Kapittel 1: Beskrivende statistikk

Like dokumenter
Kapittel 1: Beskrivende statistikk

Kapittel 1: Beskrivende statistikk

Analyse av sammenhenger

Det ble orientert i plenum under eksamensdagen om følgende endringer i forhold til oppgaven:

Formler og regler i statistikk ifølge lærebok Gunnar Løvås: Statistikk for universiteter og høgskoler

Om enkel lineær regresjon I

Forelesning 25 og 26 Introduksjon til Bayesiansk statistikk

STK1100 våren Estimering. Politisk meningsmåling. Svarer til sidene i læreboka. The German tank problem. Måling av lungefunksjon

Regler om normalfordelingen

Regler om normalfordelingen

Løsningskisse seminaroppgaver uke 17 ( april)

STK1100 våren Konfidensintevaller

01. Til hvilke deler av naturen benyttes kvantefysikk som beskrivende verktøy?

Spill med fullstendig info.

Forelesning 3 mandag den 25. august

Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL

Tidspunkt for eksamen: 10. desember ,5 timer

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

Forelesning 19 og 20 Regresjon og korrelasjons (II)

Regler om normalfordelingen

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

STK1110 høsten Lineær regresjon. Svarer til avsnittene i læreboka (med unntak av stoffet om logistisk regresjon)

Econ 2130 uke 15 (HG)

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

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk Nov 2001 Oppgave 1 a) Det fins 8 mulige kombinasjoner. Disse finnes ved å utelate ett og ett tall.

OBLIGATORISK OPPGAVE 1 INF 3340/4340/9340 HØSTEN 2005

Makroøkonomi - B1. Innledning. Begrep. B. Makroøkonomi. Mundells trilemma går ut på følgende:

Forelesning nr.3 INF 1411 Elektroniske systemer. Parallelle og parallell-serielle kretser Kirchhoffs strømlov

2T kapittel 3 Modellering og bevis Utvalgte løsninger oppgavesamlingen

Positive rekker. Forelest: 3. Sept, 2004

Forelesning nr.3 IN 1080 Mekatronikk. Parallelle og parallell-serielle kretser Kirchhoffs strømlov

FØLGER, REKKER OG GJENNOMSNITT

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

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

Forelesning Enveis ANOVA

Econ 2130 uke 19 (HG) Inferens i enkel regresjon og diskrete modeller

Seleksjon og uttak av alderspensjon fra Folketrygden

som vi ønsker å si noe om basert på data Eksempel. Uid-modellen: X1, X ,,,

x x A f < A Tilbakekopling - Feedback Kap. 23 Paynter Feedback brukes til : 1. Linearisering 2. Stabilisering 3. Regulering og kontroll

Forelesning 21 og 22 Goodness of fit test and contingency table ( 2 test og krysstabell)

Om enkel lineær regresjon II

IT1105 Algoritmer og datastrukturer

x x A f < A Tilbakekopling - Feedback Kap. 23 Paynter Feedback brukes til : 1. Linearisering 2. Stabilisering 3. Regulering og kontroll

Forelesning Ordnings observatorer

i B maksimal b Fundamentalteoremet for lineærprogrammering Den leksikografiske metode Blands pivoteringregel MoD233 - Geir Hasle - Leksjon 4 2

EKSAMEN løsningsforslag

Forelesning Punktestimering

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

= A. Tilbakekopling - Feedback Kap. 23 Paynter. Feedback brukes til : 1. Linearisering 2. Stabilisering 3. Regulering og kontroll

Oversikt over konfidensintervall i Econ 2130

Gråtonehistogrammer. Histogrammer. Hvordan endre kontrasten i et bilde?

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

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

Econ 2130 uke 13 (HG)

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

TMA4245 Statistikk Eksamen mai 2016

Forelesning nr.3 INF 1411 Elektroniske systemer

1. Konfidens intervall for

TMA4245 Statistikk Eksamen 21. mai 2013

Om enkel lineær regresjon II

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT. Innleveringssted: Ekspedisjonen i 12. etasje (mellom ) OG Fronter (innen klokken 15).

Statistikk med anvendelse i økonomi

Estimering 1 -Punktestimering

Estimering 1 -Punktestimering

Statistikk og økonomi, våren 2017

Alternerende rekker og absolutt konvergens

Kraftelektronikk (Elkraft 2 høst), Løsningsforslag til øvingssett 2, høst 2005

Generell støymodell for forsterkere (Mot Kap.2)

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

2.1 Polynomdivisjon. Oppgave 2.10

Løsningsforslag (ST1201/ST , kontinuasjonseksamen) ln L. X i = 2n.

Mer om Hypotesetesting (kap 5) Student t-fordelingen. Eksamen. Fordelingene blir like ved stor n:

AVDELING FOR INGENIØRUTDANNING EKSAMENSOPPGAVE

Simpleksmetoden. Initiell basistabell Fase I for å skaffe initiell, brukbar løsning. Fase II: Iterativ prosess for å finne optimal løsning Pivotering

Forelesninger i spillteori V 2003, del 1. Telenor Mobil, NetCom Rimi, Rema, andre SAS, lavprisselskaper Charterselskaper

Tidspunkt for 10eksamen: 15. mai ,5 timer

Seminaroppgaver for uke 13

S2 kapittel 1 Rekker Løsninger til innlæringsoppgavene

IN3030 Uke 12, v2019. Eric Jul PSE, Inst. for informatikk

Oversikt over tester i Econ 2130

Seminaroppgaver for uke 13 (Oppgave (1), (2), og (3))

Analyse av feil i analytiske målinger. Feil i kvantitative analyser.

Oversikt over tester i Econ 2130

(iii) Når 5 er blitt trukket ut, er det tre igjen som kan blir trukket ut til den siste plassen, altså:

Årets hotteste. fyrverkerikampanje. t s. : t. kr 5 FLASHING THUNDER. n i. u h. t K. s 1. få med

Eksempel 1 - Er gjennomsnittshøyden for kvinner i Norge økende?

FORELESNINGSNOTATER I SPILLTEORI Geir B. Asheim, våren 2001 (oppdatert ).

STK1100 våren 2015 P A B P B A. Betinget sannsynlighet. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet! Eksemplet motiverer definisjonen:

Generell støymodell for forsterkere (Mot Kap.2)

Obligatorisk oppgave nr. 3 i Diskret matematikk

Randi Johannessen. Mikroindeksformel i konsumprisindeksen. 2001/64 Notater 2001

Kapittel 8: Estimering

Velkommen til oversiktsforelesninger i Matematikk 1. med Jørgen Endal

Om enkel lineær regresjon II

TMA4240 Statistikk Høst 2016

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

3 Tekniske data og målskisser

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Grunnbegrep. Grunnbegrep, sannsynligheten for et utfall

Transkript:

Kapttel : Bekrvede tattkk Defjoer: Populajo og utvalg Populajo: Alle mulge obervajoer v ka gjøre, (,,, N ). Utvalg: Delmegde av populajoe (,,,, der <N). Tlfeldg utvalg: Delmegde der elemetee er tlfeldg valgt fra populajoe. Derom v har data fra et tlfeldg utvalg vl dette g o yttg formajo om hele populajoe. Et utvalg om kke er tlfeldg (for ekempel målg av høyde ku tl de over meter) er kke lke yttg. Et tlfeldg utvalg er repreetatvt (ka bruke tl å oe om hele populajoe). Ekempel: Høyde voke ordme Populajo: Høyde tl alle voke ordme Utvalg: Høyde tl oe voke ordme Tlfeldg utvalg: Høyde tl oe tlfeldg valgte voke ordme.

Ja Ne Ja Ne

Meda og gjeomtt De met brukte målee på belggehet (på tallja) tl et dataett er meda og gjeomtt. Ata geerelt at v har amlet et dataett betåede av målger om v på ymbolk form beteger,,,. Som et ekempel kal v e på e tuajo der v har målt høyde tl =6 peroer og fått dataettet: =.73, =.85, 3 =.6, 4 =.0, 5 =.7 og 6 =.88. Defjo: Gjeomtt: ( ) Defjo: Meda: Obervajoe mdte. Sorter dataee tgede rekkefølge. Medae er obervajoe mdte, eller gjeomttet av de to obervajoee mdte derom v har et partall atall obervajoer. Ekempel: Høydedataee Sortert:.6,.7,.73,.85,.88,.0 Meda: ~ (.73.85).79 Ekempel: Hva blr medae tl dataee 3.3, 7., 7.0, 35.6, 9.3? Ekempel: Høydedataee 6 6. 80

Utvalgvara og utvalgtadardavvk Ata at v har målt høyde tl =5 adre peroer e de v betraktet tdlgere og fått data =.74, =.76, 3 =.79, 4 =.84 og 5 =.87. For de dataee blr: 5 ~ 3 5.79 (.74.76.79.84.87).80 5 Dv amme gjeomtt og meda om forrge dataett - me v er at det er mye tørre predg det førte dataettet: Defjo: Utvalgvara: Utvalgtadardavvk: Ekempel: Høydedataee Dataett : [(.73.80) 6 (.0.80) (.85.80) (.7.80) (.6.80) (.88.80) ] 0.00 Dataett : 0.000.4 Dataett: Dataett : De met brukte målee på predg (varajo) tallee et dataett er utvalgvara og utvalgtadardavvk. 0.003 og 0.003 0.054 Dv, mt predg dataett!

Tolkg av utvalgvara/- tadardavvk: E grov tommelfgerregel er at ofte (me kke alltd) vl omtret: Ca 68% av dataee lgge tervallet Ca 95% av dataee lgge tervallet Nete alle dataee lgge tervallet Dee regele er OK år htogram over dataee er oelude ymmetrk.,, 3, 3 Ekempler på adre mål for å bekrve data om bruke er: Mode (modu) - de obervajoe om opptrer oftet. Kvartler - puktee om deler dataee mte fjerdepart, mdte og tørte fjerdepart. Kvartlbredde avtad mellom øverte og ederte kvartl. Rage avtad mellom tørte og mte obervajo. Utvalgvara og utvalgtadardavvk kalle ogå ofte emprk vara og emprk tadardavvk

Htogram Ved ulke grafke metoder ka ma lage gode vuelle fremtllger av data. E av de met brukte metodee for å fremtlle umerke data er ved å plotte htogram. Ekempel: Ometg ( mll. kroer) 0 må bedrfter er.,.6, 3.,.,.8, 0.9,.3,.9,.6,.7,.,.4, 0.5,.,.5, 4.6 og.4. Et htogram over de dataee ka for ekempel e ut om dette: Høyde på hver øyle agr atall obervajoer tervallet.

Samvarajo utvalgkovara og korrelajo Ekempel: Målg av = atall år med utdag og y= tekt ( 000 kr) for =8 peroer: 3 4 5 6 7 8 5 4 7 0 8 6 y 390 60 90 40 70 370 0 440 Er det ammeheg mellom og y? Scatterplott gr f grafk llutrajo: Defjo: Utvalgkovara: y 8 ( y y Ekemplet: 4.5 og y 306.5 y 8 4.5)( y 306.5) 9. Ka v g et mål på ammehege? Forteget på utvalgkovarae agr om v har e potv eller e egatv ammeheg, me ut over det ka de være vakelg å tolke. Et bedre mål er korrelajoe.

Defjo: Korrelajo: r y y Der y er utvalgkovarae, er utvalgtadardavvket tl -målgee og y er utvalgtadardavvket tl y-målgee. Tolkg: Korrelajo = grad av leær ammeheg Det ka ve at: r Ekemplet: y 8 8 8 8 ( ( y 4.5) 7.643 306.5) 66.8 9. r 0.64 7.643 66.8

Oppummerg Populajo: Alle mulge obervajoer v ka gjøre, (,,, N ). Utvalg: Delmegde av populajoe (,,,, der <N). Tlfeldg utvalg: Delmegde der elemetee er tlfeldg valgt fra populajoe. Gjeomtt: ( Medae: Obervajoe mdte ) Utvalgvara: Utvalgtadardavvk: Korrelajo: y r r y