TMA4245 Statistikk Eksamen 21. mai 2013

Like dokumenter
TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

TMA4245 Statistikk Eksamen mai 2016

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

TMA4240 Statistikk Høst 2016

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

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

STK1100 våren Konfidensintevaller

Regler om normalfordelingen

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

Regler om normalfordelingen

Regler om normalfordelingen

Analyse av sammenhenger

Løsningskisse seminaroppgaver uke 17 ( april)

TMA4245 Statistikk Eksamen mai 2017

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

Forelesning 19 og 20 Regresjon og korrelasjons (II)

TMA4240/4245 Statistikk Eksamen august 2016

Statistikk med anvendelse i økonomi

OBLIGATORISK OPPGAVE 1 INF 3340/4340/9340 HØSTEN 2005

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

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Om enkel lineær regresjon II

Oppgave 1 a) Minste kvadraters metode tilpasser en linje til punktene ved å velge den linja som minimerer kvadratsummen. x i (y i α βx i ) = 0, SSE =

f(x)dx = F(x) = f(u)du. 1 (4u + 1) du = 3 0 for x < 0, 2 + for x [0,1], 1 for x > 1. = 1 F 4 = P ( X > 1 2 X > 1 ) 4 X > 1 ) =

Forelesning 25 og 26 Introduksjon til Bayesiansk statistikk

EKSAMEN løsningsforslag

Om enkel lineær regresjon II

1. Konfidens intervall for

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

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

) = P(Z > 0.555) = > ) = P(Z > 2.22) = 0.013

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

5 y y! e 5 = = y=0 P (Y < 5) = P (Y 4) = 0.44,

Om enkel lineær regresjon II

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

Forelesning Enveis ANOVA

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

Forelesning Ordnings observatorer

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

Oversikt over tester i Econ 2130

X ijk = µ+α i +β j +γ ij +ǫ ijk ; k = 1,2; j = 1,2,3; i = 1,2,3; i=1 γ ij = 3. i=1 α i = 3. j=1 β j = 3. j=1 γ ij = 0.

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

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

Econ 2130 uke 15 (HG)

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

Oppgave 1 ECON 2130 EKSAMEN 2011 VÅR

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2015

LØSNING, EKSAMEN I STATISTIKK, TMA4240, DESEMBER Anta at sann porøsitet er r. Måling med utstyret gir da X n(x; r, 0,03).

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

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

Oppgaver fra boka: Med lik men ukjent varians antatt har vi fra pensum at. t n1 +n 2 2 under H 0 (12 1) (12 1)

TMA4300 Mod. stat. metoder

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

Oversikt over tester i Econ 2130

TMA4240 Statistikk Høst 2016

211.7% 2.2% 53.0% 160.5% 30.8% 46.8% 17.2% 11.3% 38.7% 0.8%

ST1201 Statistiske metoder

LØSNINGSFORSLAG TILEKSAMEN I FAG TMA4240/TMA4245 STATISTIKK 10. august 2005

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007 Kp. 6, del 4. Hypotesetesting, del 4

Oversikt over konfidensintervall i Econ 2130

Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Forelesning 3 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011

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

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4245 STATISTIKK 6.august 2004

TMA4240 Statistikk H2010

Forelesning Punktestimering

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

Løsningsforslag Oppgave 1

Positive rekker. Forelest: 3. Sept, 2004

Hypotesetesting, del 4

Løsningsforslag ST1101/ST6101 kontinuasjonseksamen 2018

TMA4240 Statistikk Høst 2016

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK 5.august 2004

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Seminaroppgaver for uke 13

Notat 1: Grunnleggende statistikk og introduksjon til økonometri

Oppgave 1 Hardheten til en bestemt legering er undersøkt med åtte målinger og resultatene ble (i kg/mm 2 ) som i tabellen til høyre.

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010 Kp. 6, del 4

Estimering 2. -Konfidensintervall

TMA4265 Stokastiske prosesser

TMA4245 Statistikk Vår 2015

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008 Kp. 6, del 5

TMA4240 Statistikk Høst 2007

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

Eksempel 1 - Er gjennomsnittshøyden for kvinner i Norge økende?

Løsningsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2018

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Repetisjon; 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, og Repetisjon; 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, og 9.10

0.5 (6x 6x2 ) dx = [3x 2 2x 3 ] 0.9. n n. = n. ln x i + (β 1) i=1. n i=1

STK desember 2007

Kort repetisjon fra kapittel 4. Oppsummering kapittel ST0202 Statistikk for samfunnsvitere. Betinget sannsynlighet og trediagram

TMA4240 Statistikk Høst 2012

α =P(type I feil) = P(forkast H 0 H 0 er sann) =1 P(220 < X < 260 p = 0.6)

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Oppgaver fra boka: X 2 X n 1

Løsningsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2015

Transkript:

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 PY > = PY = Φ = Φ = 0695 = 03085 Sde X og Y er atatt uavhegge og ormalfordelte, og X + Y er e leærkombasjo av X og Y, får v at X + Y også er ormalfordelt Dessute får v at E[X + Y = E[X + E[Y = 0 + = og sde X og Y er uavhegge, Var[X + Y = Var[X + Var[Y = + = 5 Dermed blr PX + Y = Φ = Φ045 = 06736 5 Oppgave Multplkasjossetge ser at Dermed får v at PA B = PA + PB PA B PA B = PA + PB PA B = 0 + 05 06 = 0 0 Sde PA B 0 er hedelsee A og B kke dsjukte Hedelsee A og B er uavhegge hvs og bare hvs PA B er lk PA Må derfor rege ut PA B, PA B PA B = = 0 PB 05 = = 0 = PA 5 Hedelsee A og B er dermed uavhegge Oppgave 3 eksma3-lsf-b 8 aprl 06 Sde

TMA445 Statstkk Eksame ma 03 Korrgert 0 ju 03 Fgur : Svart kurve er sasylghetstetthete for e ormalfordelg med forvetgsverd lk 0 og stadardavvk lk Rød kurve er sasylghetstetthete for e ormalfordelg med forvetgsverd lk og stadardavvk lk a PT > 000 = PT 000 = F 000 = exp { } 000 0 6 = e = 0368 PT > 000 T > 000 PT > 000 T > 000 = = PT > 000 { } exp 000 0 6 = e PT > 000 PT > 000 = F 000 e = e 4 e = e 4+ = e 3 = 0050 La Z være atall av de tre levetdee som er større e 000 døg Sde de tre levetdee er atatt uavhegge blr da Z bomsk fordelt med = 3 forsøk og sasylghet for suksess lk p = PT > 000 = e Dermed får ma at b For t > 0 får v at PZ = PZ = + PZ = 3 = ft = F t = exp 3 p p + = 3p p + p 3 = 0306 3 p 3 p 0 3 } { zt zt = zt } { exp zt E sksse av sasylgetstetthete ft for t [0, 3000 er gtt fgur I dee fgure er arealet som er lk sasylghete PT > 000 skravert eksma3-lsf-b 8 aprl 06 Sde

TMA445 Statstkk Eksame ma 03 Korrgert 0 ju 03 Fgur : Plott av ft år z = 0 og = 0 6 Arealet av det skraverte området er lk sasylghete PT > 000 c De e-étydge trasformasjoe mellom t og v er gtt som v = zt v t = z Merk at trasformasjoe er e-étydg ford det er gtt at t > 0 For v > 0 gr trasformasjosformele da at sasylghetstetthete for V blr v f V v = f T dt z dv = z v v z z z exp v z = { exp v } z Sde V kke ka være egatv blr selvfølgelg f V v = 0 for v < 0 Sasylghetstetthete tl e χ -fordelg med ν frhetsgrader er gtt som fx = ν Γν/ xν/ e x/ for x > 0 Setter v her ν = får v at tetthete blr fx = Γ x e x/ = { exp x } V ser at dette er samme sasylghetstetthet som f V v som v utledet over Dermed har v vst at V χ For e χ v-fordelg vet v geerelt at forvetgsverde er lk ν og varase er lk ν Dermed har v speselt at E[V = og Var[V = 4 Dette gr [ zt E[V = E = z E[T = E[T = z og [ zt Var[V = Var = z E [ T = 4 Var [ T = z eksma3-lsf-b 8 aprl 06 Sde 3

d Rmelghetsfuksjoe blr gtt som L = ft = [ z t { exp z t } TMA445 Statstkk Eksame ma 03 Korrgert 0 ju 03 Log-rmelghetsfuksjoe blr dermed l = ll = = = l + { z t l exp z t } [ l + lz + lt l z t lz + lt l Fer maksmum ved å dervere med hesy på og sette lk ull, l = z t = + z t z t = 0 = z t Sasylghetsmaksmergsestmatore for blr dermed = z T Beytter resultatee fra c tl å fe forvetgsverd og varas for, [ [ E [ = E z T = E z T = E [ z T = z E [ T = z = = z = er forvetgsrett, [ [ Var [ = Var z T = Var z T = Var [ z T = = z Var [ T = z z = = = Merk at ma utregge av varase har beyttet at T ee er uavhegge z Var [ T e V har at U = V der V = z T eksma3-lsf-b 8 aprl 06 Sde 4

TMA445 Statstkk Eksame ma 03 Korrgert 0 ju 03 Fra pukt c vet v at V χ Dessute, sde T ee er atatt uavhegge vl også V ee være uavhegge Sde e sum av uavhegge χ -fordelte varabler også blr χ - fordelt der atall frhetsgrader tl summe er lk summe av atall frhetsgrader får v dermed at U er χ -fordelt med = frhetsgrader Sde U χ får v at P χ α, U χ α, = α Setter v uttrykket for U får v P χ α, z T χ α, = α Løser de to ulkhete med hesy på hver for seg, χ α, z T χ α, z T, Dermed har v at P χ α, z T χ α, z T χ α, χ α, z T z T slk at et α 00%-kofdestervall for er gtt ved [ z T, z T χ α, χ α, = α For α = 005 og = 0 fer v tabell at χ α, = χ 0975,0 = 959 og χ α χ 005,0 = 3470 Isatt oppgtte observasjoer blr dermed kofdestervallet [ 3470 3 87 5, 3 87 5 = [ 363 06, 4 856 037 959 f Ved å ta utgagspukt Y har v at P y α Y y α = α, = Setter v uttrykket for Y, etter å ha foreklet dette ved å forkorte, får v dermed P y α z 0T 0 z T y α = α eksma3-lsf-b 8 aprl 06 Sde 5

y α z 0T0 z T TMA445 Statstkk Eksame ma 03 Korrgert 0 ju 03 Løser de to ulkhetee med hesy på T 0 hver for seg og husker på at v vet at T 0 > 0, y α z T T 0, z 0 Dermed har v at P z 0 T 0 z T y α y α z T z 0 T 0 T 0 y α y α z T z 0 z T = α, z 0 slk at et α 00%-predksjostervall for T 0 er y α z T y α, z T z 0 z 0 For å få et 90%-predksjostervall må v velge α = 0 og da blr y α = y 095 = 005 og y α = y 005 = 349 Isatt oppgtte observasjoer blr dermed predksjostervallet [ 005 3 87 5 349 3 87 5, = [9897, 6459 0 3 0 3 Oppgave 4 a Sde ma skal udersøke om de observerte data gr grulag for å påstå at forvetet løpetd avtar med økede atall armhevger må ma velge som β < 0 som H V har dermed H 0 : β = 0 mot H : β < 0 Bruker testobservator T = β S x x og v vet at dee er t-fordelt med frhetsgrader år H 0 er rktg Forkaster H 0 dersom T < k der krtsk verd k bestemmes fra kravet PForkast H 0 H 0 er rktg = α = 005, PT < k H 0 er rktg = 005 V må dermed ha k = t 005, = t 005, V skal dermed forkaste H 0 dersom T < t 005, Med våre data har v = 4, β = x xy x x = 636 39 = 094 eksma3-lsf-b 8 aprl 06 Sde 6

og s = Observert verd for testobservatore blr dermed y β 0 β 44563 x = = 0364 40 t = 094 036 39 = 3 TMA445 Statstkk Eksame ma 03 Korrgert 0 ju 03 Krtsk verd år = 4 fer v tabelle over t-fordelge tl å være t 005, = t 005,40 = 684 Sde t = 3 684 skal ma kke forkaste H 0 Dvs kke grulag for å påstå at forvetet løpetd avtar med økede atall armhevger b Ut fra begge plottee fgur ser v at fordelge tl ε kke syes å være symmetrsk fordelt omkrg ull slk modelle atar Mer spesfkt ser v at fordelge tl resdualee syes å ha e tygre hale mot høyre e mot vestre Atagelse om at alle resdualee har lk fordelg syes tlfredsstlt eksma3-lsf-b 8 aprl 06 Sde 7