Eksamensoppgåve i TMA4240 Statistikk

Like dokumenter
Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

TMA4245 Statistikk Eksamen 9. desember 2013

Eksamensoppgåve i ST0103 Brukarkurs i statistikk

Eksamensoppgåve i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgåve i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgåve i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

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

Eksamensoppgåve i TMA4245 Statistikk

EKSAMEN I EMNE TMA4245 STATISTIKK

Eksamensoppgåve i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

EKSAMEN I TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

EKSAMEN I FAG TMA4240/TMA4245 STATISTIKK Lørdag 10. august 2013

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

TMA4245 Statistikk Eksamen 9. desember 2013

Eksamensoppgåve i Løsningsskisse TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

EKSAMEN I EMNE TMA4245 STATISTIKK

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

NTNU Fakultet for lærer- og tolkeutdanning

EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

EKSAMEN I FAG TMA4240/TMA4245 STATISTIKK

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

TMA4240 Statistikk Høst 2012

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

Eksamensoppgåve i ST0103 Brukarkurs i statistikk

Eksamensoppgave i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Fakultet for lærer- og tolkeutdanning

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

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

Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

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

n 2 +1) hvis n er et partall.

Eksamensoppgave i SØK Statistikk for økonomer

EKSAMEN I TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgåve i TMA4267 Lineære statistiske modellar

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk

Oppgave 1. og t α/2,n 1 = 2.262, så er et 95% konfidensintervall for µ D (se kap 9.9 i læreboka): = ( 0.12, 3.32).

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

EKSAMENSOPPGAVE. «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark/ 4 sider med egne notater. Godkjent kalkulator.

Hypotesetesting. Notat til STK1110. Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo. September 2007

EKSAMEN I TMA4315 GENERALISERTE LINEÆRE MODELLAR

Matematikk 1, 4MX1 1-7E1

HØGSKOLEN I STAVANGER

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

Eksamen MAT1010 Matematikk 2T-Y. Nynorsk/Bokmål

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

UNIVERSITETET I OSLO

HØGSKOLEN I STAVANGER

Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamensoppgåve i TMA4295 Statistisk inferens

Eksamensoppgave i TMA4267 Lineære statistiske modeller

Terminprøve i matematikk for 9. trinnet

Eksamen REA3028 Matematikk S2. Nynorsk/Bokmål

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

Eksamensoppgave i Løsningsskisse TMA4240 Statistikk

Eksamen REA3026 Matematikk S1. Nynorsk/Bokmål

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

Eksamensoppgave i TMA4295 Statistisk inferens

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

Eksamen i : STA-1002 Statistikk og. Eksamensdato : 26. september Sted : Administrasjonsbygget. Tillatte hjelpemidler : - Godkjent kalkulator

UNIVERSITETET I OSLO

Eksamensoppgave i SØK2900 Empirisk metode

TMA4240 Statistikk Høst 2016

a ) Forventningen estimeres med gjennomsnittet: x = 1 12 (x x 12 ) = 1 ( ) = 8813/12 = 734.4

Oppgave 1: Feil på mobiltelefoner

EKSAMEN I TMA4285 TIDSREKKJEMODELLAR Fredag 7. desember 2012 Tid: 09:00 13:00

Eksamensoppgåve i TMA4250 Romleg Statistikk

Eksamen REA3026 Matematikk S1. Nynorsk/Bokmål

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Fredag 13. mars 2015 kl

TMA4240 Statistikk 2014

UNIVERSITETET I OSLO

i x i

Eksamensoppgave i SØK3514 / SØK8614 Anvendt økonometri

EKSAMENSOPPGAVE Georg Elvebakk NB! Det er ikke tillatt å levere inn kladd sammen med besvarelsen

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

EKSAMENSOPPGAVE STA-1001.

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

SKR-C. ORDINÆR/UTSATT EKSAMEN Sensur faller innen

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

ORDINÆR/UTSATT EKSAMEN Sensur faller innen

TMA4265 Stokastiske prosessar

Eksamensoppgave i SØK Statistikk for økonomer

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 9: Inferens om én populasjon

Om eksamen. Never, never, never give up!

Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamensoppgave i SØK1004 Statistikk for økonomer

Eksamen MAT1005 Matematikk 2P-Y Hausten 2013

Eksamensoppgave i SØK1010 Matematikk og mikroøkonomi

OPPGÅVE 1. a) Deriver funksjonane: 2) 2. b) Bestem integrala: c) Løys likninga ved rekning: Ein halvsirkel med radius r og sentrum i origo er gitt ved

Kap. 8: Utvalsfordelingar og databeskrivelse

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamen MAT1017 Matematikk 2T. Nynorsk/Bokmål

Transkript:

Institutt for matematiske fag Eksamensoppgåve i TMA440 Statistikk Fagleg kontakt under eksamen: Jo Eidsvik og Arild Brandrud Næss Tlf: 90 1 74 7 og 99 53 8 94 Eksamensdato: 9. desember 013 Eksamenstid (frå til): 09:00 13:00 Hjelpemiddelkode/Tillatne hjelpemiddel: Tabeller og formler i statistikk K. Rottmann: Matematisk formelsamling Kalkulator: HP30S, Citizen SR-70X eller Citizen SR-70X College Stempla gult A5-ark med eigne håndskrivne formlar og notat Annan informasjon: Sensur Målform/språk: nynorsk Sidetal: 5 Sidetal vedlegg: 0 Kontrollert av: Dato Sign Merk! Studentane finn sensur i Studentweb. Har du spørsmål om sensuren må du kontakte instituttet ditt. Eksamenskontoret vil ikkje kunne svare på slike spørsmål.

TMA440 Statistikk 9. desember 013 Side 1 av 5 Oppgåve 1 Blackjack I kortspillet Blackjack får ein den høgaste gevinsten derssom dei to første korta ein får er eit ess saman med anten ein tiar, ein knekt, ei dame eller ein konge. Dette blir kalla «å få ein blackjack». I kasino der ein spelar Blackjack for pengar, blandar ein gjerne 8 kortstokkar som ein trekkjer desse korta frå. (Dette gjer det vanskelegare å «telje kort», det vil seie å rekne seg fram til kor mange ess og billetkort som er igjen i stokken.) Det er då så mange kort i stokken at vi kan sjå på dette som ein situasjon «med tilbakelegging», altså at ein trekkjer eitt og eitt kort frå ein vanleg kortstokk og legg forrige kort tilbake før ein trekkar eit nytt. Ein vanleg kortstokk har 5 kort, med 4 fargar som har kvar sin tiar, knekt, dame, konge og ess. a) Kva er sannsynet for å få ein blackjack? Kva er sannsynet for å få ein blackjack viss det første kortet du har fått er eit ess? La oss seie at ein spelar som teljer kort har funne ut at sannsynet for å få blackjack no er 0.06, at sannsynet for å få eit ess som første kort er 0.1 og at sannsynet for at det første kortet ditt var eit ess dersom du har fått ein blackjack er 0.4. Bruk desse tala til å rekne ut kva sannsynet no er for å få ein blackjack dersom det første kortet du har fått er eit ess. Lars er på ferie i Las Vegas, og går inn på det største kasinoet han finn. Han set seg ved Blackjack-bordet og sett seg føre å spele fram til han vinn og å doble innsatsen for kvart spel. Han satsar éin dollar i fyrste spel, to dollar i andre spel, og så vidare fram til han vinn. Gå for enkelthets skuld ut frå at Lars alltid får igjen det dobbelte av det han satsa dersom han vinn, at sannsynet for at han vinn er 0.3 i kvart spel, og at Lars sluttar å spele etter å ha vunne éin gong. b) La X vere talet på gonger Lars spelar før han gjev seg. Kva er sannsynsfordelinga til X? Gå ut frå i resten av oppgåva at Lars går tom for pengar og dermed sluttar å spele viss han ikkje har vunne etter å ha spela fem gonger. La W vere talet på dollar Lars vinn i kasinoet (uavhengig av kor mykje han har satsa først). Kva er forventningsverdien til W? La Y vere gevinsten Lars sit igjen med etter at innsatsen er trekt frå. Kva er forventningsverdien til Y?

TMA440 Statistikk 9. desember 013 Side av 5 Oppgåve Agent Bang si skytetrening Agent John Bang går regelmessig til skytetrening. Erfaring seier at sanssynet for eit treff er p = 0.8. I ein treningssesjon skyt han 0 skudd. Anta at skudda er uavhengige og at kvart enkeltskot er enten ein treff eller bom. a) Kva er forventa antal treff? Kva er sannsynet for at han treff flere enn forventa? Kva er det betinga sannsynet for at han treff 0 skot når vi veit at han treff fleire enn forventa? Sjefen bestemmer at John skal ha ein ny pistol. Dei håper at denne skal gje betre treffsannsyn. Dei ønskjer å undersøkje om dette holder, og John bruker den nye pistolen i ein vanlig treningssesjon med 0 skot. b) Formuler problemet som ein hypotesetest. Bruk den vanlige normalapproksimasjonen til å gjennomføre hypotesetesten på signifikansnivå α = 0.1 når observert antal treff er 18. c) Forklar korleis ein eksakt test vert ved bruk av den binomiske fordelinga. Kva vert P-verdien til den eksakte testen når han treff på 18 skot? Anta signifikansnivå α = 0.1 for testen. Rekn ut teststyrken for den eksakte testen når sant treffsannsyn er p = 0.9. Oppgåve 3 Valg av estimator Medianen til eit datasett, X, er den midterste verdien. Dersom vi har stokastiske (tilfeldige) variablar X 1, X,..., X n og ordnar dei i stigande rekkjefølje slik at X (1) < X () <... < X (n), så er medianen definert som X ( n+1 X = ) om n er eit oddetal, 1 ( ) X( n ) + X ( n +1) om n er eit partal. Når dei stokastiske variablane våre er uavhengige og normalfordelte med forventningsverdi µ og varians σ, altså X i N(µ, σ ), og vi har at talet på variablar, n, er stort, kan vi gå ut frå at variansen til medianen er Var( X) = 1 4n ( f(µ) ),

TMA440 Statistikk 9. desember 013 Side 3 av 5 der f(x) er sannsynstettleiken til normalfordelinga. a) For dette tilfellet, vis at der gjennomsnittet X = 1 n ni=1 X i. Var( X) = π Var( X), X er ein forventningsrett estimator for forventningsverdien µ. Kvifor føretrekkjer vi vanlegvis X framfor X som estimator for µ? 7 6 5 Antall 4 3 1 0 150 160 170 180 190 00 10 0 30 40 50 Hłyde (cm) Figur 1: Høgdene til 30 rekruttar, kanskje frå 1814. Statistisk sentralbyrå har data for høgdene til mannlege norske rekruttar til hæren kvart år tilbake til 1878. I denne oppgåva kan du gå ut frå at høgdene til rekruttane i kva år som helst er normalfordelte. På Terningmoen leir har løytnant Munthe funne eit skjema med høgdene på 30 rekruttar som han meiner må vere frå 1814. Papiret er gulna og blekket har falma ein del, men løytnanten får ein av dei noverande rekruttane sine til å skrive dataa inn i eit rekneark etter beste evne. Figur 1 viser eit histogram av desse data.

TMA440 Statistikk 9. desember 013 Side 4 av 5 b) For dette datasettet, vil medianen X vere større enn, mindre enn eller omtrent like stor som gjennomsnittet X? Ville du ha nytta medianen eller gjennomsnittet til å estimere forventningsverdien µ her? Grunngje svaret. Oppgåve 4 Babyvekt I medisin er det nyttig å studere vekta til nyfødde som ein funksjon av deira terminalder (gestational age eller tid sidan unnfanging). Data er her terminalder x i (veker) og vekt y i (gram) for i = 1,..., n babyer, og n = 4. For dette datasettet har vi n i=1 x i y i = 75 667, n i=1 x i = 35 77, n i=1 x i = 95 og n i=1 y i = 71 194. Anta ein lineær regresjonsmodell: Y i = β 0 + β 1 x i + ǫ i, i = 1,..., n, der ǫ 1,..., ǫ n blir antatt som uavhengige og normalfordelte med forventning 0 og varians σ. a) Bruk oppsummeringa av talmateriale over til å rekne ut estimata for skjæringspunkt og stigningstalet for regresjonsmodellen: ˆβ 0 og ˆβ 1. Vi reknar ut eit estimat for σ ved s = 1 ni=1 (y n i ˆβ 0 ˆβ 1 x i ) = 194. Rekn ut eit 95 prosent konfidensinterval for stigningstalet. b) Bruk data til å finne eit 90 prosent prediksjonsinterval for vekta til ein nyfødd i terminveke 40. Kva er bredda på 90 prosent prediksjonsintervalet for terminveke 4 i forhold til det vi fann for veke 40? Figur viser eit kryssplott av terminveke og vekt. I dette plottet vert data delt inn i to grupper: gutar og jenter. Det er n b = 1 gutar (nummerert 1 til n b ) og 1 jenter (nummerert i = n b + 1 til n). Vi foreslår følgjande modell for data Y i = β b + β 1 x i + ǫ i, i = 1,..., n b. Y i = β g + β 1 x i + ǫ i, i = n b + 1,..., n. der vi fortsatt antek at ǫ 1,..., ǫ n er uavhengige og normalfordelte med forventning 0 og varians σ.

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) TMA440 Statistikk 9. desember 013 Side 5 av 5 3400 300 Weight 3000 800 600 400 Boys Girls 35 36 37 38 39 40 41 4 Gestational age Figur : Kryssplot av terminveke og fødselsvekt for 1 gutar og 1 jenter. c) Bruk plottet til å forklare kvifor denne modellen kan vere nyttig. Forklar vidare om nokre element av modellen kan vere uønska. Rekn ut minste kvadratsums estimat (eller maximum likelihood estimat) for parametra i modellen, her benevnt ved ˆβ b, ˆβ g og ˆβ 1. I tillegg til summane tidligare i oppgåva har vi no at n b i=1 y i = 36 58, n b i=1 x i = 460, n i=nb +1 y i = 34 936 og n i=nb +1 x i = 465.