ST0103 Brukerkurs i statistikk Høst 2014



Like dokumenter
Oppgave 1 Vi lar X være antall tankskip som ankommer havnen i løpet av en dag. Vi har fått oppgitt at X poisson(λ) med

6.2 Normalfordeling. Høyde kvinner og menn. 6.1 Kontinuerlig uniform fordeling. Kapittel 6

Statistikk, FO242N, AMMT, HiST 2. årskurs, 30. mai 2007 side 1 ( av 8) LØSNINGSFORSLAG HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG

Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger.

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Oppgave 1 a) La X være massen til et tilfeldig valgt egg, målt i gram. Sannsynligheten for at et tilfeldig valgt egg veier mer enn 60 g er

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

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Litt mer om eksponensialfordelingen

MAT4010 PROSJEKTOPPGAVE: Statistikk i S2. Olai Sveine Johannessen, Vegar Klem Hafnor & Torstein Mellem

Oppgave 1 En ansatt skal overvåke et prosjekt der en lapp velges tilfeldig fra en boks som inneholder 10 lapper nummerert fra 1 til 10.

Bernoulli forsøksrekke og binomisk fordeling

Løsningskisse seminaroppgaver uke 15

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

TMA4240 Statistikk 2014

Togforsinkelsen (Eksamen Des2003.1a) I denne oppgaven kan du bruke uten å vise det at

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Noen viktige sannsynlighetsmodeller. Noen viktige sannsynlighetsmodeller

TMA4240 Statistikk Høst 2008

HØGSKOLEN I STAVANGER

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Noen viktige sannsynlighetsmodeller. Hypergeometrisk modell

Statistikk 1 kapittel 5

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Poissonprosesser og levetidsfordelinger

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 6: Normalfordelingen

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

Statistikk 1 kapittel 5

TMA4240/TMA4245 Statistikk: Oppsummering kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010

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

Formelsamling V-2014 MAT110. Statistikk 1. Per Kristian Rekdal

Diskrete sannsynlighetsfordelinger.

Binomisk fordeling. Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Test, 3 Sannsynlighet og statistikk

UNIVERSITETET I OSLO

EKSAMEN I EMNE TMA4245 STATISTIKK

A) B) 400 C) 120 D) 60 E) 10. Rett svar: C. Fasit: ( 5 6 = 60. Hvis A, B, C er en partisjon av utfallsrommet S, så er P (A B) lik.

Statistikk 1 kapittel 5

EKSAMEN I TMA4245 Statistikk

Diskrete sannsynlighetsfordelinger.

EKSAMEN I TMA4240 Statistikk

Statistikk 1 kapittel 5

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

TMA4240 Statistikk H2015

TMA4240 Statistikk. Øving nummer 7. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag

onsdag_19_09_2018_poisson_eksponential_normalfordelng_vikartime_bygg_v2.notebook

Løsningsforslag til seminar 4 Undervisningsfri uke

HØGSKOLEN I STAVANGER

TMA4240 Statistikk Høst 2015

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 9: Inferens om én populasjon

Øving 7: Statistikk for trafikkingeniører

Hypergeometrisk modell

DEL 1. Uten hjelpemidler. 1) Deriver funksjonen. b) Skriv så enkelt som mulig. d) Skriv så enkelt som mulig

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

TMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger

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

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Regneregler for forventning og varians

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

Regneøvelse 29/5, 2017

> 6 7 ) = 1 Φ( 1) = = P (X < 7 X < 8) P (X < 8) < ) < ) = Φ(2) =

EKSAMEN I ST2101 STOKASTISK MODELLERING OG SIMULERING Onsdag 1. juni 2005 Tid: 09:00 14:00

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

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

SFB LØSNING PÅ EKSAMEN HØSTEN 2018

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

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Midtveiseksamen i STK1100 våren 2017

Tilfeldige variable (5.2)

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Løsningsforslag til obligatorisk innlevering 3.

Kap. 7 - Sannsynlighetsfordelinger

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Eksamensoppgave i Løsningsskisse TMA4240 Statistikk

statistikk, våren 2011

6 x P (X = x) = x=1 = P (X 2 = 6)P (X 2 = 6)P (X 3 = 6) =

UNIVERSITETET I OSLO

Betinget sannsynlighet

Løsning eksamen desember 2016

Kva er klokka? Kva er klokka? Kva er klokka?

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Eksamensoppgåve i Løsningsskisse TMA4245 Statistikk

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kp. 3 Diskrete tilfeldige variable. Diskrete tilfeldige variable, varians (kp. 3.

TMA4240 Statistikk H2010

3.1 Stokastisk variabel (repetisjon)

1 Section 7-2: Estimere populasjonsandelen. 2 Section 7-4: Estimere µ når σ er ukjent

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

TMA4240 Statistikk Høst 2009

TMA4240 Statistikk H2015

Oppgavesett nr. 5. MAT110 Statistikk 1, Et transportfirma har et varemottak for lastebiler med spesialgods, se figur 1.

Dekkes av pensumsidene i kap. lesingsnotatene. Hypotesetesting er en systematisk fremgangsmåte

Regler i statistikk STAT 100

TMA4240 Statistikk Høst 2016

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

To-dimensjonale kontinuerlige fordelinger

TMA4240 Statistikk Høst 2007

TMA4240 Statistikk H2010

Transkript:

Norges teknisk naturvitenskapelige univsitet Institutt for matematiske fag ST0103 Brukkurs i statistikk Høst 2014 Løsningsforslag Øving 6 5.2 Antall sprukne pøls X binomialfordelt med n 8 og p 0.2, og X har punktannsynlighet 8 P X x 0.2 x 0.8 8 x. x Sannsynligheten for at nøyaktig to av pølsene sprukne 8 P X 2 0.2 2 0.8 6 0.2936. 2 Sannsynligheten for at mellom to og fem pøls sprukne kan vi finne ved å slå opp den kumulative binomiske fordelingen P 2 X 5 P X 5 P X 1 0.999 0.503 0.496. Forventningsvdien til X E[X] np 8 0.2 1.6. 5.3 Siden alle frøene har samme spiresannsynlighet, de å anse som uavhengige forsøk, slik at antall frø som spir binomialfordelt med n 10 og p 0.6. Sannsynlighetsfordelingen til X tegnet opp i figuren nedenfor. Sannsynligheten for at akkurat tre av frøene spir P X 3 10 0.6 3 1 0.6 10 3 3 10 0.6 3 0.4 0.0425. 3 Sannsynligheten for at antall frø som spir mellom to og seks P 2 X 6 P X 6 P X 1 0.618 0.002 0.616. Forventningsvdien til X E[X] np 10 0.6 6. 0.35 0.3 0.25 PXx 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0 2 4 6 8 10 x 25. septemb 2014 Side 1 av 8

5.9 Antall defekte bil Y blant de fire kjøpte bilene har den hypgeometriskesannsynlighetsfordelingen med parametrene N 8, M 3 og n 4. Figuren vis et sannsynlighetshistogram av denne fordelingen. Vdimengden til Y V Y {0, 1, 2, 3}, siden det bare fins tre defekte bil som eventuelt kan havne i utvalget. Sannsynligheten for at det én defekt bil i utvalget M N M 1 n 1 P Y 1 N n 3 5 1 3 8 0.4286. 4 PYy 0.45 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 1 0 1 2 3 4 5 y 5.10 8 Antall ensifrede tall Y blant lottotallene som trekkes ut hypgeometrisk fordelt med parametre N 34, M 9 og n. Sannsynligheten for at tre av tallene som trekkes ut ensifrede M N M 9 25 3 n 3 3 4 P Y 3 N 34 0.195. n Vdimengden til Y V Y {0, 1,..., } siden utvalgsstørrelsen mindre enn antall ensifrede tall. Sannsynligheten for at det y ensifrede tall blant de sju tallene som trekkes M N M 9 25 y n y y y P Y y N 34, for y 0, 1,...,. n Fordelingen vist med et sannsynlighetshistogram i figuren. 0.4 0.35 0.3 0.25 PYy 0.2 0.15 0.1 0.05 0 2 0 2 4 6 8 y 25. septemb 2014 Side 2 av 8

5.11 9 Antall mkede elg Y i fangsten hypgeometrisk fordelt med parametrene N 64, M 14 og n 8. Sannsynligheten for at tre av de felte elgene mket M N M 14 50 3 n 3 3 5 P Y 3 N 64 0.142. n 8 Sannsynligheten for at det tre ell færre mkede elg i fangsten 3 3 14 50 y 8 y P Y 3 P Y y y0 y0 64 14 0.1213 + 0.3159 + 0.326 0.9382. 5.12 10 H har antall mkede elg Y i fangsten den hypgeometriske fordelingen med N 640, M 140 og n 8. Når vi antar at Y hypgeometrisk fordelt med disse parametrene, får vi og P Y 3 P Y 3 140 500 3 5 640 8 3 140 500 y 8 y 640 y0 8 0.110 0.9261. Dsom vi istedet antar at Y binomisk fordelt med n 8 og p M/N 140/640, får vi 8 140 3 500 5 P Y 3 0.106 3 640 640 og 3 8 140 y 500 8 y P Y 3 0.9249. y 640 640 y0 Det liten forskjell mellom svarene vi får i de to tilfellene. Binomialfordelingen en god tilnærming til den hypgeometriske fordelingen når populasjonen stor nok til at proporsjonen p M/N nesten lik for hvt forsøk, ell for hv felte elg, i dette tilfellet. 5.14 12 Antall uk Z til lykketallet trekkes ut geometrisk fordelt med p /34, og punktsannsynligheten til Z P Z z 1 p z 1 p 1 z 1 34 34. Sannsynligheten for at lykketallet trekkes ut først om tre uk P Z 3 1 2 34 34 0.1298. Forventet antall uk til lykketallet trekkes ut E[Z] 1 p 34 4.851. Figur 4.5 vis den hypgeometriske fordelingen med p 0.206 /34. 25. septemb 2014 Side 3 av 8

5.15 13 Antall dag X til Kari lykkes med målet sitt geometrisk fordelt med p 0.001. Forventningsvdien til X E[X] 1 p 1 0.001 1000. Sannsynligheten for at Kari lykkes i løpet av et år P X 365 1 1 0.001 365 1 0.999 365 0.3059. 5.18 16 Vi antar at antall ulykk X i løpet av en måned Poissonfordelt med paramet λt 1 p måned 1 måned 1. Sannsynligheten for at ingen ulykk inntreff i løpet av en måned P X 0 λt0 e λt e 1 0.369. 0! Sannsynligheten for at to ulykk inntreff i løpet av en måned P X 2 λt2 e λt 12 2! 2! e 1 1 2 e 1 0.1839. Antall ulykk Y p år Poissonfordelt med paramet λt 1 p måned 12 måned 12. Sannsynligheten for at seks ulykk inntreff i løpet av et år P Y 6 λt6 e λt 126 6! 6! e 12 0.0255. Sannsynligheten for at høyst åtte ulykk inntreff i løpet av et år P Y 8 0.155, og finnes i tabellen for den kumulative Poissonfordelingen. At antall ulykk Poissonfordelt forutsett at ulykkene komm alene, siden forekomstene ikke kan sammenfalle på tidsaksen, og siden forventet antall ulykk i fremtiden antas å forbli uendret selv om en ulykke skulle inntreffe. Påstanden en ulykke komm sjelden alene med andre ord ikke forenlig med at X Poissonfordelt. 5.20 18 Sannsynligheten for at pæren ryk i løpet av 1000 tim P T 1000 1 e 1 µ 1000 1 e 1000 1500 0.4866. Sannsynligheten for at pæren ovlev ett år P T > 860 1 P T 860 1 1 e 860 µ e 860 1500 0.0029. Sannsynligheten for at lyspæren vil lyse i 1000 tim til, gitt at den har lyst i et år P T > 860 + 1000 T > 860 P T > 860 + 1000 P T > 860 P {T > 860 + 1000} {T > 860} P T > 860 860+1000 e 1500 e 860 1500 860+1000 e 860 1500 1500 e 1000 1500 0.5134. 25. septemb 2014 Side 4 av 8

Vi har altså P T > 860 + 1000 T > 860 P T > 1000, så lyspæren hukommelsesløs, og husk ikke at den allede har lyst i et år. 5.21 19 Antall nye kund X i løpet av to tim Poissonfordelt med paramet λt 4 p time 2 tim 8. Sannsynligheten for at det komm seks nye kund i løpet av to tim P X 6 λt6 e λt 86 6! 6! e 8 0.1221. Sannsynligheten for at det komm mellom fire og ti nye kund i løpet av to tim P 4 X 10 P X 10 P X 3 0.816 0.042 0.4. Tiden T til neste kunde komm eksponentialfordelt med forventningsvdi µ 1 λ 1 0.25 tim. 4 p time Sannsynligheten for at det går ov en halv time til neste kunde ankomm P T > 0.5 1 P T 0.5 1 1 e 1 0.5 µ e 0.5 0.25 0.1353. ST0101 2006H, oppgave 2 Betrakt en tilfeldig valgt flue i insektburet. La M betegne hendelsen at fluen en hann, og F at den en hunn. Da har vi P T > t M e 0.5t og P T > t F e 0.3t, d T unnslipningstiden i minutt. a Sannsynligheten for at en tilfeldig valgt hann bruk ov ett minutt på å unnslippe P T > 1 M e 0.5 1 0.6065. Sannsynligheten for at en tilfeldig valgt hunn bruk m enn ett minutt på å unnslippe P T > 1 F e 0.3 1 0.408. b Siden det like mange hann som hunn i buret, har vi P M P F 0.5. Sannsynligheten for at en tilfeldig valgt flue bruk ov ett minutt på å unnslippe P T > 1 P T > 1 MP M + P T > 1 F P F 0.6065 0.5 + 0.408 0.5 0.63. c Den betingede sannsynligheten for at en tilfeldig valgt flue som bruk ov ett minutt på å unnslippe en hann, P M T > 1 P T > 1 MP M P T > 1 0.6065 0.5 0.63 0.4501. 25. septemb 2014 Side 5 av 8

d Vi vil finne tidspunktet t som slik at sannsynligheten for at en tilfeldig hann igjen i buret halvparten av sannsynligheten for at en tilfeldig hunn igjen i buret. Fluene som igjen i buret ved tiden t de fluene som bruk m enn t minutt på å unnslippe. Sannsynligheten for å være igjen i buret ved tiden t dfor lik sannsynligheten for at unnslipningstiden større enn t. Tidspunktet t må altså oppfylle P T > t M 1 P T > t F, 2 ell e 0.5t 1 2 e 0.3t. Dette gir og dmed e 0.5 0.3t 2, 0.2t ln 2 slik at t 5 ln 2 3.465. Andelen av fluene som har unnsluppet ved denne tiden forventes å være lik sannsynligheten for at unnslipningstiden mindre enn ell lik t, P T t 1 P T > t 1 P T > t MP M + P T > t F P F 1 e 0.5t 0.5 + e 0.3t 0.5 1 0.5 e 0.5 3.465 + e 0.3 3.465 0.349. Det forventes altså at om lag 3% av fluene vil unnslippe før den ønskede andelen hann oppnås. ST0101 200V, oppgave 1 a Forventningsvdien E[x] 5 xp X x 2 0.05 + 3 0.10 + 4 0.65 + 5 0.20 4.0. x2 Andremomentet E[X 2 ] 5 x 2 P X x 2 2 0.05 + 3 2 0.10 + 4 2 0.65 + 5 2 0.20 16.5, x2 så variansen Var[X] E[X 2 ] E[X] 2 16.5 4 2 0.5, og standardavviket 0.5 0.01. b Sannsynligheten for at et tilfeldig valgt kull har fem ung gitt at det har minst fire ung P X 5 X 4 P X 5 X 4 P X 4 P X 5 P X 4 + P X 5 0.20 0.65 + 0.20 0.2353. 25. septemb 2014 Side 6 av 8

c For at de tre kullene skal ha 13 ung til sammen, må det enten være to kull med fem ung og ett med tre, ell det må være to kull med fire ung og ett med fem. I hvt tilfelle det ett av tre kull som har et annet antall enn de to andre, slik at antall pmutasjon blir 3 1. La X1, X 2 og X 3 være antall ung i de tre kullene som undsøkes. Sannsynligheten for at de tre kullene til sammen har nøyaktig 13 ung P X 1 + X 2 + X 3 13 3 P X 5 2 P X 3 + 1 3 0.20 2 0.10 + 3 0.65 2 0.20 0.2655. 3 P X 4 2 P X 5 1 d La Y være antall kull maststudenten må undsøke inntil hun finn et kull med fem ung. Da Y geometrisk fordelt med p P X 5 0.20. Sannsynligheten for at hun treng å undsøke tre ell færre kull før hun finn et med fem ung P Y 3 1 P Y > 3 1 1 p 3 1 0.80 3 0.4880. Forventet antall kull som må undsøkes E[Y ] 1 p 1 0.20 5. Sannsynligheten for at 10 ell fle kull må undsøkes P Y 10 P Y > 9 1 p 9 0.8 9 0.1342. 25. septemb 2014 Side av 8