LØSNING: Eksamen 28. mai 2015

Like dokumenter
LØSNING: Eksamen 22. mai 2018

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 =

TMA4245 Statistikk Eksamen mai 2017

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

TMA4240 Statistikk Høst 2009

TMA4240 Statistikk Høst 2016

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Eksamen i. MAT110 Statistikk 1

Kapittel 7: Noen viktige sannsynlighetsfordelinger

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

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

Kapittel 5: Tilfeldige variable, forventning og varians.

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kontinuerlige tilfeldige variable, intro. Kontinuerlige tilfeldige variable, intro.

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kontinuerlige tilfeldige variable, intro. Kontinuerlige tilfeldige variable, intro.

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

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

Kapittel 7: Noen viktige sannsynlighetsfordelinger

Noen vanlige. Indikatorfordeling: 1, dersom suksess. I mange situasjoner kan fenomenet vi ser på. 0, dersom ikke suksess

Lineær regresjonsanalyse (13.4)

TMA4240 Statistikk Høst 2016

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

ECON240 Statistikk og økonometri

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4245 STATISTIKK 6.august 2004

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

Econ 2130 Forelesning uke 11 (HG)

TMA4245 Statistikk Vår 2015

Emnenavn: Metode 1, statistikk deleksamen. Eksamenstid: 4 timer. Faglærer: Bjørnar Karlsen Kivedal

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

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

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kontinuerlige tilfeldige variable, intro. Kontinuerlige tilfeldige variable, intro.

Kort repetisjon fra kapittel 4. Oppsummering kapittel ST0202 Statistikk for samfunnsvitere. Betinget sannsynlighet og trediagram

Forventningsverdi. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006

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

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Kap. 9: Inferens om én populasjon

Løsningsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2015

Løsningsforslag Oppgave 1

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

Løsningsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2018

EKSAMENSOPPGAVE. Mat-1060 Beregningsorientert programmering og statistikk

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

Løsningsforslag til eksamen i STK desember 2010

TMA4240 Statistikk 2014

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK 5.august 2004

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

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

Kap. 9: Inferens om én populasjon

Mer om utvalgsundersøkelser

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

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011

Kapittel 8: Estimering

TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4245 Statistikk Eksamen 9. desember 2013

Statistikk og økonomi, våren 2017

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

2. Hypotesetesting i ulike sitausjoner: i. for forventingen, μ, i målemodellen med normalantakelse og kjent varians, σ 2.

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2015

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

Eksamen REA3028 S2, Våren 2011

H14 - Hjemmeeksamen i statistikk/ped sensurveiledning

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)

Estimering 1 -Punktestimering

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

TMA4240 Statistikk Høst 2016

UNIVERSITETET I OSLO

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007 Oppsummering

TMA4240 Statistikk Høst 2015

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

TMA4240/4245 Statistikk 11. august 2012

Estimering 1 -Punktestimering

ST1201 Statistiske metoder

UNIVERSITETET I OSLO

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

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

Estimering 2. -Konfidensintervall

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

Løsning TALM1005 (statistikkdel) juni 2017

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

Løsningsforslag ST1101/ST6101 kontinuasjonseksamen 2018

Forelesning Moment og Momentgenererende funksjoner

Eksempeloppgave REA3028 Matematikk S2 Eksempel på eksamen våren 2015 etter ny ordning. Ny eksamensordning. Del 1: 3 timer (uten hjelpemidler)

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Skrivne og trykte hjelpemiddel samt kalkulator er tillate. Ta med all mellomrekning som trengst for å grunngje svaret.

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

STK1100 våren 2017 Estimering

n 2 +1) hvis n er et partall.

Løsningsforslag ST2301 øving 3

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

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

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

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

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2012

LØSNING: Eksamen 17. des. 2015

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

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

Oppgaver fra boka: X 2 X n 1

Transkript:

LØSNING: Eksame 28. mai 2015 MAT110 Statistikk 1, vår 2015 Oppgave 1: revisjo ) a) Situasjoe som beskrives i oppgave ka modelleres med e ure. I dee ure er fordelige kjet, M atall bilag med feil og N 100 000 bilag totalt. De stokastiske variabele X har derfor e hypergeometrisk fordelig. b) Side X er hypergeometrisk fordelt så er forvetige: E[X] M N 1) Løser med hesypå M alae og får: M E[X]N 10 100 000 1000 1000, q.e.d. 2) c) Side X er hypergeometrisk fordelt så er variase: V ar[x] N N 1 M N 1 M ) N 3) 100 000 1000 100 000 1 1000 1000 100 000 1 1000 ) 100 000 9.8 4) 1

og tilhørede stadardavvik: σ[x] V ar[x] 9.8 3.13, q.e.d. 5) d) i) E hypergeometrisk fordelig ka med god tilæremelse beskrives av e ormalfordelig dersom: N 20 6) M N 1 M ) N 5 7) ii) For vårt tilfelle er: 100 000 20 1000 8) 1000 1000 100 000 1 1000 ) 100 000 5 9) som gir 100 000 20 000 10) 9.9 5 11) dvs. kritereiee er oppfylte i vårt tilfelle. e) og g) Se vedlegg. 2

f) I oppgave er det oppgitt at de stokastiske variabele X er ormalfordelt med X N [ E[X] 10, σ[x] ]. Dermed løses dee oppgave med omvedt) tabelloppslag 1. Stadardiserer: P X g) 0.10 12) X E[X] P σ[x] Z g E[X] ) σ[x] Z 0 stadardiser 0.10 13) P Z Z 0 ) 0.10 14) Ulikhete skal være rett vei, altså midre e eller lik: P Z Z 0 ) 0.10 15) 1 P Z < Z 0 ) 0.10 16) P Z < Z 0 ) 0.90 17) Ved omvedt tabelloppslag ser vi at Z 0 må være 1.28: 2 Vi løser Z 0 1.28 19) Z 0 g E[X] σ[x] 20) med hesy på g: E[X] 10 og σ[x] 3.13 fra oppgave c ) g E[X] + Z 0 σ[x] 21) 10 + 1.28 3.13 14 22) 1 Husk at tabelle på side 65 i 2015-formelsamlige dreier seg KUN om ormalfordelig. 2 For e kotiuerlig sasylighetsfordelig er sasylighete i et pukt lik ull. Dermed ka vi skrive: P Z Z 0 ) P Z < Z 0 ) + P Z Z 0 ) P Z < Z 0 ) 18) 0 Dermed ka vi fie fortsatt bruke tabelle i formelsamlige selv om tabelle sier oe om GZ 0 ) P Z Z 0 ) mes vi skal fie P Z < Z 0 ). 3

Dette betyr at revisore uderkjeer regskapet dersom ha fier 14 feil eller mer blat de 1000 bilagee ha trekker. 4

Oppgave 2: økoomi / logistikk ) a) Side de stokastiske variabele D 1 er oppgitt i oppgave til å være ormalfordelt så fier vi sasylighete P D 1 > 21 000) ved stadardiserig og tilhørede tabelloppslag: P D 1 > 21 000) stadardiser D1 µ 1 P > 21 000 µ ) 1 σ }{{ 1 σ } 1 Z 23) P Z > 21 000 15 000 3000 ) 24) P Z > 2 ) 25) 1 P Z 2 ) 26) 1 G 2 ) 0.9772 27) tabell 1 0.9772 28) 0.0228 29) Sasylighete for at mer e 21 000 trofaste aviskjøpere kjøper Dagbladet e gitt dag er 2.28 %. 5

b) Det er oppgitt i oppgave at de totale etterspørsele D tot av aviser dersom det har skjedd e spesiell yhet er: D tot D 1 + D 2 30) Ved å bruke formel 5.13) i formelsamlige fra 2015 fier vi da: E[D tot ] E[D 1 + D 2 ] 31) alltid E[D 1 ] + E[D 2 ] µ 1 + µ 2 15 000 + 18 000 33 000 32) µ 1 µ 2 NB: Overgage i lig.31) til 32) gjelder alltid. Uasett om de stokastiske variablee X i er uavhegige eller ikke. c) Variase til de totale etterspørsele D tot av aviser dersom det har skjedd e spesiell yhet er: V ar[ D tot ] V ar [ D 1 + D 2 ] 33) uavh. V ar[d 1 ] + V ar[d 2 ] 34) σ 2 1 + σ 2 2 3000 2 + 4000 2 25 000 000 35) NB: Overgage fra lig.33) til lig.34) gjelder ku dersom de stokastiske variablee D 1 og D 2 er uavhegige. 6

d) Forvetede fortjeeste til Dagbladet E[F ] per dag dersom e spesiell yhet har skjedd: E[F ] E [ p k)d tot c ] 36) p k)e[d tot ] c 25 12) 33 000 400 000 ) NOK 37) 29 000 NOK 38) Her har vi brukt at E[D tot ] 33 000 fra oppgave 2b, se lig.32). e) Side D tot er oppgitt i oppgave til å være ormalfordelt så fier vi sasylighete P D tot > 21 000) ved stadardiserig og tilhørede tabelloppslag: bruker at σ[d tot ] V ar[d tot ] 25 000 000 5000 fra oppgave 2c ) P D tot > 21 000 S) ) stadardiser Dtot E[D tot ] P 21 000 33 000 σ[d tot ] S > 5000 Z tot 39) P Z tot > 21 000 33 000 5000 ) 40) P Z tot > 2.4 ) 41) 1 P Z tot 2.4 ) 42) 1 ) 1 P Z tot 2.4 ) 43) P Z tot 2.4 ) 44) tabell G2.4) 45) 0.9918 46) Sasylighete for at mer e 21 000 persoer kjøper Dagbladet e gitt dag, dersom vi vet at det har skjedd e spesielle yhet, er 99.18 %. 7

f) Oppgave spør etter sasylighete P D tot > 21 000). Oppsplittig av utfallsrom Ω: 3 P D tot > 21 000) 0.20 1 0.20 {}}{ P D tot > 21 000 S) P S) + P D tot > 21 000 S) P S) 47) 0.9918 P D 1 >21 000) 0.028 oppspl. 0.9918 0.20 + 0.0228 1 0.20) 0.2166 48) Sasylighete for at det e gitt dag etterspørres mer e 21 000 aviser dersom vi ikke vet om det skjer e spesiell yhet eller ikke de aktuelle dage, er 21.66 %. 3 Se side 32 i formelsamlige 2015. 8

Oppgave 3: petroleumslogistikk ) a) Side P X x i ) P X 0) + P X 1) + P X 2) + P X 3) + P X 4) 49) i0 0.09 + 0.28 + 0.41 + 0.17 + 0.05 1 50) b) Sasylighete for at det leveres i 3 rapporter eller mer per dag: P X 3) P X 3) + P X 4) 0.17 + 0.05 0.22 51) c) i) Forvetet atall ileverte rapporter per dag: E[X] def. 4 i0 x i P X x i ) 52) 0 P X 0) 0.09 + 1 P X 1) 0.28 + 2 P X 2) 0.41 + 3 P X 3) 0.17 + 4 P X 4) 0.05 0 0.09 + 1 0.28 + 2 0.41 + 3 0.17 + 4 0.05 1.81 53) ii) For å fie variase V ar[x] så reger vi først ut E[X 2 ]: E[X 2 ] def. 3 i0 x 2 i P X x i ) 54) 0 2 P X 0) 0.09 + 1 2 P X 1) 0.28 + 2 2 P X 2) 0.41 + 3 2 P X 3) 0.17 + 4 2 P X 4) 0.05 0 2 0.09 + 1 2 0.28 + 2 2 0.41 + 3 2 0.17 + 4 2 0.05 4.25 55) 9

Dette isatt i setige for variassetige : 4 V ar[x] E[X 2 ] E[X] 2 4.25 1.81 2 0.9739 56) d) i) Tolkig: E[ X ] forvetet atall ileverte rapporter per dag i gjeomsitt over et helt år ii) Forvetet atall ileverte rapporter i gjeomsitt per dag: 365 ) [ 1 E[ X ] E alltid X 1 + X 2 +... + X ) ] 1 E[X 1 ] + E[X 2 ] +... + E[X ] ) 1 E[X] + E[X] +... + E[X] E[X] ) 1 E[X] 1.81 57) 58) 1.81 59) NB: Overgage i lig.57) til 58) gjelder alltid. Uasett om de stokastiske variablee X i er uavhegige eller ikke. 4 Se side 39 i formelsamlige fra 2015. 10

e) i) Tolkig: V ar[ X ] forvetet variasjo/spredig i atall ileverte rapporter per dag i gjeomsitt over et helt år 60) ii) Variase til atall ileverte rapporter per dag i gjeomsitt over et år: 365 ) V ar[ X ] [ ) ] 1 V ar X 1 + X 2 +... + X uavh. ) 1 V ar[x 2 1 ] + V ar[x 2 ] +... + V ar[x ] V ar[x] 1 2 V ar[x] 0.9739 0.9739 365 61) 62) 0.002668 63) NB: Overgage i lig.61) til 62) gjelder fordi de stokastiske variablee X i er uavhegige. f) Side 1. atall ileverte rapporter per dag er uavhegige: oppgitt i oppgavetekste ) X i er uavhegige for alle i 1, 2, 3,..., 2. alle X i har samme sasylighetsfordelig: oppgitt i oppgavetekste ) X i samme sasylighetsfordelig for alle i 1, 2, 3,..., 3. atall forsøk, dvs. atall dager, 365 er tilstrekkelig stort 5 så gjelder setralgresesetige. Dermed er X ormalfordelt. 5 Husk: Atall forsøk for at setralgresesetige skal gjelde er avhegig av situasjoe. Me e tommelfigerregel er at vi bør ha 30. 11

g) Fra oppgavee 2c, 2d og 2e fora ser vi at: E[ X ] 1.81 E[X] 1.81 64) og at V ar[ X ] 0.002668 V ar[x] 0.9739 65) Det betyr at sasylighetfordelige til X, dvs. P X x) gitt ved tabell i V arx oppgavetekste, og sasylighetfordelige til X, dvs. X N[ E[X], ] har samme tygdepukt, me mye midre varias / usikkerhet. 12

h) Sasylighete for at atall ileverte rapporter i løpet av et år overstiger 700: 365 ) X1 + X 2 +... + X P X 1 + X 2 +... + X > 700 ) P P X > 700 ) 1 P X 700 ) > 700 ) 66) 67) 68) stadardiser X E[ X ] 1 P σ[ X ] Z 1 P Z 700 1.81 ) 365 0.002668 700 E[ X ] σ[ X ] ) 69) 70) 1 P Z 2.09) 71) 1 G2.09) 72) 1 0.9817 73) 0.0183 74) Kommetar: Legg merke til at det er X som skal stadardiseres. Ikke X. Det betyr at vi må bruke E[ X ] 1.81 og σ[ X ] 0.002668 ikke E[ X ] 1.81 og σ[ X ] 0.9739 ). 13

Oppgave 4: økoomi ) a) i) R xy er ormalisert og ligger mellom 1 og 1, dvs.: 1 R xy 1. ii) R xy er et mål på lieær korrelasjo mellom obervasjoee x og y. Det er et mål på i hvor stor grad det er e lieær sammmeheg mellom obervasjoee x og y. iii) R xy er ehetsuavhegig, dvs. ige ehet. 6 b) Uttrykket for korrelasjoskoeffisiete fier vi i formelsamlige. Det gir: R xy S xy S x S y 75) 110.83 116.67 109.54 0.98 76) c) At R xy 0.98 betyr at det er e sterk egativ korrelasjo mellom x og y, dvs. store x hører samme med små y og omvedt. Det er altså e sterk lieær sammeheg mellom x og y med egativt stigigstall. 6 Dette betyr at R xy har samme verdi uasett hva slags ehet ma bruker for å rege ut R xy S xy /S x S y ). 14

d) Vi skal fie regresjoslije. Formele for miste kvadraters lieære regresjoslije står i formelsamlige: ŷ ˆα + ˆβx 77) hvor parametree ˆβ og ˆα er: dropper beevige) ˆβ S xy S 2 x 110.83 116.67 0.95 78a) ˆα y βx 40.43 0.95) 15 54.68 78b) Miste kvadraters lieære regresjoslije ŷ ˆα + ˆβ x blir dermed: ŷ 54.68 0.95 x 79) e) Bruker regresjoslije ŷ ŷx) fra oppgave 4d, dvs. lig.79): ŷ17) 54.68 0.95 17 38.53 80) Regresjoslije predikerer at kvadratmeterprise for e leilighet som er 17 km utefor setrum er 38 530 NOK/m 2. 15

f) Gjeomsittlig kvadratmeterpris i Norge er 35 000 NOK/m 2. Ifølge regresjoslije, år ŷx) 35, er da: Løser med hesy på x: 35 54.68 0.95 x 81) x 54.68 35 0.95 20.72 82) Ifølge regresjoslije oppår ma ladsgjeomsittet i kvadratmeterpris 20.72 km utefor setrum. g) Forklarigskrafte R 2 ka leses direkte fra Excel-utskrifte: Se celle som heter R Square i Excel-utskrifte ): 7 R 2 0.9613 83) h) Kommetar til svaret i oppgave 4g: At R 2 0.9613 betyr at regresjoslije vil i i stor grad forutsi kvadrameterprise på e leilighet for e gitt avstad fra setrum. Modelle har stor forklarigskraft. 7 Ma ka også rege ut forklarigskrafte R 2 for håd via defiisjoe R 2 1 SSE/SST. Me det er mye mer arbeidskrevede. Fit at dataprogrammer som f.eks. Excel) ka hjelpe oss med slikt. 16

Vedlegg f X x) Studetummer: 0.15 f X xe[x]10) 0.13 0.10 0.05 σ 3.13 P X 14 ) x 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 μ E[X] 10