Eksamensoppgåve i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

Like dokumenter
Eksamensoppgave i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgåve i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgåve i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgåve i ST0103 Brukarkurs i statistikk

Eksamensoppgåve i TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgåve i Løsningsskisse TMA4245 Statistikk

EKSAMEN I TMA4245 STATISTIKK Tysdag 21. mai 2013 Tid: 09:00 13:00 (Korrigert )

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgåve i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgave i Løsningsskisse TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgåve i ST0103 Brukarkurs i statistikk

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

Eksamensoppgåve i TMA4295 Statistisk inferens

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

EKSAMEN I EMNE TMA4245 STATISTIKK

Eksamensoppgave i TMA4295 Statistisk inferens

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Forelesing 27 Oppsummering. Torstein Fjeldstad Institutt for matematiske fag, NTNU

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

HØGSKOLEN I STAVANGER

Eksamensoppgave i SØK1004 Statistikk for økonomer

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Om eksamen. Never, never, never give up!

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

TMA4240 Statistikk H2010

Utfordring. TMA4240 Statistikk H2010. Mette Langaas. Foreleses uke 40, 2010

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

Om eksamen. Never, never, never give up!

EKSAMEN I TMA4315 GENERALISERTE LINEÆRE MODELLAR

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

EKSAMEN I TMA4240 Statistikk

LØSNINGSFORSLAG ) = Dvs

Høgskolen i Telemark. Institutt for økonomi og informatikk FORMELSAMLING Statistikk I. Til bruk ved eksamen. Per Chr. Hagen

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4240 Statistikk Høst 2007

Kapittel 8: Tilfeldige utvalg, databeskrivelse og fordeling til observatorar, Kapittel 9: Estimering

Eksamensoppgave i SØK Statistikk for økonomer

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002

EKSAMENSOPPGAVE. «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark/ 4 sider med egne notater. Godkjent kalkulator.

EKSAMEN I FAG 75510/75515 STATISTIKK 1 Tirsdag 20. mai 1997 Tid: 09:00 14:00

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Kapittel 2: Hendelser

TMA4265 Stokastiske prosessar

EKSAMEN I FAG TMA4240/TMA4245 STATISTIKK Lørdag 10. august 2013

Eksamensoppgåve i TMA4250 Romleg Statistikk

Eksamensoppgave i SØK1004 Statistikk for økonomer

Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk

EKSAMENSOPPGAVE Georg Elvebakk NB! Det er ikke tillatt å levere inn kladd sammen med besvarelsen

Løsningsforslag, eksamen statistikk, juni 2015

Oppgave 1. X 1 B(n 1, p 1 ) X 2. Vi er interessert i forskjellen i andeler p 1 p 2, som vi estimerer med. p 1 p 2 = X 1. n 1 n 2.

TMA4265 Stokastiske prosessar

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Oppgave 1. . Vi baserer oss på at p 47 1 og p 2 er tilnærmet normalfordelte (brukbar tilnærming). Vi har tilnærmet at (n 1 = n 2 = 47)

Emnenavn: Eksamenstid: 4 timer. Faglærer: Hans Kristian Bekkevard

Andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010

EKSAMEN I TMA4285 TIDSREKKJEMODELLAR Fredag 7. desember 2012 Tid: 09:00 13:00

Eksamensoppgave i TMA4265 Stokastiske Prosesser

Eksamensoppgave i TMA4267 Lineære statistiske modeller

Løsningsforslag eksamen 27. februar 2004

Eksamensoppgave i SØK1001 Matematikk for økonomer

Eksamensoppgave i TMA4320 Introduksjon til vitenskapelige beregninger

EKSAMENSOPPGAVE STA-1001.

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamensoppgåve i LGU52003 MATEMATIKK 2 (5-10), EMNE 2

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Estimatorar. Torstein Fjeldstad Institutt for matematiske fag, NTNU

i x i

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk

Hypotesetesting. Formulere en hypotesetest: Når vi skal test om en parameter θ kan påstås å være større enn en verdi θ 0 skriver vi dette som:

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Eksamensoppgave i TMA4267 Lineære statistiske modeller

EKSAMEN I EMNE TMA4245 STATISTIKK

Eksamensoppgave i SØK2103 Økonomiske perspektiver på politiske beslutninger

Eksamensoppgave i MA1103 Flerdimensjonal analyse

for x 0 F X (x) = 0 ellers Figur 1: Parallellsystem med to komponenter Figur 2: Seriesystem med n komponenter

Løsningsforslag til andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010

Eksamensoppgåve i TMA4267 Lineære statistiske modellar

TMA4245 Statistikk. Innlevering 3. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Fasit for tilleggsoppgaver

Oppfriskning av blokk 1 i TMA4240

EKSAMEN I TMA4315 GENERALISERTE LINEÆRE MODELLER

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamensoppgave i TMA4110/TMA4115 Calculus 3

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK Mandag 12. desember 2011

+ S2 Y ) 2. = (avrundet nedover til nærmeste heltall) n Y 1

HØGSKOLEN I STAVANGER

Transkript:

Institutt for matematiske fag Eksamensoppgåve i TMA4240 / TMA4245 Statistikk Fagleg kontakt under eksamen: Håkon Tjelmeland Tlf: 48 22 18 96 Eksamensdato: 10. august 2017 Eksamenstid (frå til): 09.00-13.00 Hjelpemiddelkode/Tillatne hjelpemiddel: Tabeller og formler i statistikk, Akademika, K. Rottmann: Matematisk formelsamling, Kalkulator Casio fx-82es PLUS, CITIZEN SR-270X, CITIZEN SR-270X College eller HP30S, Gult stempla A5-ark med eigne handskrivne notat. Annan informasjon: Alle svar skal grunngjevast og besvarelsen skal innehalde naturlege mellomrekningar. Målform/språk: nynorsk Sidetal: 3 Sidetal vedlegg: 0 Informasjon om trykking av eksamensoppgåve Originalen er: 1-sidig 2-sidig svart/kvit fargar skal ha fleirvalskjema Dato Kontrollert av: Sign Merk! Studentane finn sensur i Studentweb. Har du spørsmål om sensuren må du kontakte instituttet ditt. Eksamenskontoret vil ikkje kunne svare på slike spørsmål.

TMA4240 / TMA4245 Statistikk, 10. august 2017 Side 1 av 3 Oppgåve 1 Sannsyn Anta at den stokastiske variabelen X har sannsynstettleik f(x; θ) = c exp{ (x θ)}, x θ, medan f(x; θ) = 0 for x < θ. θ er ein konstant parameter og c er ein positiv konstant. a) Bestem konstanten c, og finn sannsynet for at X > θ + 1. b) Utlei eit uttrykk for sannsynsmaksimeringsestimatoren ˆΘ for parameteren θ basert på n uavhengige observasjonar, x 1,..., x n, av X. Hint: Skissér rimelegheitsfunksjonen (likelihood-funksjonen). c) La X 1, X 2,..., X 10 vere 10 uavhengige stokastiske variablar som kvar har same sannsynstettleik som X. Bestem sannsynlighetstettleiken for den stokastiske variabelen W = min{x 1, X 2,..., X 10 }. Rekn ut sannsynet for at W > θ + 1. Oppgåve 2 Utmatting Rotorfesta på eit helikopter er utsett for brot på grunn av utmatting. For å betre utmattingsfastheita kan ein foreta ei overflateherding av festa ved å bruke ein av dei to metodane A og B skildra under. Metode A, og kalla shot-peening, går ut på at materialet blir utsett for ei type sandblåsing med ganske grove kuler. Ved Metode B (nitrering) blir overflaten varma opp til ca. 500 grader celsius og tilført ammoniakk. Dette gjev eit tynt, slitesterkt sjikt. Ein er interessert i å undersøke om metode A gjev betre utmattingsfastheit enn metode B. Ved fabrikken som produserer rotorfesta, blir 13 rotorfeste tilfeldig valt ut til eit forsøk. De 7 første rotorfesta blir behandla etter metode A, og dei øvrige etter metode B. Dei 13 rotorfesta blir sett i ein utmattingsrigg og utsett for sykliske belastningar med spenningsvidde 700 MPa (MegaPascal). Erfaring har vist at den naturlege logaritmen til talet på syklar før eit brot oppstår vil vere tilnærma ein normalfordelt stokastisk variabel. Den naturlige logaritmen til talet på syklar før brot for rotorfesta som er behandla etter metode A, er X 1,..., X 7. For rotorfesta behandla etter metode B får ein

Side 2 av 3 TMA4240 / TMA4245 Statistikk, 10. august 2017 tilsvarande Y 1,..., Y 6. Vi antar at alle dei 13 observasjonane er uavhengige, normalfordelte stokastiske variable med ukjente forventningsverdiar og variansar: E(X i ) = µ A, Var(X i ) = σ 2 A, i = 1,..., 7. E(Y j ) = µ B, Var(Y j ) = σ 2 B, j = 1,..., 6. Anta i dei to neste punkta at µ A = µ B = µ og σ A = σ B = σ, men at deira felles verdiar er ukjente. a) Vis at ˆµ = 1 2 ( X + Ȳ ) er ein forventningsrett estimator for µ og finn hans varians uttrykt ved σ. Her er X = 7 i=1 X i /7 og Ȳ = 6 j=1 Y j /6. b) Foreslå så ein forventningsrett estimator µ for µ som har mindre varians enn ˆµ. Vis dette ved utrekning. I resten av oppgåva vil vi ikkje lenger anta at µ A = µ B og σ A = σ B. Følgjande formel er henta direkte frå læreboka: ν = (s 2 1/n 1 + s 2 2/n 2 ) 2 (s 2 1/n 1 ) 2 /(n 1 1) + (s 2 2/n 2 ) 2 /(n 2 1) Den blir brukt til å rekne ut tilnærma tal på fridomsgrader ν for estimatorar som er vanleg å bruke ved estimering og hypotesetesting som i resten av denne oppgaven. c) La δ = µ A µ B. Utlei eit 100(1 α)% konfidensintervall for δ. Kva blir intervallet når α = 0.1 med dei empiriske resultata som er gjeve til slutt i oppgåva? d) Tyder resultata frå forsøket på at metode A gjev betre utmattingsfastheit enn metode B? Formulér dette som eit hypotesetestingsproblem og begrunn valet av nullhypotese og alternativ hypotese. Velg signifikansnivå 0.05 og gjennomfør testen med dei resultata som er gjeve til slutt i oppgåva. x = 15.22 7i=1 (x i x) 2 = 0.32

TMA4240 / TMA4245 Statistikk, 10. august 2017 Side 3 av 3 ȳ = 14.56 6j=1 (y j ȳ) 2 = 0.47 ν 9 Oppgåve 3 Kvalitetskontroll Ved produksjonen av ein type medisin i pulverform, som blir solgt på forsegla boksar pakka i pappesker med k boksar i kvar ekse, er det viktig å sørge for at pulveret ikkje er forureina av soppsporer. Dette blir kontrollert ved ein laboratorietest. Sannsynet for at ein tilfeldig valt boks gjev eit positivt testresultat (dvs. at boksen er infisert), blir antatt å vere lik p, og testresultata for dei ulike boksane blir antatt å vere uavhengige. Ein går fram på følgjande måte: Testane blir gjort av dei k (> 1) boksane i ei eske om gangen. Vi kallar desse boksane ei k-gruppe. Halvparten av innhaldet i kvar boks i ei k-gruppe blir blanda og blandinga blir analysert. Dersom denne testen gjev positivt testresultat, noko som betyr at minst ein av boksane er infisert, blir det gjort nye testar av resten av innhaldet i dei k boksane, og prøvane blir analysert enkeltvis. Dersom derimot blandinga gjev negativt testresultat, blir det antatt at ingen av boksane i k-gruppa er infisert. Dersom det er soppsporer i ein boks, antar vi at dei er tilnærma jamnt fordelt i boksen. a) Begrunn kvifor talet på infiserte boksar i ei k-gruppe er binomisk fordelt, og vis at sannsynet for at ei blanding av innhaldet i k boksar skal gje positivt testresultat, er 1 (1 p) k. b) Korleis blir betinga sannsyn for ei hending A gjeve ei anna hending B definert? Dersom ein boks er i ei k-gruppe som har vist positivt testresultat, kva er då sannsynet for at boksen er infisert? c) Anta at ein kvalitetskontroll blir gjennomført ved at m esker med k boksar i kvar eske blir tatt ut for å testast. La X vere talet på prøvar som må analyserast før heile partiet på mk boksar er ferdig testa. Vis at ) E(X) = m + mk (1 (1 p) k. Dersom k = 4, for kva verdiar av p er den framgangsmåten som blir brukt å foretrekke i staden for å teste boksane enkeltvis med ein gong?