TMA4240 Statistikk Høst 2015

Like dokumenter
Følgelig vil sannsynligheten for at begge hendelsene inntreffer være null,

TMA4245 Statistikk Høst 2016

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4240 Statistikk Høst 2013

Oppgave 1 dvs 2 kort med samme verdi og 3 kort med ulike andre verdier. 4 verdier paret kan ta, og de to kortene i paret kan velges på måter.

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Oppgave 1 a) Antall måter å velge ut k elementer fra en populasjon på n er gitt av binomialkoeffisienten

Oppgave 1 Vi lar X være antall tankskip som ankommer havnen i løpet av en dag. Vi har fått oppgitt at X poisson(λ) med

ØVINGER 2017 Løsninger til oppgaver. 3.1 Myntkast For et enkelt myntkast har vi to mulige utfall, M og K. Utfallsrommet blir

6 x P (X = x) = x=1 = P (X 2 = 6)P (X 2 = 6)P (X 3 = 6) =

SANNSYNLIGHETSREGNING

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kapittel 4.5

B A. Figur 1: Venn-diagram for(a B) = A B

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Blokk1: Sannsynsteori

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Sannsynligheten for en hendelse (4.2) Empirisk sannsynlighet. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

TMA4240 Statistikk 2014

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere [4]

MULTIPLE CHOICE ST0103 BRUKERKURS I STATISTIKK September 2016

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010

TMA4245 Statistikk Høst 2016

ST0103 Brukerkurs i statistikk Høst 2014

TMA4240 Statistikk Høst 2008

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kap. 4.5 STK1000 H11

STK1100 våren Betinget sannsynlighet og uavhengighet. Svarer til avsnittene 2.4 og 2.5 i læreboka

Betinget sannsynlighet

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

TMA4240 Statistikk H2010

TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4240 Statistikk Høst 2012

Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Sannsynlighetsregning

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Høgskolen i Telemark. Institutt for økonomi og informatikk FORMELSAMLING Statistikk I. Til bruk ved eksamen. Per Chr. Hagen

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008

Oppgave 1 a) La X være massen til et tilfeldig valgt egg, målt i gram. Sannsynligheten for at et tilfeldig valgt egg veier mer enn 60 g er

TMA4245 Statistikk Vår 2015

Kapittel 2: Sannsynlighet

Sannsynlighet i uniforme modeller. Addisjon av sannsynligheter

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

Forelesning 4, kapittel 3. : 3.4: Betinget sannsynlighet.

Betinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!

Kapittel 2: Sannsynlighet [ ]

TMA4240 Statistikk H2010

6 Sannsynlighetsregning

Kompetansemål Hva er sannsynlighet?... 2

Betinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!

Løsningskisse for oppgaver til undervisningsfri uke 8 ( februar 2012)

Forelesning 3, kapittel 3. : 3.2: Sannsynlighetsregning. Kolmogoroffs aksiomer og bruk av disse.

Datainnsamling, video av forelesning og referansegruppe

Tema 1: Hendelser, sannsynlighet, kombinatorikk Kapittel ST1101 (Gunnar Taraldsen) :19

Betinget sannsynlighet, Total sannsynlighet og Bayes setning

UNIVERSITETET I OSLO Matematisk Institutt

Sannsynlighetsregning og Statistikk

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Kapittel 4: Sannsynlighet - Studiet av tilfeldighet

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

Statistikk 1 kapittel 3

TMA4240 Statistikk 2014

Statistikk 1 kapittel 3

Sannsynlighetsbegrepet

TMA4240 Statistikk Høst 2009

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Fagdag ) Du skal fylle ut en tippekupong. På hvor mange måter kan dette gjøres?

Oppgaveløsninger til undervisningsfri uke 8

TMA4240 Statistikk Høst 2007

Kapittel 2: Sannsynlighet

STK1100 våren Betinget sannsynlighet og uavhengighet. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet! Eksempel 1

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Utfallsrom og hendelser. Disjunkte hendelser. Kapittel 2: Sannsynlighet. Eirik Mo Institutt for matematiske fag, NTNU

TMA4245 Statistikk Høst 2016

TMA4240 Statistikk 2014

Kapittel 4.3: Tilfeldige/stokastiske variable

ECON Statistikk 1 Forelesning 3: Sannsynlighet. Jo Thori Lind

Innledning kapittel 4

Betinget sannsynlighet. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet!

Kapittel 2, Sannsyn. Definisjonar og teorem på lysark, eksempel og tolking på tavla. TMA september 2016 Ingelin Steinsland

Eksamensoppgave i Løsningsskisse TMA4240 Statistikk

Løsningskisse seminaroppgaver uke 15

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

4.4 Sum av sannsynligheter

Quiz, 4 Kombinatorikk og sannsynlighet

Innledning kapittel 4

Terningkast. Utfallsrommet S for et terningskast med en vanlig spillterning med 6 sider er veldefinert 1, 2, 3, 4, 5, 6

TMA4240 Statistikk Høst 2013

Trekking uten tilbakelegging. Disjunkte hendelser (4.5) Forts. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Forelesing 27 Oppsummering. Torstein Fjeldstad Institutt for matematiske fag, NTNU

Oppfriskning av blokk 1 i TMA4240

Sannsynlighet: Studiet av tilfeldighet

Kapittel 4: Betinget sannsynlighet

Kapittel 4: Betinget sannsynlighet

To-dimensjonale kontinuerlige fordelinger

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Statistikk og økonomi, våren 2017

Transkript:

Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer 3, blokk I Løsningsskisse Oppgave 1 Hvis hendelsene A og B er uavhengige, vil enhver kunnskap om hvorvidt A har inntruffet ikke gi noen informasjon om hvorvidt B har inntruffet, og vice versa. Vi har da P (A B) = P (A)P (B). Dersom A og B er disjunkte, vil snittet mellom dem være tomt, A B =. Følgelig vil sannsynligheten for at begge hendelsene inntreffer være null, P (A B) = P ( ) = 0. Eksempel på uavhengige hendelser: Anta at du utfører et terningkast og et myntkast hver for seg. La A være hendelsen at terningen viser et odde antall øyne, og la B være hendelsen at myntkastet resulterer i kron. Da er A og B uavhengige. Eksempel på disjunkte hendelser: Betrakt det samme terningkastet som over, og la A være hendelsen at terningen viser et odde antall øyne, som før. La nå B være hendelsen at terningen viser et like antall øyne. Da er A og B disjunkte. Når hendelsene A og B er disjunkte, har vi P (A B) = 0. Det vil si, det er umulig at begge hendelsene inntreffer. Hvis vi får opplyst at A har inntruffet, vil vi vite med sikkerhet at B ikke har inntruffet. Med andre ord kan kunnskap om A gi informasjon om B. Altså kan ikke A og B være uavhengige. Oppgave 2 Definer: I : Person er innfødt T : Person er turist ov3-lsf-b 7. september 2015 Side 1

E : Person snakker engelsk Det er oppgitt at : P (T ) = 0.2 P (I) = 1 P (T ) = 0.8 P (E I) = 0.1 P (E T ) = 0.5 Vi bruker følgende formler: Betinget sannsynlighet : Total sannsynlighet : P (B A) = P (A B). P (A) P (A) = k P (B i A) = i=1 k P (B i ) P (A B i ). i=1 Bayes regel: P (B r A) = P (B r) P (A B r ) k i=1 P (B i) P (A B i ). a) Beregner: P (I E) = P (E I) P (I) = 0.1 0.8 = 0.08 P (T E) = P (E T ) P (T ) = 0.5 0.2 = 0.10 P (I E ) = P (E I) P (I) = [1 P (E I)]P (I) = 0.9 0.8 = 0.72 P (T E ) = P (E T ) P (T ) = [1 P (E T )]P (T ) = 0.5 0.2 = 0.10 Venn-diagrammet over situasjonen er vist i figur 1. b) c) P (E) = P (E I) P (I) + P (E T ) P (T ) = 0.1 0.8 + 0.5 0.2 = 0.18 P (I E) = P (E I) P (I) P (E I) P (I) + P (E T ) P (T ) = 0.1 0.8 0.1 0.8 + 0.5 0.2 = 4 9 = 0.44 Oppgave 3 En kartong inneholder 10 pakker hvorav 2 er undervektige. Vi skal trekke pakker tilfeldig inntil de to med feil vekt er funnet. Definer: ov3-lsf-b 7. september 2015 Side 2

Figur 1: Venn-diagram I i : pakke trukket som nr i har riktig vekt I i : pakke trukket som nr i er undervektig. a) Ved første trekning er det 10 like sannsynlige utfall, hvorav 2 av utfallene er å trekke en undervektig pakke. Dette gir P (I 1) = #gunstige #mulige = 2 10 = 0.20. b) Dersom den første pakken som trekkes har riktig vekt, gjenstår det to undervektige pakker som kan trekkes. Antallet like sannsynlige utfall er nå 9, da en pakke er trukket. P (I 2 I 1 ) = #gunstige #mulige = 2 9 = 0.22. c) Da de to utfallene I 1 og I 1 utgjør en oppdeling av utfallsrommet, kan vi benytte setningen om total sannsynlighet, slik at P (I 2) = P (I 2 I 1 ) P (I 1 ) + P (I 2 I 1) P (I 1) = 2 9 8 10 + 1 9 2 10 = 0.2. Alternativt: Fordi en ikke vet noe mer om den første pakken, vet en like mye om den andre som den første. P (I 2) = P (I 1) = #gunstige #mulige = 2 10 = 0.20. d) Det er finnes to hendelser som gjør at de to undervektige pakkene ikke er funnet når en har trukket fire pakker. En har da enten trukket en undervektig og tre pakker med riktig vekt, eller ingen undervektige og fire pakker med riktig vekt. ov3-lsf-b 7. september 2015 Side 3

p = #gunstige #mulige = ( 2 1 ) ( 8 3 ( 10 4 ) ( ) 8 + 4 ) = 91 105 = 0.867 e) La X : antall pakker en må kontrollveie for å finne de to med feil. Vi har at P (X = x) er sannsynligheten for at en må trekke x pakker for å finne de to undervektige. Vi finner, for hver x, P (X = x) ved å se på antall gunstige over antall mulige plasseringer av de to undervektige pakkene i trekkrekkefølgen. ( ) 10 Antall mulige plasseringer av de undervektige pakkene er =. Antall gunstige 2 plasseringer av de to undervektige pakkene vil variere med x. Vi tar for oss økende verdier av x for å finne et mønster. Vi har at P (X = 1) = 0, da det ikke er mulig å kjenne plasseringen til de to undervektige etter bare ett trekk. Videre har vi at for X = 2 trekk vil det finnes 1 gunstig plassering av de to pakkene som vil føre til at en har oppdaget disse etter bare to trekk (nemlig at de er plassert helt først i trekkrekkefølgen). For X = 3 vil det finnes 2 gunstige plasseringer; posisjon 1 og 3, eller posisjon 2 og 3 i rekkeølgen (merk at plassering av undervektige pakker på posisjon 1 og 2, og en normalvektig pakke på posisjon 3 ville ført til X = 2 og teller dermed ikke som et gunstig utfall for dette tilfellet). Vi ser nå et mønster; vi må for en gitt x finne den andre undervektige pakken på posisjon x, mens den første kan ta enhver tidligere plassering. Det gir (x 1) gunstige plasseringer av de to undervektige pakkene. Dersom ingen undervektig pakke er funnet etter 8 trekninger vet vi at de to siste pakkene er undervektige. For tilfellet X = 8 har vi dermed (x 1) + 1 = 8 gunstige utfall, nemlig at de to undervektige er nummer 8 og et hvilket nummer mindre enn 8 i trekkrekkefølgen, i tillegg til det gunstige utfallet at de to undervektige er de to siste pakkene i trekkrekkefølgen. For tilfellet X = 9 har vi x 1 = 8 gunstige utfall på samme måte som tidligere. I tillegg vet vi at dersom kun en undervektig pakke er funnet i løpet av de 9 første veiingene vil den siste pakken være undervektig, og vi trenger dermed kun å veie 9 pakker. Det gir enda x 1 = 8 gunstige utfall, og totalt sett har vi for X = 9, (x 1) + (x 1) = 16 gunstige utfall. Sannsynligheten for at X = 10 er 0, da det aldri vil være nødvending å veie 10 pakker for å finne de to undervektige. Dette gir ov3-lsf-b 7. september 2015 Side 4

P (X = x) = x 1 x = 1,..., 7 8 x = 8 16 x = 9 0 x = 10. Sannsynlighetsfordelingen til antallet pakker som må kontrollveies kan eventuelt beregnes vha multiplikasjonsmetoden: P (X = 1) = 0 P (X = 2) = P (I 1, I 2) = P (I 1) P (I 2 I 1) = 2 1 10 9 = 1 P (X = 3) = P (I 1, I 2, I 3) + P (I 1, I 2, I 3) = P (P (I 1) P (I 2 I 1) P (I 3 I 1, I 2 ) + P (P (I 1 ) P (I 2 I 1 ) P (I 3 I 1, I 2) = 2 8 1 10 9 8 + 8 2 1 10 9 8 = 2. Figur 2 viser punktsannsynlighetene. Figur 2: Punktsannsynligheter Oppgave 4 a) f(x) = F (x) = x x2 αexp( 2α ) f (x) = 1 x2 αexp( 2α ) + x α ( x x2 α )exp( 2α ) = ( 1 α x2 )exp( x2 α 2 2α ) ov3-lsf-b 7. september 2015 Side 5

Figur 3: Venn-diagram, hendelse D skravert Setter deriverte lik null, og løser ut mhp α. 1 α x2 = 0 x = α α 2 b) Venn-diagram er vist i Figur 3. Hendelsen D er gitt ved at A og minst en av B eller C fungerer. Dette betyr D = A (B C). Vi finner sannsynligheten for D ved; p(d) = p(a B) + p(a C) p(a B C) = p(a)p(b) + p(a)p(c) p(a)p(b)p(c) Vi har: p(a) = p(b) = p(c) = 1 F (2) = exp( 22 2 1 ) = 0.135. p(d) = 0.135 2 + 0.135 2 0.135 3 = 0.034 ov3-lsf-b 7. september 2015 Side 6