Forelesning Z-, t-test, test for forventningsdifferanser
|
|
|
- Svein-Erik Claussen
- 9 år siden
- Visninger:
Transkript
1 STAT Sttstkk Metoder 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 for å forkste ed høy grd v skkerhet, for derved å kue påstå t det er tlstrekkelg bevs for t de ltertve hypotese er s. ses utggspuktet å være s og beholdes, hvs det kke er sterke gruer tl å forkste de. ltertvhypotese): Påstde so er otstrdede tl *De to ulge koklusjoee fr e hypotese-testg lyse blr deretter forkste reject) eller slykkes å forkste fl to reject) ) Sttstkk hypotesetestg ved bruk v p-verd Eks. V hr jordbær sk og stro sk på s, og v vl få vte o stro og jordbær er lke populære eller jordbær er er populær. Udersøkelse vse t v 5 besøkede et kjøpeseter, hr 7 jordbær so fvorttsk på s. At t Pello stro og jordbær, e perso foretrekker jordbær) = p. er tll persoer so hr jordbær so fvorttsk: B5, p) I re v sttstkk hypotesetestg, setter v to ulge hypoteser ullhypotese): stro og jordbær er lke populære p.5 ltertvhypotese): jordbær er er populær p.5 Observert dt: Av 5 besøkede hr 7 jordbær so fvorttsk på s. Bsert på dette, skl v: forkste?. p-verd: Ssylghete for å få lkt resulttet eller ed er ekstret resultt so det v hr ervert, gtt t er s. I Eks. p-verd = P 7 b5,.5)).333 forkstes hvs p-verde er veldg lte: ervert resulttet er veldg ussylg hvs er rktg. *Mer ekstret betyr ekstreet større, ekstreet dre, eller begge. Det er vhegg v og skl på se retg so. I Eks, er ekstret betyr
2 STAT Sttstkk Metoder ekstret større, ford er jordbær er er populær, so betyr skl være stor hvs forkstes b. Sgfksvå : grese so v besteer oss ofte på forhåd hvor lte p- verde skl være for t forkstes, so betyr t forkstes hvs p-verde er dre e sgfksvået. Når utfllet blr t forkstes, ser t teste g et sgfkt resultt. ) I vlge tester settes typsk tl 5%, stregere tester tl %. f.eks. I Eks., hvs =%, vlle v kke forkstet ) bør velges før udersøkelse gjeoføres: for å ugå t testoppsettet brukes tl å oppå det resulttet evetuelt øsker ) Sttstkk hypotesetestg ved bruk v forkstgsoråde. Tl et vlgt sgfksvå hører et forkstgsoråde vs erverte dtee P ) lgger, slk t ), betyr det t ervert resulttet er veldg ussylg hvs er rktg og v forkster på sgfksvå. I Eks. er p.5, og det betyr t jo større er, jo ussylg t p.5 ) er rktg, og jo ssylg t p.5 ) er rktg: jo større er, jo skre t v skl forkste. F = f e grese verd, slk t P Eks. F slk t P ) t: Uder :, ).5.5.5) p.5 B5,.5) N.5, ) 5 5 På vå = 5%, Z =.645, får v derfor:.5.5) Z *.5)* : og v forkster , og kseptere : p.5 *I ge tlfeller, bruke v test sttstkk test sttstc, eks Z sttstc, t sttstc) hypotesetestg, og v bygger forkstgsoråde tl test sttstkk stedet.
3 STAT Sttstkk Metoder 3) Sttstsk hypotesetestg ved bruk v kofdestervll L [ ˆ, ˆ ] være et kofdestervll for e preter. V bygger også L U sttstsk hypotesetestg so : ot. V k også utføre hypotesetestg ed sgfksvået gjeo t v selger og [ ˆ, ˆ ]. Regel: Forkst derso ˆ ˆ [ L, U] L U 4) Type I fel og Type II fel, Teststyrke ) = Pforkste s) = Type I fel ) = Pforkste kke flsk) = Type II fel *E årsk tl høy type II-fel k være t tll ervsjoee er for lte. 3) - = Pforkste flsk) = teststyrke 5) Styrkefuksjo I sehege v sttstsk test ed :. Teststyrke - = Pforkste flsk). V å deferer styrkefuksjoe so p ) ) P forkste = P ssylghete for å forkste ullhypotese for ulke. ). Fr styrkefuksjoe k v lese v Eks 3. V hr jordbær sk og stro sk på s, og v vl få vte o stro og jordbær er lke populære eller jordbær er er populær. Udersøkelse vse t v 5 besøkede et kjøpeseter, hr 7 jordbær so fvorttsk på s. At t Pello stro og jordbær, e perso foretrekker jordbær)=p. er perso so hr jordbær so fvorttsk: B5, p) I re v sttstkk hypotesetestg, setter v to ulge hypoteser ullhypotese): stro og jordbær er lke populære p.5 ltertvhypotese): jordbær er er populær p.5 F styrkefuksjo for p på vå = 5% ed , * Ved bruk v p ) k v selge ulke tester: v velger e test so hr høyest p ) år høyest teststyrke), år utvlgsstørrelse er de se.
4 STAT Sttstkk Metoder Test for forvetg orl fordelt vrbel. Eks 4. Z test),, 3,, N, ). og v kjeer er uvhegge stokstske vrbler fr. V vl bygge sttstsk hypotesetestg for de ukjete pretere tre ulke stusjoer er e gtt kostt): ) : ot : ) : ot : 3) : ot : Løsg: : lle tre stusjoer. Uder, N. L test, ) sttstkk Z Z N,) år er s. L x / x er de ervsjo v hr fått og z / forkstgsoråde v på sgfksvå. x x x. V k fe tl Z, slk t hvs z lgger z ), forkster L z er krtsk verd so: P Z z ) ed Z N,). ) :. Jo større x er, jo ssylg t er rktg: jo større z er, jo skre t v skl forkste. F slk t P Z zl ) :, ). z l = f e edre-grese lower lt) z l, Når er s, Z N,) : P Z z ) z, ) / ) :. Jo dre er, jo ssylg t er rktg: jo dre z er, jo skre t v skl forkste. F z u, slk t u P Z z ) :, ). = f e øvre-grese upper lt) Når er s, Z N,) : P Z z ), z ) / 3) :. Jo ekstret ekstret stor eller ekstret lte) er, jo ssylg t er rktg: jo ekstret z ekstret stor eller ekstret lte) er, z u
5 STAT Sttstkk Metoder jo skre t v skl forkste. Fe = fe to greser z l lower) og z u upper), slk t P Z zu ) P Z zl ) u l. Når er s, Z N,) : / :, z z, P Z z ) P Z z ), z ) z, ). / / / / Eks 5. t test),, 3,, N, ). er uvhegge stokstske vrbler fr og v kjeer kke. V vl bygge sttstsk hypotesetestg for de ukjete pretere tre ulke stusjoer er e gtt kostt): ) : ot : ) : ot : 3) : ot : Løsg: : lle tre stusjoer. Når er s, hr v t sttstc T t ) ed S ). L x x x x x er de ervsjo v hr fått og t ed s/ s x x ). V k fe forkstgsoråde ), forkster v på sgfksvå. L, tl T slk t hvs t lgger t t er krtsk verd so: P T t, ) ed T t ). V k gjeoføre de 3 tester på kkurt se åte so v bruker Eks 4: ) Når er s, T t ) : P T t, ) t,, ) ) Når er s, T t ) : P T t, ), t, ) 3) Når er s, T t ) : P T t ) P T t ), t ) t, ) /, /, /, /,
6 STAT Sttstkk Metoder 3. Z test for forvetgsdfferse orl fordelt vrbler. Eks 6.,, 3,, fr N, ).,, 3,, fr N.,, ), 3,, og og,, 3,, er uvhegge også. At t v kjeer. V vl bygge sttstsk hypotesetestg for å selge tre ulke stusjoer: ) : ot : ) : ot : 3) : ot : og Løsg: V hr N, ). Når er s, N, ). L Z Z N,). D k v bruke se prosedyre fr Eks 4., ed x y z Z N,) Eks 7. F stykkefuksjoer for de 3 testee Eks 6. Eks 8. At t =, f e så t år type I fel er kotrollert so, teste ) Eks 6 k g e spesfsert Type II fel år '. Når og er større e 4 toelfgerregel), selv o og er kke orl fordelt, hr v fortstt N, ) CLT) og v k bruke de se Z teste Eks 6. b. Når og er større e 4 toelfgerregel), selv o v kke kjeer eller, hr v fortstt ) S S N, ) ed S, v k bruke de se Z teste Eks 6. S og )
7 STAT Sttstkk Metoder 4. t-test for forvetgsdfferse orl fordelt vrbler. ) t test år og er så, Eks 9.,, 3,,, 3,, og begge er ukjete fr N, ).,, 3,, fr N.,, ) og,, 3,, er uvhegge. Både og er så dre e 4). At t v kjeer vrke eller. V vl bygge sttstsk hypotesetestg for å selge og tre ulke stusjoer: ) : ot : ) : ot : 3) : ot : F forkstg orådet heholdsvs., slk t P ) tl ), ), 3) t: Sett S ) Z N,), V ) T S S ed S og ), f fordelg tl T. Fr Uk 6, hr v t hvs Z ) v og Z, V er uvhegge: T t) v ) V / v ) Iterpolert t-test pooled t-test) år og er så, og er ukjet. *Iterpolert t-test vl lett føre tl felktge koklusjo hvs. V bruker bre terpolert t-test år v hr ok bevs tl å vse t, so for eksepel å gjeoføre e ledede test er vvst. og bruke terpolert t-test hvs : kke Det er kke så lett få fe stykkefuksjoer dsse t testee, ford det kke er så lett for å t tegrsjo v pdf for t fordelg.
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
Forelesning Enveis ANOVA
STAT111 Statstkk Metoder [email protected] 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
Forelesning 21 og 22 Goodness of fit test and contingency table ( 2 test og krysstabell)
STAT111 Statstkk Metoder [email protected] 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
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,
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
Forelesning 19 og 20 Regresjon og korrelasjons (II)
STAT111 Statstkk Metoder [email protected] 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
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
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)
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)
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
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
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
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.
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
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
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
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
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.
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
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).
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
Forelesning Ordnings observatorer
[email protected] 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 )
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
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
Forelesning 4 og 5 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011
Løsnnger lle oppgaver er merket ut fra vanskelghetsgrad på følgende måte: * Enkel ** Mddels vanskelg *** Vanskelg Hypotesetestng testng av enkelthypoteser Oppgave 1.* Når v tester enkelthypoteser ved hjelp
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
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
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 ([email protected] Levergskrav: Det forutsettes at du er kjet med holdet
Rullingslager. Innhold. Kap. 5 Dimensjonering av Rullingslager. Friksjon: glide- og rullefriksjon. Et lager er
Kp. 5 Densjonerng v Rullngslger Rullngslger Frksjon: glde- og rullefrksjon Innhold Hovedtyper rullngslger Densjonerng v rullngslger Med hensyn tl sttsk lgerlst Med hensyn tl dynsk lgerlst evetd for en
Forelesning Punktestimering
STAT Statst Metoder [email protected] Forelesg 8 + 9 Putestmerg. Fra sasylghetsteor tl statst feres ) Sasylghetsberegg sasylghetsteor: v jeer parametere som besrver modellee, f.es. p boms modell, ormal fordelg,
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
Alternerende rekker og absolutt konvergens
Alternerende rekker og absolutt konvergens Forelest: 0. Sept, 2004 Sst forelesnng så v på rekker der alle termene var postve. Mange av de kraftgste metodene er utvklet for akkurat den typen rekker. I denne
Alle deloppgaver teller likt i vurderingen av besvarelsen.
STK H-26 Løsnngsforslag Alle deloppgaver teller lkt vurderngen av besvarelsen. Oppgave a) De normalfordelte: x og sd for hver gruppe. De skjevfordelte og de ekstremt skjevfordelte: Medan og kvartler for
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
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
(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:
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:
NÆRINGSSTRUKTUR OG INTERNASJONAL HANDEL
NÆRINGSSTRUKTUR OG INTERNASJONAL HANDEL Norman & Orvedal, kap. 1-5 Bævre & Vsle Generell lkevekt En lten, åpen økonom Nærngsstruktur Skjermet versus konkurranseutsatt vrksomhet Handel og komparatve fortrnn
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,
Løsningskisse for oppgaver til uke 15 ( april)
HG Aprl 01 Løsnngsksse for oppgaver tl uke 15 (10.-13. aprl) Innledende merknad. Flere oppgaver denne uka er øvelser bruk av den vktge regel 5.0, som er sentral dette kurset, og som det forventes at studentene
Statistikk og økonomi, våren 2017
Statistikk og økoomi, våre 07 Obligatorisk oppgave 6 Løsigsforslag Oppgave E terig kastes 0 gager, og det registreres hvor mage 6-ere som oppås i løpet av disse 0 kastee. Vi ka kalle atall 6-ere i løpet
Dynamisk programmering. Hvilke problemer? Overlappende delproblemer. Optimalitetsprinsippet
Dynamsk programmerng Hvlke problemer? Metoden ble formalsert av Rchard Bellmann (RAND Corporaton) på -tallet. Har ngen tng med programmerng å gøre. Dynamsk er et ord som kan aldr brukes negatvt. Skal v
UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT
Utsatt eksamen : ECON130 Statstkk 1 UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Eksamensdag: 15.0.015 Sensur kunngjøres senest: 0.07.015 Td for eksamen: kl. 09:00 1:00 Oppgavesettet er på 4 sder Tllatte hjelpemdler:
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,
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
ØVINGER 2017 Løsninger til oppgaver
ØVINGER 017 Løsnnger tl oppgaver Øvng 1 7.1. Med utgangspunkt de n 5 observasjonsparene (x 1, y 1 ), (x, y ),..., (x 5, y 5 ) beregner v først mddelverdene x 1 5 Estmert kovarans blr x 3. ȳ 1 5 s XY 1
Fast valutakurs, selvstendig rentepolitikk og frie kapitalbevegelser er ikke forenlig på samme tid
Makroøkonom Publserngsoppgave Uke 48 November 29. 2009, Rev - Jan Erk Skog Fast valutakurs, selvstendg rentepoltkk og fre kaptalbevegelser er kke forenlg på samme td I utsagnet Fast valutakurs, selvstendg
Dynamisk programmering. Hvilke problemer? Overlappende delproblemer. Optimalitetsprinsippet
Dynamsk programmerng Metoden ble formalsert av Rchard Bellmann (RAND Corporaton på -tallet. Programmerng betydnngen planlegge, ta beslutnnger. (Har kke noe med kode eller å skrve kode å gøre. Dynamsk for
Simpleksmetoden. Initiell basistabell Fase I for å skaffe initiell, brukbar løsning. Fase II: Iterativ prosess for å finne optimal løsning Pivotering
Lekson 3 Smpleksmetoden generell metode for å løse LP utgangspunkt: LP på standardform Intell basstabell Fase I for å skaffe ntell, brukbar løsnng løse helpeproblem hvs optmale løsnng gr brukbar løsnng
NEO. EI 120(ve i o)s PN-EN 13501-3 + A1:2009 Etter 20 000 sykluser EUROPEAN PATENT APPLICATION EP11158318.3 BRANN SIKKERHET BRANNSPJELD FUNKSJON
RNNSPJELD EI 120(ve o)s PN-EN 13501-3 + 1:200 Etter 20 000 sykluser EUROPEN PTENT PPLICTION EP11158318.3 GOLD EDL TP 2012 n lbrres of RNN SIKKERET pretrc lbrres FUNKSJON NEO EI120(ve o)s brnnspjeld er
EKSAMEN ny og utsatt løsningsforslag
8.. EKSAMEN n og utsatt løsnngsorslag Emnekode: ITD Dato:. jun Hjelpemdler: - To A-ark med valgrtt nnhold på begge sder. Emnenavn: Matematkk ørste deleksamen Eksamenstd: 9.. Faglærer: Chrstan F Hede -
H 1 : µ 1 µ 2 > 0. t = ( x 1 x 2 ) (µ 1 µ 2 ) s p. s 2 p = s2 1 (n 1 1) + s 2 2 (n 2 1) n 1 + n 2 2
TMA4245 Statistikk Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Øvig ummer b4 Løsigsskisse Oppgave 1 Vi øsker å fie ut om et ytt serum ka stase leukemi. 5 mus får serumet, 4
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
X = 1 5. X i, i=1. som vil være normalfordelt med forventningsverdi E( X) = µ og varians Var( X) = σ 2 /5. En rimelig estimator for variansen er
Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Abefalte oppgaver 11, blokk II Løsigsskisse Oppgave 1 a) E rimelig estimator for forvetigsverdie µ er gjeomsittet X = 1 X i, som
Matematikk for IT, høsten 2018
Mtmtkk for IT, høst 8 Oblg Løsgsforslg 7. sptmbr 8.7. ) for >. 7 b) for >. 7 c) for >. 7 d) ) for >. 8 8 8 8 8 7 8 7 8 .7. ) for >. 7 8 b) for >. 7 ) 7 ) 7) ) 7 ) 7) c) for >..7.8 ) ) ) ) ). Bss:. Rkursjosforml:
Ekstraksjon. Vi sier at det løste stoff fordeles mellom to faser og likevektskonstanten for denne reaksjonen kalles partisjonskoeffisienten.
Ekstrksjo Når to ikke-bldbre væsker er i kotkt ed hverdre k løste stoff utveksles ello de to fsee. Likevektskosetrsjoer i de to fsee vil vhege v de reltive løselighete v de to fsee. Dette k tekes på so
i kjemiske forbindelser 5. Hydrogen har oksidasjonstall Oksygen har oksidsjonstall -2
Repetsjon 4 (16.09.06) Regler for oksdasjonstall 1. Oksdasjonstall for alle fre element er 0 (O, N, C 60 ). Oksdasjonstall for enkle monoatomske on er lk ladnngen tl onet (Na + : +1, Cl - : -1, Mg + :
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
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
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 + +
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:
Introduksjon til økonometri, kap 8, 9.1 og 9.2. Hva er formålet med økonometri? Utvalgskorrelasjoner To-variabel regresjoner
Itroduksjo tl økoometr, kap 8, 9.1 og 9. Hva er formålet med økoometr? Utvalgskorrelasjoer To-varabel regresjoer Iformasjo fra data Målet med økoometr er å lære oe fra data Øke vår kuskap ved å oppdage
z 3j co.0 w> (fl Q z > G) LJ G) c4- Lii Lii Lii = > Lii Lii . /û :.;;,/ t_u - G) (i) Z Iii (%4 0 G) G) c 1 G) c (fl (fl (i) Iii Iii .Co I.. 4- I- I-.
uj. /û :.;;,/ t_u LJ. = n., J, = = o. -. j Q W. < ( Z - -. - 1-, 1 -. ( (. (.. ( 1. (% -J - ( j. -. ( ( t. - - (... u ( 1 1 Q. -o -
Løsningsforslag øving 10 TMA4110 høsten 2018
Løsnngsforslag øvng TMA4 høsten 8 [ + + Projeksjonen av u på v er: u v v u v v v + ( 5) [ + u v v u [ 8/5 6/5 For å fnne ut om en matrse P representerer en projeksjon, må v sjekke om P P a) b) c) [ d)
Geometriske operasjoner
Geometrske operasjoner INF 23 27.2.27 Kap. 9 (samt 5.5.2) Geometrske operasjoner Affne transformer Interpolasjon Samregstrerng av blder Endrer på pkslenes possjoner ransformerer pkselkoordnatene (x,) tl
Forelesning nr.3 INF 1411 Elektroniske systemer
Forelesnng nr.3 INF 4 Elektronske systemer 009 04 Parallelle og parallell-serelle kretser Krchhoffs strømlov 30.0.04 INF 4 Dagens temaer Parallelle kretser Kretser med parallelle og serelle ster Effekt
