ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019
|
|
- Daniel Aas
- 4 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 201 Oppgaver fra boka En kjemiker vil observere effekten av 2 ulike temperaturer, 3 ulike trykk, og 2 ulike katalysatornivåer. For å undersøke hver kombinasjon av temperatur, trykk og katalysatornivå akkurat 2 ganger, må hun gjennomføre eksperimenter = En melding på 4 tegn består av tall og bokstaver på følgende måte: Første og siste tegn er en konsonant, det andre er et heltall fra og med 1 til og med, og den tredje er en av de seks første vokalene (a, e, i, o, u, y. Det er 21 konsonanter i alfabetet (første og siste tegn, tall (andre tegn og 6 konsonanter (tredje tegn. Da kan agenten sende = ulike beskjeder Vi skal velge 3 retter, der det er ulikt antall valg innen hver rett, 4 forretter 14 hovedretter 6 desserter 5 drinker Ved å bruke multiplikasjonsregelen på de fire ulike kombinasjoner av retter finner vi at vi kan ha = januar 201 Side 1 av 7
2 Det engelske alfabetet består av 26 bokstaver. Hvis vi skal bruke ett tegn har vi 2 1 = 2 muligheter. Hvis vi kan bruke to tegn har vi = 6 muligheter. Fortsetter vi sånn ser vi at vi får n 26 og dermed trenger vi n 4 for å kunne representere alle de 26 bokstavene med unike kombinasjoner Det er ulike posisjoner man kan ha i baseball, og siden alle på laget spiller alle posisjoner like dårlig, kan alle ha alle posisjoner. For den første posisjonen har vi muligheter, for den neste har vi 8 (siden vi har brukt opp en spiller på første posisjon, så 7 osv. Da får vi! = ulike måter å plassere spillerne på banen Ordet TENNESSEE består av bokstaver totalt, der vi har 1 T, 4 E, 2 N og 2 S. Dermed blir antall kombinasjoner! 1!4!2!2! = 3780 Ordet FLORIDA består av 7 bokstaver, der vi har kun 1 av hver bokstav, dermed 7! 1!1!1!1!1!1!1! = 5040 Dermed ser vi at FLORIDA kan generere flere kombinasjoner enn TENNESSEE studenter, derav 4 jenter og 5 gutter, konkurrerer om 4 plasser. a Antall måter å kombinere studentene på de fire plassene er gitt ved (! = 4 4!( 4! = 126 b Antall kombinasjoner med 2 jenter og 2 gutter på de 4 plassene er gitt ved ( ( 4 5 = januar 201 Side 2 av 7
3 c Antall mulige kombinasjoner der det ikke er kun gutter eller kun jenter finner vi ved å trekke fra mulighetene ved kun gutter eller kun jenter fra alle mulige kombinasjoner ( ( ( 4 5 = Fire av ti likt kvalifiserte ansatte skal forfremmes, og de fire som forfremmes trekkes tilfeldig. Tre av dem er kvinner, sju er menn. La X være antallet kvinner som blir forfremmet, da er vi interessert i å finne P (X = 2. Anta at én og én blir forfremmet. Da kan de forfremme akkurat to kvinner i følgende rekkefølger (M = mann forfremmes, K = kvinne forfremmes: MMKK, KKMM, MKMK, KMKM, MKKM, KMMK. Dette er det samme som å trekke to ut av fire muligheter, og kan også regnes ut ved å bruke binomialkoeffisienten: ( 4 2 = 6. Sannsynligheten for at de forfremmes i rekkefølgen MMKK er: fordi det først er 7 menn av 10, deretter er det 6 menn av total som kan forfremmes, så er det 5 menn igjen, som betyr at det er 3 kvinner av 8, og deretter 2 kvinner av 8. Merk at å forfremme en kvinne er det motsatte av å forfremme en mann, og hendelsene summerer til 1. Vi ser av brøkene over at vi kan omrokkere på tallene i telleren og nevneren så vi får de 5 andre rekkefølgene uttrykt ved de samme tallene. Siden vi har 6 mulige rekkefølger de kan forfremmes i kan vi skrive P (X = 2 = = 0.3. Dette kan vi også modellere med en hypergeometrisk fordeling (kommer senere i kurset, der 3 er antall baller av farge 1, 7 er antall baller av farge 2, vi skal trekke totalt 4 baller, og vi vil ha 2 baller av farge 1. Dette kan slås opp i en tabell brikker ligger i en urne, nummerert 1 til 6. Vi trekker to tilfeldig og legger sammen tallene. La (a, b være tallene på brikkene vi trekker, så a + b er summen. Vi vil finne P (a + b = 5. Det er totalt 6 5 = 30 mulige utfall (6 muligheter når vi trekker første brikke, 5 andre gang siden vi har tatt ut en brikke allerede. De som fører til at summen blir 5 er (1, 4, (2, 3, (3, 2 og (4, 1, totalt fire muligheter. Da er sannsynligheten for at P (a + b = 4/30 = 2/15 = Vi lar A være hendelsen at vi får 4 ess blant de kortene på hånden og B være hendelsen at vi får 4 kongerav de kortene. Unionen av de to hendelsene er da gitt 21. januar 201 Side 3 av 7
4 ved P (A B = P (A + P (B P (A B Dermed må vi finne P (A, P (B og P (A B. P (A = P (B = P (A B = ( 4 ( 48 4 = ( 4 4 ( 4 ( ( 48 = ( 44 5 ( 48 ( 48 = ( 44 5 Dermed finner vi at P (A B = 2 ( 48 ( 44 5 = Antall måter de 7 personene kan gå ut av heisen i ulike etasjoner er 7!, mens totalt antall måter de kan gå ut av heisen på er 7 7. Dermed blir sannsynligheten for at alle går ut i ulike etasjer 7! = Dersom alle skal gå av i samme etasje får vi kun 7 ulike måter dette kan skje på. Dermed blir sannsynligheten for at alle går av i samme etasje 7 = Her antar vi at ingen går av i 1. etasje og at det er like stor sannsynlighet for å gå av i alle etasjene. Dette kan bli sett på som urimelig, da de som bor i de lavere etasjene muligens bruker trappa oftere enn de som bor i de høyere etasjene Vi kaster 6 terninger én gang hver. Vi vil ha sannsynligheten for at hvert av de 6 antallet øyne dukker opp, altså det som tilsvarer en full straight i Yatzee. Totalt antall muligheter for kastene er 6 6. Vi ønsker at hvert tall dukker opp én gang hver, som betyr at den første terningen har 6 muligheter, den andre har 5 (siden vi ikke vil ha den første om igjen, den tredje har 4, osv., totalt 6!. Sannsynligheten for full straight blir da 6! 6 6 = januar 201 Side 4 av 7
5 Vi antar at sannsynligheten for at mannen tar et skritt framover eller bakover er lik, altså 0.5 begge veier. Vi vil ha sannsynligheten for at han har tatt r skritt framover i løpet av totalt n skritt. For n = 1 kan han gå enten ett skritt fram, eller ett skritt tilbake. For n = 2 kan han gå ett skritt tilbake og så ett fram, ett skritt fram og ett tilbake, to fram, eller to tilbake. For n = 3 kan han gå tre fram, to fram og ett tilbake, ett fram og to tilbake, tre tilbake, ett fram ett tilbake ett fram, osv, totalt 8 muligheter. For generell n kan han for hvert skritt gå enten fram eller tilbake, som gir 2 n muligheter. Hintet sier at vi skal la x være antall skritt framover og y være antall skritt bakover, da er x + y = n og r = x y. Dette kan vi skrive om til at x = (n + r/2 og y = (n r/2, og vi kan da finne antall ganger han vil gå akkurat r skritt fram: ( n = x n! x!(n x! = n! ( n+r n r 2!( Vi bruker binomialkoeffisienten fordi vi vil vite hvor mange måter vi kan trekke x elementer av de n skrittene på (der vi har bestemt at x skal være (n + r/2. 2! Da er sannsynligheten for at han går akkurat r skritt fram: ( n x 2 n = n! ( n+r n r!( 2 2! 2 n 21. januar 201 Side 5 av 7
6 R-oppgave library(ggplot2 library(scales a n <- 10 # kaster terning med 6 sider n = 10 ganger og lagrer i variabelen t t <- sample(1:6, n, replace = TRUE t ## [1] b P (T 3 (1/n n i=1 (t i 3. T er verdien en terning vil ta når den kastes. Sannasynligheten for et gitt terningkast er 1/6, og vi har P (T 3 = P (T = 1 + P (T = 1 + P (T = 3 = (1/6 3 = 1/2. Den andre siden av likheten er en tilnærming av dette fordi vi teller antall ganger vi kaster 3 eller mindre, og deler på det totale antallet kast. Vi estimerer dette: mean(t <= 3 ## [1] 0.4 c Nå kaster vi n = terninger og beregner (1/n n i=1 (t i 3 igjen: t <- sample(1:6, 10000, replace = TRUE t[1:30] # viser de første 30 elementene i t ## [1] mean(t <= 3 ## [1] Med simulerte terningkast får vi et mer nøyaktig svar (vi får et nøyaktig svar hver gang med mange simuleringer, vi kan også ha flaks og få akkurat 5 terningkast med 1, 2 eller 3 av de 10. Vi kan også få 0, men det er ekstremt usannsynlig å få 0 av d T 1 og T 2 er resultatet av to terningskast, vi vil finne P (S = T 1 + T 2 er partall. Summen av to terningkast kan ta alle heltall mellom 2 og 12. Ved å telle antall kombinasjoner vi kan kaste for å få hvert tall, får vi følgende: S = 2: 1 S = 3: 2 S = 4: 3 1
7 S = 5: 4 S = 6: 5 S = 7: 6 S = 8: 5 S = : 4 S = 10: 3 S = 11: 2 S = 12: 1 Totalt kan vi kaste 36 ulike kombinasjoner med to terninger, og ved å legge sammen antall muligheter vi har for å få partall får vi e P (S er partall = = = 1 2 Nå vil vi estimere P (S er partall ved å simulere terningkast av hver terning: # simulerer kast med begge terningene t1 <- sample(1:6, 10000, replace = TRUE t2 <- sample(1:6, 10000, replace = TRUE # finner summen av dem s <- t1 + t2 # sjekker hvor mange av summene i variabelen s som er et partall # seq(2, 12, 2 gir en sekvens fra 2 til 12 der det legges på 2 hver gang mean(s %in% seq(2, 12, 2 ## [1] Dette estimatet er veldig nærme den sanne verdien på 1/2. 2
ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag ST/ST Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 9 Oppgaver fra boka 3..9 Ved et terningkast anses utfallet antall øyne lik for
DetaljerTMA4240 Statistikk 2014
TMA0 Statistikk 0 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer, blokk I Løsningsskisse Oppgave Hendelsene A og B er ikke disjunkte, det vil si at de kan ha
DetaljerSannsynlighet og statistikk
Sannsynlighet og statistikk Arkeologiske utgravinger har vist at mennesker har underholdt seg med forskjellige spill i tusener av år. Terninger fra India som ble brukt i spill, er faktisk 5000 år gamle.
DetaljerTilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
MAT000V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Tilfeldige variabler og sannsynlighetsfordelinger (repetisjon) Hypergeometrisk fordeling (repetisjon) Binomisk fordeling Forventningsverdi Tilfeldige variabler
DetaljerECON Statistikk 1 Forelesning 3: Sannsynlighet. Jo Thori Lind
ECON2130 - Statistikk 1 Forelesning 3: Sannsynlighet Jo Thori Lind j.t.lind@econ.uio.no Oversikt 1. Hva er sannsynlighet? 2. Grunnleggende regler for sannsynlighetsregning 3. Tilfeldighet i datamaskinen
DetaljerTilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Forventning, varians og standardavvik Tilnærming av binomiske sannsynligheter Konfidensintervall Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo
DetaljerTMA4240 Statistikk Høst 2015
TMA0 Statistikk Høst 0 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer, blokk I Løsningsskisse Oppgave Hendelsene A og B er ikke disjunkte, det vil si at de kan
DetaljerMAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
MAT000V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Uordnet utvalg uten tilbakelegging (repetisjon) Tilfeldige variabler og sannsynlighetsfordelinger Hypergeometrisk fordeling Binomisk fordeling Ørnulf Borgan
DetaljerLØSNINGER UKE 6, STK1100. Ekstraoppgave 5 a) Sannsynligheten for at en 75 år gammel kvinne skal bli minst 80 år
LØSNINGER UKE 6, STK1100 Sammendrag. Løsningsforslag for noen av de oppgavene jeg ikke rakk igjennom på plenumen. Originalt skrevet av Ingunn Fride Tvete. Send mail til steffeng@math.uio.no hvis du ser
DetaljerØVINGER 2017 Løsninger til oppgaver. 3.1 Myntkast For et enkelt myntkast har vi to mulige utfall, M og K. Utfallsrommet blir
ØVINGER 017 Løsninger til oppgaver Øving 3.1 Myntkast For et enkelt myntkast har vi to mulige utfall, M og K. Utfallsrommet blir S = {M, K}. Med to etterfølgende myntkast blir utfallsrommet S = {MM, MK,
DetaljerTotal sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk = Vi kan skrive en hendelse B som en disjunkt
MAT000V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Total sannsynlighet Vi kan skrive en hendelse B som en disjunkt union av A B og A B Total sannsynlighet og Bayes' setning Kombinatorikk Ordnede utvalg med
Detaljer1 Section 4-1: Introduksjon til sannsynlighet. 2 Section 4-2: Enkel sannsynlighetsregning. 3 Section 5-1: Introduksjon til sannsynlighetsfordelinger
1 Section 4-1: Introduksjon til sannsynlighet 2 Section 4-2: Enkel sannsynlighetsregning 3 Section 5-1: Introduksjon til sannsynlighetsfordelinger 4 Section 5-2: Tilfeldige variable 5 Section 5-3: Binomisk
DetaljerTERNINGER. - variasjon i matematikkundervisningen. Astrid Bondø NSMO. 18-Aug-13
TERNINGER - variasjon i matematikkundervisningen Astrid Bondø NSMO 18-Aug-13 Siffer blir tall Lamis skriftserie: Et ess i ermet Bruk en vanlig 6-er terning eller en 0-9 terning. Kast terningene. Du får
DetaljerSannsynlighetsregning og kombinatorikk
Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Introduksjon Formålet med sannsynlighet og kombinatorikk er å kunne løse problemer i statistikk, somoftegårutpååfattebeslutninger i situasjoner der tilfeldighet rår.
DetaljerST0103 Brukerkurs i statistikk Høst 2014
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag ST0103 Brukerkurs i statistikk Høst 2014 Løsningsforslag Øving 1 2.1 Frekvenstabell For å lage en frekvenstabell må vi telle
DetaljerSannsynligheten for en hendelse (4.2) Empirisk sannsynlighet. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere
2 Sannsynligheten for en hendelse (4.2) Sannsynligheten for en hendelse sier oss hvor ofte vi forventer at hendelsen inntreffer, dvs. den forventede relative frekvens av hendelsen. ST0202 Statistikk for
DetaljerST0202 Statistikk for samfunnsvitere
ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 7: Utvalgsfordeling Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Fra kapittel 1: Populasjon Den mengden av individer/objekter som vi ønsker å analysere. Utvalg
DetaljerST0202 Statistikk for samfunnsvitere
ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Fra første forelesning: Populasjon Den mengden av individer/objekter som vi ønsker å analysere. Utvalg En delmengde av
DetaljerStatistikk og økonomi, våren 2017
Statistikk og økonomi, våren 207 Obligatorisk oppgave 3 Løsningsforslag Oppgave Produsenten av en type bærbar datamaskin har registrert at sannsynligheten er 0.2 for at tastaturet svikter, 0.09 for at
Detaljerb) Hvis det er mulig å svare blankt (dvs. vet ikke) blir det 5 svaralternativer på hvert spørsmål, og dermed mulige måter å svare på.
Diskret matematikk - Høgskolen i Oslo Løsningsforslag for en del oppgaver fra boken Discrete Mathematics and Its Applications Forfatter: Kenneth H. Rosen Avsnitt 5. Oppgave 3 Når et spørsmål har 4 svaralternativer
Detaljer6. kurskveld Ila, 7. juni - 06 Statistikk og sannsynlighet
. kurskveld Ila, 7. juni - 0 Statistikk og sannsynlighet Sannsynlighet og kombinatorikk Sannsynlighet er noe vi omgir oss med nesten daglig. Vi spiller Lotto og andre spill, og håper vi har flaks og vinner.
DetaljerFra første forelesning:
2 Fra første forelesning: ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag opulasjon Den mengden av individer/objekter som vi ønsker å analysere. Utvalg En delmengde av populasjonen
DetaljerTMA4240 Statistikk Høst 2013
TMA0 Statistikk Høst 0 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer, blokk I Løsningsskisse Oppgave Et venn-diagram for (A [ B) 0 = A 0 \ B 0 er vist i figur.
DetaljerSannsynlighetsregning
Sannsynlighetsregning Per G. Østerlie Thora Storm vgs per.osterlie@stfk.no 5. april 203 Hva og hvorfor? Hva? Vi får høre at det er sannsynlig at et eller annet kommer til å skje. Sannsynligheten for å
DetaljerOppgaver. Innhold. Sannsynlighet Vg1P
Oppgaver Innhold Modul 1. Hva er sannsynlighet?... 2 Modul 2. Addisjon av sannsynligheter. Gunstige og mulige utfall... 6 Modul 3. Beregne sannsynligheter ved å bruke tabeller... 10 Modul 4. Beregne sannsynligheter
DetaljerTest, 3 Sannsynlighet og statistikk
Test, 3 Sannsynlighet og statistikk Innhold 3. Stokastiske variabler og sannsynlighetsfordelinger... 3. Forventningsverdi, varians og standardavvik... 5 3.3 Normalfordelingen... 4 3.4 Sentralgrensesetningen...
DetaljerNotat kombinatorikk og sannsynlighetregning
Notat kombinatorikk og sannsynlighetregning av Peer Andersen Peer Andersen 2010 1 SANNSYNLIGHETSREGNING MED FLERE TRINN Sannsynlighetsregning med et trinn kan være situasjoner der vi spør hva sjansen er
DetaljerOPPGAVER FRA ABELS HJØRNE I DAGBLADET SETT 15 DAG 1 DAG Hvilken av følgende volumer er det samme som en halv liter?
SETT 15 OPPGAVER FRA ABELS HJØRNE I DAGBLADET DAG 1 1. Hvilken av følgende volumer er det samme som en halv liter? A) 50 cm 3 B) 500 cm 3 C) 0,5 m 3 D) 0,05 m 3 E) 0,005 m 3 2. Familien Hansen og familien
DetaljerTilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
MAT000V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Tilfeldige variabler og sannsynlighetsfordelinger Hypergeometrisk fordeling Binomisk fordeling Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo Tilfeldige
DetaljerSannsynlighet i uniforme modeller. Addisjon av sannsynligheter
Sannsynlighet i uniforme modeller. Addisjon av sannsynligheter Fagstoff Listen [] Hendelse En hendelse i en sannsynlighetsmodell består av ett eller flere utfall. Vi ser på det tilfeldige forsøket «kast
DetaljerNotater til forelesning i Sannsynlighetsregning SK 101 Matematikk i grunnskolen I
Notater til forelesning i Sannsynlighetsregning SK 101 Matematikk i grunnskolen I 4 Kombinatorikk Vi må lære tellemetoder når valgtrær, som vi brukte tidligere, blir for store og vanskelig å håndtere.
DetaljerForelesning 6, kapittel 3. : 3.6: Kombinatorikk.
Forelesning 6, kapittel 3. : 3.6: Kombinatorikk. Kombinatorikk betyr her: Formler for opptelling av antall kombinasjoner. Generelt er denne grenen av matematikk videre, og omfatter blant annet grafteori.
DetaljerSimulering - Sannsynlighet
Simulering - Sannsynlighet Når regnearket skal brukes til simulering, er det et par grunninnstillinger som må endres i Excel. Hvis du får feilmelding om 'sirkulær programmering', betyr det vanligvis at
DetaljerSannsynlighetsregning
Sannsynlighetsregning Læreplan. Forsøk og simuleringer. Sannsynlighet 3.3 Sum av sannsynligheter 5.4 Multiplikasjonsprinsippet 9.5 Uavhengige hendinger 0. Avhengige hendinger 5 Symboler, formler og eksempler
DetaljerST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019 Oppgaver fra oka 2.2.2 La (R, B, G) være utfallet av øyne ved et
DetaljerOppgaver i sannsynlighetsregning 3
Oppgaver i sannsynlighetsregning 3 Oppgave 1 Vi har et lykkehjul med 8 like sektorer som er nummerert fra 1 til 8. Du har valgt sektor nummer 3. a) Tenk deg at du snurrer lykkehjulet en gang. Hva er sjansen
DetaljerEksamen i Elementær Diskret Matematikk - (MA0301)
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 5 Faglig kontakt under eksamen: Steffen Junge (73 59 17 73 / 94 16 27 27) Eksamen i Elementær Diskret Matematikk -
DetaljerTerningkast. Utfallsrommet S for et terningskast med en vanlig spillterning med 6 sider er veldefinert 1, 2, 3, 4, 5, 6
Terningkast Halvor Aarnes, UiO, 2014 Innhold Ett terningkast og utfallsrom... 1 Union og snitt... 4 Betinget sannsynlighet... 5 Forventningsverdi E(X) og varianse Var(X)... 5 Konfidensintervall for proporsjoner...
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011 Kp. 2 Sannsynlighetsregning (sannsynlighetsteori) 1 Grunnbegrep Stokastisk forsøk: forsøk med uforutsigbart utfall Enkeltutfall: et av de mulige
DetaljerOppgave 1 a) Antall måter å velge ut k elementer fra en populasjon på n er gitt av binomialkoeffisienten
Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Anbefalte oppgaver 2, blokk I Løsningsskisse Oppgave 1 a) Antall måter å velge ut k elementer fra en populasjon på n er gitt
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007 Kp. 2 Sannsynlighetsregning (sannsynlighetsteori) 1 Grunnbegrep Stokastisk forsøk: forsøk med uforutsigbart utfall Enkeltutfall: et av de mulige
DetaljerSannsynlighet for alle.
Sannsynlighet for alle. Signe Holm Knudtzon Høgskolen i Buskerud og Vestfold Novemberkonferansen 2015 Novemberkonferansen 2015 Signe Holm Knudtzon. HBV. Sannsynlighet for alle 1 Sannsynlighet for alle.
DetaljerBetinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kap. 4.5 STK1000 H11
Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kap. 4.5 STK1000 H11 På bakgrunn av materiale fra Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo 1 Vi vil først ved hjelp av et eksempel
DetaljerLegg merke til at summen av sannsynlighetene for den gunstige hendelsen og sannsynligheten for en ikke gunstig hendelse, er lik 1.
Sannsynlighet Barn spiller spill, vedder og omgir seg med sannsynligheter på andre måter helt fra de er ganske små. Vi spiller Lotto og andre spill, og håper vi har flaks og vinner. Men hvor stor er sannsynligheten
DetaljerSTK1100 våren Betinget sannsynlighet og uavhengighet. Svarer til avsnittene 2.4 og 2.5 i læreboka
STK1100 våren 2017 Betinget sannsynlighet og uavhengighet Svarer til avsnittene 2.4 og 2.5 i læreboka Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo 1 Eksempel 1 Vi vil først ved hjelp av et eksempel
DetaljerBetinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!
MAT000V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Betinget sannsynlighet Vi repeterer først et eksempel fra samlingen for sist uke Betinget sannsynlighet og uavhengige hendelser Produktsetningen Total sannsynlighet
DetaljerOppgaveløsninger til undervisningsfri uke 8
1 HG Februar 2013 Oppgaveløsninger til undervisningsfri uke 8 Oppgave 3.17 Definer to begivenheter Oppgitt A = løgntesten sier at Per lyver B = Per lyver faktisk PAB ( ) = 0.85 PA ( B) = 0.70 PB ( ) =
DetaljerBetinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!
MAT000V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Betinget sannsynlighet og uavhengige hendelser Produktsetningen Total sannsynlighet og Bayes' setning Betinget sannsynlighet Vil repeterer først et eksempel
DetaljerFagdag 4 - R
Innhold: Gjennomgå Algebraprøve Begreper i sannsynlighetsregning Bevis Fagdag 4 - R1-27.11.08 Vi arbeider og samarbeider i grupper som vanlig. I Sannsynlighetsregning Begreper: Diskuter og prøv å forstå
DetaljerSANNSYNLIGHETSREGNING
SANNSYNLIGHETSREGNING Er tilfeldigheter tilfeldige? Når et par får vite at de skal ha barn, vurderes sannsynligheten for pike eller gutt normalt til rundt 50/50. Det kan forklare at det fødes omtrent like
DetaljerBetinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kapittel 4.5
Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kapittel 4.5 På bakgrunn av materiale fra Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo 1 Vi vil først ved hjelp av et eksempel se
DetaljerFagdag 5-08.01.09. 2) Du skal fylle ut en tippekupong. På hvor mange måter kan dette gjøres?
Fagdag Plan Fagdag - 08.01.0 1,2 time: Repetisjon kapittel 3 - Sannsynlighet Oppgaver Teori (lesestoff) 3, time: Arbeide med.1 og.2: 16, 17, 18, 1 3, time: Ekstra vurdering før terminoppgjør Repetisjon
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011 Kp. 2 Sannsynlighetsregning i (sannsynlighetsteori) t i) 2.5 Betinget sannsynlighet 1 Betinget sannsynlighet (kp. 2.5) - innledning Eks.: Et terningkast;
DetaljerBetinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Betinget sannsynlighet og uavhengige hendelser Produktsetningen Total sannsynlighet og Bayes' setning Betinget sannsynlighet Vil repeterer først et eksempel
Detaljer3 x 3 ruter. Hvilke matematiske utfordringer finnes det i et spillebrett på 3x3 ruter? Her er noen eksempler på spill og problemløsningsoppgaver
3 x 3 ruter Hvilke matematiske utfordringer finnes det i et spillebrett på 3x3 ruter? Her er noen eksempler på spill og problemløsningsoppgaver som kan brukes i matematikktimene. Magisk kvadrat Du har
DetaljerPrøve 6 1T 24.02.12 80 minutter. Alle hjelpemidler
Prøve 6 T 24.02.2 80 minutter. Alle hjelpemidler Oppgave I boks A er det 6 svarte og 2 hvite kuler. I boks B er det 8 svarte og 4 hvite kuler. Vi trekker en kule fra en av krukkene. a) va er sannsynligheten
DetaljerInnledning kapittel 4
Innledning kapittel 4 Sannsynlighet og tilfeldighet Basert på materiale fra Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo 1 Deterministiske fenomener Almanakk for Norge viser: når det er fullmåne
DetaljerOppgaver. Innhold. Sannsynlighet 1P, 1T og 2P-Y
Oppgaver Innhold 3.1 Hva er sannsynlighet?... 2 3.2 Addisjon av sannsynligheter. Gunstige og mulige utfall... 5 3.3 Beregne sannsynligheter ved å bruke tabeller... 9 3.4 Beregne sannsynligheter ved å bruke
Detaljer6 Sannsynlighetsregning
MATEMATIKK: 6 Sannsynlighetsregning 6 Sannsynlighetsregning 6.1 Forsøk. Utfallsrom. Sannsynlighet (sjanse). Sannsynlighetsmodell Ved ett kast med en terning vet vi at terningen vil vise enten ett, to,
DetaljerInnledning kapittel 4
Innledning kapittel 4 Sannsynlighet og tilfeldighet Basert på materiale fra Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo 1 Deterministiske fenomener Almanakk for Norge viser: når det er fullmåne
DetaljerSannsynlighetsbegrepet
Sannsynlighetsbegrepet Notat til STK1100 Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo Januar 2004 Formål Dette notatet er et supplement til kapittel 1 i Mathematical Statistics and Data Analysis
DetaljerST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019 Løsningsforslag Øving 11 23. april 2019 Side 1 av 11 Løsningsforslag
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT
Øvelsesoppgave i: ECON30 Dato for utlevering: 7.03.04 Dato for innlevering: 07.04.04 UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Innleveringssted: Ekspedisjonen, etasje innen kl 5:00 Øvrig informasjon: Denne
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT
UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Øvelsesoppgave i: ECON30- Statistikk Dato for utlevering: 5.03.06 Dato for innlevering: 05.04.06 innen kl. 5:00 Innleveringssted: Ekspedisjonen i. etasje ES hus
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 4 Bjørn H. Auestad Institutt for matematikk og naturvitenskap Universitetet i Stavanger 3. april Bjørn H. Auestad Kp. 6: Hypotesetesting
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT
Øvelsesoppgave i: ECON2130 Statistikk 1 Dato for utlevering: Mandag 22. mars 2010 Dato for innlevering: Fredag 9. april 2010 UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Innleveringssted: Ved siden av SV-info-senter
DetaljerST0202 Statistikk for samfunnsvitere
ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Kap. 11: Anvendelser av kjikvadratfordelingen: Kjikvadrattester Situasjon: Et tilfeldig utvalg av n individer er trukket
DetaljerTestobservator for kjikvadrattester
ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Kap. 11: Anvendelser av kjikvadratfordelingen: Kjikvadrattester Situasjon: t tilfeldig utvalg av n individer er trukket
DetaljerMatematikk for IT, høsten 2016
Matematikk for IT, høsten 0 Oblig 1 Løsningsforslag 6. august 0 1..1 a) 19 76? 76 : 19 = 4 Vi ser at vi får 0 i rest ved denne divisjonen. Vi kan derfor konkludere med at 19 deler 76. b) 19 131? 131 :
DetaljerTMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger
TMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger Binomisk fordeling* ( ) n b(x; n, p) = p x (1 p) n x = x ( ) n p x q n x, x x = 0, 1, 2,..., n Fenomén: i) n forsøk. ii) Suksess/fiasko
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010
ÅM0 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 00 Kp. Sannsynlighetsregning (sannsynlighetsteori).5 (kp..5) - innledning Eks.: Et terningkast; {,, 3, 4, 5, 6}. Ved bruk av uniform modell: hvert utfall
DetaljerDybdelæring å gripe terskelbegrepene
Dybdelæring å gripe terskelbegrepene MARS 2018 Anne-Mari Jensen NTNU Innholdsfortegnelse INNLEDNING... 3 BRØK... 3 HVOR LIGGER PROBLEMET?... 3 HVORDAN KAN VI ARBEIDE FOR Å SKAPE BEDRE FORSTÅELSE?... 5
Detaljer1 Sannsynlighetsrgning
1 Sannsynlighetsrgning 1.1 Det er 13 grønne og 18 røde baller i en eske. Vi trekker ut to baller etter hverandre. a) Hva er sannsynligheten for å få to grønne baller? Svar: P(g 1, g 2 ) = p(g 1 ) p(g 2
DetaljerBrøker med samme verdi
Kapittel 7 Brøk Mål for det du skal lære: regne om mellom blandet tall og uekte brøk forkorte og utvide brøker, finne fellesnevner regne om mellom brøk og desimaltall ordne brøker etter størrelse og plassere
DetaljerMAT1030 Diskret matematikk
MAT1030 Diskret matematikk Plenumsregning 10: Diverse ukeoppgaver Roger Antonsen Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 17. april 2008 Vi øver oss litt på løse rekurrenslikninger. Oppgave 7.23 Løs
DetaljerKapittel 3: Stokastiske variable og sannsynlighetsfordelinger
Kapittel 3: Stokastiske variable og sannsynlighetsfordelinger TMA4245 Statistikk (B, K1, I) 3.1, 3.2, 3.3 foreleses torsdag 15.januar 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 160 170 180 190 hoyde i cm Mette.Langaas@math.ntnu.no
DetaljerKompetansemål Hva er sannsynlighet?... 2
3 Sannsynlighet Innhold Kompetansemål... 2 3. Hva er sannsynlighet?... 2 Utfall og utfallsrom... 3 Tilfeldig forsøk... 3 Definisjon av sannsynlighet... 5 Sannsynlighetsmodeller... Andre eksempler på tilfeldige
DetaljerTMA4240 Statistikk Høst 2016
TMA4240 Statistikk Høst 2016 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Anbefalt øving 11 Oppgavene i denne øvingen dreier seg om hypotesetesting og sentrale begreper
DetaljerHvorfor sannsynlighetsregning og kombinatorikk?
Sannsynlighet og kombinatorikk i videregående skole Helmer Aslaksen Institutt for lærerutdanning og skoleforskning/matematisk institutt Universitetet i Oslo helmer.aslaksen@gmail.com www.math.nus.edu.sg/aslaksen/
DetaljerSannsynlighetsregning
Sannsynlighetsregning Eksamensoppgaver Våren 2015 OPPGAVE 4 (UTEN HJELPEMIDLER) Tenk deg at du har ti bananer i skapet. Fem av dem er gule, tre er grønne, og to er blitt brune. Du tar tilfeldig to bananer.
DetaljerMappeoppgave om sannsynlighet
Mappeoppgave om sannsynlighet Statistiske eksperimenter Første situasjon Vi kom frem til å bruke Yatzy som et spill vi ønsket å beregne sannsynlighet ut ifra. Vi valgte ut tre like og to par. Etter en
DetaljerDet matematisk-naturvitenskapelige fakultet Økt forståelse for matematikk ved bruk av programmering Sinusseminar 2019
Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Økt forståelse for matematikk ved bruk av programmering Sinusseminar 2019 Henrik Hillestad Løvold Institutt for Informatikk, UiO Program 1. Hva er programmering?
DetaljerSannsynlighet og kombinatorikk i videregående skole
Sannsynlighet og kombinatorikk i videregående skole Helmer Aslaksen Institutt for lærerutdanning og skoleforskning/matematisk institutt Universitetet i Oslo helmer.aslaksen@gmail.com www.math.nus.edu.sg/aslaksen/
DetaljerST0202 Statistikk for samfunnsvitere [4]
ST0202 Statistikk for samfunnsvitere [4] Kapittel 4: Sannsynlighet 4.4: Disjunkte hendelser, 4.5: Uavhengige hendelser 4.6: Er disjunkthet og uavhengighet relatert til hverandre? Bruk av sannsynlighetsregning
DetaljerBetinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning
etinget sannsynlighet, total sannsynlighet og ayes setning Vi vil først ved hjelp av et eksempel se intuitivt på hva betinget sannsynlighet betyr: Vi legger fire røde kort og to svarte kort i en bunke
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Deleksamen i: UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet STK1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Onsdag 10. oktober 2012. Tid for eksamen: 15:00 17:00. Oppgavesettet
DetaljerUndervisningsopplegg for ungdomstrinnet om statistikk og sannsynlighet
Undervisningsopplegg for ungdomstrinnet om statistikk og sannsynlighet Kilde: www.clipart.com 1 Statistikk, sannsynlighet og kombinatorikk. Lærerens ark Hva sier læreplanen? Statistikk, sannsynlighet og
DetaljerECON Statistikk 1 Forelesning 4: Stokastiske variable, fordelinger. Jo Thori Lind
ECON2130 - Statistikk 1 Forelesning 4: Stokastiske variable, fordelinger Jo Thori Lind j.t.lind@econ.uio.no Oversikt 1. Betinget sannsynlighet 2. Stokastiske variable 3. Forventning og varians 4. Regneregler
DetaljerØvingsforelesning 7 i Python (TDT4110)
Øvingsforelesning 7 i Python (TDT4110) Lister, Strenger, Funksjoner Vegard Hellem Oversikt Praktisk Info Gjennomgang av Øving 5 Programmering til Øving 7 2 Praktisk info Kollokviegrupper Snakk med studassen
Detaljer4.4 Sum av sannsynligheter
4.4 Sum av sannsynligheter Nina trekker kort fra en vanlig kortstokk med 52 kort. Vi innfører hendingene H: Kortet er en hjerter S: Kortet er en spar Det er 13 hjerter og 13 spar i stokken. Sannsynligheten
DetaljerB A. Figur 1: Venn-diagram for(a B) = A B
TM Statistikk Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer Løsningsskisse Oppgave Et venn-diagram for = er vist i figur. Hendelsen er hele det skraverte området,
DetaljerLøsninger. Innhold. Sannsynlighet 1P, 1T og 2P-Y
Løsninger Innhold 3. Hva er sannsynlighet?... 2 3.2 Addisjon av sannsynligheter. Gunstige og mulige utfall... 3.3 Beregne sannsynligheter ved å bruke tabeller... 2 3.4 Beregne sannsynligheter ved å bruke
DetaljerKapittel 3: Kombinatorikk
Kapittel 3: Kombinatorikk Kombinatorikk handler om å telle opp antall muligheter i ulike situasjoner (for eksempel telle opp antall gunstige og antall mulige i forbindelse med sannsynlighetsberegninger.
DetaljerTMA4140 Diskret Matematikk Høst 2018
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag TMA4140 Diskret Matematikk Høst 2018 Seksjon 4.1 6 Dersom a c og b d, betyr dette at det eksisterer heltall s og t slik at c
DetaljerTMA4140 Diskret Matematikk Høst 2016
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag TMA4140 Diskret Matematikk Høst 2016 Seksjon 10.2 18 La G = (V,E) være en enkel graf med V 2. Ettersom G er enkel er de mulige
DetaljerST0202 Statistikk for samfunnsvitere
ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 5: Sannsynlighetsfordelinger for diskrete variabler Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Tilfeldige variabler (5.1) Dersom vi til hvert utfall av eksperimentet
DetaljerEKSAMEN ST0202 STATISTIKK FOR SAMFUNNSVITERE
Norges teknisknaturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 10 Bokmål Faglig kontakt under eksamen: Øyvind Bakke, tlf. 99041673 EKSAMEN ST0202 STATISTIKK FOR SAMFUNNSVITERE Tirsdag
DetaljerÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008
ÅMA0 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 008 Kp. Sannsynlighetsregning (sannsynlighetsteori).5 Betinget sannsynlighet Betinget sannsynlighet (kp..5) - innledning Eks.: Et terningkast; {,, 3, 4,
DetaljerSannsynlighetsregning og Statistikk
Sannsynlighetsregning og Statistikk Leksjon 2. Leksjon 2 omhandler begreper og regneregler for sannsynligheter. Dette er behandlet i kapittel 3.1 og 3.2 i læreboka. Du bør når du har fullført leksjon 2
Detaljer