Spill med fullstendig info.
|
|
- Alf Thoresen
- 7 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Spll med fulltedg fo. Foreleger pllteor V, del G.B. Ahem, pllteor, oppdat... Spllteor tuderer flerpero-belutgproblemer, og aalyerer aktører om er rajoelle (har veldeferte preferaer) reoerer trategk (tar hey tl dere kukap og forvetger om hva adre gjør) Avedeler Nærgøkoom (kl. olgopolteor) Forhadlg- og aukjoteor Arbedmarked- og faell økoom Makroøkoom Iterajoal økoom G.B. Ahem, pllteor, oppdat...
2 Spllmatre Spllere velger trateger. Hver pller ytte avheger av trategkomb. Krev elv Krev for de adre Krev elv,, 4 for Krev adre de 4,, Fagee dlemma Hv pllere kke velger tregt domerte trateger, vl begge kreve elv. G.B. Ahem, pllteor, oppdat... Løg av pll gjeom flere gager fjerg av tregt domerte trateger T B v,, h,, velger kke e tregt domert trateg velger T vet at kke velger e tregt domert trateg & velger kke e tregt domert trateg velger v v h Kjøkamppllet T B,,,, Spllet løe ved terert fjerg av tregt dom. trat. Ige trateg er tregt dom. for oe av pllere! G.B. Ahem, pllteor, oppdat... 4
3 Nah-lkevekt Fe det trateger for de to pllere lk at ge pller vl agre tt eget valg år de får vte hva de adre pllere har valgt? Hv ja, da er e lk trategkombajo e Nah-lkevekt. Kjøkamppllet T B v,, h,, (T, v) og (B, h) er Nah-lkevekter. G.B. Ahem, pllteor, oppdat... 5 De trategke forme peferer Spllere: {,...,,..., } For hver pller, e trategmegde: S For hver pller, e yttefukjo: u hvor, for alle og hvor v krver G = ( S, K, S; u, K, u ) Nytte for hver pller : u ( ) = u = ( j, ( j, S j ),, + ) G.B. Ahem, pllteor, oppdat... 6
4 Defjoer Defjo : er u (, ) < u (, tregt domert av ) for alle. hv Iterert fjerg av tregt domerte trateger forutetter at det er åpet kjet at pllere er rajoelle. Defjo : ( gjelder at u (, G = ( S S ; u u ) u ) er e Nah - lkevekt ) hv det, for hver pller, (, ) for alle. for Nah-lkevekt forutetter at pllere er rajoelle og gjetter rktg om trategvalgee tl de adre pllere. G.B. Ahem, pllteor, oppdat... 7 Ekempler L C U,, D,, R,, Iterert fjerg av tregt domerte trateger vrker bra oe ekempler. T M B L C, 4 4, 4,, 4 R 5, 5,, 5, 5 6, 6 I adre pll er ge trateger tregt dom. Selv pll med bare é Nah-lkevekt, er det mulg å gjette galt. G.B. Ahem, pllteor, oppdat... 8
5 Reultater Reultat A : Hv terert fjerg av tregt domerte trateger pllet G fjerer alle trategkombajoer utatt ( da er ( ( pllet G Reultat B : Hv ( = ( S = ( S ) e Nah - lkevekt. S ; u u S ; u ), da overlever u ) er e Nah - lkevekt ) terert fjerg av tregt domerte trateger. ) ), G.B. Ahem, pllteor, oppdat... 9 Noe pll har ge Nah-lkevekt Trafkkovervåkg Lovlg Ulovlg Overvåkg -, -, - 4 Ikke overvåkg, Slke pll har e Nah-lkevekt bladete trateger. -, U L I 5 Spller betevarf Spller betevarf O Tolkg om e teady tate. G.B. Ahem, pllteor, oppdat...
6 Noe pll har flere lkevekter Vl pllere koordere, og hv ja, på hvlke lkev.? Et pll om tllt Hver av dere kal uavhegg av hveradre velge eller. De om velger, får uaett kr fra UO. De om velger, får kr fra UO hv alle adre ogå velger, me må betale 5 kr hv mt e av de adre velger. Skrv eller på e paprlapp! G.B. Ahem, pllteor, oppdat... Flere lkevekter (fort.) Et pll om tllt Velg Velg, Velg Velg,-5, -, 5,, Vl e garatordg hjelpe? Koklujo: Noe pll (f.ek. kjøkamppllet og tlltpllet) har flere Nah-lkevekter. Vl pllere koordere på e betemt Nah-lkevekt? G.B. Ahem, pllteor, oppdat...
7 Flere lkevekter (fort.) I oe pll krever Nah-lkevektee at pllere velger forkjellg. Chcke Ikke FoU Ikke FoU, FoU, FoU, -, - Vl pllere koordere på e betemt Nah-lkevekt? G.B. Ahem, pllteor, oppdat... Dyamke pll Et dyamk pll ka aalyere både de ekteve forme og de trategke forme Nykommer Etablert Gå Bl ute Godta Kjemp Etablert Gå, -, - Godta Kjemp Nykommer Bl ute,, - - Motvajo for de ekt. forme & terkere lkev-begrep e Nah-lkev: E Nah-lkev. ka være baert på tomme truler. G.B. Ahem, pllteor, oppdat... 4
8 De ekteve forme peferer Spllere: {,...,,..., } Hvlke hadlger e trekkede pller ka velge blat, hva e trekkede pller vet. Nytte for hver pller om fukjo av de trekkee om blr realert. Belutgode (tartode) Belutgoder Sluttoder T B L R L R Nytte for pller Nytte for pller G.B. Ahem, pllteor, oppdat... 5 Iformajomegder Dyamk pll T B L R L R e megde av Statk T B pll L R L R Defjo : E formajomegde for pller er belutgoder om tlfredtller ved alle bel.oder fo.megde er det om trekker, år fo.megde å, vet kke hvlke av megde bel.oder om er bltt ådd. G.B. Ahem, pllteor, oppdat... 6
9 Strateg Defjo : E trateg for pller er e hadlgpla om, for hver av fo.megder, peferer e mulg hadlg. T B T B L R L R L R L R L L L R R L R R L R T,,,, T,, B,,,, B,, G.B. Ahem, pllteor, oppdat... 7 Delpll Defjo : Et delpll et ektevt pll (a) begyer med e bel.ode om utgjør e fo.megde (b) kluderer alle etterfølgede bel. - og luttoder (c) deler ge formajomegder Hvlke delpll har dette pllet? G.B. Ahem, pllteor, oppdat... 8
10 Delpllperfekthet Defjo : (Selte, 965) E Nah - lkevekt er delpll - perfekt hv pllere trategkombajo daer e Nah - lkevekt alle delpll. Nykommer Gå Bl ute Etablert Godta Kjemp - - T B L R L R G.B. Ahem, pllteor, oppdat... 9 Ultmatumpllet Spller kal dele 8 mellom eg og pller. Ha ka ete dele lkt eller ta 7 elv og overlate tl pller. Spller ka ete godta delge eller ørge for at ge får oe. Del Krev Del Krev Ja Ne J a Ne J J J N N J N N 4, 4 4, 4,, 7,, 7,, Hva predkerer pllteor? Hva vl vrkelge pllere gjøre? G.B. Ahem, pllteor, oppdat...
Kapittel 1: Beskrivende statistikk
Kapttel : Bekrvede tattkk Defjoer: Populajo og utvalg Populajo: Alle mulge obervajoer v ka gjøre (,,, N ). Utvalg: Delmegde av populajoe (,,, der
DetaljerKapittel 1: Beskrivende statistikk
Kapttel : Bekrvede tattkk Defjoer: Populajo og utvalg Populajo: Alle mulge obervajoer v ka gjøre, (,,, N ). Utvalg: Delmegde av populajoe (,,,, der
DetaljerPositive 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
DetaljerSeminaroppgaver 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
DetaljerSeminaroppgaver 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)
DetaljerFormler 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:
DetaljerMakroøkonomi - 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
DetaljerFORELESNINGSNOTATER 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
DetaljerOBLIGATORISK 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
DetaljerDet 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
DetaljerForelesning 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
DetaljerSTK1100 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
DetaljerGenerell støymodell for forsterkere (Mot Kap.2)
Geerell øymodell for forerkere (Mo Kap.) år e forear øyaalyer av ore yemer vl de være uprakk å aalyere med dealjere øymodeller for alle mulge øyklder. velger ede å bruke foreklede modeller om repreeerer
DetaljerAvdeling for ingeniørutdanning. Ny og utsatt eksamen i Elektronikk
www.ho.o dlg fo gøutdag Ny og utatt kam Elktokk ato: 9. augut d: 9- tall d klu fod: 6 kludt dlgg tall oppga: 4 llatt hjlpmdl: ådholdt kalkulato om kk kommu tådløt. Mkad: Kaddat må l kotoll at oppgattt
DetaljerSTK1100 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
DetaljerTMA4245 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
DetaljerAvdeling for ingeniørutdanning. Ny og utsatt eksamen i Elektronikk
www.ho.o dlg fo gøutdag Ny og utatt kam Elktokk ato: 3. augut d: 9-4 tall d klu fod: 7 kludt dlgg tall oppga: 6 llatt hjlpmdl: ådholdt kalkulato om kk kommu tådløt. Mkad: Kaddat må l kotoll at oppgattt
DetaljerForelesning 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
DetaljerAvdeling 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).
DetaljerSTK1110 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
Detaljer01. 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
DetaljerÅMA110 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
DetaljerForelesninger i spillteori V 2003, del 1. Telenor Mobil, NetCom Rimi, Rema, andre SAS, lavprisselskaper Charterselskaper
Olgopol Forelennger pllteor V 3 del G.B. Ahe pllteor oppdat. 5.3.3 Ekepler Telenor Mobl NetCo R Rea andre SAS lavprelkaper Charterelkaper Karaktertka Konkurrane på pr eller kvanta Satdge eller ekvenelle
DetaljerTMA4245 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)
DetaljerForelesning 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
DetaljerEcon 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
DetaljerForelesning 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 )
DetaljerDet 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
DetaljerRegler 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
DetaljerLøsningsforslag (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,
DetaljerRegler 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.
DetaljerOm 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
DetaljerÅMA110 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)
DetaljerNotat 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
DetaljerGenerell støymodell for forsterkere (Mot Kap.2)
Geerell øymdell fr frerkere (M Kap.) år e frear øyaalyer av re yemer vl de være uprakk å aalyere med dealjere øymdeller fr alle mulge øyklder. velger ede å bruke freklede mdeller m repreeerer flere mulge
DetaljerLøsningskisse 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
DetaljerRegler 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
Detaljerx x A f < A Tilbakekopling - Feedback Kap. 23 Paynter Feedback brukes til : 1. Linearisering 2. Stabilisering 3. Regulering og kontroll
Lndem 16. aprl 2013 Tlbakekplng - Feedback Kap. 23 Paynter Feedback bruke tl : 1. Lnearerng 2. Stablerng 3. Regulerng g kntrll Tlbakekplng fnne de flete ytemer : Teknke ytemer - ekempler lgke ytemer -
DetaljerAnalyse 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:
DetaljerTALLSVAR. 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
DetaljerAvdeling for ingeniørutdanning. Eksamen i Elektronikk
www.ho.o dlg fo gøutdag Ekam Elktokk ato: 6. ma d: 9-4 tall d klu fod: 7 kludt dlgg tall oppga: 6 llatt hjlpmdl: ådholdt kalkulato om kk kommu tådløt. Mkad: Kaddat må l kotoll at oppgattt fulltdg. d tull
DetaljerOm 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
DetaljerForelesning 17 torsdag den 16. oktober
Forelesnng 17 torsdag den 16. oktober 4.12 Orden modulo et prmtall Defnsjon 4.12.1. La p være et prmtall. La x være et heltall slk at det kke er sant at x 0 Et naturlg tall t er ordenen tl a modulo p dersom
DetaljerAvdeling 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).
DetaljerÅMA110 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)
DetaljerForelesning 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
DetaljerLøsningsforslag 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....
Detaljerx x A f < A Tilbakekopling - Feedback Kap. 23 Paynter Feedback brukes til : 1. Linearisering 2. Stabilisering 3. Regulering og kontroll
Lndem 24. mar 2010 Tlbakekplng - Feedback Kap. 23 Paynter Feedback bruke tl : 1. Lnearerng 2. Stablerng 3. Regulerng g kntrll Tlbakekplng fnne de flete ytemer : Teknke ytemer - ekempler Blgke ytemer -
Detaljer(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:
DetaljerOppgave 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
DetaljerStatistikk 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.
DetaljerForelesning 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
DetaljerForelesning 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,
DetaljerTidspunkt for 10eksamen: 15. mai ,5 timer
EKSAMENSOPPGAVE Inttutt: IKBM Ekamen : STAT 00 Stattkk Tdpunkt for 0ekamen:. ma 0 09.00-.30. 3, tmer Kuranvarlg: Trygve Almøy Tllatte hjelpemdler: C3. Alle typer kalkulatorer, alle andre hjelpemdler Oppgavetekten
DetaljerTidspunkt for eksamen: 10. desember ,5 timer
EKSAMENSOPPGAVE Ititutt: IKBM Ekame i: STAT 00 Statitikk Tidpukt for ekame: 0. deember 05 09.00-.30. 3,5 timer Kuravarlig: Trygve Almøy Tillatte hjelpemidler: C3. Alle typer kalkulatorer, alle adre hjelpemidler
DetaljerLøsningsforslag ST2301 Øving 8
Løsnngsforslag ST301 Øvng 8 Kapttel 4 Exercse 1 For tre alleler, fnn et sett med genfrekvenser for to populasjoner, som gr flere heterozygoter enn forventa utfra Hardy-Wenberg-andeler for mnst én av de
DetaljerGPS. GPS (Global positioning system) benytter 24 satellitter som beveger seg rundt jorden i
INFORMASJONSHEFTE Kart gjødslng kalkng bast jordprøv Sellttngng() kjemske kjemske fysske fysske analys analys kombnt kombnt gafske gafske nmasjonssystem nmasjonssystem (GIS) (GIS) grunnmur grunnmur.. H
DetaljerFORELESNINGSNOTATER I INFORMASJONSØKONOMI Geir B. Asheim, våren 2001 (oppdatert ). 4.1 LIKEVEKTSBEGREP FOR SIGNALISERINGSSPILL.
FOREENINNOTATER I INFORMAJONØKONOMI er B. Ashe, våren 00 (oppdtert 00.03.. 4. INAIERIN Kostbr hndlng so tr skte på å vse (overbevse o prvt nforson. Forutsetnnger for sgnlserng: Det er den tpen so vl bl
DetaljerAuksjoner og miljø: Privat informasjon og kollektive goder. Eirik Romstad Handelshøyskolen Norges miljø- og biovitenskapelige universitet
Auksjoner og mljø: Prvat nformasjon og kollektve goder Erk Romstad Handelshøyskolen Auksjoner for endra forvaltnng Habtatvern for bologsk mangfold Styresmaktene lyser ut spesfserte forvaltnngskontrakter
DetaljerUlike typer utvalg. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Ordnet utvalg uten tilbakelegging 29 (29 1) (29 2) (29 3) =
MAT000V Sasylighetsregig og kombiatorikk Urdede utvalg ute tilbakeleggig Pascals talltrekat og biomialkoeffisietee Ørulf Borga Matematisk istitutt Uiversitetet i Oslo Ulike typer utvalg Eksempel 6.: Vi
Detaljer= A. Tilbakekopling - Feedback Kap. 23 Paynter. Feedback brukes til : 1. Linearisering 2. Stabilisering 3. Regulering og kontroll
Lndem18.aprl 2008 Tlbakekplng - Feedback Kap. 23 Paynter Feedback bruke tl : 1. Lnearerng 2. Stablerng 3. Regulerng g kntrll Tlbakekplng fnne de flete ytemer : Teknke ytemer - ekempler Blgke ytemer - ekempler
DetaljerMedarbeiderundersøkelsen 2009
- 1 - Medarbederundersøkelsen 2009 Rapporten er utarbedet av B2S AS - 2 - Innholdsfortegnelse Forsde 1 Innholdsfortegnelse 2 Indeksoverskt 3 Multvarate analyser Regresjonsanalyse 5 Regresjonsmodell 6 Resultater
DetaljerÅrets hotteste. fyrverkerikampanje. www.fyrverkeri.no. t s. : t. kr 5 FLASHING THUNDER. n i. u h. t K. s 1. få med
Åre hoee fyrverkerkampaje FLASHING THUNDER ART.NR. E 6 kudd. E kkkelg kra pakke om vl ufordre e orebrødre både effekmeg og de avlu ede drøee. Be : e! e d em kr + kr + GRATIS! der for u h T g. Flah k ATIS
DetaljerOm 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
DetaljerTALLSVAR. 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
DetaljerPåliteligheten 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
DetaljerFaglærer går normalt én runde gjennom lokalet. Ha evt. spørsmål klare!
Side 1 av 6 Noe viktige pukter: (i) (ii) (iii) (iv) Les hele eksamessettet øye før du begyer! Faglærer går ormalt é rude gjeom lokalet. Ha evt. spørsmål klare! Skriv svaree die i svarrutee og levér i oppgavearket.
DetaljerFast 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
DetaljerMA1301 Tallteori Høsten 2014
MA1301 Tallteor Høsten 014 Rchard Wllamson 3. desember 014 Innhold Forord 1 Induksjon og rekursjon 7 1.1 Naturlge tall og heltall............................ 7 1. Bevs.......................................
DetaljerIllustrasjon 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 + +
DetaljerNOR 473 Transocean Searcher, 08.01.2004 Helikopter halekrok hekter i helidekknett ved avgang
Vedlegg 2 1 Transocean Search, 08.01.2004 Helkopt halekrok hekt heldekknett ved gang 12.12.98 7.8.2003 undtegn undtegn kontrakt kontrakt Lufttransport Lufttransport ansvarlg ansvarlg d d daglge daglge
DetaljerBEDRIFTSØKONOMISK ANALYSE MAN 8898 / 8998
BEDRIFTSØKONOMISK ANALYSE MAN 8898 / 8998 Lineær programmering og bedriftøkonomike problemer Tor Tangene BI - Sandvika V-00 Dipoijon Bruk av LP i økonomike problemer Et LP-problem Begreper og noen grunnleggende
DetaljerForelesning nr.3 INF 1411 Elektroniske systemer. Parallelle og parallell-serielle kretser Kirchhoffs strømlov
Forelenng nr.3 INF 4 Elektronke ytemer Parallelle og parallell-erelle kreter Krchhoff trømlo Dagen temaer Krchhoff trømlo Parallelle kreter Kreter med parallelle og erelle ter Effekt parallelle kreter
DetaljerNOEN SANNSYNLIGHETER I BRIDGE Av Hans-Wilhelm Mørch.
NOEN SANNSYNLIGHETER I BRIGE A Hans-Wlhelm Mørch. SANNSYNLIGHETER FOR HVORAN TRUMFEN(ELLER ANRE SORTER) ER FORELT Anta at du mangler n kort trumffargen. Ha er sannsynlgheten for at est har a a dem? La
DetaljerEksamen REA3024 Matematikk R2. Nynorsk/Bokmål
Eksame 6.05.010 REA304 Matematikk R Nyorsk/Bokmål Bokmål Eksamesiformasjo Eksamestid: Hjelpemidler på Del 1: Hjelpemidler på Del : Vedlegg: Framgagsmåte: Veiledig om vurderige: 5 timer: Del 1 skal leveres
DetaljerHØGSKOLEN I NARVIK, IBDK, INTEGRERT BYGNINGSTEKNOLOGI
HØGSKOLEN I NAVIK, IBDK, INTEGET BYGNINGSTEKNOLOGI Lønngforlag tl EKSAMEN I INNEMILJØ: STE - 6228 DATO : ONSDAG 14. Deember 2005 Oppgave 1 (vekt: 50%) a) Hele: Hele er en tltand av fyk, pykk og oal velvære,
DetaljerEmnenavn: Eksamenstid: 4 timer. Faglærer: Hans Kristian Bekkevard
EKSAMEN Emekode: SFB107111 Emeav: Metode 1, statistikk deleksame Dato: 7. mai 2018 Hjelpemidler: Godkjet kalkulator og vedlagt formelsamlig m/tabeller Eksamestid: 4 timer Faglærer: Has Kristia Bekkevard
Detaljer20.09.1974 Aksjonsmøte på Fagernes Turisthotell. «Samferdselsplanen for Oppland» /H2.Q/i</+4;/0002 0002, 0002
20.09.1974 Aksjons Fagnes Tursthotell. «Samfdselsplan Oppland» /H2.Q/
DetaljerEksamen i emne SIB8005 TRAFIKKREGULERING GRUNNKURS
Sde 1 av 5 NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Fakultet for bygg- og mljøteknkk INSTITUTT FOR SAMFERDSELSTEKNIKK Faglg kontakt under eksamen: Navn Arvd Aakre Telefon 73 59 46 64 (drekte) / 73
DetaljerKapittel 1: Beskrivende statistikk
Kapittel : Bekrivede tatitikk Defiijoer: Populajo og utvalg Populajo: Alle mulige obervajoer vi ka gjøre (x,x,,x N ). Utvalg: Delmegde av populajoe (x,x,,x der
DetaljerForelesning 2 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011
Forelesg MET359 Økoomer ved Davd Kreberg Vår 0 Dverse oppgaver Oppgave. Aa følgede o varabler: gpa: (Grade Po Average) Gjeomsskaraker for amerkaske sudeer. gpa fes ervalle [0;4], hvor 0 er lavese gjeomsskaraker
DetaljerDetaljert løsningsveiledning til ECON1310 seminaroppgave 9, høsten der 0 < t < 1
Detaljert løsigsveiledig til ECON30 semiaroppgave 9, høste 206 Dee løsigsveiledige er mer detaljert e det et fullgodt svar på oppgave vil være, og mer utfyllede e e valig fasit. De er met som e guide til
Detaljeri 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 + :
DetaljerUNIVERSITETET 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:
DetaljerEKSAMEN 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 -
DetaljerEKSAMEN 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:
DetaljerMatematikk 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:
DetaljerTMA4245 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
DetaljerFleksibelt arbeidsliv. Befolkningsundersøkelse utført for Manpower September 2015
Fleksbelt arbedslv Befolknngsundersøkelse utført for Manpower September 2015 Prvate gjøremål på jobben Spørsmål: Omtrent hvor mye td bruker du per dag på å utføre prvate gjøremål arbedstden (n=623) Mer
DetaljerForelesning nr.2 INF 1410
009 Forelenng nr. INF 40 Strøm og pennngloer 3.0.009 INF 40 009 Oerkt dagen temaer Defnjon a løkker, ter, noder og grener Krchhoff trøm og pennngloer (KCV og KCL) Serelle Serelle og parallelle kreter Forenklng
DetaljerForelesning Moment og Momentgenererende funksjoner
ushu.li@uib.o Forelesig + 3 Momet og Mometgeererede fuksjoer 1. Oppsummerig til Forelesig 1 1.1) Fuksjoe av S.V: hvis variabele er e fuksjo (trasformasjo) av S.V. : g( ), da er også e S.V.: til ethvert
DetaljerARBEIDSHEFTE 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
DetaljerForsvarets personell - litt statistikk -
Forsvarets persoell - litt statistikk - Frak Brudtlad Steder Sjefsforsker Oslo Militære Samfud 8.11.21 Forsvarets viktigste ressurs Bilder: Forsvarets mediearkiv Geerell omtale i Forsvaret, media og taler
DetaljerÅMA110 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
DetaljerDel A: Diskret optimering og heuristiske metoder Leksjon 2
Del A: Dskret optmerg og heurstske metoder Leksjo 2 Sjefsforsker Ger Hasle SINTEF Avedt matematkk, Oslo! Kursformasjo Motvasjo Operasjosaalyse Kustg tellges Optmergsproblemer (dskrete) Matematsk program
DetaljerINF2820 Datalingvistikk V Gang 8.5 Jan Tore Lønning
INF2820 Datalgtkk V2017 14. Gag 8.5 Ja Tore Løg I dag Maklærg, oerkt Klaerg ed belutgtrær Tektklaerg ed Nae Baye Beroull,. Multoal Glattg Bruk a aklærg pråktekolog 2 Maklærg - hoedtyper 1. Supered Learg
DetaljerTALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i << >>.
ECON13: EKSAMEN 14V TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller lkt uansett varasjon vanskelghetsgrad. Svarene er gtt >. Oppgave 1 Innlednng. Rulett splles på en rekke kasnoer
DetaljerEKSAMEN Løsningsforslag
7. jauar 7 EKSAMEN Løsigsforslag Emekode: ITF75 Dato: 4. desember 6 Hjelpemidler: - To A4-ark med valgfritt ihold på begge sider. Emeav: Matematikk for IT Eksamestid: 9. 3. Faglærer: Christia F Heide Kalkulator
Detaljer- 1 - Total Arbeidsmiljøundersøkelse blant Vitales konsulenter
- 1 - Arbedsmljøundersøkelse blant Vtales konsulenter Gjennomført mars 2016 - 2 - Innholdsfortegnelse Forsden 1 Innholdsfortegnelse 2 Indeksoverskt 3 Jobbtlfredshet 4 Kompetanse og opplærng 5 Samarbed
DetaljerOM TAYLOR POLYNOMER. f x K f a x K a. f ' a = lim x/ a. f ' a z
OM TAYLOR POLYNOMER I dette otatet, som utfyller avsitt 6. i Gullikses bok, skal vi se på Taylor polyomer og illustrere hvorfor disse er yttige. Det å berege Taylor polyomer for håd er i prisippet ikke
Detaljer