Anne Vedø Estimering av materialfordelingen til husholdningsavfall i 2004 Dokumentasjon av estimeringsmetoder

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Anne Vedø Estimering av materialfordelingen til husholdningsavfall i 2004 Dokumentasjon av estimeringsmetoder"

Transkript

1 Notater 38/00 Ae Vedø Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Dokumetaso av estmergsmetoder Statstsk setralbrå Statstcs Norwa Oslo Kogsvger

2 Notater I dee sere ublseres dokumetaso metodebeskrvelser modellbeskrvelser og stadder. Statstsk setralbrå oktober 00 Ved bruk av materale a dee ublkasoe skal Statstsk setralbrå ogs som klde. ISBN Trkt verso ISBN Elektrosk verso ISSN Eme: 0.90 Trkk: Statstsk setralbrå Staddteg tabeller Smbol Tall ka kke forekomme. Ogave magler.. Ogave magler foreløg Tall ka kke offetlggøres : Null - Mdre e 05 av de brukte eete 0 Mdre e 005 av de brukte eete 00 Foreløg tall * Brudd de loddrette sere Brudd de varette sere Desmalteg

3 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Forord Dette otatet er ett av resultatee av et rosekt som att som ovedformål å estmere fordelge tl usoldgsavfallet Norge 004. I ovedraorte a rosektet [] fes e utførlg beskrvelse av bakgru eskt og datagrulag. Formålet med dette otatet er å g e matematsk beskrvelse av de to aktuelle estmergsmetodee utbede uskkeretsestmater og sammelge metodee. V beskrevet begreer og data brukt aalse de grad det er ødvedg for å forstå estmergsmetodee. Hovedtrekkee selve estmergsmetodee er utbedet av sekso 0 mes sekso 70 formalsert modellee og bereget uskkeret. Håko Skullerud bdratt med grudg geomlesg og ttge kommeter. Statstsk setralbrå 3

4 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 Sammedrag Vår eskt er å fordele alt usoldgsavfallet Norge 004 å forskellge avfallster. Vårt datagrulag består av Kostra-data og sortergsaalser. Kostra-data eolder atall to utsortert avfall av ver avfallste samt restavfall og fes for alle kommuer. Sortergsaalser estmerer fordelge restavfallet og fes for oe utvalgte kommuer. V udersøker to ulke estmergsmetoder kalt drekte og drekte metode. I de drekte metode modelleres aksosfordelge for alt avfall uavegg av om avfallet er kastet geom e sortergsordg eller restavfallet. V ka da ata e tlærmet lk fordelg de forskellge kommuee. I de drekte metode modelleres aksosfordelge be restavfallet. Dee fordelge vl bl åvrket av vlke sortergsordger som fes kommue. Begge metodee beskrves med statstske modeller og uskkerete estmatee aslås. De to metodee gr omtret samme estmerte fordelg for usoldgsavfall og ressoe er også omtret de samme. De drekte metode mdlertd de fordele at resultatee alltd er kosstete med Kostra-dataee. V abefaler derfor de drekte metode. 4 Statstsk setralbrå

5 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Iold Forord... 3 Sammedrag Iledg Klassfserg av usoldgsavfall Problemstllg og overskt Poulaso Data KOSTRA Sortergsaalser Imuterg Idrekte metode Drekte metode Estmerg og uskkeret drekte metode Strata Kort overskt over estmergsmetode Modell for e aksos adel av alt avfall KOSTRA-data Faktske adeler restavfallet Estmerte adeler restavfallet Estmerg av fordelge ver kommue Estmerg av adeler å oulasosvå Estmerg av vasametree sortergsaalsee Estmerg av vasametree modelle for adeler Resultater drekte metode Hovedresultater Med strata Alteratver uskkeretsestmerge Estmater å kommuevå Estmerg og uskkeret drekte metode Strata Kort overskt over estmergsmetode Modell for e aksos adel av restavfallet Estmerg av fordelge ver kommue Estmerg av vasametree modelle for adeler restavfallet Resultater drekte metode Hovedresultater Alteratv stratumgrese Utsortert avfall Sammelgg av vasee Vasestmatorees følsomet overfor fel Kostra-dataee Vasestmatorees skevet Felklder Kokluso Programmer og datafler Datafler Programmer Vabelav Referaser Tabellregster Statstsk setralbrå 5

6 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00. Iledg.. Klassfserg av usoldgsavfall Husoldgsavfall ka klassfseres aksoer eller ter avfall etter vlket materale avfallet består av. I dee aalse oererer v med følgede elleve ovedaksoer:. Par a ktog og drkkektog: a. Emballase av ar/a/ktog Drkkektog av uce melkektog tl melk fløte drkkeogurt sltetø sauser uddger Bølgea: bru bølgea som esker omslag brue oser etc. Aet ar/ktog: lettktog emballase esker og later av a zzaesker eggektog sukker- og meloser etc. b. Aet a/ar Lesestoff: avs/magas avser og trkksaker av avskvaltet ukeblader tdsskrfter brosrer telefokataloger bøker. Aet ar/ktog: skrvear kotorar datalster bøker komosterbt ar: tørkear og servetter. Matavfall: Alle matrester av ukt grøsaker køtt fsk brød og melrodukter eggeskall kl. be og teoser kaffeoser. 3. Pk og ageavfall blomster later ord ageavfall. 4. Plast: Hdlast Flasker og kaer for eksemel ogurtbeger ketcu- og seesflasker Sltetøsa såe og samoflasker lle- og drosemballase der last størst adel Mklast Plastemballase eget for gevg Pateflasker Ae last 5. Glass: Glassemballase Aet glass 6. Metall: Metallemballase ovedsakelg blkk-/alumumbokser for drkke matver skrukorker tuber srabokser. Aet metall: Gestader eller deler av er- og metaller a ulke rodukter skruer sker erbter etc. 7. Tekstler: Klær ådklær gder segetø teer ull bomull stetske stoffer etc. 8. EE-avfall: Lsærer kabler og ledger belsg batterer lommelkter elektrsk leketø telefoer radoer vtever bbermasker. 6 Statstsk setralbrå

7 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall Flg avfall: Kemkaler srer og baser malg lm og lakk ole fller fltre etc. latevermdler wte-srt srabokser med rester etc. 0. Aet brebt: Sko gumm lær trevrke tau leker av tre korker tremateraler. Bleer/bd kl. evt. old og omvklet toalettar.. Aet kke brebt: Keramkk orsele ste/grus aske lere tegl steull etc... Problemstllg og overskt Vårt mål er å fordele alt usoldgsavfall Norge 004 å de aksoee. Kommuee tlbr forskellge sortergsordger tl usoldgee. De fleste for eksemel mulget tl å kaste ar ege beoldere mes kke alle mulget tl å sortere ut matavfall og last. Vdere oe kommuer valgt eteordg for flere aksoer som betr at kommue eller et terkommualt avfallsselska eter de aktuelle aksoee emme os usoldgee. Adre kommuer satset mer å brgeordger vor usoldgee t med det utsorterte avfallet tl setralt lasserte cotaere mløstasoer gloer for glass og metall etc.. Det avfallet usoldgee kaster geom ege sortergsordger kalles utsortert avfall. Det avfallet som kke blr sortert ut kalles restavfall. Restavfallet er e bladg av alle de elleve aksoee. Fordelge restavfallet e kommue blr åvrket av sortergsordge kommue. Hvs det for eksemel er lett å kaste last ege beoldere blr det mdre last restavfallet. Det ble derfor atatt at aksosfordelge for alt avfall uasett vor det er kastet er mer kostat a kommue tl kommue e fordelge be restavfallet. Geom Kostra keer v atall to utsortert avfall av ver akso og atall to restavfall å kommuevå. Det v magler for å rege ut al fordelg av usoldgsavfall er altså vorda restavfallet fordeler seg å de ulke aksoee. Fordelge restavfallet udersøkes såkalte sortergsaalser. Slke aalser bltt foretatt av flere avfallsselskaer og kommuer. De geomføres tsk ved å velge ut områder ma meer er reresetatve for kommue og samle restavfallet era å e ordær eterute med søelbl. Avfallet køres tl sortergsstedet der e røve å for eksemel 500 kg blr tatt ut og sortert mauelt. V sortergsaalser a 5 kommuer og avfallsselskaer som tl samme står for 43 roset av usoldgsavfallet Norge 004. V kommer tl å udersøke to ulke estmergsmetoder som v kaller drekte og drekte metode. I de drekte metode modelleres aksosfordelge for alt avfall uasett vor det er kastet. Dee fordelge atas å være omtret lk a kommue tl kommue me med oe tlfeldg vaso. Sde v modellerer fordelge for alt avfall treger v kke å ta es tl at sortergsordgee verer mellom kommuer. I kommuer der v kke sortergsaalser at v at fordelge er som geomsttet utvalgskommuee. V bruker da be Kostra-data om al megde avfall 004 dsse kommuee. I de drekte metode modelleres aksosfordelge restavfallet. Dee atas tlærmet lk for kommuer samme stratum der v delt to strata etter megde utsortert matavfall. Restavfallet kommuer ute sortergsaalser blr fordelt som geomsttet utvalget samme stratum. Deretter legger v tl utsortert avfall a Kostra. Statstsk setralbrå 7

8 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 De drekte metode elmerer uskkerete ved at ulk sortergsgrad gr verede restavfallssammesetg kommuee. På de ae sde uttter de drekte metode e større del av det raorterte datamateralet ved at Kostradataee for utsortert megde avfall utttes for alle kommuer og kke be for kommuer utvalget. Det v derfor kke gtt vlke av de to metodee som vlle g rktgst fordelg og lavest uskkeret. Det ble derfor gort beregger med begge metoder for å sammelge resultatee. For begge metodee t uskkeretsestmatee es tl at sortergsaalsee er uskre og at v be data a et utvalg av alle kommuer me de t kke es tl uskkeret Kostra-dataee. De to metodee gr omtret samme estmerte fordelg for usoldgsavfall og ressoe er også omtret de samme. De drekte metode mdlertd de fordele at resultatee alltd er kosstete med Kostra-dataee. V abefaler derfor de drekte metode.. Poulaso I utgagsuktet er udersøkelsesoulasoe alle kommuer 004. Ford oe sortergsaalser be ogr resultater å selskasvå og kke å kommuevå må v slå samme oe kommuer se kattel 3.. Eetee oulasoe blr derfor e bladg av kommuer og selskaer. V kommer lkevel tl å kalle dem kommuer dette otatet. V forsøkt å bruke kommue som eet størst mulg grad me de tlfellee der v kke data å kommuevå a et selska alle relevate år er selskasvå brukt. 3. Data V data a sortergsaalser og a Kostra. Kostra-data fes for alle kommuer Norge for åree 00 og seere. Sortergsaalsee v bruker er geomført a 00 tl 006. Vårt udersøkelsesår er 004 me v at at avfallsfordelge er omtret lk erode 00 tl 006 slk at v ka bruke data a ele dee erode. Både de drekte og de drekte metode better sortergsaalser a ele erode. I de drekte metode komberes ver sortergsaalse med Kostra-data a samme år mes de drekte metode bettes ku Kostra-data a KOSTRA Kostra-data gr megde utsortert usoldgsavfall av ver akso og megde restavfall og dermed også al megde usoldgsavfall ver kommue. Omtret alvte av avfallet er kastet som restavfall å ladsvå. Kostra bruker ltt adre aksoer e de v bruker dee aalse: 8 Statstsk setralbrå

9 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Tabell 3.. Fraksoee Kostra sammelget med aksoee brukt dee aalse Kostra Sortergsaalser etter bebedg av SSB Par a Par a Plast Plast Glass Glass Metall Metall Tekstler Tekstler EE-avfall EE-avfall Våtorgask avfall.... Mat Pkavfall Pkavfall Treavfall.... Aet brebt Flg avfall Flg avfall Aet.... Aet kke brebt V dee aalse satt treavfall lk aet brebt og aet lk aet kke brebt. Matavfall er kke e ege kategor Kostra. Våtorgask eolder me matavfall me også e del adre tg. V måtte derfor fordele våtorgask avfall å de adre aksoee ved el av sortergsaalsee se avstt 3.. Tabelle uder vser Kostra-dataee for de åree og kommuee der v sortergsaalser. Øvrge Kostra-data fes Statstkkbake eme tabell Tabell 3.. Nav Kostra-data. Utsortert avfall og restavfall som roset av alt avfall År Par Glass Plast Metall EE Mat Pk Tekstl Flg Brebt Ikke brebt Rest To avfall Bærum Asker Oslo Aredal Brkees Eve og Hores Krstasad Krstasad Madal Madal Veesla Veesla Sogdale Sogdale Søge Søge Stavager Stavager Hå Kle Tme Gesdal Sola Radaberg Reesø Berge Berge Berge Trodem HRA NOMIL RID RID VESAR VESAR Sortergsaalser Uder er e overskt over vlke kommuer og selskaer v sortergsaalser a vlket år de er utført vlke kommuer som betees av vert selska der det er ødvedg å vte vlke som er udersøkt sortergsaalse a selskaet om v data å selskasvå eller kommuevå og ev. adre kommeter. Sekso Statstsk setralbrå 9

10 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 0 vurdert kvaltet og relevas å sortergsaalsee og kke alle er fuet brukbe []. Aalser foretatt utefor erode er utelatt. Lkeda aalser geomført ute stadd metodkk eller med magelfull dokumetaso. Data som be fes å selskasvå er merket lsegrått. De aalsee som kke skal brukes er merket med e mørkere gråfge. Tabell 3.3. Eet Krstasad 003 Krstasad 006 Sogdale 003 Sogdale 006 Søge 003 Søge 006 Veesla 003 Veesla 006 Aredal 003 Brkees 003 Madal 003 Madal 006 Eve og Hores 003 RKR/Agder 003 RKR/Agder 006 Sola 00 Stavager 00 Stavager 004 Radaberg 00 Reesø 00 Gesdal 00 Hå 00 Tme 00 Kle 00 IVAR 00 Re 00 Nøtterø 00 Sadeford 00 VESAR 00 VESAR 006 Dramme 00 Øvre Eker 00 Sade 00 Hurum 00 RfD 00 Overskt over sortergsaalser År Betete og utvalgte kommuer for selskaer Samlet: Krstasad Sogdale Søge Veesla Aredal Brkees Madal Eve og Hores Samlet: Krstasad Sogdale Søge Veesla Madal Samlet: Sola Stavager Radaberg Reesø Gesdal Hå Tme Kle Beteer: Adebu Horte Hof Holmestrad Lvk Nøtterø Sadeford Stokke Tøme Tøsberg Re Samlet: Re Nøtterø Sadeford Beteer: Som over Samlet: Noe adre e de over Beteer: Dramme Øvre Eker Sade Hurum Ler Modum Nedre Eker Røke Svelvk Samlet: Dramme Øvre Eker Sade Hurum Kommet H fordelg for ver ekelt kommue H fordelg for ver ekelt kommue H fordelg for ver ekelt kommue H fordelg for ver ekelt av de samlede kommuee H også e alfordelge som gelder ele det betete området H kke fordelg for ver ekelt kommue H be e alfordelg som gelder ele det betete området H fordelg for ver ekelt av de samlede kommuee H også e alfordelge som gelder ele det betete området Heter RID datasettet Beteer: Som over Samlet: Uogtt H kke fordelg for ver ekelt kommue RfD 006 H be e alfordelg som gelder ele det betete området HRA 998 UT 0 Statstsk setralbrå

11 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 HRA 006 NGIR 003/ 004 SIM 004 Beteer: Gra Luer Jevaker Rgerke Hole Samlet: Luer Rgerke Modale Melad Radø Ldås Austrem Fede Masforde Gule Solud Sveo Bømlo Stord Ft Tses Kverad Austevold Roa Ose Namsos Namdalsed Grog Høladet Overalla Foses Flatager Vka Nærø Leka Bdal H kke fordelg for ver ekelt kommue H be e alfordelg som gelder ele det betete området UT MNA 005 Oslo 005 Grelad 00 Porsgru Ske Sla Bamble UT Trodem 00 UT H 0 å flg avfall. Er eoldt Trodem 00arl brebt og kke brebt. Trodem 00u Som over Berge 00 Magler tekstler EE-avfall og aet kke brebt. Dette er eoldt aet brebt. Berge 003 Som over Berge 005 Som over NoML 004 Asker 005 Bærum 005 Beteer: Str Gloe Sele Bremager Ed Hordal Samlet: Str Gloe Sele UT UT H kke fordelg for ver ekelt kommue H be e alfordelg som er et geomstt av de tre samlede. V satt 0 for flg avfall dette tallet står raorte a NOMILs sortergsaalse. V bruker kommuefordelge vs de er tlgegelg for alle år. Ellers bruker v fordelge å selskasvå alle år. Dette vl s at v bruker selskasfordelge for VESAR RfD HRA og NOMIL. Tabell 3.4. Data a sortergsaalsee Prosetadeler restavfallet. Tall grått er mutert etter eoldsvs drekte og drekte metode Nav År Selska Par Glass Plast Metall EEavfall Mat Pk Tekstl Flg Aet brebt Aet kke brebt Bærum 005 Bærum Asker Asker Oslo Oslo Aredal RKR Brkees RKR Eve og Hores 003 RKR Krstasad RKR Krstasad RKR Madal RKR Madal RKR Veesla RKR Veesla RKR Sogdale RKR Sogdale RKR Søge RKR Søge RKR Stavager IVAR Stavager IVAR Hå 00 IVAR Kle IVAR Tme IVAR Gesdal IVAR Sola IVAR Radaberg IVAR Reesø IVAR Berge Berge / / /04 34/3 Berge Berge / / /0 35/30 Berge Berge / / /90 36/35 Trodem Trodem /04 4/7 4/4 Trodem Trodem /04 37/40 44/45 HRA HRA NOMIL NOMIL RID RID RID RID VESAR VESAR VESAR VESAR Statstsk setralbrå

12 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 Noe av sortergsaalsee eolder olsger om vorda våtorgask avfall fordeler seg. Dette ble brukt tl å fordele våtorgask avfall Kostraorterge for å få tall for adele matavfall. V følgede data: Tabell 3.5. Fordelg for våtorgask avfall roset Kommue/ Selska År Par Mat Pk Plast Glass Metall Tekstl EEavfall Flg Brebt Ikke brebt Aredal Aredal Brkees Dramme Eve og Hores Hurum Krstasad Krstasad Madal Madal Sade Sogdale Sogdale Søge Søge Veesla Veesla VESAR Øvre Eker For alle dsse kommuee og åree utatt Aredal 006 v også sortergsaalser av restavfallet. De drekte og de drekte metode better forskellge Kostra-data og omfordelge av våtorgask avfall foregår derfor å ltt forskellg måte for de to metodee. I de drekte metode treger v Kostra-data for ver akso for de år og kommuer der v sortergsaalser for restavfall. For de kommuee og åree der v keer fordelge av våtorgask avfall bruker v dee tl å fordele om det våtorgaske avfallet. For kommuee RfD Dramme Øvre Eker Sade og Hurum setter v 00-data for 006. VESAR beadles å selskasvå og 006-data brukes for 00. For de resterede kommuee og åree der v fordelg av restavfall setter v for ver akso geomsttsrosete over de kommuee og åree der v keer fordelge av våtorgask avfall. V bereger først geomstt ver kommue med ket fordelg og deretter geomsttet over alle kommuer. De drekte metode better også Kostra-data for udersøkelsesåret 004 for kommuer der v kke sortergsaalser av restavfallet me de bruker kke data om ver ekelt akso for dsse kommuee. Det er derfor kke ødvedg å omfordele våtorgask avfall for 004 for alle kommuer ved bruk av de drekte metode. For de drekte metode treger v Kostra-dataee for 004 fordelt å aksoer for alle kommuer. For de kommuee der v sortergsaalser av våtorgask avfall bruker v geomsttsfordelge for de åree v. For de adre kommuee bruker v geomsttet av de kete kommuee. 4. Imuterg 4.. Idrekte metode Berge og Trodem magler oe aksoers adeler sortergsaalsee. Dsse blr mutert. V gør da e atakelse om at de maglede aksoes adel av det ale usoldgsavfallet Trodem/Berge er omtret lk adele Statstsk setralbrå

13 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 aksoe å ladsbass. I tllegg at v at aksoes adel av det ale avfallet er omtret kostat a år tl år de erode sortergsaalsee er utført det vl s a 00 tl 006. V teker oss altså at utsortert flg avfall Trodem 00 luss flg avfall restavfallet Trodem 00 delt å alt avfall Trodem 00 er omtret lk utsortert flg avfall Norge 004 luss flg avfall restavfallet Norge 004 delt å alt avfall Norge 004. I e stratfsert verso av estmergsolegget ka ma btte ut Norge med stratumet tl Trodem er. Dee atagelse er saslgvs mer rmelg e å ata at adele av e gtt akso restavfallet e kommue ka tlærmes med adele restavfallet a adre kommuer eller ele ladet sde fordelge restavfallet aveger av sortergsordge kommue. For å få tak et foreløg estmat for fordelge det ale avfallet å ladsbass køres estmergsolegget å det datasettet v får år v ferer sortergsaalser med mst é maglede adel. Se este avstt for e beskrvelse av estmergsolegget. V får da ut et estmat for fordelge av alt avfall 004 basert å de dele av datasettet som er komlett. Ved å bruke Kostra-data for megder utsortert avfall og alt avfall for Trodem 00 og Berge og 005 ka v å utlede e estmert fordelg restavfallet for Trodem og Berge de aktuelle åree. V utter så dsse adelee der v magler tall dvs. for flg avfall Trodem og for EE-avfall tekstler og aet kke brebt Berge. For Trodem magler adele for flg avfall. Det flge avfallet lgger både aet brebt og aet kke brebt så dsse to tallee må korrgeres. V reger lkevel med at adelee for aet brebt og aet kke brebt kke er så veldg gale sde det er veldg lte flg avfall restavfallet. For flg avfall muterer v å de estmerte rosete restavfallet v fkk basert å det foreløge estmatet for fordelge av det ale avfallet kombert med Kostra-data for utsortert avfall. E tlsvede rosetadel blr trukket a de to aksoee aet brebt og aet kke brebt. Det trekkes e foroldsmessg megde a ver akso slk at de bever stt brdes størrelsesforold. Tabell 4.. Prosetadeler før og etter muterg Trodem Flg Aet brebt Aet kke brebt Trodem 00 arl Før muterg Estmerte adeler Etter muterg Trodem 00 u Før muterg Estmerte adeler Etter muterg For Berge magler tekstl EE-avfall og aet kke brebt. Dette lgger uder aet brebt. V muterer da for alle dsse e aksoee. Dette gøres å e slk måte at de muterte verdee får samme brdes størrelsesforold som de foreløge estmatee og slk at summe av alle aksoer blr 00 roset. For Berge år 00 er det ekstremt me utsortert aet kke brebt Kostra 7969 to mot 6 og 05 to 003 og 005 så estmert rosetadel blr egatv. V bruker derfor estmert rosetadel for 003 er stedet. Statstsk setralbrå 3

14 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 Tabell 4.. Prosetadeler før og etter muterg Berge EE-avfall Tekstl Aet kke Brebt Aet brebt Berge 00 Før muterg 8 Estmerte adeler bruker Etter muterg Berge 003 Før muterg 76 Estmerte adeler Etter muterg Berge 005 Før muterg 56 Estmerte adeler Etter muterg Etter muterge blr det muterte datasettet betraktet som et ekte datasett dvs. uskkeret som skldes muterg blr kke tatt med uskkeretsbereggee. Sde det er såass få muterte verder reger v med at dette lte å s. 4.. Drekte metode V muterer er etter samme rs som for de drekte metode me v bruker å de drekte metode for å lage de foreløge estmatee. V baserer altså det foreløge estmatet tl e gtt akso å geomsttsadele tl samme akso restavfallet tl kommuer som e komlett ogtt fordelg. Vdere baserer v det foreløge estmatet ku å data a stratumet tl kommue det skal muteres for. Tabell 4.3. Prosetadeler før og etter muterg Trodem Flg Aet brebt Aet kke brebt Trodem 00 arl r muterg Estmerte adeler Etter muterg Trodem 00 u Før muterg Estmerte adeler Etter muterg Tabell 4.4. Prosetadeler før og etter muterg Berge EE-avfall Tekstl Aet kke brebt Aet brebt Berge 00 Før muterg 8 Estmerte adeler Etter muterg Berge 003 Før muterg 76 Estmerte adeler Etter muterg Berge 005 Før muterg 56 Estmerte adeler Etter muterg Estmerg og uskkeret drekte metode 5.. Strata V teker oss at avfallsfordelge ka åvrkes oe av bebggelseste kommue. For å ta es tl dette forsøkte v å dele kommuee strata. V forsøkte å dele både etter adele bosatt tettbgd strøk og etter adele bosatt setrumsære strøk. Begge dsse delgee gr e ltt merkelg bladg av 4 Statstsk setralbrå

15 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 store bkommuer og småkommuer å toe av lsta. Hvs v sorterer etter adele setrumsære strøk får v for eksemel: Tabell 5.. De t kommuee med øest adel bosatt setrumsære strøk Adel setrum 030 Oslo kommue 04 0 Berge Lebesb Nvk Dramme Nordka Trodem Stavager Vdø Båtsford V delte derfor strataee ltt skøsmessg storber småber og adre kommuer. I de edelge resultatee v mdlertd valgt å se bort a stratumdelge ford de vste seg å a lte å s. V derfor ku ett stratum de drekte metode og det eolder alle kommuer. I beskrvelse av metode v lkevel valgt å ta med strata sde dette beskrver det mest geerelle tlfellet. 5.. Kort overskt over estmergsmetode V gr først e kort beskrvelse av de drekte estmergsmetode ute formler. Deretter setter v o e statstsk modell for metode og fer uttrkk for beregg av uskkeret.. Data a ver ekelt sortergsaalse komberes med Kostra-data a samme år. Atall to av ver akso restavfallet fes ved å gage adelee a sortergsaalsee med atall to restavfall a Kostra. Deretter legger v tl atall to utsortert avfall. V får da et estmat for fordelge tl alt avfall uasett vor det er kastet for vedkommede kommue og år.. Dataee aggregeres o å kommuevå ved å ta geomsttsadele over år de kommuee der v mer e é sortergsaalse. Atall to av ver akso 004 estmeres ved å gage dsse adelee med alt atall to avfall kommue 004 a Kostra. 3. I kommuer der v kke oe sortergsaalser bruker v geomsttsadelee a kommues stratum dette tlfellet alle kommuee utvalget. Atall to avfall kommue 004 fordeles å aksoee etter dee økkele. 4. Estmatee summeres over kommuee og fordelge å ladsvå reges ut. De drekte metode better dermed Kostra-data om restavfall og utsortert avfall for de kommuee og åree der v sortergsaalser. For kommuer utefor utvalget brukes ge Kostra-data om utsortert avfall. Kostra-data om alt avfall 004 brukes for kommuer både og utefor utvalget. I ukt 3 kue v slått avfallet a kommuer utefor utvalget samme så det er stregt tatt tlstrekkelg å kee summe av avfallet 004 over dsse kommuee. I ukt 3 brukes et uvektet geomstt av adelee dvs. at små kommuer utvalget bdr lke me som store år det gelder å estmere fordelge utefor utvalget. Dette er aturlg for de modelle v sett å me adre modellatakelser kue også vært mulge. Små kommuer bdr lkevel mdre e store kommuer tl de edelge ladsfordelge ford 43 roset av avfallet er kommuer utvalget og for dee dele av avfallet bdr ver kommue roorsoalt med atall to avfall. Statstsk setralbrå 5

16 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 E svaket ved de drekte metode er at ma ka oleve at det som er raortert utsortert Kostra for 004 av e gtt akso e gtt kommue blr større e estmert atall to alt av samme akso samme kommue dette året se Tabell 6.7 avsttet "Estmater å kommuevå". Dette sker først og emst for de aller mste aksoee som for eksemel flg avfall. På ladsvå blr mdlertd utsortert avfall mdre e estmert alt avfall for alle aksoer. E løsg å dette roblemet er å bruke de drekte metode. Ivedger mot dee metode er at ma at tlærmet lk fordelg av restavfall e strata og datagrulaget er kke stort ok tl å kue dele kommuee mer e to-tre strata. E kommue ka også edre sortergsløsg erode og usoldger ka bl flkere eller dårlgere tl å kldesortere. Dette vl føre tl verede restavfallsfordelg samme kommue over td. De drekte metode komeserer for dette ved å bruke Kostra-data om utsortert avfall a samme år som sortergsaalsee er utført Modell for e aksos adel av alt avfall P La være adele av alt usoldgsavfall for e gtt akso kommue år. V at at dette er stokastske vable med forvetg og vas der betr stratumet tl kommue. I de edelge modelle bruker v be ett stratum beståede av alle kommuer Norge me modelle reseteres lkevel er s mest geerelle form. V at at adelee er lke for alle år for e gtt kommue dvs. P x P for vlkårlge år x og slk at v ka se bort a dekse for år ved dsse adelee. V gør dette for å kue ase adelee a sortergsaalsee e kommue som flere målger av de samme størrelse. De realserte verdee beteges med små -er: Eksemel: P P + ε ar Berge 004 arberge arnorge arberge Dette betr at de vasoe v ser mellom estmert fordelg av alt avfall Berge og 005 blr tlskrevet uskkeret sortergsaalsee og kke reell vaso mellom år. Dette er atakelgvs kke elt rktg me det er e foreklg v valgt å gøre. Alteratvt kue v a lagt et ekstra felledd modelle for å reresetere vaso mellom år e gtt kommue. Ulemee med dette er at v vlle fått e mer komlsert modell og dee ametere vlle bltt vaskelg å estmere sde v be e eller to ett tlfelle tre sortergsaalser ver kommue. Observer at smbolet brukes både for stratumametere og for de realserte verdee selv om dette er forskellge tg. Stratumametere er de forvetede adele av e gtt akso for str kommuer et gtt stratum. Sde adelee av e gtt akso ver kommue atas stokastske blr også adele å ladsvå stokastsk. Når v be ett stratum blr adele å ladsvå et ved geomstt av vable med samme forvetg og de får dermed også forvetg. Norge 6 Statstsk setralbrå

17 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Legg også merke tl atakelse om lk vas e strata. Mer kokret betr dette at v at at vase tl for eksemel P Berge er de samme som vase tl for eksemel P Aredal. Dsse vasee er teoretske størrelser for det fes kke getatte realserger av for eksemel P Berge. Når v at lk vas ser v at P er et lke godt estmat å modellametere Berge Norge som P Aredal. Det vl derfor kke være oe gru tl vee dataee a de forskellge kommuee ved estmerg av. E alteratv vasatakelse er å ata at Norge P lavere vas for store kommuer e små. I så fall vlle det være aturlg å legge mer vekt å data a store kommuer ved estmerge av modellametere KOSTRA-data KOSTRA gr tall for utsortert avfall av ver akso og megde restavfall. Dsse betraktes som kete tall ute uskkeret. uts rest : Megde utsortert avfall av akso kommue år. : Megde restavfall kommue år. : Totalt avfall kommue år. Summe av alle aksoer utsortert avfall og restavfall. I rakss er det uskkeret tallee a KOSTRA. Se kattel 0 om felklder for mer om dette Faktske adeler restavfallet Adeler restavfallet ka utledes a adelee alt avfall og Kostra-data. P P rest uts rest Realsert verd: rest uts rest 5.6. Estmerte adeler restavfallet I oe kommuer og oe år v sortergsaalser. Dsse estmerer fordelge restavfallet. V følgede modell for estmatee a sortergsaalsee: rest rest + rest ε V at at sortergsaalsee gr forvetgsrette estmater slk at felleddet forvetg 0. Vase tl felleddet beteger v med. Dette er et rest uttrkk for sortergsaalses øaktget for de gtte aksoe vedkommede kommue og år. V at at dee er e fukso av blat aet røvestørrelse og rest. Statstsk setralbrå 7

18 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 I utregge av vase tl adeler alavfallet kommer v tl å bruke at er e fukso av rest. Dette ka v mkere ved å skrve de som rest rest rest. Sde rest ka utledes a og omvedt ka ma også se å rest som e fukso av. Dette er mest esktsmessg de drekte metode så er skrver v rest eller sde v atatt at v ka se bort a dekse for år. rest 5.7. Estmerg av fordelge ver kommue For kommuer utvalget Først estmeres adelee alavfallet for de åree der v sortergsaalser. rest rest + uts Fordelge for kommue estmeres ved å ta geomsttet av de åree v. der sort er atall sortergsaalser kommue. sort Forvetge tl estmatore Estmatet for e aksos adel e kommue er et resultat av to stokastske mekasmer. Først er det tlfeldg va de faktske adele alavfallet eller ekvvalet restavfallet blr og deretter er det tlfeldg vor godt sortergsaalsee treffer å dee verde. For å rege forvetg å e slk sammesatt mekasme bruker v dobbeltforvetgsregele E Y E EY X. V betger først med es å de faktske adele. V får da et resultat som er e fukso av som stokastsk ge dvs. v setter P for. Så aser v adele dee fuksoe. Tl slutt fer v forvetge tl dette uttrkket. Resultatet blr de ubetgede forvetge. Gtt de realserte adele alavfallet eller restavfallet er forvetge lk de realserte adele: E E P rest rest P rest + uts rest + uts 3 Her v brukt defsoe av og atakelse om at sortergsaalsee forvetg lk de faktske adele restavfallet. V bruker så og 3: 8 Statstsk setralbrå

19 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 E 4 P E P sort Her bruker v at atall ledd summe er kommue. sort Ubetget er forvetge lk forvetge stratumet: E atall sortergsaalser EE P E P E estmator kalles modellforvetgsrett vs de forvetede dfferase mellom estmatore og størrelse de estmerer er ull. V at E P E E P 0 så estmatore er modellforvetgsrett. Vase tl estmatore V bereger modellvase dvs. vase tl dfferase mellom estmert og faktsk adel V P. Som ved utregge av forvetge stter v også er med å betge med es å de faktske adele alavfallet. Etterå bruker v følgede formel for dekomoerg av vas: V Y V EY X + EVY X Gtt de realserte adele restavfallet/alavfallet: V sort P V P P V sort P rest rest 5 I de adre overgage v brukt og regele V ax a V X. I de sste overgage bruker v vasatakelse a modelle for sortergsaalsee samt geerelle regeregler for vas. Her kommer også atakelse om at det kke er oe uskkeret Kostra-dataee. Hvs v adde modellert Kostra-dataee som stokastske vlle sett ut som rest Yrest + Y Y uts Dette er et mer komlsert uttrkk å rege ut vase tl sde det er stokastske vable både teller og ever. Av 5 ser v at år de realserte adele restavfallet er gtt er vase e fukso av atall sortergsaalser øaktgete å sortergsaalsee og av vor stor adel restavfallet utgør av de ale megde avfall de åree sortergsaalsee ble utført. Ubetget vas: Statstsk setralbrå 9

20 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 V VE P P P + EV P P Det første leddet blr 0: E P P VE P P V0 Adre ledd: rest EV P P E rest P sort Så de ubetgede modellvase blr: rest V P E rest P sort 0 0 For kommuer utefor utvalget Her bruker v et estmat for forvetet adel kommues stratum som dette tlfellet er ele ladet. Forvetet adel estmeres ved å ta geomsttet av de estmerte adelee blat de kommuee utvalget som er stratumet tl kommue: der kom s kom str er atall kommuer utvalget stratumet tl kommue. kom s kom er alle kommuer utvalget stratumet tl kommue. I dette utvalget v altså e observaso er kommue og kke e er sortergsaalse. V bruker er et uved geomstt av adelee kommuee utvalget. Som evt avstt 5.3 medfører vasatakelse modelle for P at data a forskellge kommuer bør telle lkt. Sde v kke ka observere P drekte kommer også et aet momet er emlg øaktgete av sortergsaalsee. Ma kue teke seg e estmator som la større vekt å kommuer med mer øaktge sortergsaalser. V valgt kke å gøre dette er delvs ford v kke data om røvestørrelse for alle kommuer delvs ford de dataee v tder å at det kke er veldg stor vaso røvestørrelse og delvs ford det er e komlserede faktor. Det vl også være adre tg e røvestørrelse som åvrker øaktgete tl sortergsaalse. Forvetge tl estmatore E E kom s kom str kom skom str Her bruker v at v allerede reget ut forvetge tl utvalget. Dermed er E P 0 for kommuer 0 Statstsk setralbrå

21 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Vase tl estmatore For å fe modellvase tl for e kommue utefor utvalget dvs. V P treger v å fe vase tl og for å fe de treger v vase tl for e kommue utvalget: Ved å dekomoere vase og å bruke 4 og 5 får v at V EV P + VE P rest E rest P + 6 sort Vase tl : Husk at kom s kom str. V V s kom str kom str rest E + rest P ved 6 s kom str kom str sort rest E P rest + s kom str kom str sort kom str Modellvase tl estmatore: Sde er e fukso av kommuer utvalget og P er e adel utefor utvalget er dsse uavegge og V kom str kom str P skom str rest V P + kom str skom str V sort rest + V P E kom str + P + kom str Estmerg av adeler å oulasosvå T P Total ver kommue: Estmert al ver kommue: T Modellvase tl alestmatet ver kommue: V T T V P Statstsk setralbrå

22 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 V summerer over alle kommuer oulasoe: Total oulasoe: Estmert al oulasoe: T 004 T 004 o T 004 T 004 o Modellvase tl ale å oulasosvå: V T o T 004 V P o V T 004 T 004 Totalt avfall alle kommuer: o Adel oulasoe: P 004 T 004 / 004 Estmert adel oulasoe: 004 T 004 / 004 Modellvase tl adele å oulasosvå: V o P V 004 P V T 004 T Estmerg av vasametree sortergsaalsee Det er mage faktorer som åvrker uskkerete sortergsaalsee. Prøvestørrelse er e vktg faktor me det også betdg vorda ma t ut røvee som skal sorteres og vorda selve sorterge foregår. Uskkerete verer også mellom aksoer. Store aksoer ka bestemmes mer øaktg e små relatvt sett og aksoer som er evt fordelt er lettere å estmere e aksoer som tederer tl å forekomme klumer. Ideelt sett burde ma studere metodkk og røvestørrelse ver ekelt sortergsaalse og aslå uskkerete ut a dette. Da dette er svært ressurskrevede v er stedet valgt å lage e ekel modell som at at alle sortergsaalsee er omtret lke godt geomført og omtret samme røvestørrelse me som tllater forskellg øaktget for de ulke aksoee. Dette er kke elt urmelg sde de fleste sortergsaalsee ser ut tl å a fulgt omtret samme metode og brukt røvestørrelser å rudt 500 kg. V at at vase tl estmatet a sortergsaalse er roorsoal med de faktske adele gaget med mus de faktske adele. Dette er ford det bør være samme vas for for eksemel adele ar som for adele kke-ar. Proorsoaltetskostate k med metodkke sortergsaalse og røvestørrelse å gøre og de vl atakelgvs også vere mellom aksoer. For ekelets skld at v er samme k for alle aksoer og alle sortergsaalsee. Ved beregg av k t v utgagsukt olsger om uskkeret for matavfall. Statstsk setralbrå

23 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 krest rest rest V estmerer vase med: rest k rest rest V må så fe k. I SFT's raort "Sortergsaalser - Kommualt avfall" a 998 [] ma geomført såkalte lukkaalser der e røve blr delt o smårøver og ver smårøve sortert. På grulag av dette ka ma estmere uskkeret. Fra tabell 3 å sde 0 ka v se at matrester e estmert uskkeret å 0 roset følge lukkaalse a Otleborg og 0 roset følge aalse a Setemka. Hvs v t utgagsukt 0 roset betr dette uta tekste før tabelle at det er 90 rosets saslget for at det reelle oldet kke avvker mer e 0% a det ma fer. P mat 00 rest mat rest mat rest mat + 00 rest mat 090 rest Hvs v at at er tlærmet ormalfordelt får v at rest mat P 64 rest mat rest mat rest mat rest mat 00 rest mat k rest mat rest mat 00 rest mat 64 k rest mat rest mat rest mat 00 rest 64 mat rest mat k rest mat rest mat For å få koservatve estmater for staddavvkee at v at matavfallet utgør ca. 30 roset av restavfallet det er mdre de fleste kommuer så k k Emrsk beregg av k De tre første koloee tabelle uder gegr resultater a lukkaalse å Setemka og er tatt a SFTs raort Tabell VI.4 Vedlegg. Her ble det tatt 6 smårøver med e geomsttsvekt å 556 klo. Dette betr at ma treger 3 slke smårøver for å komme o 500 klo. La små være adele av e akso -te smårøve og la små være staddavvket tl små -ee estmert med s dvs. det emrske staddavvket mellom smårøvee små s. For å få rosetadeler gager v med små små små 5 Statstsk setralbrå 3

24 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 Geomsttlg rosetadel og emrsk staddavvk de 6 smårøvee står koloe og 3 tabelle uder. Staddavvket for geomsttsadele av 3 slke røver ka da estmeres med s små / 3. Dette tallet står koloe 4. Koloe 5 gr felmge ved 90 rosets kofdesvå for e 500 klos røve det vl s 64 gager staddavvket koloe 4. Dette er alve legde tl et 90 rosets kofdestervall dvs. avstade a estmatet mdtuktet av V tervallet tl kate av tervallet. De sste koloe er k reget ut som s / 3 små små små. Tabell 5.. Beregg av k basert å lukkaalser Geomstt av 6 smårøver rosetadel 00*adel Emrsk staddavvk mellom 6 staddavv Estmert smårøver k for 500 kg rosetadel røve rosetadel 00s små Felmg roset 90% kofdesvå Kvadratrote av k Brut a/ar emballase Lettktog emballase Lettktog aet Drkkektog uce Drkkektog aet Avs/Magas Brosrer avs/magaskval Aet gevbt ar Aet ar tørkear servetter Foleemballase Hdlast emballase Plast drkkeveemballase Ae fole og dlast EPS emballase Matrester Hage/kavfall Bleer/bd Treverk aet Gumm/lær Tekstler Aet brebt Glass emballase Aet glass Jer emballase Aet er Alumum emballase Alumum drkkeveemballase Aet alumum Aet kke brebt ste/grus/ord Elektrsk/elektrosk Sesalavfall Fstoff Lamat ar/last/alumum Det ser kke ut tl at k er kostat me de er godt uder verde v brukt overalt. De tlsvede tabelle for lukkaalse å Otleborg gr lavere verder for k. Selv om det ka være at oe sortergsaalser større uskkeret e dsse to aalsee a Trodem er det å rmelg å ata at v stort sett overestmerer uskkerete sortergsaalsee Estmerg av forvetet vas sortergsaalsee I formele for modellvase tl estmatore for e aksos adel av alt avfall er det forvetge tl rest sett som fukso av P eller 4 Statstsk setralbrå

25 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 P rest og kke rest selv som går. V estmerer dee forvetge med de samme estmatore dvs. E P. rest rest 5.0. Estmerg av vasametree modelle for adeler For å måle vasoe mellom kommuer stratum t v utgagsukt følgede størrelse: SS der kom s kom s er utvalget av kommuer stratum og er geomsttsadele s kom Dette lger å de te kvadratsum v studerer år v skal estmere vase tl e stokastsk vabel og tl gag tl et utvalg realserte verder. Forskelle er at v kke drekte tlgag tl de realserte verdee be sortergsaalsees estmater av de realserte verdee. SS vl derfor være e fukso både av vasoe mellom kommuer og øaktgete sortergsaalsee. V vl fe forvetge tl E SS. V kommer tl å trege følgede: 7 V + E V + str E V + 8 E str E + kom E + kom kom E E + kom kom Sde er og fuksoer av data a forskellge kommuer. De er dermed uavegge og forvetge tl roduktet er lk roduktet av forvetgee. De begge forvetg så v får vdere: kom + V + ved 7 kom 9 kom + V V + kom kom V får da at Statstsk setralbrå 5

26 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 6 Statstsk setralbrå + kom kom s s SS + kom s E E E SS E Ved å bruke 7 8 og 9 får v kom s kom V V V SS E + kom s kom V V V + kom s kom kom V V + kom kom kom kom s kom kom s s kom kom V V V + s kom str rest rest sort kom kom P E kom s rest rest sort kom kom P E kom + slk at s rest rest sort kom kom kom P E SS E + s kom kom P V + V ka dermed estmere med

27 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 rest SS E rest P 0 kom kom s kom sort Sde v laget koservatve estmater for uskkerete sortergsaalsee vl v kue uderestmere vs v trekker a det sste leddet. For å være å de skre sde bruker v derfor de mer koservatve estmatore SS kom Det vser seg å gøre relatvt lte forskell. 6. Resultater drekte metode 6.. Hovedresultater Tabelle uder gr estmert avfallsfordelg og estmert uskkeret å ladsvå. Tallee er bereget ute stratumdelg. Tabell 6.. Estmert avfallsfordelg vasoskoeffset og kofdestervall å ladsvå Proset Vasoskoeffset Nedre grese 95% kof. t. Øvre grese 95% kof. It Par Glass Plast Metall EE-avfall Mat Pk Tekstl Flg... 4 Aet brebt Aet kke brebt Det blr lav uskkeret å ladsfordelge selv år v bruker e vasestmator som saslgvs overestmerer vase. Dette ka forkles med at Kostra-data kombert med sortergsaalser gr god resso å avfallsfordelge for kommuer utvalget. Sde dsse kommuee står for over 40 roset av det ale usoldgsavfallet 004 v dermed skre estmater for fordelge tl e stor adel av avfallet. 6.. Med strata V forsøkt et alteratv med 3 strata storb/småb/reste Tabell 6.. Fordelg de tre strataee Aet brebt Aet kke brebt Stratum Par Glass Plast Metall Elektrsk Mat Pk Tekstl Flg Storb Småb Adre Statstsk setralbrå 7

28 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 Tabell 6.3. Estmert fordelg å ladsbass På ladsbass får v omtret samme estmerte fordelg som ute strata. Uskkeretee blr også gaske lke. Sde strataee kke oe særlg betdg v valgt å kke bruke dem ovedresultatee Alteratver uskkeretsestmerge Ved beregg av uskkeret må v gøre e atakelse om de relatve uskkerete for matavfall sortergsaalsee se kattel 5.9 og v må velge vorda v skal estmere vasoe mellom kommuer. I ovedresultatee v atatt 0 rosets relatv uskkeret for matavfall sortergsaalsee og brukt koservatv estmerg dvs. det alteratvet som gr størst estmater se kattel 5. av vasoe mellom kommuer. V gort to kørger med alteratv uskkeretsestmerg. Først v edret uskkerete sortergsaalsee a 0 tl 30 roset mes stratumdelg og estmerg av vasoe mellom kommuer ble oldt lkt ovedresultatet. Deretter v brukt kke-koservatv estmerg av vasoe mellom kommuer mes stratumdelg og uskkeret sortergsaalsee ble oldt lkt ovedresultatet. Tabell 6.4. Alteratv uskkeretsestmerg Hovedresultat Proset Vasoskoeffset 30% uskkeret Vasoskoeffset Ikke-koservatv Estmerg Vasoskoeffset Proset Par Glass Plast Metall EE-avfall Mat Pk Tekstl Flg Aet brebt Aet kke brebt Vasos- Koeffset Par Glass Plast Metall EE-avfall Mat Pk Tekstl Flg Aet brebt Aet kke brebt Når uskkerete sortergsaalsee øker øker også uskkerete ladstallee oe me de er emdeles små. Ikke-koservatv estmerg av vasoe mellom kommuer gr svært lte edrg uskkerete for ladstallee. 8 Statstsk setralbrå

29 Notater 38/00 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall Estmater å kommuevå Tabell 6.5. Estmerte rosetadeler av ver akso det ale usoldgsavfallet Basert å sortergsaalser og Kostra-data. Kommue/ EEavfall Aet Aet kke Selska Par Glass Plast Metall Mat Pk Tekstl Flg brebt brebt Bærum Asker Oslo Aredal Brkees Eve og Hores Krstasad Madal Veesla Sogdale Søge Stavager Hå Kle Tme Gesdal Sola Radaberg Reesø Berge Trodem HRA NOMIL RID VESAR Kommuer utefor utvalget Statstsk setralbrå 9

30 Estmerg av materalfordelge tl usoldgsavfall 004 Notater 38/00 Tabell 6.6. Estmerte vasoskoeffseter for rosetadelee over. Proset restavfall og atall sortergsaalser for kommuee utvalget. Par Glass Plast Metall EE Mat Pk Tekstl Flg Aet brebt Proset restavfall Bærum Asker Oslo Aredal Brkees Eve og Hores Krstasad Madal Veesla Sogdale Søge Stavager Hå Kle Tme Gesdal Sola Radaberg Reesø Berge Trodem HRA NOMIL RID VESAR Kommuer utefor utvalget Tabell 6.7. Utsortert megde av ver akso som rosetadel av estmert megde Par Glass Plast Metall Atall sortergsaalser EEavfall Mat Pk Tekstl Flg Aet brebt Aet kke brebt Bærum Asker Oslo Aredal Brkees Eve og Hores Krstasad Madal Veesla Sogdale Søge Stavager Hå Kle Tme Gesdal Sola Radaberg Reesø Berge Trodem HRA NOMIL RID VESAR Ladsvå Statstsk setralbrå

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i << >>.

Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i << >>. ECON 3 EKSAMEN VÅR TALLSVAR Det abefales at de 9 deloppgavee merket med A, B, teller lkt uasett varasjo vaskelghetsgrad. Svaree er gtt

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

TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i << >>.

TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i << >>. ECON: EKAMEN TALLVAR. et abefales at de 9 deloppgavee merket med A, B, teller lkt uasett varasjo vaskelghetsgrad. varee er gtt

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

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

STK1100 våren Estimering. Politisk meningsmåling. Svarer til sidene i læreboka. The German tank problem. Måling av lungefunksjon

STK1100 våren Estimering. Politisk meningsmåling. Svarer til sidene i læreboka. The German tank problem. Måling av lungefunksjon STK00 våre 07 Estmerg Svarer tl sdee 33-339 læreboka Poltsk megsmålg Sør et tlfeldg utvalg å 000 ersoer hva de vlle ha stemt hvs det hadde vært valg 305 vlle ha stemt A A's oslutg er Ørulf Borga Matematsk

Detaljer

Om enkel lineær regresjon II

Om enkel lineær regresjon II 1 ECON 13 HG, revdert aprl 17 Notat tl kapttel 7 Løvås Om ekel leær regresjo II Merk: Det ka løe seg først å lese avstt 4 regresjo-i-otatet på ytt. Regresjosmodelle. La Y være e stokastsk varabel (som

Detaljer

Forelesning Punktestimering

Forelesning Punktestimering STAT Statst Metoder Yushu.L@ub.o Forelesg 8 + 9 Putestmerg. Fra sasylghetsteor tl statst feres ) Sasylghetsberegg sasylghetsteor: v jeer parametere som besrver modellee, f.es. p boms modell, ormal fordelg,

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

Om enkel lineær regresjon II

Om enkel lineær regresjon II ECON 3 HG, aprl Notat tl kapttel 7 Løvås Om ekel leær regresjo II Merk: Det ka løe seg først å lese avstt 4 regresjo-i-otatet på ytt. Regresjosmodelle. La Y være e stokastsk varabel som v kaller resposvarabele

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

1. Konfidens intervall for

1. Konfidens intervall for Forelesg 0 + Yushu.@ub.o Kofdes tervall og Bootstrap. Kofdes tervall for ) Kofdes tervall [ ˆ, ˆ ] dekker de ukjete parametere med høy grad av skkerhet (kofdesvå): P( ˆ ˆ ), er f.eks 0.0 eller 0.05, eller

Detaljer

Om enkel lineær regresjon II

Om enkel lineær regresjon II ECON 3 HG, revdert aprl Notat tl kapttel 7 Løvås Om ekel leær regresjo II Merk: Det ka løe seg først å lese avstt 4 regresjo-i-otatet på ytt. Regresjosmodelle. La Y være e stokastsk varabel (som v kaller

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

Forelesning Enveis ANOVA

Forelesning Enveis ANOVA STAT111 Statstkk Metoder ushu.l@ub.o Forelesg 14 + 15 Eves ANOVA 1. troduksjo a. Z-, t- test Uka 1: tester for forvetgsdfferase to populasjoer (grupper) b. ANOVA (aalyss of varace): tester om det er forskjeller

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

Forelesning 21 og 22 Goodness of fit test and contingency table ( 2 test og krysstabell)

Forelesning 21 og 22 Goodness of fit test and contingency table ( 2 test og krysstabell) STAT111 Statstkk Metoder Yushu.L@ub.o Forelesg 1 Goodess of ft test ad cotgecy table ( test krysstabell 1.Goodess of ft test ( test Ata at v har et utvalg med observasjoee fra e stokastsk varabel X. Goodess-of-ft

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

Notat 1: Grunnleggende statistikk og introduksjon til økonometri

Notat 1: Grunnleggende statistikk og introduksjon til økonometri Notat : Gruleggede statstkk og troduksjo tl økoometr Gruleggede statstkk Populasjo vs. utvalg Statstsk feres gjør bruk av formasjoe et utvalg tl å trekke koklusjoer (el. slutger) om populasjoe som utvalget

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Estimering. Målemodellen. Sannsynlighetsregning med statistikk

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Estimering. Målemodellen. Sannsynlighetsregning med statistikk ÅMA0 Sasylghetsregg med statstkk, våre 00 Kp. 5 Estmerg. Målemodelle. Estmerg. Målemodelle. Ihold:. (Pukt)Estmerg bomsk modell (kp. 5.). Målemodelle... (kp. 5.3) 3. (Pukt)Estmerg målemodelle (kp. 5.3)

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

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

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

Løsningskisse seminaroppgaver uke 17 ( april)

Løsningskisse seminaroppgaver uke 17 ( april) HG Aprl 14 Løsgsksse semaroppgaver uke 17 (.-5. aprl) Oppg. 5.6 (begge utgaver) La X = atall bar utvalget som har lærevasker. Adel bar med lærevasker populasjoe av bar atas å være p.15. Utvalgsstørrelse

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

STK1100 våren Konfidensintevaller

STK1100 våren Konfidensintevaller STK00 våre 07 Kofdestevaller Svarer tl avstt 8. læreboka Ørulf Borga Matematsk sttutt Uverstetet Oslo Eksempel E kjemker er teressert å bestemme kosetrasjoe µ av et stoff e løsg Hu måler kosetrasjoe fem

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

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007 ÅMA0 Sasylghetsregg med statstkk, våre 007 Kp. 5 Estmerg. Målemodelle. Estmerg. Målemodelle. Ihold:. (Pukt)Estmerg bomsk modell (kp. 5.). Målemodelle... (kp. 5.3) 3. (Pukt)Estmerg målemodelle (kp. 5.3)

Detaljer

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Estimering. Målemodellen. Estimering. Målemodellen. Kp. 5 Estimering. Målemodellen.

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Estimering. Målemodellen. Estimering. Målemodellen. Kp. 5 Estimering. Målemodellen. ÅMA0 Sasylghetsregg med statstkk, våre 006 Kp. 5 Estmerg. Målemodelle. Estmerg. Målemodelle. Ihold:. (Pukt)Estmerg bomsk modell (kp. 5.). Målemodelle... (kp. 5.). (kp. 5.) 4. Estmere, estmat, estmator

Detaljer

Forelesning 3 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011

Forelesning 3 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011 Forelesg 3 MET359 Økoometr ved Davd Kreberg Vår 0 Dverse oppgaver Oppgave. E vestor samler følgede formasjo om markedsavkastge og avkastge på det som ser ut tl å være et attraktvt aksjefod År Aksjefodets

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

Oversikt over konfidensintervall i Econ 2130

Oversikt over konfidensintervall i Econ 2130 1 HG Mars 017 Overskt over kofdestervall Eco 130 Merk at dee overskte kke er met å leses stedefor framstllge Løvås, me som et supplemet. De eholder tabeller med formler for kofdestervaller for stuasjoer

Detaljer

Forelesning Ordnings observatorer

Forelesning Ordnings observatorer Yushu.L@ub.o Forelesg 6 + 7 Ordgs observatorer. Oppsummerg tl Forelesg 4 og 5.) Fuksjoer (trasformasjoer) av flere S.V...) Smultafordelg tl to ye S.V. Ata at v har to S.V., med smultafordelg f ( x, x )

Detaljer

Eksempel 1 - Er gjennomsnittshøyden for kvinner i Norge økende?

Eksempel 1 - Er gjennomsnittshøyden for kvinner i Norge økende? ECON 3 HG a 3 Supplemet tl sste forelesg 3 vår 4 eksempler på test-dskusjoer klusve ltt om p-verder Eksempel - Er gjeomsttshøyde for kver Norge økede? et er velkjet at gjeomsttshøyde for meesker Europa

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

Oppgave 1 Det er oppgitt i oppgaveteksten at estimatoren er forventningsrett, så vi vet allerede at E(ˆµ) = µ. Variansen til ˆµ er 2 2 ( )

Oppgave 1 Det er oppgitt i oppgaveteksten at estimatoren er forventningsrett, så vi vet allerede at E(ˆµ) = µ. Variansen til ˆµ er 2 2 ( ) Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Abefalt øvg Løsgssksse Oppgave Det er oppgtt oppgavetekste at estmatore er forvetgsrett, så v vet allerede at Eˆµ µ. Varase tl ˆµ er τ Varˆµ

Detaljer

Løsningsforslag (ST1201/ST , kontinuasjonseksamen) ln L. X i = 2n.

Løsningsforslag (ST1201/ST , kontinuasjonseksamen) ln L. X i = 2n. Løsgsforslag ST20/ST620 205, kotuasjoseksame. a Rmelghetsfuksjoe blr Logartme Derverer Løser lgge Løsge er SME: L = 2 e l L = 2 l X X. X + l X. l L = 2 + 2 X = 2. ˆ = 2 X. X. b Her ka ma beytte trasformasjosformele,

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

Randi Johannessen. Mikroindeksformel i konsumprisindeksen. 2001/64 Notater 2001

Randi Johannessen. Mikroindeksformel i konsumprisindeksen. 2001/64 Notater 2001 2/64 Notater 2 Rad Johaesse Mkrodeksformel kosumprsdekse Avdelg for økoomsk statstkk/sekso for økoomske dkatorer Emegruppe: 8.2. Ihold. Bakgru og kokluso...3 2. Levekostadsdekser...4 2.. Kosumetes tlpasg...4

Detaljer

Statistikk med anvendelse i økonomi

Statistikk med anvendelse i økonomi A-6 og A-6-G, 6. ma 08 Emekode: Emeav: A-6 og A-6-G tatstkk med avedelse økoom Dato: 6. ma 08 Varghet: 0900-300 Atall sder kl. forsde 0 Tllatte hjelpemdler: erkader: Kalkulator med tømt me og ute kommukasjosmulgheter.

Detaljer

EKSAMEN løsningsforslag

EKSAMEN løsningsforslag 5. aprl 017 EKSAMEN løsgsforslag Emekode: ITD0106 Emeav: Statstkk og økoom Dato:. ma 016 Eksamestd: 09.00 13.00 Hjelpemdler: - Alle trykte og skreve. - Kalkulator. Faglærer: Chrsta F Hede Om eksamesoppgave

Detaljer

Kapittel 1: Beskrivende statistikk

Kapittel 1: Beskrivende statistikk Kapttel : Bekrvede tattkk Defjoer: Populajo og utvalg Populajo: Alle mulge obervajoer v ka gjøre (,,, N ). Utvalg: Delmegde av populajoe (,,, der

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

Erling Siring INNHOLD

Erling Siring INNHOLD IN 83/4 8. februar 983 ESTIMERING AV VEKTENE TIL EN KOMBINERT ESTIMATOR FOR FYLKESTALL Av Erlg Srg INNHOLD. Iledg 2. De optmale vektee og robusthetsegeskapee tl de komberte estmatore......... 3. Problemet

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT. Innleveringssted: Ekspedisjonen i 12. etasje (mellom ) OG Fronter (innen klokken 15).

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT. Innleveringssted: Ekspedisjonen i 12. etasje (mellom ) OG Fronter (innen klokken 15). Øvelsesoppgave : ECON3 Statstkk Dato for utleverg: 4.3.7 UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Dato for leverg: 3.3.7 e kl. 5. Ilevergssted: Ekspedsjoe. etasje (mellom.5-5.) OG Froter (e klokke 5).

Detaljer

i B maksimal b Fundamentalteoremet for lineærprogrammering Den leksikografiske metode Blands pivoteringregel MoD233 - Geir Hasle - Leksjon 4 2

i B maksimal b Fundamentalteoremet for lineærprogrammering Den leksikografiske metode Blands pivoteringregel MoD233 - Geir Hasle - Leksjon 4 2 Lekso 4 ( k ) a ( k ) I ( k ) U ( k) B maksmal ( k ) b Sste spesaltlfelle - valg av utgåede Degeerert basstabell, degeererert pvoterg Degeerert pvoterg ka g syklsk pvoterg Eeste tlfelle der Smpleksmetode

Detaljer

Econ 2130 uke 13 (HG)

Econ 2130 uke 13 (HG) Eco 30 uke 3 (HG) Iførg regresjo I deskrptv aalse (Løvås kap. 7. 7.3.3) DATA: Resultater fra 500m og 5000m for me fra EM på skøter Heerevee 004. Obs 5000m 500m Obs 5000m 500m r. Td Sekuder Td Sekuder r.

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

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

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

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

Kapittel 8: Estimering

Kapittel 8: Estimering Kaittel 8: Estimerig Estimerig hadler kort sagt om hvorda å aslå verdie å arametre som,, og dersom disse er ukjete. like arametre sier oss oe om oulasjoe vi studerer (dvs om alle måliger av feomeet som

Detaljer

TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i <<< >>>.

TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i <<< >>>. ECON30: EKSAMEN 05 VÅR - UTSATT PRØVE TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller lkt uansett varasjon vanskelghetsgrad. Svarene er gtt

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

(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

Mer om Hypotesetesting (kap 5) Student t-fordelingen. Eksamen. Fordelingene blir like ved stor n:

Mer om Hypotesetesting (kap 5) Student t-fordelingen. Eksamen. Fordelingene blir like ved stor n: Mer om Hypotesetestg kap 5 Overskt: Små utvalg og Studet s t-fordelg Hypotesetestg for populasjosgjeomsttet, μ Med tlfeldg og stort utvalg er fordelge tl testobservatore motvert av SGT Hva skjer dersom

Detaljer

(ii) Anta vi vet om en observasjon av X at den ikke er større enn 5. Hva er da sannsynligheten for at den er lik 5? (Hint: Finn PX ( = 5 X 5) ).

(ii) Anta vi vet om en observasjon av X at den ikke er større enn 5. Hva er da sannsynligheten for at den er lik 5? (Hint: Finn PX ( = 5 X 5) ). ECON3: EKSAMEN VÅR - UTSATT PRØVE Oppgave Ata er possofordelt med parameter λ = 5 (skrevet kort, ~ pos(5), jfr. defsjo 5.8 Løvås med t = ). A. () F P= ( 5) og P ( 5), for eksempel basert på tabell D. Løvås.

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET 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

Detaljer

Differensligninger Forelesningsnotat i Diskret matematikk Differensligninger

Differensligninger 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

Detaljer

Avsnitt 8.1 i læreboka Differensligninger

Avsnitt 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

Detaljer

ARBEIDSHEFTE I MATEMATIKK

ARBEIDSHEFTE I MATEMATIKK ARBEIDSHEFTE I MATEMATIKK Temahefte r Hvorda du reger med poteser Detaljerte forklariger Av Matthias Loretze mattegriseforlag.com Opplsig: E potes er e forkortet skrivemåte for like faktorer. E potes består

Detaljer

Oppgaver. Multiple regresjon. Forelesning 3 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011

Oppgaver. Multiple regresjon. Forelesning 3 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011 Forelesnng 3 MET359 Økonometr ved Davd Kreberg Vår 0 Oppgaver Alle oppgaver er merket ut fra vanskelghetsgrad på følgende måte: * Enkel ** Mddels vanskelg *** Vanskelg Multple regresjon Oppgave.* Ta utgangspunkt

Detaljer

Enveis variansanalyse (One-way ANOVA, fixed effects model) (Notat til Kap. 12 i Rosner)

Enveis variansanalyse (One-way ANOVA, fixed effects model) (Notat til Kap. 12 i Rosner) Eves varasaalyse (Oe-way ANOVA, fxed effects model) (Notat tl Kap. Roser) V reaptulerer først t-teste for to uavhegge utvalg. Stuasjoe var at v hadde to grupper, f.es. G og G og et sett uavhegge og dets

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

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010. Noen viktige sannsynlighetsmodeller. Binomisk modell. Kp. 3 Diskrete tilfeldige variable

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010. Noen viktige sannsynlighetsmodeller. Binomisk modell. Kp. 3 Diskrete tilfeldige variable ÅMA Saslighetsregig med statistikk, våre K. 3 Diskrete tilfeldige variable Noe viktige saslighetsmodeller Noe viktige saslighetsmodeller ( Sas.modell : å betr det klasse/te sas.fordelig.) Biomisk modell

Detaljer

TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i << >>.

TALLSVAR. 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

Detaljer

Kapittel 10 fra læreboka Grafer

Kapittel 10 fra læreboka Grafer Forelesigsotat i Diskret matematikk torsdag 6. oktober 017 Kapittel 10 fra læreboka Grafer (utdrag) E graf er e samlig pukter (oder) og kater mellom puktee (eg. odes, vertex, edge). E graf kalles rettet

Detaljer

Kapittel 1: Beskrivende statistikk

Kapittel 1: Beskrivende statistikk Kapttel : Bekrvede tattkk Defjoer: Populajo og utvalg Populajo: Alle mulge obervajoer v ka gjøre, (,,, N ). Utvalg: Delmegde av populajoe (,,,, der

Detaljer

Mer om utvalgsundersøkelser

Mer om utvalgsundersøkelser Mer om utvalgsudersøkelser I uderkapittel 3.6 i læreboka gir vi e kort iførig i takegage ved utvalgsudersøkelser. Vi gir her e grudigere framstillig av temaet. Populasjo og utvalg Ved e utvalgsudersøkelse

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

Høgskolen i Telemark Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 12. desember 2008

Høgskolen 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).

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

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

Oppgave 1. (i) Hva er sannsynligheten for at det øverste kortet i bunken er et JA-kort?

Oppgave 1. (i) Hva er sannsynligheten for at det øverste kortet i bunken er et JA-kort? ECON EKSAMEN 8 VÅR TALLSVAR Oppgave Vi har e kortstokk beståede av 6 kort. På av disse står det skrevet JA på forside mes det står NEI på forside av de adre kortee. Hvis ma får se kortet med bakside vedt

Detaljer

Anvendelser. Kapittel 12. Minste kvadraters metode

Anvendelser. Kapittel 12. Minste kvadraters metode Kapttel Anvendelser I dette kaptlet skal v se på forskjellge anvendelser av teknkke v har utvklet løpet av de sste ukene Avsnttene og eksemplene v skal se på er derfor forholdsvs uavhengge Mnste kvadraters

Detaljer

TMA4265 Stokastiske prosesser

TMA4265 Stokastiske prosesser Norges teknsk-naturvtenskapelge unverstet Insttutt for matematske fag TMA65 Stokastske prosesser Våren Løsnngsforslag - Øvng Oppgaver fra læreboka.6 P er dobbelt stokastsk P j j La en slk kjede være rredusbel,

Detaljer

Forventningsverdi. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Forventningsverdi. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk MAT0100V Sasylighetsregig og kombiatorikk Forvetigsverdi Sasylighetsfordelige til e tilfeldig variabel X gir sasylighete for de ulike verdiee X ka ata Forvetig, varias og stadardavvik Tilærmig av biomiske

Detaljer

Om enkel lineær regresjon I

Om enkel lineær regresjon I ECON 30 HG, revdert 0 Notat tl kapttel 4 Løvås Om ekel leær regresjo I Iledg Ekel regresjosaalse dreer seg om å studere sammehege mellom e resposvarabel,, og e forklargsvarabel,, basert på et datamaterale

Detaljer

Håkon Skullerud, Barbara K. Frøyen, Olav Skogesal og Anne Vedø Estimering av materialfordelingen til husholdningsavfall i 2004

Håkon Skullerud, Barbara K. Frøyen, Olav Skogesal og Anne Vedø Estimering av materialfordelingen til husholdningsavfall i 2004 Rapporter 42/2010 Håkon Skullerud, Barbara K. Frøyen, Olav Skogesal og Anne Vedø Estmerng av materalfordelngen tl husholdnngsavfall 2004 Statstsk sentralbyrå Statstcs Norway Oslo Kongsvnger Rapporter I

Detaljer

Påliteligheten til en stikkprøve

Påliteligheten 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

Detaljer

Oppgaven består av 9 delspørsmål, A,B,C,., som anbefales å veie like mye, Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom <<.. >>.

Oppgaven består av 9 delspørsmål, A,B,C,., som anbefales å veie like mye, Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom <<.. >>. ECON 130 EKSAMEN 008 VÅR - UTSATT PRØVE SENSORVEILEDNING Oppgave består av 9 delspørsmål, A,B,C,., som abefales å veie like mye, Kommetarer og tallsvar er skrevet i mellom . Oppgave 1 Ved e spørreudersøkelse

Detaljer

Om enkel lineær regresjon I

Om enkel lineær regresjon I 1 ECON 130 HG, revdert 017 Notat tl kapttel 7.1 7.3.3 Løvås (Jfr. forelesg uke 11) Om ekel leær regresjo I (deskrptv aalse og ltt om regresjosmodelle tl slutt) 1 Iledg Ekel regresjosaalse dreer seg om

Detaljer

EKSAMEN Løsningsforslag

EKSAMEN Løsningsforslag ..4 EKSAMEN Løsigsforslag Emekode: ITF75 Dato: 6. desember Eme: Matematikk for IT Eksamestid: kl 9. til kl. Hjelpemidler: To A4-ark med valgfritt ihold på begge sider. Kalkulator er ikke tillatt. Faglærer:

Detaljer

TMA4240/4245 Statistikk Eksamen august 2016

TMA4240/4245 Statistikk Eksamen august 2016 Norges teknsk-naturvtenskapelge unverstet Insttutt for matematske fag TMA44/445 Statstkk Eksamen august 6 Løsnngssksse Oppgave a) Ved kast av to ternnger er det 36 mulge utfall: (, ),..., (6, 6). La Y

Detaljer

Bente Halvorsen, Bodil M. Larsen og Runa Nesbakken

Bente Halvorsen, Bodil M. Larsen og Runa Nesbakken 2007/7 Raorter Reorts Bente alvorsen, Bodl M. Larsen og Runa Nesbakken Smulerng av usoldnngenes elektrstetsforbruk Dokumentason og anvendelser av mkrosmulerngsmodellen SE Statstsk sentralbyrå Statstcs

Detaljer

Kommentarer til oppgaver;

Kommentarer til oppgaver; Kapittel - Algebra Versjo: 11.09.1 - Rettet feil i 0, 1 og 70 og lagt i litt om GeoGebra-bruk Kommetarer til oppgaver; 0, 05, 10, 13, 15, 5, 9, 37, 5,, 5, 59, 1, 70, 7, 78, 80,81 0 a) Trykkfeil i D-koloe

Detaljer