UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Like dokumenter
UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Løsningsforslag til obligatorisk oppgave i ECON2130 våren 2014 av Jonas Schenkel.

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Løsningsforslag ECON 2130 Obligatorisk semesteroppgave 2017 vår

betyr begivenheten at det blir trukket en rød kule i første trekning og en hvit i andre, mens B1 B2

Illustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og litt om heltallskorreksjon (som i eksempel 5.20).

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

ECON2130 Kommentarer til oblig

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Utvalgsfordelinger. Utvalg er en tilfeldig mekanisme. Sannsynlighetsregning dreier seg om tilfeldige mekanismer.

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

EKSAMEN. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator. Hornæs: Formelsamling statistikk HiG. John Haugan: Formler og tabeller.

EKSAMEN. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator. Hornæs: Formelsamling statistikk HiG. John Haugan: Formler og tabeller.

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

EKSAMEN KANDIDATNUMMER: EKSAMENSDATO: 26. mai SENSURFRIST: 16. juni KLASSE: HIS TID: kl

Løsningskisse seminaroppgaver uke 11 ( mars)

Innføring i Excel. Et lite selv-instruksjons kurs ( tutorial )

EKSAMEN. EMNEANSVARLIG: Terje Bokalrud og Hans Petter Hornæs. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator og alle trykte og skrevne hjelpemidler.

Innføring i Excel. Et lite selv-instruksjons kurs ( tutorial ) Oppgave 1

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

MAT-INF 1100: Obligatorisk oppgave 1

MAT-INF 1100: Obligatorisk oppgave 1

MAT-INF 1100: Obligatorisk oppgave 1

STK1000 Obligatorisk oppgave 2 av 2

Emnekode: LGU Emnenavn: Matematikk 2 (5 10), emne 2. Semester: VÅR År: 2016 Eksamenstype: Skriftlig

EKSAMEN. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator. Hornæs: Formelsamling statistikk HiG. John Haugan: Formler og tabeller.

Litt om forventet nytte og risikoaversjon. Eksempler på økonomisk anvendelse av forventning og varians.

MAT-INF 1100: Obligatorisk oppgave 1

Oppgaven består av 10 delspørsmål som anbefales å veie like mye, Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom <<, >>, Oppgave 1

Eksamensoppgave i Løsningsskisse TMA4240 Statistikk

ÅMA110 Sannsylighetsregning og statistikk Løsningsforslag til eksamen høst 2010, s. 1. Oppgave 1. Histogram over frekvenser.

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

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Forelening 1, kapittel 4 Stokastiske variable

Løsningskisse for oppgaver til undervisningsfri uke 8 ( februar 2012)

Løsningskisse seminaroppgaver uke 15

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

Utvalgsfordelinger. Utvalg er en tilfeldig mekanisme. Sannsynlighetsregning dreier seg om tilfeldige mekanismer.

Løsningsforslag til obligatorisk oppgave i ECON 2130

Seksjon 1.3 Tetthetskurver og normalfordelingen

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt.

A. i) Sett opp en frekvenstabell over de fire mulige kombinasjonene av kjønn og røykestatus. Dvs. fyll inn. Ikke - røyker Sum Jente Gutt Sum 25

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

EKSAMEN KANDIDATNUMMER: EKSAMENSDATO: 10. juni Ingeniørutdanning. TID: kl EMNEANSVARLIG: Hans Petter Hornæs

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Fasit for tilleggsoppgaver

HØGSKOLEN I STAVANGER

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

EKSAMEN. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator. Hornæs: Formelsamling statistikk HiG. John Haugan: Formler og tabeller.

MAT1120. Obligatorisk oppgave 1 av 2. Torsdag 20. september 2018, klokken 14:30 i Devilry (devilry.ifi.uio.no).

Formelsamling i medisinsk statistikk

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Statistikk 1 kapittel 5

Grunnleggende kurs i Excel. Langnes skole

STK1000 Obligatorisk oppgave 1 av 2

Denne uken: kap : Introduksjon til statistisk inferens. - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2015

ting å gjøre å prøve å oppsummere informasjonen i Hva som er hensiktsmessig måter å beskrive dataene på en hensiktsmessig måte.

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Oppfriskning av blokk 1 i TMA4240

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

ST0103 Brukerkurs i statistikk Høst 2014

UNIVERSITETET I OSLO

Statistikk 1 kapittel 5

(Det tas forbehold om feil i løsningsforslaget.) Oppgave 1

UNIVERSITETET I BERGEN Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet. Obligatorisk innlevering 1 i emnet MAT111, høsten 2016

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002

Obligatorisk oppgave 1 MAT1120 H15

Løsningsforslag MAT102 Vår 2018

ECON Statistikk 1 Forelesning 4: Stokastiske variable, fordelinger. Jo Thori Lind

Eksamen i. MAT110 Statistikk 1

Observatorar og utvalsfordeling. Torstein Fjeldstad Institutt for matematiske fag, NTNU

Obligatorisk oppgavesett 1 MAT1120 H16

Forelesning 5: Kontinuerlige fordelinger, normalfordelingen. Jo Thori Lind

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Oppgaver fra 8.3, 8.4, , 8.51, 8.52, 8.231, 8.232, 8.250, 8.252

EKSAMEN. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator. Hornæs: Formelsamling statistikk HiG. John Haugan: Formler og tabeller.

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Kap. 7 - Sannsynlighetsfordelinger

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Eksamensoppgave i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

Binomisk sannsynlighetsfunksjon

EKSAMEN KANDIDATNUMMER: EKSAMENSDATO: 11. juni HiS Jørstadmoen. TID: kl EMNEANSVARLIG: Hans Petter Hornæs

Transkript:

Øvelsesoppgave i: ECON2130 Statistikk 1 Dato for utlevering: Mandag 22. mars 2010 Dato for innlevering: Fredag 9. april 2010 UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Innleveringssted: Ved siden av SV-info-senter kl. 13.00 15.00 Øvrig informasjon: Denne øvelsesoppgaven er obligatorisk. Kandidater som har fått den obligatoriske øvelsesoppgaven godkjent i et tidligere semester skal ikke levere på nytt. Dette gjelder også i tilfeller der kandidaten ikke har bestått eksamen. Denne oppgaven vil IKKE bli gitt en tellende karakter. En evt. karakter er kun veiledende Du må benytte en ferdig trykket forside som du finner på http://www.oekonomi.uio.no/info/emner/forside_obl_nor.doc Det skal leveres individuelle besvarelser. Det er tillatt å samarbeide, men identiske besvarelser (direkte avskrift) vil ikke bli godkjent! Det er viktig at øvelsesoppgaven blir levert innen fristen (se over). Oppgaver levert etter fristen vil ikke bli rettet.*) Alle øvelsesoppgaver må leveres på innleveringsstedet som er angitt over. Du må ikke levere øvelsesoppgaven direkte til emnelæreren eller ved e-post. Dersom du ønsker å levere inn oppgaven før innleveringsfristen, bes du kontakte instituttets ekspedisjonskontor i 12. etg. Dersom øvelsesoppgaven ikke blir godkjent, vil du få en ny mulighet ved at du får en ny oppgave som skal leveres med en svært kort frist. Dersom heller ikke dette forsøket lykkes, vil du ikke få anledning til å avlegge eksamen i dette emnet. Du vil da bli trukket fra eksamen, slik at det ikke vil bli et tellende forsøk. *) Dersom en student mener at han eller hun har en god grunn for ikke å levere oppgaven innen fristen (for eksempel pga. sykdom) bør han/hun diskutere saken med emnelærer, og søke om utsettelse. Normalt vil utsettelse kun bli innvilget dersom det er en dokumentert grunn (for eksempel legeerklæring).

ECON 2130 2010 VÅR OBLIGATORISK SEMESTEROPPGAVE Merk: Det er lov å samarbeide, men hver skal levere egen rapport. Plagiater vil ikke bli godkjent (dette gjelder også den som har latt en annen skrive av sin besvarelse). Det er ikke meningen at alt skal løses på PC. Bruk PC der det er hensiktsmessig. Merk også at vedlagte PC utskrifter bør redigeres og kommenteres. Ta ikke med alt som kommer ut av maskinen, bare det som er av betydning/interesse for besvarelsen! (Det er for eksempel bortkastet å legge ved en utskrift av de 10000 observasjonene som du skal generere i oppgaven). En besvarelse som bare består av en bunke ukommenterte utskrifter blir høyst sannsynlig ikke godkjent. Merknad til Excel: Du trenger modulen Data analysis for å løse oppgaven. Sjekk at Data analysis ligger på datamenyen. Hvis ikke, må den legges til ( add in ): I siste Excel versjon: Start fra office button (en sirkel øverst til venstre på Excel-arket). Klikk så på excel options helt nederst på menyen som kommer fram. Og videre: office button excel options add-ins marker Analysis toolpack Klikk Go.. merk av Analysis toolpack klikk OK. (I eldre Excel: Fra menyen: tools add-ins merk av Analysis toolpack klikk OK.) Oppgave Vi tar utgangspunkt i følgende eksperiment: En rettferdig terning kastes tre ganger. La X være antall seksere som oppnås og Y antall enere. Begge variablene har dermed verdimengden {0,1, 2,3}. Det kan vises (du trenger ikke å gjøre det her) at simultanfordelingen for (X,Y) er gitt ved følgende formel (1) x+ y 3 x y 3! 1 4 f( x, y) = P( X = x Y = y) = x! y!(3 x y)! 6 6 for xy=, 0,1, 2,3 og slik at 0 x+ y 3. For alle andre kombinasjoner av ( x, y ) er f( x, y ) = 0.

2 A. Skriver vi ut fordelingen i en tabell, får vi Tabell 1. ( f ( xy), ) y = 0 y = 1 y = 2 y = 3 Sum x = 0 827 29 118 1 216 125 216 x = 1 29 19 172 0 75 216 x = 2 118 172 0 0 15 216 x = 3 1 216 0 0 0 1 216 Sum 125 216 75 216 15 216 1 216 1 Verifiser ved innsetting i formelen (1) at f (0,0) = 8 27 og f (2,1) = 1 72. Forklar hvorfor X og Y, hver for seg, må være binomisk fordelte. Sett opp formler for de to fordelingene og verifiser at de faller sammen med marginalfordelingene i tabell 1. B. Finn E(X), E(Y), var(x), var(y). Verifiser at cov( XY, ) = 1 12 og korrelasjonen, ρ = Corr( XY, ) = 1 5. C. Følgende spill blir tilbudt. Mot å betale 100 kr. i spilleavgift, kan spilleren kaste en (rettferdig) terning tre ganger. For hver sekser som oppnås får spilleren utbetalt 200 kr., men må (i tillegg til spilleavgiften) betale 20 kr for hver ener som måtte dukke opp. Uttrykt ved X og Y, blir dermed gevinsten (V) for spilleren, V = 200X 20Y 100 for et spill. Fortjenesten for et spill for tilbyderen er V kr. Verifiser at E( V ) = 10 og var( V ) = 17500 [Hint: Bruk for eksempel regel 4.15 i boka]. Hva blir forventningen og variansen til fortjenesten (for et spill) for tilbyderen?. D. Finn sannsynligheten for at V er større enn 50 kr. [Hint: Det kan, f.eks., være lurt å lage en tabell, som tabell 1, som viser verdien av V for alle mulige kombinasjoner av X og Y, og deretter utnytte tabell 1. ]

3 E. Finn fordelingen til V. Det vi er ute etter er en tabell av formen v v 1 v 2 v k hv () = PV ( = v) hv ( 1) hv ( 2) hv ( k ) der første rad gir verdimengden for V, og annen rad de tilhørende sannsynlighetene. Lag et histogram over fordelingen. (Hvis du ikke får Excel til å gi noe tilfredsstillende histogram, skisser et for hånd.) F. La U være total gevinst etter 20 spill. Dvs. la VV,,, V være uavhengige og 1 2 20 identisk fordelte som V. Da er U = V1+ V2 + + V2 0. Finn forventningen og standardavviket til U. Nevn hvilken eller hvilke regler i boka du bruker til dette. Vi er interessert i sannsynligheten for at tilbyderen får positiv fortjeneste på 20 spill, med andre ord PU< ( 0). Den eksakte fordelingen til U er meget komplisert, men i følge sentralgrenseteoremet (jfr. regel 5.18 i boka), kan vi regne U som tilnærmet normalfordelt. Bruk dette til å beregne PU< ( 0) tilnærmet. G. I boka er det angitt en tommelfingerregel at antall ledd i summen (U) bør være minst 20 for at tilnærmelsen til normalfordelingen skal være tilfredstillende. Vår U er basert på 20 spill og representerer dermed et grensetilfelle. Du skal nå bruke datamaskinen til å simulere 500 observasjoner av U. For hver observasjon av U trenger du 20 uavhengige observasjoner av V, som summeres for å gi U. I Excel er det mulig å trekke observasjoner fra fordelingen til V i punkt E. Du lager først to kolonner ved siden av hverandre, der verdimengden for V utgjør første kolonne og de tilhørende sannsynlighetene den andre kolonnen. Deretter går du inn in Random Number Generation under Data Analysis på Data-menyen ( under Tools i eldre Excel). I menyen som kommer fram velger du Discrete som fordeling, Number of Variables = 20, Number of Random Numbers = 500. Deretter markerer du området der fordelingen for V står, i vinduet for Value and Probability Input Range, og, til slutt, den første cellen i Output Range. Du har nå generert (simulert) 500 20 = 10000 uavhengige observasjoner av V, organisert i 20 kolonner. Hver rad representerer et observasjonssett av VV 1, 2,, V20. Beregn summen av hver rad i en ny kolonne, og du har oppnådd 500 uavhengige observasjoner av U. Finn gjennomsnitt og empirisk standardavvik for U-observasjonene og sammenlign med de teoretiske størrelsene, E( U ), SD ( U ). Lag et histogram for U-ene basert på ca. 15 intervaller (finn minimum og maksimum for U-ene og velg for eksempel 15 passende intervallgrenser ( bins ), som du legger inn i en kolonne i Excel osv.). H. Lag også et histogram for U-observasjonene som figur 5.23 i boka der tettheten for den tilnærmende normalfordelingen fra sentralgrenseteoremet er tegnet inn. Dette er

4 vanskelig å få til i Excel, så tegn et for hånd på rutepapir. Husk å velge riktig skala på Y- aksen. Virker tilnærmelsen til normalfordelingen rimelig? [Hint: Funksjonsverdier for den aktuelle normalfordelingstettheten kan du enklest beregne med NORMDIST-funksjonen i Excel som du finner under statistical functions. ] I. Finn den relative frekvensen av U-observasjoner som er negative (dvs. som gir positiv fortjeneste for tilbyderen). I følge de store talls lov vil dette tallet ligge i nærheten av PU< ( 0) og kan derfor ses på som et anslag (estimat) på den sanne verdien av PU< ( 0). Sammenlign den relative frekvensen med tilnærmingen til den teoretiske verdien av PU< ( 0) beregnet i punkt F. Gir dette, syns du, grunnlag for å tvile på tilnærmingen foretatt i punkt F? [Hint: Du trenger å telle opp hvor mange av U-observasjonene er negative. Dette kan du, for eksempel, la Excel gjøre på følgende måte: Lag en ny kolonne ved siden av U-kolonnen med 0-er og 1-ere slik at det står et 1-tall ved siden av U-er som negative og 0 ved siden av de andre. Ved å summere denne kolonnen får du antall negative U-er. Kolonnen kan lages med IF-funksjonen. For eksempel, hvis første U-tall står i celle X2, skriv i cellen ved siden av, =IF(X2<0;1;0). (Merk at det er semikolon i formelen ikke komma.) Kopier deretter denne cellen til resten av kolonnen. ] J. Beregn PU< ( 0) der U nå utgjør totalgevinsten for 500 spill ( U = V + V + + V ). Du kan nå, uten tap av realisme, regne at U er normalfordelt. 1 2 500 Finn også det mest sannsynlige variasjonsområdet for U, i følgende forstand: Bestem og slik at Pc ( < U< c) =0,90. Forklar hvorfor det gir riktig svar hvis vi bestemmer c2 1 2 c1 1 slik at PU ( c) = 0, 05 og c2 slik at PU ( c2) = 0, 95. c 1