Eksamensoppgave i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

Like dokumenter
Eksamensoppgåve i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgave i Løsningsskisse TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgåve i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgåve i ST0103 Brukarkurs i statistikk

Eksamensoppgåve i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

Eksamensoppgåve i TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4295 Statistisk inferens

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

HØGSKOLEN I STAVANGER

Eksamensoppgåve i Løsningsskisse TMA4245 Statistikk

TMA4240 Statistikk H2010

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

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

EKSAMEN I TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgave i SØK1004 Statistikk for økonomer

TMA4240 Statistikk Høst 2015

LØSNINGSFORSLAG ) = Dvs

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

Eksamensoppgåve i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgave i TMA4265 Stokastiske Prosesser

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

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Eksamensoppgave i TMA4320 Introduksjon til vitenskapelige beregninger

TMA4240 Statistikk Høst 2007

Eksamensoppgave i SØK1004 Statistikk for økonomer

Kapittel 2: Hendelser

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

Eksamensoppgave i TMA4267 Lineære statistiske modeller

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

Eksamensoppgave i SØK Statistikk for økonomer

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

Eksamensoppgåve i TMA4295 Statistisk inferens

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002

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

Eksamensoppgave i MA1103 Flerdimensjonal analyse

Eksamensoppgave i TMA4110/TMA4115 Calculus 3

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

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

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010

i x i

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Eksamensoppgave i MA1103 Flerdimensjonal analyse

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Løsningsforslag, eksamen statistikk, juni 2015

EKSAMEN I EMNE TMA4315 GENERALISERTE LINEÆRE MODELLER

Eksamensoppgåve i ST0103 Brukarkurs i statistikk

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.

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamensoppgave i TMA4250 Romlig Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4267 Lineære statistiske modeller

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

Oppfriskning av blokk 1 i TMA4240

Eksamensoppgave i SØK3515 / SØK8615 Mikro og paneldataøkonometri

Eksamensoppgave i TMA4265 Stokastiske prosesser

Løsningsforslag til andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010

TMA4240 Statistikk Høst 2009

EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK

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

TMA4240 Statistikk H2010

Løsningsforslag til eksamen i TMA4245 Statistikk 7. juni 2007

Eksamensoppgave i MA1102/6102 Grunnkurs i analyse II

EKSAMEN I TMA4245 Statistikk

Statistisk inferens: 9.14: Sannsynlighetsmaksimeringsestimatoren 8.5: Fordeling til gjennomsnittet 9.4: Konfidensintervall for µ (σ kjent)

Eksamensoppgave i SØK1002 Mikroøkonomisk analyse

EKSAMEN I EMNE TMA4245 STATISTIKK

Eksamensoppgave i SØK1001 Matematikk for økonomer

EKSAMEN I EMNE TMA4245 STATISTIKK

Eksamensoppgave i TMA4150 Algebra

Eksamensoppgave i MA1101 Grunnkurs i analyse

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

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

Eksamensoppgave i TMA4275 Levetidsanalyse

Løsningsforslag eksamen 27. februar 2004

Eksamensoppgave i TMA4320 Introduksjon til vitenskapelige beregninger

Om eksamen. Never, never, never give up!

Eksamensoppgave i SØK1001 Matematikk for økonomer

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)

Eksamensoppgave i MA2401/MA6401 Geometri: LF

Siden vi her har brukt første momentet i fordelingen (EX = EX 1 ) til å konstruere estimatoren kalles denne metoden for momentmetoden.

TMA4240 Statistikk H2010

Eksamensoppgave i TMA4140 Diskret matematikk

Foreleses onsdag 13.oktober, 2010

Første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2015

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

Transkript:

Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4240 / TMA4245 Statistikk Faglig kontakt under eksamen: Håkon Tjelmeland Tlf: 48 22 18 96 Eksamensdato: 10. august 2017 Eksamenstid (fra til): 09.00-13.00 Hjelpemiddelkode/Tillatte hjelpemidler: 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 stemplet A5-ark med egne håndskrevne notater. Annen informasjon: Alle svar skal begrunnes og besvarelsen skal inneholde naturlig mellomregning. Målform/språk: bokmål Antall sider: 3 Antall sider vedlegg: 0 Informasjon om trykking av eksamensoppgave Originalen er: 1-sidig 2-sidig sort/hvit farger skal ha flervalgskjema Dato Kontrollert av: Sign Merk! Studenter finner sensur i Studentweb. Har du spørsmål om din sensur må du kontakte instituttet ditt. Eksamenskontoret vil ikke kunne svare på slike spørsmål.

TMA4240 / TMA4245 Statistikk, 10. august 2017 Side 1 av 3 Oppgave 1 Sannsynlighet Anta at den stokastiske variabelen X har sannsynlighetstetthet f(x; θ) = c exp{ (x θ)}, x θ, mens f(x; θ) = 0 for x < θ. θ betegner en konstant parameter og c er en positiv konstant. a) Bestem konstanten c, og finn sannsynligheten for at X > θ + 1. b) Utled et uttrykk for sannsynlighetsmaksimeringsestimatoren ˆΘ for parameteren θ basert på n uavhengige observasjoner, x 1,..., x n, av X. Hint: Skissér rimelighetsfunksjonen (likelihood-funksjonen). c) La X 1, X 2,..., X 10 betegne 10 uavhengige stokastiske variabler som hver har samme sannsynlighetstetthet som X. Bestem sannsynlighetstettheten for den stokastiske variabelen W = min{x 1, X 2,..., X 10 }. Regn ut sannsynligheten for at W > θ + 1. Oppgave 2 Utmatting Rotorfestene på et helikopter er utsatt for brudd på grunn av utmatting. For å bedre utmattingsfastheten kan en foreta en overflateherding av festene ved å bruke en av de to metodene A og B beskrevet nedenfor. Metode A, også kalt shot-peening, går ut på at materialet utsettes for en type sandblåsing med ganske grove kuler. Ved Metode B (nitrering) blir overflaten varmet opp til ca. 500 grader celsius og tilført ammoniakk. Dette gir et tynt, slitesterkt sjikt. En er interessert i å undersøke om metode A gir bedre utmattingsfasthet enn metode B. Ved fabrikken som produserer rotorfestene, velges 13 stykker tilfeldig til et forsøk. De 7 første rotorfestene behandles etter metode A, og de øvrige etter metode B. De 13 rotorfestene settes i en utmattingsrigg og utsettes for sykliske belastninger med spenningsvidde 700 MPa (MegaPascal). Erfaring har vist at den naturlige logaritmen til antall sykler før et brudd oppstår vil tilnærmet være en normalfordelt stokastisk variabel. Den naturlige logaritmen til antall sykler før brudd for rotorfestene som er behandlet etter metode A, er X 1,..., X 7. For rotorfestene behandlet etter metode

Side 2 av 3 TMA4240 / TMA4245 Statistikk, 10. august 2017 B fås tilsvarende Y 1,..., Y 6. Alle de 13 observasjonene antas å være uavhengige, normalfordelte stokastiske variabler med ukjente forventningsverdier og varianser: 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 de to neste punktene at µ A = µ B = µ og σ A = σ B = σ, men at deres felles verdier er ukjente. a) Vis at ˆµ = 1 2 ( X + Ȳ ) er en forventningsrett estimator for µ og finn dens varians uttrykt ved σ. Her er X = 7 i=1 X i /7 og Ȳ = 6 j=1 Y j /6. b) Foreslå så en forventningsrett estimator µ for µ som har mindre varians enn ˆµ. Vis dette ved utregning. I resten av oppgaven vil vi ikke lenger anta at µ A = µ B og σ A = σ B. Følgende formel er hentet direkte fra læreboken: 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 brukes til å beregne tilnærmet antall frihetsgrader ν for estimatorer som er vanlig å bruke ved estimering og hypotesetesting som i resten av denne oppgaven. c) La δ = µ A µ B. Utled et 100(1 α)% konfidensintervall for δ. Hva blir intervallet når α = 0.1 med de empiriske resultatene som er gitt til slutt i oppgaven? d) Tyder resultatene fra forsøket på at metode A gir bedre utmattingsfasthet enn metode B? Formulér dette som et hypotesetestingsproblem og begrunn valget av nullhypotese og alternativ hypotese. Velg signifikansnivå 0.05 og gjennomfør testen med de resultatene som er gitt til slutt i oppgaven. 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 Oppgave 3 Kvalitetskontroll Ved produksjonen av en type medisin i pulverform, som selges på forseglede bokser pakket i pappesker med k bokser i hver ekse, er det viktig å sørge for at pulveret ikke er forurenset av soppsporer. Dette kontrolleres ved en laboratorietest. Sannsynligheten for at en tilfeldig valgt boks gir et positivt testresultat (dvs. at boksen er infisert), antas å være lik p, og testresultatene for ulike bokser antas å være uavhengige. Man går fram på følgende måte: Tester gjøres av de k (> 1) boksene i en eske om gangen. Vi kaller disse boksene en k-gruppe. Halvparten av innholdet i hver boks i en k-gruppe blandes og blandingen analyseres. Hvis den gir positivt testresultat, noe som betyr at minst en av boksene er infisert, gjøres nye tester av resten av innholdet i de k boksene, og prøvene analyseres enkeltvis. Hvis derimot blandingen gir negativt testresultat, antas at ingen av boksene i k-gruppen er infisert. Hvis det er soppsporer i en boks, kan de antas tilnærmet jevnt fordelt i boksen. a) Begrunn hvorfor antall infiserte bokser i en k-gruppe er binomisk fordelt, og vis at sannsynligheten for at en blanding av innholdet i k bokser skal gi positivt testresultat, er 1 (1 p) k. b) Hvordan defineres betinget sannsynlighet for en hendelse A gitt en annen hendelse B? Hvis en boks er i en k-gruppe som har vist positivt testresultat, hva er da sannsynligheten for at boksen er infisert? c) Anta at en kvalitetskontroll gjennomføres ved at m esker med k bokser i hver tas ut for å testes. La X betegne antall prøver som må analyseres før hele partiet på mk bokser er ferdig testet. Vis at ) E(X) = m + mk (1 (1 p) k. Hvis k = 4, for hvilke verdier av p er den benyttede framgangsmåten å foretrekke i stedet for å teste boksene enkeltvis med en gang?