Standardisering av bilder med lineær transform. Ikke-lineære, parametriske transformer. og lokale gråtonetransformer INF2310

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Standardisering av bilder med lineær transform. Ikke-lineære, parametriske transformer. og lokale gråtonetransformer INF2310"

Transkript

1 INF 3 Dtl bldebehdl Foreles 4 råtoetrsorsjoer Ole Mrus Hoel Rdl ordl@.uo.o Etter orle oler v Frtz Albretse jeo v ekseler orsd 4:5-5: Serro Loo vl det bl jeoått MALAB-ekseler v lt so blr orelest d. MALAB-ekselee ler å 3.olerus.et Koeter jere å ettsde o du hr orsl tl dre løser eller o du er el. 3 eer d Hstorer Leære råtoetrsorer Stdrdser v blder ed leær trsor Ikke-leære, retrske trsorer Pesu: K DIP, Hstor otles 3.3. Neste uke: Hstorbserte oersjoer o lokle råtoetrsorer Hvord edre kotrste et blde? 4

2 Hv er kotrst? Det er lere ule desjoer v dette bereet. De leste er vrsjoer over teet derse/jeostt so k vedes å e ysske eesker Her holder v oss tl luostet. I I b Weber-kotrst Weber rcto I b Mchelso-kotrst Vsblty RMS-kotrst N MN M I x, y I x y I I Mx Mx I I råtoehstorer tt et råtoeblde ed ksler o råtoer Et hstor, h, er slk t: h = tll ksler bldet ed kselverd Des ved å å jeo lle kslee o telle råtoer V hr turlvs t h 5 7 Hstorer E dskret uksjo so vser tll åler eor so otest uore tervller et dtsett V jobber ed blder o år Et blde so dtsett Pksel-testeter so åler E overskt over hyhete tl testetee bldet K oså h hstorer over dre retre. 6 Ekseel - hstor Blde: Hstor: h Pkselverd # ksler 8

3 Ekseler Norlsert hstor V hr t h Det orlserte hstoret er: h, k ses å so e ssylhetsordel or kselverdee Uvhe v tll ksler bldet M k s e del o bldet ut r dee ssylhets-tetthetsuksjoe 9 Ekseler II Kuultvt hstor Hvor e ksler hr råtoe dre e eller lk råtoe j? c j h Norlsert kuultvt hstor: c j Ssylhete or t e tleld ksel hr råtoe dre eller lk j j

4 Ekseel, kuultvt hstor Hstor o kuultvt hstor se ur 3 4 Hstorer ull oløs Hstor kddter ot totl oesu totl oesu tll kddter kuultvt tll kddter Sklerte hstorer redusert oløs * Oløse hstorer k reduseres - or ekseel ved over r oesu tl krkter. * Hstoret k skleres tl su = eller su = %. Nore er %, 5%, 3%, 5%, %. Er dere bedre e ore, så år dere ode krkterer. 5 Kuultvt hstor, kddter ot totl oesu ed krkterreser rkert totl oesu Hstorer v objekt-eesker Hstorer er oså ytte or å «orsere» dt, or ekseel or objekt-eesker dtl bldelyse. V k le hstorer over eesker, eks: Objekt-størrelse: Vser ordele v størrelse å objektee, o der rul or å sette e terskel or å kue jere så o uvesetle objekter r bldet støy Objekt-oeter: Vser ordele v bereede oeter r hvert objekt, o der rul or å sle ruer v objekter klsser eller clustre 6

5 Quz E lte quz åede hstorer. å tl Vet å e r e. Lykke tl! Idettets Fure vser sehee ello kselverde -bldet o kselverde tl de se ksele utbldet etter e råtoetrsorsjo. Hvs trsorsjo er e dettets, =, vl ure vse e rett lje jeo oro, ed ststll. rsorsjoe er d [ = 7 9 råtoetrsorsjo Når v vser et blde å skjere er testete kotrollert v de tlsvrede verde bldetrse V k orette e vblds-uksjo ello de tllee so es bldetrse, v, o de testete v øsker å skjere, v out For ett-bådsblder er v out =[v råtoeblder k være e retrsk uksjo eller e tbell I e re råtoetrsorsjo, vl ett o ett ksel trsoreres uvhe v boksler. E råtoetrsorsjo er e lobl trsorsjo. Leær vbld Leær strekk [ b x, y x, y b reulerer kotrste, o b lyshete >: er kotrst <: dre kotrst b : lytter lle råtoer b våer Netver : =-, b = xverd or bldetye 8

6 Edre lyshete brhtess Lee tl e kostt b tl lle kselverdee x, y x, y b Hvs b >, lle kselverdee øker, o bldet blr lysere Hvs b <, bldet blr ørkere Hstoret lyttes o eller ed ed b M ddelverde edres! h h Edre kotrste Multlsere hver kselverd ed e ktor : x, y x, y Hvs >, kotrste øker Hvs <, kotrste ker Eks: Bruke hele testetsskle Q: Hv skjer ed ddelverde? h h Altertv llustrsjo Edre brhtess : x, y x, y b Edre kotrst: x, y x, y 3 Ivertert råtoeblde Der bldets etv ved å sett = - o b = ksverde tll råtoer = x, y x, y Bldet år kke etve verder, e vbldsuksjoe hr etvt ststll 4

7 Fr råtoevå [, tl [, Edre tervllet [, tl å bl [, E leær r tl : x, y x, y Rett lje ed ststll = - / - Rekvtser o hstor Fr dtves-ekse 3: At t du hr et 4-bts råtoeblde ed orlsert hstor so skssert tl høyre. Bldet eholder e bkru ed to råtoer o tre tyer objekter. V øsker å rekvtsere bldet tl bt/ksel, det vl s tl et blde ed 4 verder r tl 3. Sksser råtoetrsore dette svrer tl. Vs hvord det orlserte hstoret tl utbldet vlle bltt. 5 7 Kl etter trsor O x,y år verder uteor det støttede tervllet, orets so otest kl v verdee x F.eks vl et used byte blde bl tvuet tl å h testeter eor tervllet [, 55 6 Stdrdser v blder Heskt: Søre or t lle bldee e sere er sttstsk lke. orde Metode: Justere ddelverde o vrse tl råtoeverdee bldet ved hjel v e leær råtoetrsor Hvoror? V vl jere eekte v Døvrsjo belys Aldrseekter ler o detektorer Akkuuler v støv å lser etc. Hvor: Produkt-seksjo dustr Neste uke: K oså stdrdsere Mkroskoer v celler bldee ed hstorsesksjo, e vl d kke beholde ore å... hstoret 8

8 Mddelverde v råtoee Mddelverde v kselverdee et blde ed ksler o råtoer k es ete r bldet eller r bldets hstor, evt r orlsert hstor..., x y h h h h y x, : h der Norlsert hstor Hvoror e ordel ed det sste ltertvet? 9 Vrs v råtoee Vrse v kselverdee et blde ed x ksler o råtoer k oså es r bldets hstor [ [, [ x y h y x 3 Juster v o tt -blde ed ddelverd o vrs At e leær råtoe-trsor [=+b Ny ddelverd o vrs er d tt ved Dvs. = /, b= - V k ltså vele ye o, beree o b, vede [= + b å -bldet o å et ut-blde ed rkt o b [ [ [ b b b 3 Ekseel : Juster v Vl beholde ddelverde, slk t =, e øsker y. V å d bestee o b le [=+b: b [, 3

9 Ekseel : Juster v o Øsker t lle bldee e sere skl h se,. Beste o b le [=+b:, b [ For hvert blde å v e bldets, 33 Ikke-leær trsor Lortsk skler Eks: Desbel o rdrblder, Fourer-trsor Eksoetell skler -skler Stykkevs-leær skler Hv jøres ed kotrste de ørke o lyse delee v bldet etter slke sklerer? e sksse v uksjoee o se å ot 35 Vl v stdrdvvk At t hstoret tl bldet er orlordelt N,, o t v veler /. Hv er d otlt vl v? Hvor stor ercetl blr klt? => 4.5% 3 =>.3% Lortske trsorsjoer Hvlke v trsorsjoee tl høyre er brukt her? F 3.3 DIP 34 36

10 Power-lw -trsorsjoer Me blderoduserede rter hr et ut/outut-orhold so k beskrves so: s c der s er ut-testete ved e ut F 3.6 DIP <: de ørke dele v skle strekkes ut =: dettets-trsor >: de lyse dele v skle strekkes ut eerell kotrst-ulsjo Brukervel ed ku é vrbel 37 -styrt bldeorbedr F 3.8 DIP F 3.9 DIP = =.6 =.4 =.3 = = 3 = 4 =5 39 -korreksjo ør dsly At t testete et blde so vses å et dsly er tt ved: s c.5 der s er ut-testete ved e ut V hr sett t or > vl bldet bl ørkere e det skl være V k korrere dette ved råtoetrsore [ =.4 ør v seder bldet tl dsly Se jelder or scere o rtere M å kjee eller e retree tl S = c + -trsor o hstor Bldet er lyst o utvsket. Hstoret dekker este hele råtoeskle. > r høyere kotrst. Hstoret er korert tl de lve verdee å råtoeskle. 38 4

11 Stykkevs leær Brukersessert stykkevs leær or å reheve vsse tervller v råtoeskle. erskl Dette er et rese-tlelle v leær trsorsjo, der lle ut-verdee settes lk or -verder et tervll -, es lle dre ut-verder settes lk Dette r et to-vå bært ut-blde 4 44 Bt-l-odel r bære blder bsert å o kslees -te bt er stt I ekselet: ku 4 bt eholder vsuell sks K beyttes koresjo Ku beholde vsse bt-l Eektvt å kode bære blder.eks ruleth Quz O v rekker: E lte quz åede råtoetrsorsjoer. å tl Vet å e r e. Lykke tl! 43 45

12 Ileetsjo: Oslstbeller LU Mål: Eektvsere leetsjoe v trsore. Avbldsuksjoe utøres å lle ule testeter o resulttee lres e tbell LU=look u tble råtoe-vblde utøres så so osl e tbell Hrdwre LU-oersjoe utøres å dt-strøe ello hukoelse o dsly o the ly å rkkortet Iholdet blde-trse edres kke Kotrstedr ved ku å edre tbellverdee Sotwre Utre v vbldsuksjoe or hvert ksel blr byttet ut ed ekelt tbellosl 46 råtoehstorer Osuer Leær trsor Forstå eekte v retree o b Stdrdser v blder ed leær trsor Fjerer eekte v vrsjoer vbldsorhold døvrsjo, le, støv etc Hvord bestee o b or å å øsket o Ikke-leære, retrske trsorer Lortsk, eksoetell,, stykkevs leær Hv jøres ed kotrste de ørke o lyse delee v bldet etter slke sklerer e sksse v uksjoee o se å ot 48 Ileetsjo v råtoeoersjoer or x=:wdth- or y=:heht- x,y=*x,y + b drekte leetsjo or =:reylevels- [=*+b ved bruk v LU or x=:wdth- or y=:heht- x,y=[x,y edr v kselverdee 47

Temaer i dag. Hvordan endre kontrasten i et bilde? Histogrammer. INF 2310 Digital bildebehandling

Temaer i dag. Hvordan endre kontrasten i et bilde? Histogrammer. INF 2310 Digital bildebehandling eer d INF 3 Dtl ldeedl FORELESNIN 4 RÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Alretse Hstorer Leære råtoetrsforer Stdrdser v lder ed leær trsfor Ikke-leære, retrske trsforer Pesu: K. 3. - 3. DIP Neste uke: Hstorserte

Detaljer

INF 2310 Digital bildebehandling

INF 2310 Digital bildebehandling eer d INF 3 Dtl ldeedl FORELESNIN 4 RÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Alretse Hstorer Leære råtoetrsorer t Stdrdser v lder ed leær trsor Ikke-leære, retrske trsorer Pesu: K. 3. - 3DIP 3. Neste uke: Hstorserte

Detaljer

Temaer i dag. Gjennomgang av eksempler. Hvordan endre kontrasten i et bilde? INF 2310 Digital bildebehandling

Temaer i dag. Gjennomgang av eksempler. Hvordan endre kontrasten i et bilde? INF 2310 Digital bildebehandling eaer da INF 3 Dtal ldeehadl FORELESNIN 4 RÅONE-RaNSFORMaSJONER Ole Marus Hoel Rdal ordal@.uo.o Foler laet av Frtz Alretse Hstoraer Leære råtoetrasorer Stadardser av lder ed leær trasor Ikke-leære, araetrske

Detaljer

Gråtonehistogrammer. Histogrammer. Hvordan endre kontrasten i et bilde?

Gråtonehistogrammer. Histogrammer. Hvordan endre kontrasten i et bilde? INF 3 råtoe-trasforasjoer Hovedsakelg fra ka. 3.-3. DIP Hstograer Leære gråtoetrasforer Stadardserg av blder ed leær trasfor Ikke-leære, araetrske trasforer Hvorda edre kotraste et blde?? Neste uke: Hstograbaserte

Detaljer

INF 2310 Digital bildebehandling

INF 2310 Digital bildebehandling eer d INF 3 Dtl ldeehndln FORELESNIN 4 RÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Alretsen Hstorer Lneære råtonetrnsorer t Stndrdsern v lder ed lneær trnsor Ikke-lneære, retrske trnsorer Pensu: K. 3. - 3DIP 3. Neste uke:

Detaljer

Hva er kontrast? Gråtonehistogrammer. Hvordan endre kontrasten i et bilde? Repetisjonsforelesning før midtveiseksamen INF2310 våren 2016

Hva er kontrast? Gråtonehistogrammer. Hvordan endre kontrasten i et bilde? Repetisjonsforelesning før midtveiseksamen INF2310 våren 2016 Hvorda edre kotraste et blde? Reetsjosforeles før dtveseksae våre 6 Osuer av foreles 4 o 5, råtoetrasforasjoer o hstoratrasforasjoer. Ole Marus Hoel Rdal 9..6 Hva er kotrast? Det er flere ule defsjoer

Detaljer

Forelesning Z-, t-test, test for forventningsdifferanser

Forelesning Z-, t-test, test for forventningsdifferanser STAT Sttstkk Metoder ushu.l@ub.o Forelesg + 3 Z-, t-test, test for forvetgsdfferser. Sttstsk hypotesetestg ullhypotese): ypotese so først ttt å være st *Forålet ed e test er å udersøke o dtterlet gr grulg

Detaljer

INF 2310 Digital bildebehandling

INF 2310 Digital bildebehandling INF 30 Dgtal bldebehandlng FORELESNING 4 GRÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Albregtsen emaer dag Hstogrammer Lneære gråtonetransformer t Standardserng av blder med lneær transform Ikke-lneære, parametrske transformer

Detaljer

Seminaroppgaver for uke 13 (Oppgave (1), (2), og (3))

Seminaroppgaver for uke 13 (Oppgave (1), (2), og (3)) 1 ECON 2130 2017 vår Semarpla fra og med uke 13 Semaroppgaver for uke 13 (Oppgave (1), (2), og (3)) (1) Fra eksame Eco 2130, 2004 høst: Oppgave 3: (Fel oppgave på ststuttets overskt over gamle eksamesoppgaver)

Detaljer

Kapittel 9 ALGEBRA. Hva er algebra?

Kapittel 9 ALGEBRA. Hva er algebra? Kpttel 9 ALGEBRA Hv er lger? Kpttel 9 ALGEBRA Alger Ekelt k v s t lger er å rege me okstver steet for tll. Når v løser lgger, står okstve (vlgvs for et estemt tll. Når v ruker lger tl å utlee formler eller

Detaljer

Seminaroppgaver for uke 13

Seminaroppgaver for uke 13 1 ECON 2130 2016 vår Semarpla fra og med uke 13 Semaroppgaver for uke 13 1) Fra eksame Eco 2130, 2004 høst: Oppgave 3: (Fel oppgave på ststuttets overskt over gamle eksamesoppgaver) La X og Y være to uavhegge

Detaljer

INF 2310 Digital bildebehandling

INF 2310 Digital bildebehandling INF 2310 Dgtal bldebehandlng FORELESNING 4 GRÅTONE-TRANSFORMASJONER Frtz Albregtsen 1 Temaer dag Hstogrammer Lneære gråtonetransformer t Standardserng av blder med lneær transform Ikke-lneære, parametrske

Detaljer

Balanserte søketrær. AVL-trær. AVL-trær. AVL-trær høyde AVL AVL. AVL-trær (Adelson-Velskii og Landis, 1962) Splay-trær (Sleator og Tarjan, 1985)

Balanserte søketrær. AVL-trær. AVL-trær. AVL-trær høyde AVL AVL. AVL-trær (Adelson-Velskii og Landis, 1962) Splay-trær (Sleator og Tarjan, 1985) alanserte søketrær VL-trær Et bnært tre er et VL-tre hvs ølgende holder: VL-trær delson-velsk og Lands, 96 play-trær leator og Tarjan, 98. orskjellen høyde mellom det høyre og det venstre deltreet er maksmalt,

Detaljer

Gråtone-transformasjoner Hovedsakelig fra kap i DIP

Gråtone-transformasjoner Hovedsakelig fra kap i DIP INF 31 3..9 - AS Gråtone-transforasjoner Hovedsakeli fra kap. 3.1-3. i DIP Historaer Lineære råtonetransforer Standardiserin av bilder ed lineær transfor Ikke-lineære, paraetriske transforer Hvordan endre

Detaljer

Makroøkonomi - B1. Innledning. Begrep. B. Makroøkonomi. Mundells trilemma går ut på følgende:

Makroøkonomi - B1. Innledning. Begrep. B. Makroøkonomi. Mundells trilemma går ut på følgende: B. Makroøkoom Oppgave: Forklar påstades hold og drøft hvlke alteratv v står overfor: Fast valutakurs, selvstedg retepoltkk og fre kaptalbevegelser er kke forelg på samme td. Makroøkoom Iledg Mudells trlemma

Detaljer

Forelesning 19 og 20 Regresjon og korrelasjons (II)

Forelesning 19 og 20 Regresjon og korrelasjons (II) STAT111 Statstkk Metoder Yushu.L@ub.o Forelesg 19 og 0 Regresjo og korrelasjos (II) 1. Kofdestervall (CI) og predksjostervall (PI) I uka 14, brukte v leær regresjo for å fage leær sammehege mellom Y og

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO øsnngsforslag UNIVERSIEE I OSO Det matematsk-naturvtenskaelge fakultet Eksamen : INF3 Dgtal bldebehandlng Eksamensdag : Onsdag 6. jun d for eksamen : 9: 3: øsnngsforslaget er å : sder Vedlegg : Ingen llatte

Detaljer

Forelesning 3 mandag den 25. august

Forelesning 3 mandag den 25. august Forelesg adag de 5 august Merkad 171 For å bevse e propossjo o heltall so volverer to eller flere varabler, er det typsk ye lettere å beytte duksjo på e av varablee e duksjo på oe av de adre Det er for

Detaljer

Chapter 2 - Discrete Mathematics and Its Applications. Løsningsforslag på utvalgte oppgaver

Chapter 2 - Discrete Mathematics and Its Applications. Løsningsforslag på utvalgte oppgaver Chpter - Dscrete Mthemtcs d Its pplctos Løsgsforslg på utvlgte oppgver vstt Oppgve Gtt 7 ) E mtrse med rder og koloer er e mtrse Geerelt hr v t e m mtrse er e mtrse med m rder og koloer Uttrykket m klles

Detaljer

EKSAMEN ny og utsatt løsningsforslag

EKSAMEN ny og utsatt løsningsforslag 8.. EKSAMEN n og utsatt løsnngsorslag Emnekode: ITD Dato:. jun Hjelpemdler: - To A-ark med valgrtt nnhold på begge sder. Emnenavn: Matematkk ørste deleksamen Eksamenstd: 9.. Faglærer: Chrstan F Hede -

Detaljer

TMA4245 Statistikk Eksamen mai 2016

TMA4245 Statistikk Eksamen mai 2016 Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Løsgssksse Oppgave a) Lar X være kvadratprse. Har da at X N(µ, σ 2 ), med µ 30 og σ 2 2, 5 2. P (X < 30) P (X < µ) 0.5 ( X 30 P (X > 25)

Detaljer

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014 Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Løsgssksse Oppgave a) Y 5 PY > 53) PY 53) P ) 53 5 Φ5) 933 668 Vekte av e fylt flaske, X + Y, er e leærkombasjo av uavhegge ormalfordelte

Detaljer

Ekstraksjon. Vi sier at det løste stoff fordeles mellom to faser og likevektskonstanten for denne reaksjonen kalles partisjonskoeffisienten.

Ekstraksjon. Vi sier at det løste stoff fordeles mellom to faser og likevektskonstanten for denne reaksjonen kalles partisjonskoeffisienten. Ekstrksjo Når to ikke-bldbre væsker er i kotkt ed hverdre k løste stoff utveksles ello de to fsee. Likevektskosetrsjoer i de to fsee vil vhege v de reltive løselighete v de to fsee. Dette k tekes på so

Detaljer

Emne: BIP 140, Reservoarteknikk Dato: 3. Desember Reservoaret antas å være "lukket" dvs. at HCPV er konstant under trykkavlastningen.

Emne: BIP 140, Reservoarteknikk Dato: 3. Desember Reservoaret antas å være lukket dvs. at HCPV er konstant under trykkavlastningen. Fakultet for teksk aturvteskapele fa Eme: BIP 40, Reservoartekkk Dato: 3. Desember 20. Td: 09.00-3.00 Tllatte hjelpemdler: Ekel kalkulator Oppavesettet består av: 6 sder kludert vedle Oppave o 2 blr vektet

Detaljer

Oversikt over tester i Econ 2130

Oversikt over tester i Econ 2130 HG Revdert aprl 2 Overskt over tester Eco 23 La θ være e ukjet parameter (populasjos-størrelse e statstsk modell. Uttrykket ukjet parameter betyr at de sae verde av θ populasjoe er ukjet. Når v setter

Detaljer

Læringsmål og pensum. Funksjoner hittil (1) Oversikt. Læringsmål Anonyme og rekursive funksjoner Funksjoner som inn-argumenter Subfunksjoner

Læringsmål og pensum. Funksjoner hittil (1) Oversikt. Læringsmål Anonyme og rekursive funksjoner Funksjoner som inn-argumenter Subfunksjoner 1 Lærigsmål og pesum TDT4105 Iformsjostekologi grukurs: Uke 44 Aoyme fuksjoer, fuksjosfuksjoer og rekursjo Lærigsmål Aoyme og rekursive fuksjoer Fuksjoer som i-rgumeter Subfuksjoer Pesum Mtlb, Chpter 10

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Løsnngsforslag UNIVERSITETET I OSLO Det matematsk-naturvtenskapelge fakultet Eksamen : INF3 Dgtal bldebehandlng Eksamensdag : Trsdag 9. mars 3 Td for eksamen : 5: 9: Løsnngsforslaget er på : sder Vedlegg

Detaljer

01. Til hvilke deler av naturen benyttes kvantefysikk som beskrivende verktøy?

01. Til hvilke deler av naturen benyttes kvantefysikk som beskrivende verktøy? Ka Kvatefykk. Tl vlke deler av ature beytte kvatefykk o bekrvede verktøy?. Nev oe etrale ateatkk-eer o går kvatefykke.. Hva kalle de eleetee Hlbert-roet o bekrver tltader tl et yte?. Hva kalle de ateatke

Detaljer

Løsningsforslag Eksamen 7. august 2006 TFY4250 Atom- og molekylfysikk

Løsningsforslag Eksamen 7. august 2006 TFY4250 Atom- og molekylfysikk Eksme TFY450 7. ugust 006 - løsigsforslg Oppgve Løsigsforslg Eksme 7. ugust 006 TFY450 Atom- og molekylfysikk. Grutilstde ψ (x hr ige ullpukter. Første eksiterte tilstd ψ (x hr ett ullpukt. Når potesilet

Detaljer

MSKOMNO. kó=ñê~w. pfabufp=ud. aáöáí~ä=ê åíöéå=l=îáçéçjëçñíï~êé=j=sfabufp hçêí=äêìâë~åîáëåáåö= kçêëâ

MSKOMNO. kó=ñê~w. pfabufp=ud. aáöáí~ä=ê åíöéå=l=îáçéçjëçñíï~êé=j=sfabufp hçêí=äêìâë~åîáëåáåö= kçêëâ kó=ñê~w MSKOMNO pfabufp=ud aáöáí~ä=ê åíöéå=l=îáçéçjëçñíï~êé=j=sfabufp hçêí=äêìâë~åîáëåáåö= kçêëâ 0123 Dette produktet bærer CE-merket overensstemmelse med bestemmelsene drektvet 93/42EEC av 14 jun 1993

Detaljer

Formler og regler i statistikk ifølge lærebok Gunnar Løvås: Statistikk for universiteter og høgskoler

Formler og regler i statistikk ifølge lærebok Gunnar Løvås: Statistikk for universiteter og høgskoler Formler og regler statstkk følge lærebok Guar Løvås: tatstkk for uversteter og høgskoler Kap. Hva er fakta om utvalget etralmål Meda: mdterste verd etter sorterg Modus: hyppgst forekommede verd Gjeomstt:

Detaljer

STK1110 høsten Lineær regresjon. Svarer til avsnittene i læreboka (med unntak av stoffet om logistisk regresjon)

STK1110 høsten Lineær regresjon. Svarer til avsnittene i læreboka (med unntak av stoffet om logistisk regresjon) TK høste 9 Eksempel.5 (CO og vekst av furutrær Leær regreso varer tl avsttee..4 læreboka (med utak av stoffet om logstsk regreso Ørulf Borga Matematsk sttutt Uverstetet Oslo V vl bestemme sammehege mellom

Detaljer

Geometriske operasjoner

Geometriske operasjoner Geometrske operasjoner INF 23 27.2.27 Kap. 9 (samt 5.5.2) Geometrske operasjoner Affne transformer Interpolasjon Samregstrerng av blder Endrer på pkslenes possjoner ransformerer pkselkoordnatene (x,) tl

Detaljer

EKSAMEN Ny og utsatt Løsningsforslag

EKSAMEN Ny og utsatt Løsningsforslag . jun 0 EKSAMEN Ny og utsatt Løsnngsorslag Emnekode: ITD50 Dato:. jun 0 Emne: Matematkk, deleksamen Eksamenstd: 09.00.00 Hjelpemdler: To A-ark med valgrtt nnhold på begge sder. Formelhete. Kalkulator er

Detaljer

Positive rekker. Forelest: 3. Sept, 2004

Positive rekker. Forelest: 3. Sept, 2004 Postve rekker Forelest: 3. Sept, 004 V skal tde utover fokusere på å teste om e rekke kovergerer, og skyve formler for summerg bakgrue. Dette er gje ford det første målet vårt er å lære hvorda v ka fe

Detaljer

Econ 2130 uke 19 (HG) Inferens i enkel regresjon og diskrete modeller

Econ 2130 uke 19 (HG) Inferens i enkel regresjon og diskrete modeller Eco 3 uke 9 (HG) Iferes ekel regresjo og dskrete modeller De ekle regresjosmodelle. Resultater fra 5m og 5m for me fra EM på skøyter Heerevee 4. ( er 5m-tde og y 5m-tde sekuder for løper.) Spredgdagram

Detaljer

Jeg har en venn. Ó j œ. # œ œ. œ œ. Ó J. œ œ. œ œ œ œ. œ œ. œ œ. œ œ œ. œ œ. œ œ œ. œ œ. œ œ. Norsk trad. arr Mattias Ristholm. Soprano.

Jeg har en venn. Ó j œ. # œ œ. œ œ. Ó J. œ œ. œ œ œ œ. œ œ. œ œ. œ œ œ. œ œ. œ œ œ. œ œ. œ œ. Norsk trad. arr Mattias Ristholm. Soprano. eg vn Norsk trd rr Mts Rstholm oprno 4 3 Ó # eg vn gett stt lv, for eg skll få le ve Det ss 4 3 Ó eg vn gett stt lv, for eg skll få le ve Det 6 fn nes n l t n tv Det nyt t å stre ve For d eg le v så Ó

Detaljer

Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 14.12.2007

Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 14.12.2007 Høgskole Telemark Avdelg for estetske fag, folkekultur og lærerutdag BOKMÅL 4..7 UTATT PRØVE I MATEMATIKK, Modul 5 studepoeg Td: 5 tmer Hjelpemdler: Kalkulator og vedlagt formelsamlg (bakerst oppgavesettet).

Detaljer

Simpleksmetoden. Initiell basistabell Fase I for å skaffe initiell, brukbar løsning. Fase II: Iterativ prosess for å finne optimal løsning Pivotering

Simpleksmetoden. Initiell basistabell Fase I for å skaffe initiell, brukbar løsning. Fase II: Iterativ prosess for å finne optimal løsning Pivotering Lekson 3 Smpleksmetoden generell metode for å løse LP utgangspunkt: LP på standardform Intell basstabell Fase I for å skaffe ntell, brukbar løsnng løse helpeproblem hvs optmale løsnng gr brukbar løsnng

Detaljer

Analyse av sammenhenger

Analyse av sammenhenger Kapttel 7.-7.3: Aalyse av sammeheger Korrelasjo og regresjo E vktg avedelse av statstkk er å studere sammeheger mellom varabler: Avgjøre om det er sammeheger. Beskrve hvorda evetuelle sammeheger er. Eksempler:

Detaljer

Geometriske operasjoner

Geometriske operasjoner Geometrske operasjoner INF 23 29..28 Kap. 2.4.4 og 2.6.5 DIP Geometrske operasjoner Affne transformer Interpolasjon Samregstrerng av blder Endrer på pkslenes possjoner ransformerer pkselkoordnatene (x,)

Detaljer

Oversikt over tester i Econ 2130

Oversikt over tester i Econ 2130 1 HG Revdert aprl 213 Overskt ver tester Ec 213 La θ være e ukjet parameter (ppulasjs-størrelse) e statstsk mdell. Uttrykket ukjet parameter betyr at de sae verde av θ ppulasje er ukjet. Når v setter pp

Detaljer

Dynamisk programmering. Hvilke problemer? Optimalitetsprinsippet. Overlappende delproblemer

Dynamisk programmering. Hvilke problemer? Optimalitetsprinsippet. Overlappende delproblemer ynask prograerng Metoden ble foralsert av Rchard Bellann (RAN Corporaton på -tallet. Prograerng betydnngen planlegge, ta beslutnnger. (Har kke noe ed kode eller å skrve kode å gøre. ynask for å ndkere

Detaljer

Kap. 8-4 Press- og krympeforbindelse

Kap. 8-4 Press- og krympeforbindelse K. -4 Pess- og kymefobdelse.4. Dmesjoeg v kymefobdelse Dmesjoeg v kymefobdelse fslegge e essmo slk kokykke () mellom delee e lsekkelg å oveføe belsge e gldg og kke så so segee v elle ksel bl fo høy Kymefobdelse

Detaljer

Drivteknikk \ Automatisering \ Systemløsninger \ Service. Håndbok. Prefabrikkering av kabler Kabel for synkrone servomotorer

Drivteknikk \ Automatisering \ Systemløsninger \ Service. Håndbok. Prefabrikkering av kabler Kabel for synkrone servomotorer Drvtekkk \ Automatserg \ Systemløsger \ Servce Hådbok reabrkkerg av kabler Kabel or sykroe servomotorer Utgave 12/2011 19301723 / NO SEW-EURODRIVE Drvg the world Ihold 1 Krympeverktøy... 4 1.1 Krympeverktøy

Detaljer

FYS 105 Fysikk Ordinær eksamen vår 2007

FYS 105 Fysikk Ordinær eksamen vår 2007 FYS 05 Fysikk Ordinær eksen vår 007. Et skip so lier i ro på hvet sender ut en lydbøle (sonr ed en frekvens på.00 khz. Lydhstiheten i vnn settes til 48 /s. Beste bølelenden til denne sonrbølen. b En hvl

Detaljer

FORELESNINGSNOTATER I SPILLTEORI Geir B. Asheim, våren 2001 (oppdatert ).

FORELESNINGSNOTATER I SPILLTEORI Geir B. Asheim, våren 2001 (oppdatert ). OREESNINGSNOTATER I SPITEORI Ger B. Ashem, våre 00 (odatert 000.0.03. 3. STATISKE SPI MED UUSTENDIG INORMASJON (Statske Bayesaske sll Statsk sll: Sllere trekker samtdg. Ufullstedg formasjo: Mst é sllere

Detaljer

Econ 2130 uke 15 (HG)

Econ 2130 uke 15 (HG) Eco 130 uke 15 (HG) Kofdestervall Løvås: 6.1., 6.3.1 3. (Avstt 6.3.4 6 leses på ege håd. Se også overskt over kofdestercvall ekstra otat på ettet.) 1 Defsjo av kofdestervall La θ være e ukjet parameter

Detaljer

INF 2310 Digital bildebehandling

INF 2310 Digital bildebehandling Bruksområder - ltrerng INF 30 Dgtal bldebeandlng Fltrerng blde-domenet - Naboskaps-operasjoner Konvolusjon og korrelasjon Kant-bevarende ltre Ikke-lneære ltre GW Kap 3.4-3.5 + Kap 5.3 Av de mest brukte

Detaljer

Kraftelektronikk (Elkraft 2 høst), Løsningsforslag til øvingssett 2, høst 2005

Kraftelektronikk (Elkraft 2 høst), Løsningsforslag til øvingssett 2, høst 2005 Krfelekronkk Elkrf hø, Lønngforlg l øvnge, hø 5 Ole-Moren Mgår HA 5 Oppgve 4 3 v voe vol - - -3-4 p p 3p 4p V v 3 3 n V [ co ] 3 3. 5 b Derom nvenelen krever ørre røm enn lgjengelge hlvleerkomponener åler,

Detaljer

Oppgave 3, SØK400 våren 2002, v/d. Lund

Oppgave 3, SØK400 våren 2002, v/d. Lund Oppgave 3, SØK400 våren 00, v/d. Lnd En bonde bonde dyrker poteter. Hvs det blr mldvær, blr avlngen 0. Hvs det blr frost, blr avlngen. Naboen bonde, som vl være tsatt for samme vær, dyrker også poteter,

Detaljer

Matematikk for IT, høsten 2018

Matematikk for IT, høsten 2018 Mtmtkk for IT, høst 8 Oblg Løsgsforslg 7. sptmbr 8.7. ) for >. 7 b) for >. 7 c) for >. 7 d) ) for >. 8 8 8 8 8 7 8 7 8 .7. ) for >. 7 8 b) for >. 7 ) 7 ) 7) ) 7 ) 7) c) for >..7.8 ) ) ) ) ). Bss:. Rkursjosforml:

Detaljer

Oppgave 1 ECON 2130 EKSAMEN 2011 VÅR

Oppgave 1 ECON 2130 EKSAMEN 2011 VÅR ECON 30 EKSAMEN 0 VÅR Oppgave E bedrf øsker å fordele koraker e vesergsprosjek hel lfeldg på 3 frmaer, A, B og C. Uvelgelse skjer ved loddrekg. Loddrekge er slk a hver av frmaee A, B og C, har e mulghe

Detaljer

Dynamisk programmering. Hvilke problemer? Overlappende delproblemer. Optimalitetsprinsippet

Dynamisk programmering. Hvilke problemer? Overlappende delproblemer. Optimalitetsprinsippet Dynamsk programmerng Hvlke problemer? Metoden ble formalsert av Rchard Bellmann (RAND Corporaton) på -tallet. Har ngen tng med programmerng å gøre. Dynamsk er et ord som kan aldr brukes negatvt. Skal v

Detaljer

Eksamen i emne SIB8005 TRAFIKKREGULERING GRUNNKURS

Eksamen i emne SIB8005 TRAFIKKREGULERING GRUNNKURS Sde 1 av 5 NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Fakultet for bygg- og mljøteknkk INSTITUTT FOR SAMFERDSELSTEKNIKK Faglg kontakt under eksamen: Navn Arvd Aakre Telefon 73 59 46 64 (drekte) / 73

Detaljer

S2 kapittel 1 Rekker Utvalgte løsninger oppgavesamlingen

S2 kapittel 1 Rekker Utvalgte løsninger oppgavesamlingen Utvlgte løsiger oppgvesmlige S kpittel Rekker Utvlgte løsiger oppgvesmlige 0 Vi k prøve med differsemetode Differsee mellom leddee utover er 4,6,8, så det er rimelig t differse mellom femte og fjerde ledd

Detaljer

Regler om normalfordelingen

Regler om normalfordelingen 1 HG mars 2009 Notat tl kapttel 5 Løvås Regler om ormalfordelge Kjeskap tl reglee for ormalfordelge er gruleggede for de statstske aalyse kapttel 6 Løvås, og studetee må kue beherske dsse skkkelg dette

Detaljer

Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 29. mai 2007

Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 29. mai 2007 Høgskole Telemark Avdelg for estetske fag, folkekultur og lærerutdag BOKMÅL 9. ma 7 EKSAMEN I MATEMATIKK, Modul 5 studepoeg Td: 5 tmer Hjelpemdler: Kalkulator og vedlagt formelsamlg (bakerst oppgavesettet).

Detaljer

Regler om normalfordelingen

Regler om normalfordelingen HG mars 0 Notat tl kapttel 5 Løvås Regler om ormalfordelge Kjeskap tl reglee for ormalfordelge er gruleggede for de statstske aalyse kapttel 6 Løvås, og studetee må kue beherske dsse skkkelg dette kurset.

Detaljer

OBLIGATORISK OPPGAVE 1 INF 3340/4340/9340 HØSTEN 2005

OBLIGATORISK OPPGAVE 1 INF 3340/4340/9340 HØSTEN 2005 OBLIGATORISK OPPGAVE INF 0/0/90 HØSTEN 005 Levergsfrst: 0. september 005 Arbedsform: Løses dvduelt Ileverg tl: Aja Bråthe Krstofferse (ajab@f.uo.o Levergskrav: Det forutsettes at du er kjet med holdet

Detaljer

Forelesning 25 og 26 Introduksjon til Bayesiansk statistikk

Forelesning 25 og 26 Introduksjon til Bayesiansk statistikk Yushu.@hh.o Forelesg 5 og 6 Itroduksjo tl Bayesask statstkk 1. Itroduksjo Fortsatt atar v har stokastsk varabel X (X ka være stokastsk varabel vektor) kommer fra e fordelg med parametere ( ka være parameter

Detaljer

Rullingslager. Innhold. Kap. 5 Dimensjonering av Rullingslager. Friksjon: glide- og rullefriksjon. Et lager er

Rullingslager. Innhold. Kap. 5 Dimensjonering av Rullingslager. Friksjon: glide- og rullefriksjon. Et lager er Kp. 5 Densjonerng v Rullngslger Rullngslger Frksjon: glde- og rullefrksjon Innhold Hovedtyper rullngslger Densjonerng v rullngslger Med hensyn tl sttsk lgerlst Med hensyn tl dynsk lgerlst evetd for en

Detaljer

Våre Vakreste # & Q Q Q A & Q Q Q - & Q Q Q.# arr:panæss 2016 E A A 9 A - - Gla- ned. skjul F Q m. ler. jul. eng- da- jul. ler.

Våre Vakreste # & Q Q Q A & Q Q Q - & Q Q Q.# arr:panæss 2016 E A A 9 A - - Gla- ned. skjul F Q m. ler. jul. eng- da- jul. ler. Vå Vks rr:pnæss 06 Kor L JUL Q Q Q ^\ # Q Q Q ht Q Q Q # 6 Q Q Q # Q Q Q # Ju lg u u Q Q Q # # v blnt # LL: u # mj # # # # d fly p r ds Q Q m # # år lønn Ju v g v g # jul # grønt 6 # # u Lønn gå # hvor

Detaljer

Sensorveiledning ECON 1410: Internasjonal Økonomi; vår a) NORD har absolutt fortrinn i produksjonen av begge varer siden A < a og

Sensorveiledning ECON 1410: Internasjonal Økonomi; vår a) NORD har absolutt fortrinn i produksjonen av begge varer siden A < a og 1 Sesorveiledig ECO 1410: Itersjol Økoomi; vår 2004 ) ORD hr solutt fortri i produksjoe v egge vrer side < og < ; det rukes færre timer per ehet produsert v hver vre i ORD e i SØR. Komprtive fortri er

Detaljer

Investering under usikkerhet Risiko og avkastning Høy risiko. Risikokostnad prosjekt Snøskuffe. Presisering av risikobegrepet

Investering under usikkerhet Risiko og avkastning Høy risiko. Risikokostnad prosjekt Snøskuffe. Presisering av risikobegrepet Investerng under uskkerhet Rsko og avkastnng Høy rsko Lav rsko Presserng av rskobegreet Realnvesterng Fnansnvesterng Rsko for enkeltaksjer og ortefølje-sammenheng Fnansnvesterng Realnvesterng John-Erk

Detaljer

Romlig frekvens. INF 2310 Digital bildebehandling. Sampling av kontinuerlige signaler. Samplingsteoremet (Shannon/Nyquist) En kort midtveis-repetisjon

Romlig frekvens. INF 2310 Digital bildebehandling. Sampling av kontinuerlige signaler. Samplingsteoremet (Shannon/Nyquist) En kort midtveis-repetisjon Roml rekvens IN 3 Dtal bldebehandln En kort mdtves-repetson rtz Albretsen T Perode T.eks. mm eller µm rekvens /T.3. IN3.3. IN3 Sampln av kontnuerle snaler Samplnsteoremet Shannon/Nqust Anta at det kontnuerle

Detaljer

Oversikt over tester i Econ 2130

Oversikt over tester i Econ 2130 1 HG Revdert aprl 217 Overskt over tester Eco 213 La være e ukjet parameter (populasjos-størrelse) e statstsk modell. Uttrykket ukjet parameter betyr at de sae verde av populasjoe er ukjet. Når v setter

Detaljer

Illustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og litt om heltallskorreksjon (som i eksempel 5.18).

Illustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og litt om heltallskorreksjon (som i eksempel 5.18). Econ 2130 HG mars 2012 Supplement tl forelesnngen 19. mars Illustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og ltt om heltallskorreksjon (som eksempel 5.18). Regel 5.19 ser at summer, Y = X1+ X2 + +

Detaljer

Regler om normalfordelingen

Regler om normalfordelingen 1 HG Revdert mars 013 Notat tl kapttel 5 Løvås Regler om ormalfordelge Kjeskap tl reglee for ormalfordelge er gruleggede for de statstske aalyse kapttel 6 Løvås, og studetee må kue beherske dsse skkkelg

Detaljer

(iii) Når 5 er blitt trukket ut, er det tre igjen som kan blir trukket ut til den siste plassen, altså:

(iii) Når 5 er blitt trukket ut, er det tre igjen som kan blir trukket ut til den siste plassen, altså: A-besvarelse ECON2130- Statstkk 1 vår 2009 Oppgave 1 A) () Antall kke-ordnede utvalg: () P(Arne nummer 1) = () Når 5 er bltt trukket ut, er det tre gjen som kan blr trukket ut tl den sste plassen, altså:

Detaljer

Seleksjon og uttak av alderspensjon fra Folketrygden

Seleksjon og uttak av alderspensjon fra Folketrygden ato: 07.01.2008 aksbehandler: DH Seleksjon og uttak av alderspensjon fra Folketrygden Dette notatet presenterer en enkel framstllng av problemet med seleksjon mot uttakstdpunkt av alderspensjon av folketrygden.

Detaljer

Convex hull. Konveks innhylling. La P være en mengde punkter i et k-dimensjonalt rom, P R k. (Vi skal for enkelthets skyld bare se på k = 2.

Convex hull. Konveks innhylling. La P være en mengde punkter i et k-dimensjonalt rom, P R k. (Vi skal for enkelthets skyld bare se på k = 2. Conv ull La P vær n mn punktr t k-mnsjonalt rom, P R k. (V skal or nkltts skl bar s på k.) Dnsjon En mn Q R k r konvks rsom or all punktr q, Q lnjsmntt q lr Q. Dnsjon Dn konvks nnllnn tl n mn punktr P

Detaljer

f '( x) 28x 6x 2 ( 2) x x 4(3t 2 s) 6s 2x 6(3t 2 s) 2t ln x 2ln y med bibetingelsen 2x y m. Her er m 0

f '( x) 28x 6x 2 ( 2) x x 4(3t 2 s) 6s 2x 6(3t 2 s) 2t ln x 2ln y med bibetingelsen 2x y m. Her er m 0 Fsit obligtorisk oppgve Oppgve (9 poeg) Deriver følgede fuksjoer med hes på lle rgumeter ) f ( ) 7 f '( ) 8 6 svr: b) Svr: g ( ) ( ) ( ) g ( ) ( ) ( ) c) h( ) f ( )( ) Svr: h( ) f '( )( ) f ( ) d) Svr:

Detaljer

Videreutvikling i retn. velferdsteori: Komplette markeder, S tilstander, homogene oppfatninger

Videreutvikling i retn. velferdsteori: Komplette markeder, S tilstander, homogene oppfatninger Sfunnsøkono ndre vdelng, kroøkono, Dderk Lund, 9.rs 22 Vdereutvklng retn. velferdsteor: Koplette rkeder, S tlstnder, hoogene oppftnnger Spesltlfelle v odellen kp. 2: S tlstnder og S forskjellge verdpprer

Detaljer

I N N K AL L I N G T I L O R D I N Æ R T S A M E I E R M Ø T E

I N N K AL L I N G T I L O R D I N Æ R T S A M E I E R M Ø T E I N N K AL L I N G T I L O R D I N Æ R T S A M E I E R M Ø T E 2 0 0 9 O r d i næ r t s am e i e rm ø t e i S am b o b o l i g s a m ei e fi n n e r s t e d t o r s d ag 3 0. 0 4. 2 0 0 9 K l. 1 8. 3 0

Detaljer

NEO. EI 120(ve i o)s PN-EN 13501-3 + A1:2009 Etter 20 000 sykluser EUROPEAN PATENT APPLICATION EP11158318.3 BRANN SIKKERHET BRANNSPJELD FUNKSJON

NEO. EI 120(ve i o)s PN-EN 13501-3 + A1:2009 Etter 20 000 sykluser EUROPEAN PATENT APPLICATION EP11158318.3 BRANN SIKKERHET BRANNSPJELD FUNKSJON RNNSPJELD EI 120(ve o)s PN-EN 13501-3 + 1:200 Etter 20 000 sykluser EUROPEN PTENT PPLICTION EP11158318.3 GOLD EDL TP 2012 n lbrres of RNN SIKKERET pretrc lbrres FUNKSJON NEO EI120(ve o)s brnnspjeld er

Detaljer

12 MER OM POTENSER POTENSER

12 MER OM POTENSER POTENSER Kpittel MER OM OTENSER OTENSER 3 rekker for å helgrdere de første kmpe. 3 3 9 rekker for å helgrdere de to første kmpee. 3 3 3 7 rekker for å helgrdere de tre første kmpee. 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 53 44

Detaljer

Modeller, miljø og kritisk demokratisk kompetanse

Modeller, miljø og kritisk demokratisk kompetanse Rnhld Hnsen Modeller, mljø o krtsk demokrtsk kompetnse Mtemtske modeller spller en etydel rolle smfunnsplnlenen, o forsknnsserte modellpronoser er med o former runnlet for detter o poltske eslutnner. Et

Detaljer

TMA4245 Statistikk Eksamen 21. mai 2013

TMA4245 Statistikk Eksamen 21. mai 2013 TMA445 Statstkk Eksame ma 03 Korrgert 0 ju 03 Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Løsgssksse Oppgave Et plott av sasylghetstetthee er gtt fgur Vdere har v og PX = Φ = 08849

Detaljer

GPS. GPS (Global positioning system) benytter 24 satellitter som beveger seg rundt jorden i

GPS. GPS (Global positioning system) benytter 24 satellitter som beveger seg rundt jorden i INFORMASJONSHEFTE Kart gjødslng kalkng bast jordprøv Sellttngng() kjemske kjemske fysske fysske analys analys kombnt kombnt gafske gafske nmasjonssystem nmasjonssystem (GIS) (GIS) grunnmur grunnmur.. H

Detaljer

som vi ønsker å si noe om basert på data Eksempel. Uid-modellen: X1, X ,,,

som vi ønsker å si noe om basert på data Eksempel. Uid-modellen: X1, X ,,, HG Eco30 07 9/3-07 Supplemet tl forelesg uke 0 (6 mars) (Det jeg kke rakk å ta på forelesg) Termolog (estmerg) Data (kokrete tall), x, x, er ervasjoer av stokastske varable, X, X, De statstske modelle

Detaljer

Forelesning 2 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011

Forelesning 2 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011 Forelesg MET359 Økoomer ved Davd Kreberg Vår 0 Dverse oppgaver Oppgave. Aa følgede o varabler: gpa: (Grade Po Average) Gjeomsskaraker for amerkaske sudeer. gpa fes ervalle [0;4], hvor 0 er lavese gjeomsskaraker

Detaljer

FAGKONFERANSE KONTROL L OG TILSYN GARDERMOEN JUNI A RSMØTE I FORU M FO R KONTROLL OG TILSYN 5. JUN I 2013

FAGKONFERANSE KONTROL L OG TILSYN GARDERMOEN JUNI A RSMØTE I FORU M FO R KONTROLL OG TILSYN 5. JUN I 2013 FAGKONFERANSE KONTROL L OG TILSYN GARDERMOEN 5.- 6. JUNI 201 3 A RSMØTE I FORU M FO R KONTROLL OG TILSYN 5. JUN I 2013 09. 0 0 1 0. 0 0 R E G I S TR E R I NG N o e å b i t e i 10. 0 0 1 0. 15 Å p n i ng

Detaljer

INNKALLING TIL ORDINÆRT SAMEIERMØTE 2010

INNKALLING TIL ORDINÆRT SAMEIERMØTE 2010 INNKALLING TIL ORDINÆRT SAMEIERMØTE 2010 O r d i n æ r t s am e i e rm øt e i S am B o B o l i g s am e i e, a v h o l d es o ns d a g 2 8. 04. 2 0 1 0, k l. 1 8. 3 0 i G r ef s e n m e n i g h e t s s

Detaljer

Responsiv design i Muse. Merete Jåsund, IGM AS. making. d e s i

Responsiv design i Muse. Merete Jåsund, IGM AS. making. d e s i Resposiv desi i Muse Merete Jåsud, IGM AS maki d e s i maki maki Resposiv desi i Muse OPPRETTE EN RESPONSIV SITE For å opprette e resposiv ettside, se kapittelet «Opprette e y site» på side 10. Opprett

Detaljer

K j æ r e b e b o e r!

K j æ r e b e b o e r! K j æ r e b e b o e r! D u h o l d e r n å i n nk a l l i n g e n t i l å r e t s g e n e r a l f o r s am l i n g i h å n d e n. D e n i n n e h o l d e r b o r e t t s l a g e t s å r s b e r e t n i

Detaljer

Det ble orientert i plenum under eksamensdagen om følgende endringer i forhold til oppgaven:

Det ble orientert i plenum under eksamensdagen om følgende endringer i forhold til oppgaven: LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN 4 MAI 007 MET00 STATISTIKK GRUNNKURS Det ble oretert pleum uder eksamesdage om følgede edrger forhold tl oppgave: Oppgave b går ut. Det vl da bl 9 oppgaver og alle oppgaver teller

Detaljer

پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3. پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3i پ0 3 ² پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3

پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3. پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3i پ0 3 ² پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 1 31. Tor 2. Tor & 4 پ0 11. Mtt. Hv 4 &پ0 11. Mtt. Hv 41. Mtt Hj Alltd Vank (dansk kst) L J hj all td ud L jeg vl op J hj all td ud jeg vl op van k spپ0ٹ3n luk mt van k spپ0ٹ3n luk mt Je su f hm l tl dt

Detaljer

Spill med fullstendig info.

Spill med fullstendig info. Spll med fulltedg fo. Foreleger pllteor V, del G.B. Ahem, pllteor, oppdat... Spllteor tuderer flerpero-belutgproblemer, og aalyerer aktører om er rajoelle (har veldeferte preferaer) reoerer trategk (tar

Detaljer

TMA4240 Statistikk Høst 2016

TMA4240 Statistikk Høst 2016 TMA440 Statstkk Høst 06 Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Abefalt øvg 0 Løsgssksse Oppgave a Estmatore for avstade a er gjeomsttet av uavhegge detsk fordelte målger, x; a,

Detaljer

Martin Ødegaard. "Ein vanleg arbeidsmann"

Martin Ødegaard. Ein vanleg arbeidsmann Mrtn Ødegrd "En vnleg rbedsnn" ortrett v oeten Olv H. Hge (2011) or 9 steer (SSSAATTBB) og elektrokstkk rghet: 12' 30'' Bestlt v rnenborg oklenseble erornce notes; xnoteheds: whser the text, not s the

Detaljer

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk Nov 2001 Oppgave 1 a) Det fins 8 mulige kombinasjoner. Disse finnes ved å utelate ett og ett tall.

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk Nov 2001 Oppgave 1 a) Det fins 8 mulige kombinasjoner. Disse finnes ved å utelate ett og ett tall. Løsgsforslag Eksame Statstkk Nov 00 Oppgave a) Det fs 8 mulge kombasjoer. Dsse fes ved å utelate ett og ett tall. Atall utvalg av størrelse 7 blat m er ( m 7 ). b) Prs Atall Rekker 3 kr. ( 7 ) 3 kr....

Detaljer

IT1105 Algoritmer og datastrukturer

IT1105 Algoritmer og datastrukturer Løsnngsforslag, Eksamen IT1105 Algortmer og datastrukturer 1 jun 2004 0900-1300 Tllatte hjelpemdler: Godkjent kalkulator og matematsk formelsamlng Skrv svarene på oppgavearket Skrv studentnummer på alle

Detaljer

NOEN SANNSYNLIGHETER I BRIDGE Av Hans-Wilhelm Mørch.

NOEN SANNSYNLIGHETER I BRIDGE Av Hans-Wilhelm Mørch. NOEN SANNSYNLIGHETER I BRIGE A Hans-Wlhelm Mørch. SANNSYNLIGHETER FOR HVORAN TRUMFEN(ELLER ANRE SORTER) ER FORELT Anta at du mangler n kort trumffargen. Ha er sannsynlgheten for at est har a a dem? La

Detaljer

2. Å R S B E R E T N I N G O G R E G N S K A P F O R A ) Å r s b e r e t n i n g o g r e g n s k a p f o r

2. Å R S B E R E T N I N G O G R E G N S K A P F O R A ) Å r s b e r e t n i n g o g r e g n s k a p f o r I N N K A L L I N G T I L O R D I N Æ R G E N E R A L F O R S A M L I N G 2 0 1 0 O r d i n æ r g e n e r a l f o r s a m l i n g i, a v h o l d e s m a n d a g 3. m ai 2 0 1 0, k l. 1 8 0 0 p å T r e

Detaljer

Lokale operasjoner. Omgivelser/naboskap/vindu. Bruksområder - filtrering. INF 2310 Digital bildebehandling

Lokale operasjoner. Omgivelser/naboskap/vindu. Bruksområder - filtrering. INF 2310 Digital bildebehandling Lokale operasjoner INF 3 Dtal bldebehandln Naboskaps-operasjoner - I Lneær fltrern Konvolusjon Korrelasjon Gradent-operatorer Efford kap. 7.-7.. V skal bare se på teknkker blde-domenet Blde-domenet refererer

Detaljer

Forelesninger i spillteori V 2003, del 1. Telenor Mobil, NetCom Rimi, Rema, andre SAS, lavprisselskaper Charterselskaper

Forelesninger i spillteori V 2003, del 1. Telenor Mobil, NetCom Rimi, Rema, andre SAS, lavprisselskaper Charterselskaper Olgopol Forelennger pllteor V 3 del G.B. Ahe pllteor oppdat. 5.3.3 Ekepler Telenor Mobl NetCo R Rea andre SAS lavprelkaper Charterelkaper Karaktertka Konkurrane på pr eller kvanta Satdge eller ekvenelle

Detaljer

Dynamisk programmering. Hvilke problemer? Overlappende delproblemer. Optimalitetsprinsippet

Dynamisk programmering. Hvilke problemer? Overlappende delproblemer. Optimalitetsprinsippet Dynamsk programmerng Metoden ble formalsert av Rchard Bellmann (RAND Corporaton på -tallet. Programmerng betydnngen planlegge, ta beslutnnger. (Har kke noe med kode eller å skrve kode å gøre. Dynamsk for

Detaljer

Statistikk og økonomi, våren 2017

Statistikk og økonomi, våren 2017 Statstkk og økonom, våren 7 Oblgatorsk oppgave Løsnngsforslag Oppgave Anta at forbruket av ntrogen norsk landbruk årene 987 99 var følgende målt tonn: 987: 9 87 988: 8 989: 8 99: 8 99: 79 99: 87 99: 9

Detaljer