Løsningsskisse for oppgavene til uke 7

Like dokumenter
Oppgaveløsninger til undervisningsfri uke 8

TMA4240 Statistikk Høst 2013

TMA4240 Statistikk 2014

Oppgave 1 dvs 2 kort med samme verdi og 3 kort med ulike andre verdier. 4 verdier paret kan ta, og de to kortene i paret kan velges på måter.

Løsningskisse seminaroppgaver uke 15

TMA4240 Statistikk Høst 2015

B A. Figur 1: Venn-diagram for(a B) = A B

Oppgave 1 a) Antall måter å velge ut k elementer fra en populasjon på n er gitt av binomialkoeffisienten

Radene har løpenummer nedover og kolonner navnes alfabetisk. Dermed får hver celle (rute) et eget "navn", eksempelvis A1, B7, D3 osv.

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kapittel 4.5

Verdens korteste grunnkurs i Excel (2007-versjonen)

SANNSYNLIGHETSREGNING

Sannsynlighet - gruppeoppgaver

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

Vet du hva vi kan bruke et regneark på pc-en til?

Øgrim Bakken Pettersen Skrindo Thorstensen Thorstensen. Digitalt verktøy for Sigma 1P. Microsoft Excel

GeoGebra 4.2 for Sinus 1P. av Sigbjørn Hals

Sammendrag R1. Sandnes VGS 19. august 2009

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kap. 4.5 STK1000 H11

2.1 Regnerekkefølge. 2.4 Brøkregning. 3.6 Rette linjer 2(3 + 1) (6+ 2):4+ 42

Sammendrag R januar 2011

Eksamen S1, Høsten 2011

Sannsynlighet i kortspill

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

Econ 2130 Forelesning uke 10 (HG) Geometrisk og normal fordeling

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Manual til Excel. For ungdomstrinnet ELEKTRONISK UNDERVISNINGSFORLAG AS

Manual til Excel. For mellomtrinnet. Inger Nygjelten Bakke ELEKTRONISK UNDERVISNINGSFORLAG AS

Løsningskisse for oppgaver til undervisningsfri uke 8 ( februar 2012)

Heldagsprøve i matematikk. Svar og løsningsforslag

10.5 Mer kombinatorikk

Vi definerer en mengde ved å fortelle hva den inneholder. Vi kan definere den på listeform eller ved hjelp av en utsagnsfunksjon.

Notater til forelesning i Sannsynlighetsregning SK 101 Matematikk i grunnskolen I

Eksamen i FO929A Matematikk Underveiseksamen Dato 14. desember 2006 Tidspunkt Antall oppgaver 4. Løsningsforslag

Løsning eksamen 2P våren 2008

Bruk SUMMER-funksjonen i formelen i G9. Oppgave 14. H. Aschehoug & Co Side 1

Følgelig vil sannsynligheten for at begge hendelsene inntreffer være null,

Hvordan endre, slette eller legge til kontoer i regnskapet.

Statistikk og økonomi, våren 2017

SAMMENDRAG OG FORMLER

Norsk informatikkolympiade runde

Løsningskisse seminaroppgaver uke 11 ( mars)

Kapittel 1. Tallregning

10.4 Sannsynligheter ved flere i utvalget (kombinatorikk)

Matriser. Kapittel 4. Definisjoner og notasjon

Potenser og tallsystemer

Plan for fagdag 1. Plan: Viktig å få gjort arbeidsoppgavene! Differanse- og summefølger. Bruk av kurvetilpasning. Fagdag R

GeoGebra for Sinus 2T

Kapittel 8. Potensregning og tall på standardform

S1 eksamen våren 2017 løsningsforslag

Deriver funksjonene. Gjør greie for hvilke derivasjonsregler du bruker.

Potenser og tallsystemer

Litt mer om den hypergeometriske fordelingen og dens tilnærming av binomisk fordeling.

Øgrim Bakken Pettersen Skrindo Dypbukt Mustaparta Thorstensen Thorstensen. Digitalt verktøy for Sigma 2P. Microsoft Excel

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Kapittel 4. Algebra. Mål for Kapittel 4, Algebra. Kompetansemål. Mål for opplæringen er at eleven skal kunne

Excel. Excel. Legge inn tall eller tekst i en celle. Merke enkeltceller

Chapter 1 - Discrete Mathematics and Its Applications

Enkel matematikk for økonomer. Del 1 nødvendig bakgrunn. Parenteser og brøker

Bruk av Google Regneark

Backtracking som løsningsmetode

UNIVERSITETET I OSLO

4 Matriser TMA4110 høsten 2018

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

1 Section 4-1: Introduksjon til sannsynlighet. 2 Section 4-2: Enkel sannsynlighetsregning. 3 Section 5-1: Introduksjon til sannsynlighetsfordelinger

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

MAT1030 Diskret Matematikk

Beskrivende statistikk.

Formler, likninger og ulikheter

En skal alltid prøve å utnytte spillets retning (går med sola), slik at en spiller fra svakhet og opp mot styrke:

Forelesning 6, kapittel 3. : 3.6: Kombinatorikk.

GeoGebra 4.2 for Sinus 2P. av Sigbjørn Hals

STK1100 våren Forventningsverdi. Forventning, varians og standardavvik

Løsningsforslag ECON 2130 Obligatorisk semesteroppgave 2017 vår

Simulering - Sannsynlighet

9 Potenser. Logaritmer

1. Per og Kari kaster hver sin terning. Hva er sannsynligheten for at Karis terning viser mer enn Pers? A) 1/6 B) 1/3 C) 1/2 D) 3/8 E) 5/12

Kommentarer til boka Regneark for barnetrinnet 1

Betinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Eksamen REA3026 S1, Høsten 2010

Løsningskisse for oppgaver til undervisningsfri uke 14 (6.-9. april)

Oppgaven består av 10 delspørsmål som anbefales å veie like mye, Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom <<, >>, Oppgave 1

Kapittel 2. Algebra. Kapittel 2. Algebra Side 29

Kapittel 1. Tallregning

Tempoplan: Kapittel 5: 2/1 1/2. Kapittel 6: 1/2 1/3. Kapittel 7: 1/3 1/4. Resten av tida repetisjon og prøver. 4: Algebra

Manual for wxmaxima tilpasset R1

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

MAT1030 Forelesning 2

Kapittel 2, Sannsyn. Definisjonar og teorem på lysark, eksempel og tolking på tavla. TMA september 2016 Ingelin Steinsland

2P-Y eksamen våren 2018 løsningsforslag

Løsningsforslag til 3. oblogatoriske oppgave i Diskret Matematikk. Høsten 2018

Excel Dan S. Lagergren

Eksamen S2 høsten 2010 Løsning

Norsk informatikkolympiade runde

Excel. Kursopplegg for SKUP-skolen 2010

MAT1030 Diskret Matematikk

Transkript:

1 HG Februar 08 Løsningsskisse for oppgavene til uke 7 (Forbehold om trykk- og regnefeil.) Oppg..17 A Løgntesten sier at Per lyver B Per lyver faktisk PAB ( ) 0,8 PAB ( ) 0,70 PB ( ) 0, Vi får av Bayes regel PBPA ( ) ( B) (0,)(0,8) PB ( A) 0,60 PBPA ( ) ( B) PBPA ( ) ( B) + (0,)(0,8) + (1 0,)(1 0,70). Oppg..22 2 2 26 10 26 26 100 1 77 600 Oppg..2 Posisjoner: Løsning 1: 6 2 1 6

2 Løsning 2 gitt ved følgende tabell Antall punkter Antall mulige posisjoner med gitt antall punkter 1 6 2 1 6 20 12 1 6 1 6 1 Sum 6 Oppg..27 N 000 produserte biler. M 8 av disse har feil. Et utvalg på n 100 biler trekkes rent tilfeldig. La px ( ) være sannsynligheten for at x biler i utvalget har feil. Dermed 8 000 8 x 100 x px ( ) 000 100 Spesielt 8 000 8 2962 0 100 0 100 2962 2961 286 2900 2899 286 p(0) 000 000 000 2999 2901 000 2999 296 100 100 2900 8 0,27 000 8 (Uten binomialkoeffisienter på kalkulatoren, er det vel best å bruke logaritmer på det tredje siste uttrykket for å regne ut Prøv dette for eksempel i Excel så slipper du en masse

slaveregning på kalkulatoren: Legg tallene i telleren inn i en kolonne. Så beregner du logaritmen til tallene i neste kolonne. Hvis for eksempel 2900 ligger i celle A1, beregner du først logaritmen til tallet i B1 (skriv ln(a1) i celle B1. Deretter kopierer du celle B1 nedover. Så tar du summen av alle logaritmene. Det tilsvarende gjør du for tallene i nevneren og beregner etterpå differensen mellom de to summene. Til slutt beregner du e opphøyet i denne differensen. Bruk da formelen exp() der celle-referensen til differensen står mellom de to parentesene.) Oppg..29 1 1 P (Alle 7 riktige) 79 616 7 Anta vi satser 1 000 000 forskjellige rekker i en spilleomgang. Det er som å trekke tilfeldig et utvalg på n 1 000 000 rekker fra en populasjon på N 79 616 rekker hvorav bare 1 er den riktige. Sannsynligheten for å finne denne rekken i utvalget blir da 1 79 61 N 1 ( N 1)! 1 999 999 n 1 ( n 1)! ( N n)! ( N 1)! n! P(Toppgevinst) 79 616 N N! N! ( n 1)! 1 000 000 n n!( N n)! 1 n 1 000 000 n 0,186 N N 79 616 [ Merk at vi har brukt: ( N 1 ( n 1))! ( N n)! ] Gjør vi dette mange uker vil vinne toppgevinsten noen ganger og ikke vinne den andre ganger. Den relative frekvensen av antall uker vi vinner vil da ligge i nærheten av sannsynligheten 0,186. Hvis gjennomsnittlig størrelse på toppgevinsten er for eksempel 1,7 millioner (her gjetter jeg bare), vil vi altså i gjennomsnitt pr. uke vinne ca 1 700 000 (0,186) 16200 kr samtidig som vi bruker 1 million kr. hver uke (hvis hver rekke koster 1 kr.) (Dette intuitive resonnementet vil forhåpentligvis bli noe klarere etter at dere har lært om forventning i kapittel.)

Oppg.. Antall mulige hender i poker er 2 2 98 960 Straight flush. (For eksempel 7,6,,, i samme farge, og der ess kan være både høy og lav verdi.) Skriver vi verdiene i rekkefølge, A 2 6 7 8 9 10 J D K A, ser vi at vi har 10 muligheter for slike sekvenser i en gitt farge - hvorav i alt x10 0 muligheter. av disse er royal straight flush, (A,K,D,J,10). Dermed P (Royal str. flush) 0,000001 2 6 P (Vanlig str. flush) 0,00001 2 Fire like. Antall muligheter: 1 8 62 som gir sannsynlighet (s.h.) 0,0002 Hus. 1 Antall muligheter: 2 2 78 6 7, som gir s.h. 0,001. 2 Flush. ( i samme faege som ikke er blant de 0 str. flush.) 1 Muligheter for i samme farge: 1287 18. Vi må trekke fra 0 str. flush. Altså # (flush) 108, som gir s.h. 0,0020 (Symbolet # betyr antall ) Straight. ( kort i sekvens som ikke er blant de 0 str. flush.) En sekvens kan være av typen 2,,,,6 og det er 10 slike typer. For hver av disse er det mulige fargekombinasjoner. Altså: # (Straight) 10 0 10200, som gir s.h. 0,09. Tre like. 8 #(tre like) 1 minus #(hus) 912. Dette gir s.h. 0,021. 2

To par. (Løst i boka.) 1 #(to par) 12 2, som gir s.h. 0,08 2 1 Ett par. Antall mulige par er: 1. De resterende kortene må ha forskjellig verdi (antall fargekombinasjoner. Altså i alt: 12 ), og for hver av disse er det 12 #( ett par) 1 1 098 20. Dette gir s.h. 0,2. Oppg..6 De tre første formlene er forklart på forelesningene. Pascals trekant kan for eksempel vises slik: Vi flytter over et av leddene på høyre side til venstre side og viser at differensen på venstre side blir lik det gjenværende leddet til høyre: n n 1 n! ( n 1)! n! ( n 1)! k k 1 k!( n k)! ( k 1)!( n 1 ( k 1))! k!( n k)! ( k 1)!( n k)! Merk at vi kan skrive n! n ( n 1)! og k! k ( k 1)!. Setter vi dette inn i uttrykket over, kan vi sette utenfor en parantes mange felles faktorer, og vi får: n n 1 ( n 1)! n ( n 1)! n k ( n 1)! n 1 1. k k 1 ( k 1)!( n k)! k ( k 1)!( n k)! k k!( n k 1)! k som var det vi skulle fram til. [Merk at vi i den nest siste likheten har brukt følgende: n k n k 1 ( n k)! ( n k) ( n k 1)! ( n k 1)! ] [ Alternativt kunne du ha flyttet over det andre leddet fra høyre til venstre side og gjennomført en tilsvarende regning. Prøv det selv!]