante ledd En rekke med konstante ledd er gitt som a

Detaljer

Foreleses onsdag 8. september 2010

Foreleses onsdag 8. september 2010 TMA4240 Statistikk H200 4.2: Varians (univariat del) 4.4: Chebyshevs teorem 3.4: Simultanfordelinger Mette Langaas Foreleses onsdag 8. september 200 Mette.Langaas@math.ntnu.no, TMA4240H200 2 4.2 Varians

Detaljer

Kapittel 3: Stokastiske variable og sannsynlighetsfordelinger

Kapittel 3: Stokastiske variable og sannsynlighetsfordelinger f(x,y) NTNU Kapittel 3: Stokastiske variable og sannsynlighetsfordelinger TMA4240 Statistikk (F2 og E7) 3.4: Foreleses mandag 30.august y=hoyde x=vekt Ole.Petter.Lodoen@math.ntnu.no p.1/18 Oppsummering

Detaljer

Løsningsforslag Eksamen S2, våren 2017 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 25. mai 2017

Løsningsforslag Eksamen S2, våren 2017 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 25. mai 2017 Løsningsforslag Eksamen S, våren 17 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 5. mai 17 Del 1 - uten hjelpemidler Oppgave 1 a) Vi skal derivere f(x) = x /x = x x 1. Den eneste regelen vi trenger her er (kx n )

Detaljer

x + y z = 0 2x + y z = 2 4x + y 2z = 1 b) Vis at summen av de n første leddene kan skrives som S n = 3 n(n + 1)

x + y z = 0 2x + y z = 2 4x + y 2z = 1 b) Vis at summen av de n første leddene kan skrives som S n = 3 n(n + 1) Eksamen S2, våren 2017 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 17. september 2017 Kommentar: Dette er en innskriving av S2 eksamen, basert på scan av dokumentet lastet opp av matematikk.net-bruker Viks. Det

Detaljer

Forelening 1, kapittel 4 Stokastiske variable

Forelening 1, kapittel 4 Stokastiske variable Forelening 1, kapittel 4 Stokastiske variable Eksempel X = "antall kron på kast med to mynter (før de er kastet)" Uniformt utfallsrom {MM, MK, KM, KK}. X = x beskriver hendelsen "antall kron på kast med

Detaljer

Betinget sannsynlighet

Betinget sannsynlighet Betinget sannsynlighet Multiplikasjonsloven for sannsynligheter (s. 49 i bok): P( AB ) = P( A B ) P(B) Veldig viktig verktøy for å finne sannsynligheter for snitt. (Bevises ved rett fram manipulering av

Detaljer

L12-Dataanalyse. Introduksjon. Nelson Aalen plott. Page 76 of Introduksjon til dataanalyse. Levetider og sensurerte tider

L12-Dataanalyse. Introduksjon. Nelson Aalen plott. Page 76 of Introduksjon til dataanalyse. Levetider og sensurerte tider Page 76 of 80 L12-Dataanalyse Introduksjon Introduksjon til dataanalyse Presentasjonen her fokuserer på dataanalyseteknikker med formål å estimere parametere (MTTF,, osv) i modeller vi benytter for vedlikeholdsoptimering

Detaljer

Gauss-Jordan eliminasjon; redusert echelonform. Forelesning, TMA4110 Fredag 18/9. Reduserte echelonmatriser. Reduserte echelonmatriser (forts.

Gauss-Jordan eliminasjon; redusert echelonform. Forelesning, TMA4110 Fredag 18/9. Reduserte echelonmatriser. Reduserte echelonmatriser (forts. Gauss-Jordan eliminasjon; redusert echelonform Forelesning, TMA4110 Fredag 18/9 Martin Wanvik, IMF MartinWanvik@mathntnuno En matrise vil normalt være radekvivalent med flere echelonmatriser; med andre

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: Eksamensdag: Onsdag 13. mai 2015. Tid for eksamen: 10.00 14.00. Oppgavesettet er på 6 sider. Vedlegg: Tillatte hjelpemidler:

Detaljer

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010. ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010. ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010 ÅMA Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kp. Diskrete tilfeldige variable ÅMA Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kp. Diskrete tilfeldige variable Diskrete tilfeldige variable, innledning

Detaljer

Løsningsforslag Eksamen S2, høsten 2016 Laget av Tommy Odland Dato: 27. januar 2017

Løsningsforslag Eksamen S2, høsten 2016 Laget av Tommy Odland Dato: 27. januar 2017 Løsningsforslag Eksamen S, høsten 016 Laget av Tommy Odland Dato: 7. januar 017 Del 1 - uten hjelpemidler Oppgave 1 a) Vi skal derivere f(x) = x 3 5x, og vi kommer til å få bruk for reglene (ax n ) = anx

Detaljer

To-dimensjonale kontinuerlige fordelinger

To-dimensjonale kontinuerlige fordelinger To-dimensjonale kontinuerlige fordelinger Noen resultater for diskrete fordelinger Vi har tidligere definert punktsannsynligheten p(x, y) for en todimensjonal variabel (X, Y ) som p(x, y) = P ({X = x}

Detaljer

Tall, vektorer og matriser

Tall, vektorer og matriser Tall, vektorer og matriser Kompendium: MATLAB intro Tallformat Komplekse tall Matriser, vektorer og skalarer BoP(oS) modul 1 del 2-1 Oversikt Tallformat Matriser og vektorer Begreper Bruksområder Typer

Detaljer

statistikk, våren 2011

statistikk, våren 2011 ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 011 Kp. 3 Diskrete tilfeldige variable 1 Diskrete tilfeldige variable, innledning Hva er en tilfeldig variabel (stokastisk variabel)? Diskret tilfeldig

Detaljer

b) i) Finn sannsynligheten for at nøyaktig 2 av 120 slike firmaer går konkurs.

b) 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.

Detaljer

Eksamen 29.11.2011. REA3028 Matematikk S2. Nynorsk/Bokmål

Eksamen 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

Detaljer

Forelesning 3. april, 2017

Forelesning 3. april, 2017 Forelesning 3. april, 2017 APPENDIX TIL KAP. 6 Sentralgrenseteoremet AVSNITT 6.3 Anvendelser av sentralgrenseteoremet Histogrammer S-kurver Q-Q-plot Diverse eksempler MGF for følger av uavhengige identisk

Detaljer

Forelesning 7. mars, 2017

Forelesning 7. mars, 2017 Forelesning 7. mars, 2017 AVSNITT 5.1 Eksempel: Miljøkonturer AVSNITT 5.2 Forventningen til en funksjon av flere variable Kovariansen mellom to variable Eksempel: Miljøkonturer Miljøvariable som karakteriserer

Detaljer

Personforsikringer. Å bli ufør er en strek i regninga

Personforsikringer. Å bli ufør er en strek i regninga Personforsikringer Å bli ufør er en strek i regninga LOfavør personforsikringer brosjyre A5.indd 1 15.09.11 10.31 Økonomisk trygghet når det virkelig gjelder Mange kan få seg en ubehagelig overraskelse

Detaljer

Stokastisk variabel. Eksempel augefarge

Stokastisk variabel. Eksempel augefarge Dagens tekst Kap 3: Stokastiske variable og sannsynsfordelingar Stokastisk variabel: Diskret sannsynsfordeling: Kontinuerleg sannsynsfordeling: Kummulativ sannsynsfordeling: Diskret simultanfordeling Kontinuerleg

Detaljer

Løsningsforslag Eksamen S2, høsten 2017 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 26. november 2017

Løsningsforslag Eksamen S2, høsten 2017 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 26. november 2017 Løsningsforslag Eksamen S, høsten 017 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 6. november 017 Del 1 - uten hjelpemidler Oppgave 1 a) Vi skal derivere f(x) = x 4x 3. Vi bruker regelen samt regelen (x n ) = nx

Detaljer

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 2 Funksjoner og plotting

Matematikk Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 2 Funksjoner og plotting Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 2 Funksjoner og plotting I denne øvinga skal vi først og fremst lære oss å lage plott i MATLAB. I tillegg skal vi lære oss hvordan vi manøvrerer oss omkring

Detaljer

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Forventning, varians og standardavvik Tilnærming av binomiske sannsynligheter Konfidensintervall Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Deleksamen i: STK Sannsynlighetsregning og statistisk modellering Eksamensdag: Mandag 4. mars 26 Tid for eksamen: 5. 7. Oppgavesettet er

Detaljer

Prosjektanalyse ITD20106: Statestikk og Økonomi

Prosjektanalyse ITD20106: Statestikk og Økonomi Prosjektanalyse ITD2006: Statestikk og Økonomi Kapittel Prosjektanalyse Vi skal se på lønnsomhet av investeringsprosjekter. I Investeringsanalysen studerer vi: Realinvesteringer (maskiner, bygninger, osv.)

Detaljer

Nåverdi og pengenes tidsverdi

Nåverdi og pengenes tidsverdi Nåverdi og pengenes tidsverdi Arne Rogde Gramstad Universitetet i Oslo 18. oktober 2015 Versjon 2.0 Ta kontakt hvis du finner uklarheter eller feil: a.r.gramstad@econ.uio.no 1 Innledning Anta at du har

Detaljer

Øving 2 Matrisealgebra

Øving 2 Matrisealgebra Øving Matrisealgebra Gå til menyen Edit Preferences... og sett Format type of new output cells til TraditionalForm hvis det ikke allerede er gjort. Start med to eksempelmatriser med samme dimensjon: In[]:=

Detaljer

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4240 Statistikk 2014 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer 5, blokk I Løsningsskisse Oppgave 1 X og Y er uavhengige Poisson-fordelte stokastiske variable, X p(x;5 og Y p(y;1.

Detaljer

Bootstrapping og stokatisk simulering Tilleggslitteratur for STK1100

Bootstrapping og stokatisk simulering Tilleggslitteratur for STK1100 Bootstrapping og stokatisk simulering Tilleggslitteratur for STK1100 Geir Storvik April 014 1 Introduksjon Simulering av tilfeldige variable (stokastisk simulering) er et nyttig verktøy innenfor statistikk

Detaljer

TMA4240 Statistikk H2015

TMA4240 Statistikk H2015 TMA4240 Statistikk H2015 Funksjoner av stokastiske variabler (kapittel 7+notat) Fokus på start med kumulativ fordeling 7.2 Funksjon av en SV (inkludert en-entydighet). Fordeling til max/min (fra notat).

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: Eksamensdag: Torsdag 2. juni 24 Tid for eksamen: 4.3 8.3 Oppgavesettet er på 5 sider. Vedlegg: Tillatte hjelpemidler: STK429

Detaljer

P(x, y) ) x. Dette er sirkellikningen. Et punkt P(x, y) ligger på denne sirkelen hvis og bare hvis koordinatene passer i likningen.

P(x, y) ) x. Dette er sirkellikningen. Et punkt P(x, y) ligger på denne sirkelen hvis og bare hvis koordinatene passer i likningen. 5.9 Sirkellikningen Fra kapittel 4.3 vet vi at sirkelen er det geometriske stedet for de punktene som har en bestemt avstand r fra et fast punkt S. Avstanden r kaller vi radien, og punktet S kaller vi

Detaljer

Øvingsforelesning i Matlab TDT4105

Øvingsforelesning i Matlab TDT4105 Øvingsforelesning i Matlab TDT4105 Øving 6. Tema: funksjoner med vektorer, plotting, preallokering, funksjonsvariabler, persistente variabler Benjamin A. Bjørnseth 13. oktober 2015 2 Oversikt Funksjoner

Detaljer

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN MA1202/MA6202 VÅR 2010

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN MA1202/MA6202 VÅR 2010 LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN MA/MA6 VÅR Oppgave. a Radredusering gir A 4 6 5 R, og siden R har to ledende variabler så får vi ranka. Siden A har re kolonner gir dimensjonsteoremet for matriser at nullitya 4

Detaljer

TMA4123M regnet oppgavene 2 7, mens TMA4125N regnet oppgavene 1 6. s 2 Y + Y = (s 2 + 1)Y = 1 s 2 (1 e s ) e s = 1 s s2 s 2 e s.

TMA4123M regnet oppgavene 2 7, mens TMA4125N regnet oppgavene 1 6. s 2 Y + Y = (s 2 + 1)Y = 1 s 2 (1 e s ) e s = 1 s s2 s 2 e s. NTNU Institutt for matematiske fag TMA43/5 Matematikk 4M/N, 8 august, Løsningsforslag TMA43M regnet oppgavene 7, mens TMA45N regnet oppgavene 6 a) Andre forskyvningsteorem side 35 i læreboken) gir at der

Detaljer

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk Faglig kontakt under eksamen: Håkon Tjelmeland Tlf: 48 22 18 96 Eksamensdato:??. august 2014 Eksamenstid (fra til): 09:00 13:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

1. Finn egenverdiene og egenvektorene til matrisen A = 2 1 A =

1. Finn egenverdiene og egenvektorene til matrisen A = 2 1 A = Fasit MAT102 juni 2017 Oppgave 1 1. Finn egenverdiene og egenvektorene til matrisen ( ) 1 2 A = 2 1 Løsning: Egenverdiene er røttene til det karakteristiske polynom gitt ved determinanten av matrisen (

Detaljer

Eksamen REA3028 S2, Høsten 2012

Eksamen 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

Detaljer

A. i) Sett opp en frekvenstabell over de fire mulige kombinasjonene av kjønn og røykestatus. Dvs. fyll inn. Ikke - røyker Sum Jente Gutt Sum 25

A. i) Sett opp en frekvenstabell over de fire mulige kombinasjonene av kjønn og røykestatus. Dvs. fyll inn. Ikke - røyker Sum Jente Gutt Sum 25 1 ECON21: ESAEN 215v SENSORVEILEDNING. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i > Grensen til bestått bør ligge på ca

Detaljer

Løsningsforslag Eksamen S2, høsten 2015 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 25. mai 2017

Løsningsforslag Eksamen S2, høsten 2015 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 25. mai 2017 Løsningsforslag Eksamen S2, høsten 215 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 25. mai 217 Del 1 - uten hjelpemidler Oppgave 1 a) Vi skal derivere funksjonen f(x) = x 3 + 2x. Formelen vi må bruke er (x n ) =

Detaljer

TMA4240 Statistikk Høst 2009

TMA4240 Statistikk Høst 2009 TMA44 Statistikk Høst 9 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer b Løsningsskisse Oppgave X er en stokastisk variabel med sannsynlighetstetthet { f(x),

Detaljer

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008 ÅMA0 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 008 Kp. Sannsynlighetsregning (sannsynlighetsteori).5 Betinget sannsynlighet Betinget sannsynlighet (kp..5) - innledning Eks.: Et terningkast; {,, 3, 4,

Detaljer

TMA4240 Statistikk Høst 2008

TMA4240 Statistikk Høst 2008 TMA4240 Statistikk Høst 2008 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer 7 Oppgave 1 Tippekonkurranse Denne oppgaven er ment som en kjapp test på hva du har

Detaljer

Sum to terninger forts. Eksempel: kast med to terninger. Sum to terninger forts. Kapittel 3. TMA4240 H2006: Eirik Mo

Sum to terninger forts. Eksempel: kast med to terninger. Sum to terninger forts. Kapittel 3. TMA4240 H2006: Eirik Mo 3 Sum to terninger forts. Kapittel 3 TMA4240 H200: Eirik Mo 2 3 4 5,,2,3,4,5, 2 2, 2,2 2,3 2,4 2,5 2, Andre 3 3, 3,2 3,3 3,4 3,5 3, terning 4 4, 4,2 4,3 4,4 4,5 4, 5 5, 5,2 5,3 5,4 5,5 5,,,2,3,4,5, Med

Detaljer

INFORMASJONSBROSJYRE. Til ansatte i

INFORMASJONSBROSJYRE. Til ansatte i Til ansatte i Dette heftet er ment å gi en oversikt over de forsikringer som Helse Midt-Norge har tegnet for sine ansatte. Forsikringsordningene er med på å skape en økonomisk trygghet for deg og din familie.

Detaljer

Vet du hva vi kan bruke et regneark på pc-en til?

Vet du hva vi kan bruke et regneark på pc-en til? Vet du hva vi kan bruke et regneark på pc-en til? 14 Vi starter med blanke regneark! Regneark MÅL I dette kapitlet skal du lære om hva et regneark er budsjett og regnskap hvordan du kan gjøre enkle utregninger

Detaljer

Løsningsforslag AA6524 Matematikk 3MX 3. juni 2005. eksamensoppgaver.org

Løsningsforslag AA6524 Matematikk 3MX 3. juni 2005. eksamensoppgaver.org Løsningsforslag AA654 Matematikk 3MX 3. juni 005 eksamensoppgaver.org eksamensoppgaver.org Om løsningsforslaget Løsningsforslaget for matematikk eksamen i 3MX er gratis, og det er lastet ned på eksamensoppgaver.org.

Detaljer

11. september Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Oppgaver Kapittel 5 (del 2) Ada Gjermundsen

11. september Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Oppgaver Kapittel 5 (del 2) Ada Gjermundsen : Institutt for geofag Universitetet i Oslo 11. september 2012 Oppgave 1: Vektor operasjoner : Lag en vektor som inneholder objektene: a) 2, 4, 6, 8, 10, 12 b) 10, 8, 6, 2, 0, -2, -4 c) 1, 1/2, 1/3, 1/4,

Detaljer

DEL 1 Uten hjelpemidler

DEL 1 Uten hjelpemidler DEL 1 Uten hjelpemidler Oppgave 1 ( poeng) Dag Temperatur Mandag 4 ºC Tirsdag 10 ºC Onsdag 1 ºC Torsdag 5 ºC Fredag 6 ºC Lørdag Tabellen ovenfor viser hvordan temperaturen har variert i løpet av noen dager.

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

TMA4240 Statistikk Høst 2016

TMA4240 Statistikk Høst 2016 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Anbefalt øving 9 Løsningsskisse Oppgave 1 a) Vi lar her Y være antall fugler som kolliderer med vindmølla i løpet av den gitte

Detaljer

TMA4240 Statistikk. Øving nummer 7. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag

TMA4240 Statistikk. Øving nummer 7. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag TMA4240 Statistikk Vår 2008 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer 7 Oppgave Blandet drops a) Tippekupong På en tippekupong er det gitt 2 fotballkamper.

Detaljer

Løsningsforslag for eksamen i AA6526 Matematikk 3MX - 5. desember 2008. eksamensoppgaver.org

Løsningsforslag for eksamen i AA6526 Matematikk 3MX - 5. desember 2008. eksamensoppgaver.org Løsningsforslag for eksamen i AA6526 Matematikk 3MX - 5. desember 2008 eksamensoppgaver.org eksamensoppgaver.org 2 Om løsningsforslaget Løsningsforslaget for matematikkeksamen i 3MX er gratis, og det er

Detaljer

Figur 62: Faktorisering kan lett gjøres ved å skrive inn uttrykket og så klikke på verktøyet for faktorisering.

Figur 62: Faktorisering kan lett gjøres ved å skrive inn uttrykket og så klikke på verktøyet for faktorisering. 11 CAS i GeoGebra Fra og med versjon 4.2 får GeoGebra et eget CAS-vindu. CAS står for Computer Algebra System og er en betegnelse for programvare som kan gjøre symbolske manipuleringer. Eksempler på slike

Detaljer

Eksamen STK2400, 6/ Løsningsforslag

Eksamen STK2400, 6/ Løsningsforslag Eksamen STK2400, 6/12-07 - Løsningsforslag Arne ang Huseby December 19, 2007 Oppgave 1 I denne oppgaven skal vi se på et binært monotont system (C, φ) med komponentmengde C = {1,..., 5} og strukturfunksjon

Detaljer

TMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger

TMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger TMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger Binomisk fordeling* ( ) n b(x; n, p) = p x (1 p) n x = x ( ) n p x q n x, x x = 0, 1, 2,..., n Fenomén: i) n forsøk. ii) Suksess/fiasko

Detaljer

TMA4245 Statistikk. Innlevering 3. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag

TMA4245 Statistikk. Innlevering 3. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag TMA4245 Statistikk Vår 2017 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Innlevering 3 Dette er den første av to innleveringer i blokk 2 Denne øvingen skal oppsummere pensum

Detaljer

Du kan starte å ta ut alderspensjon fra Yrkesskadeforsikringen gir rett til erstatning

Du kan starte å ta ut alderspensjon fra Yrkesskadeforsikringen gir rett til erstatning INNSKUDDSPENSJON Folketrygden Yrkesskadeforsikring G Folketrygden er grunnpilaren i det norske velferdssamfunnet. Folketrygden utbetaler pensjon til uføre, etterlatte, og alderspensjonister. Størrelsen

Detaljer

11. september Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Kapittel 5 (del 2) Ada Gjermundsen

11. september Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Kapittel 5 (del 2) Ada Gjermundsen , Institutt for geofag Universitetet i Oslo 11. september 2012 Litt repetisjon: Array, En array er en variabel som inneholder flere objekter (verdier) En endimensjonal array er en vektor En array med to

Detaljer

Forsikringsrett. o Professor Trine Lise Wilhelmsen o Nordisk institutt for sjørett o t.l.wilhelmsen@jus.uio. no

Forsikringsrett. o Professor Trine Lise Wilhelmsen o Nordisk institutt for sjørett o t.l.wilhelmsen@jus.uio. no Forsikringsrett o Professor Trine Lise Wilhelmsen o Nordisk institutt for sjørett o t.l.wilhelmsen@jus.uio. no Trine-Lise Wilhelmsen 1 Nr Dato Tid Sted Foreleser Tema 1. 04.2 14.15-16 DN Trine-Lise Introduksjon

Detaljer

eksamensoppgaver.org 4 2e x = 7 e x = 7 2 ln e x = ln 2 x = ln 7 ln 2 ln x 2 ln x = 2 2 ln x ln x = 2 ln x = 2 x = e 2

eksamensoppgaver.org 4 2e x = 7 e x = 7 2 ln e x = ln 2 x = ln 7 ln 2 ln x 2 ln x = 2 2 ln x ln x = 2 ln x = 2 x = e 2 eksamensoppgaver.org 4 oppgave a..i) e x = 7 e x = 7 ( ) 7 ln e x = ln x = ln 7 ln a..ii) ln x ln x = ln x ln x = ln x = x = e a..i) cos x =.8 x [, 6 ] x = arccos(.8) x 6.9 x 6 6.9 x 6.9 x. a..ii) Løserdennemedabc-formelen

Detaljer

TMA4240 Statistikk H2010 Kapittel 5: Diskrete sannsynlighetsfordelinger : Uniform, binomisk, hypergeometrisk fordeling

TMA4240 Statistikk H2010 Kapittel 5: Diskrete sannsynlighetsfordelinger : Uniform, binomisk, hypergeometrisk fordeling TMA4240 Statistikk H2010 Kapittel 5: Diskrete sannsynlighetsfordelinger 5.1-5.4: Uniform, binomisk, hypergeometrisk fordeling Mette Langaas 2 Arbeidshverdag etter endt studium Studere et fenomen (f.eks.

Detaljer

Løsningsforslag B = 1 3 A + B, AB, BA, AB BA, B 2, B 3 C + D, CD, DC, AC, CB. det(a), det(b)

Løsningsforslag B = 1 3 A + B, AB, BA, AB BA, B 2, B 3 C + D, CD, DC, AC, CB. det(a), det(b) Innlevering BYFE DAFE Matematikk 1000 HIOA Obligatorisk innlevering 2 Innleveringsfrist Fredag 05. februar 2016 kl 14:00 Antall oppgaver: 5 Løsningsforslag 1 Vi denerer noen matriser A [ 1 5 2 0 B [ 1

Detaljer

MAT1120 Plenumsregningen torsdag 26/8

MAT1120 Plenumsregningen torsdag 26/8 MAT1120 Plenumsregningen torsdag 26/8 Øyvind Ryan (oyvindry@i.uio.no) August 2010 Innføring i Matlab for dere som ikke har brukt det før Vi skal lære følgende ting i Matlab: Elementære operasjoner Denere

Detaljer

Matematikk for økonomer Del 2

Matematikk for økonomer Del 2 Matematikk for økonomer Del 2 Formelark Dokument type: Formelark Antall kapitler: 10 kapitler Antall sider: 17 Sider Forfatter: Studiekvartalets kursholdere rett til bruk av materialet. Det innebærer at

Detaljer

Binomisk fordeling. Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Binomisk fordeling. Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Forventning, varians og standardavvik Tilfeldige variabler Når vi kaster to terninger er det 36 utfall Vi ser på X = «sum antall øyne» De mulige verdiene

Detaljer

Forsikringsrett. 14.15-16 װ Trine-Lise Forsikringens dekningsfelt. 3 װ Trine-Lise װ 7. 26. 3

Forsikringsrett. 14.15-16 װ Trine-Lise Forsikringens dekningsfelt. 3 װ Trine-Lise װ 7. 26. 3 Forsikringsrett o Professor Trine Lise Wilhelmsen o Nordisk institutt for sjørett o t.l.wilhelmsen@jus.uio. no Trine-Lise Wilhelmsen 1 Nr Dato Tid Sted Foreleser Tema 1. 04.2 14.15-16 DN Trine-Lise Introduksjon

Detaljer

Kapittel 8: Tilfeldige utvalg, databeskrivelse og fordeling til observatorar, Kapittel 9: Estimering

Kapittel 8: Tilfeldige utvalg, databeskrivelse og fordeling til observatorar, Kapittel 9: Estimering Kapittel 8: Tilfeldige utvalg, databeskrivelse og fordeling til observatorar, Kapittel 9: Estimering TMA4245 Statistikk Kapittel 8.1-8.5. Kapittel 9.1-9.3+9.15 Turid.Follestad@math.ntnu.no p.1/21 Har sett

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

STK1100 våren Generell introduksjon. Omhandler delvis stoffet i avsnitt 1.1 i læreboka (resten av kapittel 1 blir gjennomgått ved behov)

STK1100 våren Generell introduksjon. Omhandler delvis stoffet i avsnitt 1.1 i læreboka (resten av kapittel 1 blir gjennomgått ved behov) STK1100 våren 2017 Generell introduksjon Omhandler delvis stoffet i avsnitt 1.1 i læreboka (resten av kapittel 1 blir gjennomgått ved behov) Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo 1 «Overalt»

Detaljer

Excel. Excel. Legge inn tall eller tekst i en celle. Merke enkeltceller

Excel. Excel. Legge inn tall eller tekst i en celle. Merke enkeltceller Excel Hva er et regneark? Vi bruker regneark til å sortere data, gjøre beregninger og lage diagrammer. I denne manualen finner du veiledning til hvordan du kan bruke regneark. Et regneark består av celler

Detaljer

Eksamen REA3028 S2, Høsten 2011

Eksamen REA3028 S2, Høsten 2011 Eksamen REA08 S, Høsten 0 Del Tid: timer Hjelpemidler: Vanlige skrivesaker, passer, linjal med centimetermål og vinkelmåler er tillatt. Oppgave (4 poeng) a) Deriver funksjonene ) f f 4 ) g e g e 6e ) h

Detaljer