TMA4240 Statistikk, hausten 2016

Like dokumenter
Despriptiv statistikk

Blokk1: Sannsynsteori

Velkommen til TMA4240. Velkommen til TMA / 18

Snøtetthet. Institutt for matematiske fag, NTNU 15. august Notat for TMA4240/TMA4245 Statistikk

, Velkommen til TMA4240

, Velkommen til TMA4240

TMA4100 Matematikk 1. Høsten 2016

TMA4100 Matematikk 1. Høsten 2017

Eksamensoppgåve i TMA4240 Statistikk

TMA4245 Statistikk: MTBYGG, MTING

TMA4240 Statistikk, 2004 for F2 og E7

Forslag til endringar

Kvalitet,)Tilgjengelighet!og#Differensiering#! innen$grunnutdanningen$i$matematikk!!en#rapport#over#status#og#tiltak$2014!

Kap. 8: Utvalsfordelingar og databeskrivelse

Velkommen til MA Lineær algebra og geometri

TMA 4255 Forsøksplanlegging og anvendte statistiske metoder

TMA4100 Matema,kk 1. Høsten 2014

TMA4100 Matema,kk 1. Høsten 2015

The true purpose of theology is to ascertain the nature of God.

Oppfriskning av blokk 1 i TMA4240

år i alder x i tid y i i=1 (x i x) 2 = 60, 9

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

TMA4245 Statistikk, 2007, for MTDES, MTMART, MTPROD, MTIØT. Introduksjon til kurset. Gjennomgås tirsdag 9. januar 2007.

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

STK1100 våren Generell introduksjon. Omhandler delvis stoffet i avsnitt 1.1 i læreboka (resten av kapittel 1 blir gjennomgått ved behov)

TMA4100 Matematikk 1, høst 2013

Datainnsamling, video av forelesning og referansegruppe

Om eksamen. Never, never, never give up!

Informasjon om studieprogrammet Beregningsorientert informatikk

TMA4100 Matematikk 1, høst 2013

Deskriptiv statistikk., Introduksjon til dataanalyse

Deskriptiv statistikk., Introduksjon til dataanalyse

TDT4110 Informasjonsteknologi, grunnkurs

Sted Gj.snitt Median St.avvik Varians Trondheim Værnes Oppdal

TMA4240 Statistikk Høst 2012

ting å gjøre å prøve å oppsummere informasjonen i Hva som er hensiktsmessig måter å beskrive dataene på en hensiktsmessig måte.

Eksamensoppgåve i TMA4245 Statistikk

Kapittel 10: Hypotesetesting

Kvalitet, tilgjengelighet og differensiering innen grunnutdanningen i matematikk

Revidert hausten 2018 Side 1

MATEMATIKK 1 for 1R, 4MX130SR09-E

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

2.3: Kombinatorikk 2.4: Sannsynlighet, og Monte Carlo simulering. Foreleses onsdag 25. august 2010

TMA4240 Statistikk H2010

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

Eksamensoppgåve i TMA4267 Lineære statistiske modellar

Eksamensoppgåve i TMA4295 Statistisk inferens

Sluttrapport i emne TFY4115 ved Institutt for fysikk. Høst 2014

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

SMF3081F Videregående metodekurs

Kapittel 2: Sannsynlighet [ ]

Bred profil på statistikk?

EN LITEN INNFØRING I USIKKERHETSANALYSE

CV Undervisningshistorie

TMA4240 Statistikk H2010

Estimatorar. Torstein Fjeldstad Institutt for matematiske fag, NTNU

Interaktive forelesninger i innovative læringsareal - erfaringer fra undervisning på masternivå i statistikk ved NTNU

Karakterundersøkelse for masterutdanning i teknologi 2015 Ø. Gregersen, G.Ø. Kløkstad, S. Hervik, H.E. Plesser og I. Pettersen

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

Lærebok Robert Johnson og Patricia Kuby: Elementary Statistics, 10. utgave. Pensumoversikt. Forelesninger og øvinger

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere. Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

Interaktive forelesninger i innovative læringsareal - erfaringer fra undervisning på masternivå i statistikk ved NTNU

Eksamensoppgåve i Løsningsskisse TMA4245 Statistikk

Kartlegging av referansegrupper i emner ved IME. Terese Syre og Kristin Haga Evalueringsstudentassistenter

Motivasjon TMA4240 Statistikk"

Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamensoppgåve i ST0103 Brukarkurs i statistikk

Observatorar og utvalsfordeling. Torstein Fjeldstad Institutt for matematiske fag, NTNU

SMF3081F Videregående metodekurs

ÅRSPLAN I MATEMATIKK FOR 5. KLASSE 2017/2018. Bjerke m.fl, Matemagisk 5a og 5b, samt oppgåvebøker og digitale ressursar. Anne Fosse Tjørhom

TMA4100 Matematikk 1. Høsten 2016

TMA4240 Statistikk H2010

Sannsynlighetsregning og Statistikk.

Foreleses onsdag 13.oktober, 2010

TMA4240 Statistikk H2010

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

Introduksjon til statistikk og dataanalyse. Arild Brandrud Næss TMA4240 Statistikk NTNU, høsten 2013

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

TMA4240 Statistikk H2010

TMA4240 Statistikk H2017 [15]

Eksamensoppgåve i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

TMA4240 Statistikk Høst 2018

Pilotprosjekt i faglig bruk av IKT i sivilingeniørutdannelsen: «Numerisk fysikk»

n 2 +1) hvis n er et partall.

TMA4100 Matematikk 1, høst 2013

UNIVERSITETET I OSLO

TMA4100 Matematikk 1, høst 2013

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

Tema: Deskriptiv statistikk for kontinuerlige data. Av Kathrine Frey Frøslie,

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4240 Statistikk H2015

EKSAMENSOPPGAVE / EKSAMENSOPPGÅVE

TMA4240 Statistikk Høst 2016

TMA4100 Matematikk 1 for MTFYMA høsten 2013

Vekeplan 4. Trinn. Måndag Tysdag Onsdag Torsdag Fredag AB CD AB CD AB CD AB CD AB CD. Norsk Matte Symjing Ute Norsk Matte M&H Norsk

Om eksamen. Never, never, never give up!

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Et lite notat om og rundt normalfordelingen.

Transkript:

TMA4240 Statistikk, hausten 2016 Kven : Kvifor : MLREAL, MTDT, MTKJ, MTNANO, MTPETR Forelesarar: Ingelin Steinsland (forelesar denne parallellen) + Mette/Håkon + Geir Arne Forelesningane blir video-filma Sud.ass.ar og øvingslærar (PhD-studentar i statistikk)

TMA4240 Statistikk, hausten 2016 Kven : MLREAL, MTDT, MTKJ, MTNANO, MTPETR Forelesarar: Ingelin Steinsland (forelesar denne parallellen) + Mette/Håkon + Geir Arne Forelesningane blir video-filma Sud.ass.ar og øvingslærar (PhD-studentar i statistikk) Kvifor : Nyttig, relevant og kjekt

TMA4240 Statistikk, hausten 2016 Kven : MLREAL, MTDT, MTKJ, MTNANO, MTPETR Forelesarar: Ingelin Steinsland (forelesar denne parallellen) + Mette/Håkon + Geir Arne Forelesningane blir video-filma Sud.ass.ar og øvingslærar (PhD-studentar i statistikk) Kvifor : Nyttig, relevant og kjekt Heimeside: https://wiki.math.ntnu.no/tma4240/2016h/start

Kva er statistikk? / Kva gjer ein statistikar?

Kva er statistikk? / Kva gjer ein statistikar? Statistikk er vitskapen om læring frå data, og måling, kontroll og kommunikasjon av usikkerheit (Davians Louis, Science, 2012). Statistikk er eit verktøy for å gjere vurderingar og ta beslutningar under usikkerheit og variasjon.

Kva er statistikk? / Kva gjer ein statistikar? Statistikk er vitskapen om læring frå data, og måling, kontroll og kommunikasjon av usikkerheit (Davians Louis, Science, 2012). Statistikk er eit verktøy for å gjere vurderingar og ta beslutningar under usikkerheit og variasjon. Florence Nightlingale, https://en.wikipedia.org/wiki/florence_nightingale Ronald Fisher https://en.wikipedia.org/wiki/ronald_fisher

Kva er statistikk? / Kva gjer ein statistikar? Statistikk er vitskapen om læring frå data, og måling, kontroll og kommunikasjon av usikkerheit (Davians Louis, Science, 2012). Statistikk er eit verktøy for å gjere vurderingar og ta beslutningar under usikkerheit og variasjon. Statistisk modell: Ein (idealisert) modell for korleis data har oppstått.

Er det mange statistiske modellar i din kvardag?

Kva inneheld TMA4240 Statistikk Deskriptiv statistikk Sannsynsteori (probability theory) Statistikk (statistics) Deskriptiv statistikk og kalla beskrivande statistikk. Finn ut oppsummerande storleikar, d.v.s. tal, eller visualiserer datasett ved ulike plott. Sannsynsteori Den delen av matematikken som omhandlar stokastiske (tilfeldige) fenomen. Matematisk abstraksjon av ikkje-deterministiske fenomen. Vi bruker sannsynsteori for å spesifisere en statistisk modell.

Korleis skal eg lære statistikk Resursar i TMA4240 Statistikk: https://wiki.math.ntnu.no/tma4240/2016h/start

Øvingsopplegget https://wiki.math.ntnu.no/tma4240/2016h/ovinger PS: To blokker (sannsynsteori og statistikk), krav til kvar blokk.

Matlabdelane er viktig Treng IKT-verktøy for å klare å forholde seg til data. Eksamensrelevant (sidan juni 2011): https: //wiki.math.ntnu.no/tma4245/tema/eksamenssett Eit hjelpemiddel for å forstå faget. For å komme i gong: https://wiki.math.ntnu.no/tma4240/2016h/matlab De treng Statistics Toolbox

Plan for veka I dag: Kap 1: Deskriptiv statistikk Fredag: Kl 12-14 i S3 Resten av kap 1 Begynner på kap 2 Kahoot

Snøtetthet (Meir info, data og matlab-kode på https://wiki.math.ntnu.no/tma4240/2016h/matlab) Bakgrunn Snømengde er viktig for å planlegge / prise for vasskraftselskap, og for å forutsjå (vår)flom. Billig å måle snødybde, dyrt å måle snøtetthet. Har for to stadar i Sylan (Rybekken og Sylsjødammen) målt snødybde og snøtetthet over fleire år. I fila: År Snødybde (cm) Snøtetthet (gr/cm 3 ) SWE (snow water equivalent) = snødybde snøtetthet (cm) DOY (day of year), 32 = 1.februar.