TMA4245 Statistikk. Øving nummer b5. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag



Like dokumenter
11,7 12,4 12,8 12,9 13,3.

TMA4245 Statistikk Vår 2015

TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4240 Statistikk Høst 2009

TMA4240 Statistikk Høst 2009

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4245 STATISTIKK 6.august 2004

n 2 +1) hvis n er et partall.

TMA4245 Statistikk Eksamen mai 2017

Statistikk og økonomi, våren 2017

Oppgave 1 a) Minste kvadraters metode tilpasser en linje til punktene ved å velge den linja som minimerer kvadratsummen. x i (y i α βx i ) = 0, SSE =

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010 Kp. 6, del 5

TMA4240 Statistikk Høst 2009

LØSNINGSFORSLAG TILEKSAMEN I FAG TMA4240/TMA4245 STATISTIKK 10. august 2005

Estimering og hypotesetesting. Estimering og hypotesetesting. Estimering og hypotesetesting. Kapittel 10. Ett- og toutvalgs hypotesetesting

TMA4245 Statistikk Eksamen 9. desember 2013

ECON240 Statistikk og økonometri

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK 5.august 2004

ST1201 Statistiske metoder

X = 1 5. X i, i=1. som vil være normalfordelt med forventningsverdi E( X) = µ og varians Var( X) = σ 2 /5. En rimelig estimator for variansen er

Hypotesetesting, del 5

n n i=1 x2 i n x2 n i=1 Y i og x = 1 n i=1 (x i x)y i = 5942 og n T = i=1 (x i x) 2 t n 2

TMA4240 Statistikk Høst 2016

TMA4240 Statistikk Høst 2015

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

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

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Løsningsforslag til eksamen i STK desember 2010

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007 Kp. 6, del 4. Hypotesetesting, del 4

Mer om utvalgsundersøkelser

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Oppgave 1. (i) Hva er sannsynligheten for at det øverste kortet i bunken er et JA-kort?

211.7% 2.2% 53.0% 160.5% 30.8% 46.8% 17.2% 11.3% 38.7% 0.8%

H 1 : µ 1 µ 2 > 0. t = ( x 1 x 2 ) (µ 1 µ 2 ) s p. s 2 p = s2 1 (n 1 1) + s 2 2 (n 2 1) n 1 + n 2 2

Oppgaven består av 9 delspørsmål, A,B,C,., som anbefales å veie like mye, Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom <<.. >>.

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007 Kp. 6, del 5. Hypotesetesting, del 5

TMA4240 Statistikk Høst 2016

5 y y! e 5 = = y=0 P (Y < 5) = P (Y 4) = 0.44,

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008 Kp. 6, del 5

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 5

Oppgave 1 Hardheten til en bestemt legering er undersøkt med åtte målinger og resultatene ble (i kg/mm 2 ) som i tabellen til høyre.

Lineær regresjonsanalyse (13.4)

Kapittel 8: Estimering

Løsningsforslag ST1101/ST6101 kontinuasjonseksamen 2018

Introduksjon. Hypotesetesting / inferens (kap 3) Populasjon og utvalg. Populasjon og utvalg. Populasjonsvarians

Konfidensintervall. Notat til STK1110. Ørnulf Borgan, Ingrid K. Glad og Anders Rygh Swensen Matematisk institutt, Universitetet i Oslo.

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011

Oppgaver fra boka: Med lik men ukjent varians antatt har vi fra pensum at. t n1 +n 2 2 under H 0 (12 1) (12 1)

Løsningsforslag Oppgave 1

) = P(Z > 0.555) = > ) = P(Z > 2.22) = 0.013

UNIVERSITETET I OSLO

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008 Kp. 6, del 5

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2015

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

UNIVERSITETET I OSLO

TMA4245 Statistikk Eksamen 9. desember 2013

LØSNING, EKSAMEN I STATISTIKK, TMA4240, DESEMBER Anta at sann porøsitet er r. Måling med utstyret gir da X n(x; r, 0,03).

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010 Kp. 6, del 4

Repetisjon; 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, og Repetisjon; 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, og 9.10

Estimering 1 -Punktestimering

0.5 (6x 6x2 ) dx = [3x 2 2x 3 ] 0.9. n n. = n. ln x i + (β 1) i=1. n i=1

KLMED8004 Medisinsk statistikk. Del I, høst Estimering. Tidligere sett på. Eksempel hypertensjon

EKSAMEN I TMA4245 Statistikk

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kp. 5 Estimering. Målemodellen.

Econ 2130 uke 15 (HG) Poissonfordelingen og innføring i estimering

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

Rep.: generelle begrep og definisjoner Kp. 10.1, 10.2 og 10.3

Løsningsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2018

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

Estimering 1 -Punktestimering

LØSNING: Eksamen 28. mai 2015

Høgskolen i Telemark Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 12. desember 2008

EKSAMEN. Oppgavesettet består av 5 oppgaver, hvor vekten til hver oppgave er angitt i prosent i oppgaveteksten. Alle oppgavene skal besvares.

TMA4240 Statistikk Høst 2012

Kap. 9: Inferens om én populasjon. Egenskaper ved t-fordelingen. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere. I Kapittel 8 brukte vi observatoren

TMA4240/4245 Statistikk 11. august 2012

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

8 (inkludert forsiden og formelsamling) Tegne- og skrivesaker, kalkulator, formelsamling (se vedlagt).

Forventningsverdi. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Estimering. Målemodellen. Konfidensintervall, innledning. Kp. 5 Estimering.

TMA4240 Statistikk 2014

AVDELING FOR INGENIØRUTDANNING EKSAMENSOPPGAVE

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Løsningsforslag ST2301 øving 3

Hypotesetesting, del 4

Kap. 9: Inferens om én populasjon

Høgskolen i Telemark Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 20. mai 2008

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Estimering. Målemodellen. Sannsynlighetsregning med statistikk. Kp. 5 Estimering.

Løsningsforslag for andre obligatoriske oppgave i STK1100 Våren 2007 Av Ingunn Fride Tvete og Ørnulf Borgan

STK1100 våren 2017 Estimering

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007 Kp. 6, del 2

Påliteligheten til en stikkprøve

Forelesning 4 og 5 Transformasjon, Weibull-, lognormal, beta-, kji-kvadrat -, t-, F- fordeling

Oppgaver fra boka: X 2 X n 1

Kap. 9: Inferens om én populasjon

Til nå, og så videre... TMA4240 Statistikk H2010 (25) Mette Langaas. Foreleses mandag 15.november, 2010

betegne begivenheten at det trekkes et billedkort i trekning j (for j=1,2,3), og komplementet til

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

Estimering og hypotesetesting. Estimering og hypotesetesting. Estimering og hypotesetesting. Kapittel 10. Ett- og toutvalgs hypotesetesting

Transkript:

TMA4245 Statistikk Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Øvig ummer b5 Oppgave 1 Eksame mai 2001, oppgave 1 av 4 Vi ser på kosetrasjoe av et giftstoff i havbue like utefor e fabrikk. Miljøforskriftee sier at kosetrasjoe ikke skal overstige 12 [g/cm 3 ]. For å kotrollere dette tas prøver av havbue. Ata at e prøveverdi Y er ormalfordelt med forvetig µ og stadardavvik σ. Sett µ = 13 og σ = 1,5 i pukt a), og la de være ukjet i reste av oppgave. a) Bereg P (Y < 12) og P (11 < Y < 14). b) De observerte måleverdiee er 11,7 12,4 12,8 12,9 13,3. Ka vi på grulag av dette kokludere med at giftkosetrasjoe på havbue like ved fabrikke er over 12? Formuler problemstillige som e hypotesetest og utfør teste på sigifikasivå 0,05. c) Det blir tatt 10 ye måliger, me dee gag i ulike avstader x fra fabrikke. Måligee er x 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 y 9,9 11,1 9,3 10,6 9,2 9,3 10,0 9,2 10,3 8,4 I tillegg kommer de fem måligee i b). Her er x = 0. Det oppgis at x i = 550, (xi x) 2 = 18 333,33, y i = 160,4 og x i y i = 5245. Vi velger å utføre e lieær regresjosaalyse med Y som avhegig variabel og x som uavhegig variabel. Modelle er E(Y x) = α + βx. Bereg estimatee for α og β. Forklar hva estimatet for α beskriver i dette eksemplet. Regresjosaalyse gir oss ikke grulag for å kokludere med at α > 12. Hvorfor ikke? Sammelig resultatet fra dee aalyse med resultatet i b) og kommeter. Hvorfor ka det skje at to slike aalyser gir forskjellig koklusjo? Bruk gjere figur i forklarige. Oppgave 2 Automatisert laboratorium Eksame ovember 2002, oppgave 3 av 3 ovigb5-oppg-b 30. mars 2009 Side 1

I eit laboratorium yskjer ei å evaluere samahege mellom to variablar Y og x. Apparature er sett opp slik at ei ka fastsetje x for deretter å måle Y. Ei vel å ytte følgjade modell for samahege mellom variablae Y = α + βx + ε der α og β er to ukjede koeffisietar og ε er ei tilfeldig variabel som er ormalfordelt med forvetig 0 og ukjed varias σ 2. La x 1, x 2,..., x vere verdiar av variabele x og y 1, y 2,..., y dei tilhøyrade verdiae som blir målt for Y. Desse skal sjåast på som realiserigar av uavhegige variablar Y 1, Y 2,..., Y. Miste kvadratsums (least squares) estimatorae, A og B, for koeffisietae α og β er då gitt ved A = 1 Y i B x og B = (x i x)y i (x i x) 2 der x = 1 x i. a) Vis at estimatorae A og B er forvetigsrette estimatorar for α og β. Bruk at kovariase mellom Ȳ = (1/) Y i og B er 0 og utlei variase til estimatorae A og B. Kva sasysfordeligar har estimatorae A og B? Grugjev svaret. Laboratorieforsøka er svært arbeidskrevjade, me apparature er automatisert slik at forsøka ka utførast automatisk for ekvidistate verdiar av x. Sjå på to måleseriar med = 10 Serie 1: x 1 = 1, x 2 = 2,..., x 10 = 10 Serie 2: x 1 = 2, x 2 = 4,..., x 20 = 20 Målet med forsøket er å prediktere Y 0 for x 0 = 5.5. Følgjade prediktor blir brukt: Ŷ 0 = A + Bx 0. b) Utlei variase til Y 0 Ŷ0. Kva måleserie bør yttast for å prediktere Y 0 best mogeleg for x 0 = 5.5? Grugjev og kommeter svaret du har fue. Oppgave 3 Medisikosetrasjo Eksame jauar 1999, oppgave 1 av 4 Ved behadlig av visse kreftformer får pasietee kurer der e bestemt type medisi blir ijisert i blodet i løpet av 24 timer. Alle pasieter får tilført samme dose medisi. Ved avslutige av kure blir kosetrasjoe av medisi i blodet målt. Medisikosetrasjoe måles i milligram medisi per liter blod. For at behadlige skal ha øsket effekt bør medisikosetrasjoe ved avslutige av kure helst overstige 5 mg/l. På gru av bivirkiger blir det asett som uheldig om medisikosetrasjoe overstiger 12 mg/l. La Y betege målt medisikosetrasjo ved avslutige av e kur, og ata at Y er ormalfordelt med forvetig µ og varias σ 2. Målt medisikosetrasjo ved avslutige av ulike kurer atas uavhegige. Ata i første omgag at µ = 8 og σ 2 = 2 2. a) Bereg sasylighetee P (Y 12), P (Y > 5) og P (5 < Y 12). Dersom e pasiet går gjeom 8 kurer, hva er sasylighete for at målt medisikosetrasjo ved slutte av samtlige 8 kurer er i itervallet (5,12]?

Følgede hedelser er defiert: A 1 : Målt medisikosetrasjo ved slutte av e kur overstiger 5 mg/l (dvs Y > 5). A 2 : Målt medisikosetrasjo ved slutte av e kur er midre eller lik 12 mg/l (dvs Y 12). b) Er A 1 og A 2 disjukte? (Begru svaret) Er A 1 og A 2 uavhegige? (Begru svaret) Følgede hedelse er defiert: A 3 : Målt medisikosetrasjoe ved slutte av e kur er mellom 5 mg/l og 12 mg/l (dvs 5 < Y 12). Uttrykk A 3 ved A 1 og A 2. Ata å at µ er ukjet, mes σ 2 = 2 2 fremdeles atas kjet. Fra åtte ulike kurer har ma registrert dataee: kur i 1 2 3 4 5 6 7 8 y i 7.1 9.2 10.8 12.0 6.1 8.2 8.7 7.7 c) Skriv opp e rimelig estimator for µ, og reg ut estimatet. Utled et 95% kofidesitervall for µ. Hva blir itervallet med de oppgitte dataee? Legee har etterhvert fuet ut at i stedet for å gi alle pasieter samme dose medisi, vil det være gustigere å justere dosee etter hvor syk pasiete er og hvor godt ha/hu tåler bivirkigee. La x være dose. Vi atar at x ka kotrolleres, dvs x er ikke stokastisk. Ma atar at e god lieær regresjosmodell for sammehege mellom x og Y vil være Y = βx + E, der β er e ukjet kostat og E er e ormalfordelt stokastisk variabel med forvetigsverdi 0 og kjet varias σ 2 E = 22. d) Hvorfor er det i dette tilfellet rimelig å ikke ha med oe kostatledd i de lieære regresjosmodelle? Vis at sasylighetsmaksimerigsestimatore (SME) for β basert på uavhegige observasjoer blir ˆβ = Y ix i x2 i der x i og Y i er heholdsvis dose og målt medisikosetrasjo for observasjo ummer i. Reg ut forvetige og variase til ˆβ. Det har i løpet av ti kurer på ulike pasieter blitt observert følgede sammehørede verdier for x og Y : kur i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x i 4.5 4.0 5.5 7.0 8.0 8.5 9.0 6.5 6.0 5.0 y i 6.2 5.2 7.3 8.7 9.0 10.5 10.3 8.2 7.4 7.0 Det oppgis at 10 y ix i = 536.4 og 10 x2 i = 436.

Før legee gir e pasiet e viss dose x 0 øsker de å vite oe om hvilke målt medisikosetrasjo Y 0 ma ka rege med at dette vil gi. Du skal hjelpe legee ved å lage et 95% prediksjositervall. e) Hva er tolkige av et 95% prediksjositervall? Utled et 95% prediksjositervall for Y 0 år x 0 = 8 ved å bruke de oppgitte dataee. Oppgave 4 Hubble Eksame mai 2006, oppgave 4 av 4 E viktig viteskapelig oppdagelse fat sted i 1929 da Edwi Hubble oppdaget at uiverset er ekspaderede. Hubble s tallmateriale bestod blat aet av; x i = avstade til galakse i (målt i millioer lysr), og y i = hastighete til galakse i (målt i 1000 km/s). Verdiee Hubble beyttet i e av sie aalyser er som følger: Nav Avstad, x i Hastighet, y i Virgo 22 1.2 Pegasus 68 3.8 Perseus 108 5.1 Coma Bereices 137 7.5 Ursa Major 1 255 14.9 Leo 315 19.2 Coroa Borealis 390 21.4 Gemii 405 23.0 Bootes 685 39.2 Ursa Major 2 700 41.6 Hydra 1100 60.8 Det oppgis her at 11 x i = 4185, 11 y i = 237.7, 11 x2 i = 2685141 og 11 x iy i = 152224. Hubble foreslo e modell for hastighet som fuksjo av avstad på forme y = βx, der β seere har blitt kalt Hubble s kostat. E statistisk versjo av ligige ka gis ved: Y i = βx i + ε i, i = 1,..., 11, (4.1) der ε i, i = 1,..., 11, er uavhegige og ormalfordelte stokastiske variabler med forvetig 0 og varias σ 2. a) Vi vil i første omgag fie e estimator for β. Bruk miste kvadraters metode (method of least squares) til å estimere β med utgagspukt i ligig (4.1), og vis at estimatore for β da blir gitt ved ˆβ = estimatet for β basert på dataee over. Fi også forvetig og varias til ˆβ. P 11 P x iy i 11 x2 i b) Ata at e ae galakse befier seg e avstad x 0 = 900 millioer lysr borte. Fi predikert hastighet, ŷ 0, til dee galakse.. Reg ut

Utled et 95% prediksjositervall for e målig av hastighete til dee galakse. Det oppgis at 11 (y i ŷ i ) 2 = 9.87, der ŷ i = ˆβx i. Fasit 1. a) 0.251, 0.657 b) Forkaster H 0 2. b) Bør beytte måleserie 2 3. a) 0.977, 0.933, 0.910, 0.47 b) A 3 = A 1 A 2 c) µ = Y, 8.725, [7.34, 10.11] d) E( β) = β, Var( β) = σe 2 / x2 i e) [5.64, 14.04] 4. a) 0.0567 b) 51.03, (48.5,53.5)