Sensurveiledning for eksamen i lgu52003 våren 2015

Like dokumenter
HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for lærer- og tolkeutdanning

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

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

Bernoulli forsøksrekke og binomisk fordeling

Institutt for grunnskolelærerutdanning og bachelor i tegnspråk og tolking

Løsningsforslag Eksamen S2, høsten 2016 Laget av Tommy Odland Dato: 27. januar 2017

Statistikk 1 kapittel 5

Eksamensoppgave i LGU52003 MATEMATIKK 2 (5-10), EMNE 2

Statistikk 1 kapittel 5

Binomisk sannsynlighetsfunksjon

a) Ved avlesning på graf får man. Dermed er hastighet ved tid sekund lik.

Eksamen S2 va ren 2015 løsning

Statistikk 1 kapittel 5

dg = ( g P0 u)ds = ( ) = 0

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Eksamen vår 2009 Løsning Del 1

GeoGebra finner nullpunktene til en innlagt polynomfunksjon f. GeoGebra finner nullpunktene til en innlagt funksjon f i intervallet [1, 8].

Sammendrag R1. Sandnes VGS 19. august 2009

Løsningsforslag Eksamen S2, våren 2017 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 25. mai 2017

Statistikk 1 kapittel 5

Sammendrag R januar 2011

Eksamen REA3026 S1, Våren 2013

Eksamen REA3028 S2, Høsten 2012

Løsning eksamen desember 2016

Løsningsforslag Eksamen S2, våren 2014 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 1. september 2018 Antall sider: 11

Løsningsforslag Matematikk 2, 5-10, Våren 2013

Eksamen S1 høsten 2014 løsning

Løsningsforslag Eksamen S2, høsten 2015 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 25. mai 2017

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

Eksamen R1, Va ren 2014, løsning

Geogebra hjelp - S2. Funksjonsanalyse. Innhold. Kommando. Funksjonsanalyse 1. Undersøke om dataene er normalfordelt 1.

Løsningsforslag Eksamen S2, våren 2016 Laget av Tommy Odland Dato: 29. januar 2017

Fasit for tilleggsoppgaver

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Sannsynlighet og statistikk S2 Løsninger

Løsning på Dårlige egg med bruk av Tabell 2 i Appendix B

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

1.1.1 Rekke med konstante ledd. En rekke med konstante ledd er gitt som. a n (1) n=m

TMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger

Test, 5 Funksjoner (1P)

Løsningsforslag Eksamen S2, høsten 2017 Laget av Tommy O. Sist oppdatert: 26. november 2017

Eksamen R1 høsten 2014 løsning

eksamensoppgaver.org 4 oppgave1 a.i) Viharulikheten 2x 4 x + 5 > 0 2(x 2) x + 5 > 0 Sådaserviatløsningenpådenneulikhetenblir

Eksamensoppgåve i LGU52003 MATEMATIKK 2 (5-10), EMNE 2

TMA4240 Statistikk H2015

Eksamen MAT1013 Matematikk 1T Va ren 2014

TMA4105 Matematikk 2 Vår 2014

TMA4240 Statistikk Høst 2008

TMA4240 Statistikk H2010 Kapittel 5: Diskrete sannsynlighetsfordelinger : Uniform, binomisk, hypergeometrisk fordeling

Løsning eksamen 1T våren 2010

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

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002

Løsning S1-Eksamen vår 2012

Eksamen REA3022 R1, Våren 2010

Diagrammet nedenfor viser sammenhengen mellom tid og avstand på en motorsykkeltur som Peder kjørte fra Sarpsborg til Ås og tilbake igjen.

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

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

Eksamen S2, Høsten 2013

Løsning eksamen desember 2017

Eksamen S2 høsten 2016 løsning

Eksamen S2 høsten 2014 løsning

Eksamen 1T, Høsten 2012

Løsningsforslag AA6516 Matematikk 2MX desember eksamensoppgaver.org

Eksamen REA3022 R1, Våren 2013

Høgskoleni østfold EKSAMEN

Oppgaver i funksjonsdrøfting

Løsningsforslag. Alle svar skal grunngis. Alle deloppgaver teller like mye.

Matematikk R1 Forslag til besvarelse

Eksamensoppgavehefte 1. MAT1012 Matematikk 2: Mer funksjonsteori i en og flere variabler

Fagdag CAS-trening

HØGSKOLEN I STAVANGER

Kapittel 2: Hendelser

Sannsynlighet og statistikk S2 Oppgaver

Eksamen REA3026 S1, Våren 2013

i x i

Kapittel 6: Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

Forelening 1, kapittel 4 Stokastiske variable

Anbefalte oppgaver - Løsningsforslag

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010 Oppsummering

Eksamen S2, Va ren 2014

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

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

a) Blir produktet av to vilkårlige oddetall et partall eller et oddetall? Bevis det.

Øgrim Bakken Pettersen Skrindo Dypbukt Mustaparta Thorstensen Thorstensen. Digitalt verktøy for Sigma R1. Geogebra

Eksamen REA3026 S1, Høsten 2010

R1 kapittel 4 Funksjonsdrøfting. Løsninger til oppgavene i boka ( 1) 5 ( 2) = = = = = = = ( ) 1 1. f ( a)

Eksamen 1T våren 2011

DEL 1 Uten hjelpemidler

HØGSKOLEN I STAVANGER

Tall i arbeid Påbygging kapittel 3 Funksjoner Løsninger til innlæringsoppgavene

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

OPPGAVESETT MAT111-H17 UKE 38. Oppgaver til gruppene uke 39

onsdag_19_09_2018_poisson_eksponential_normalfordelng_vikartime_bygg_v2.notebook

TMA4240 Statistikk H2010 (22)

MA0002 Brukerkurs i matematikk B. Eksamen 28. mai 2016 Løsningsforslag. Oppgave 1

R1 eksamen høsten 2016 løsningsforslag

QED Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode

Arne B. Sletsjøe. Oppgaver, MAT 1012

Løsningsforslag Eksamen R1 - REA

Transkript:

Sensurveiledning for eksamen i lgu5200 våren 205 Oppgave a) Gjennomsnittsfart fra 0-0 minutt: tilbakelagt strekning etter 0 min tilbakelagt strekning ved start tid = Gjennomsnittsfart fra 5-0 minutt: (5 0) km 0 60 time = 0 km/time tilbakelagt strekning etter 0 min tilbakelagt strekning etter 5 min tid b) Figur: = (5 ) km 5 60 time = 20 km/time Stigningstall til tangentlinjen er. og momentanfarten ved t=5 blir da, km/time c) Farten ved tidspunkt t er

v(t) = ( 256 t + 2 t 2 8 t + 27) Akselerasjonen måler hvor raskt farten endrer seg, derfor finner vi funksjonsutrykket til akselerasjonen ved å derivere farten: v (t) = ( 768 t2 + 86t 8 ) d) Figur: Farten øker i intervallene der akselerasjonen er positiv, og minker der akselerasjonen er negativ. Vi faktoriserer funksjonsutrykket til akselerasjonen for å avgjøre hvor den er positiv og hvor den er negativ: v (t) = ( 768 t2 + 86t 8) = 7680 (t2 86 768 Nullpunktene til polynomet t 2 86 8 t + 768 768 er t,2 = 9± 6 59 derfor har vi t + 8 768 )

v (t) = 7680 9 + 59 9 59 t t 6 6 ( ) ( ) Fra den ser vi at akselerasjonen er negativ i intervallene (0, 9 59 ) og (9+ positiv i intervallet ( 9 59, 9+ 6 6 59 ). 6 6 59, ), og e) Farten er den deriverte til tilbakelagte strekningen. For å finne hvor langt bilen kjører i løpet av den første timen integrer vi funksjonsutrykket til farten, fra 0 til : v(t)dt = ( 256 t + 2 t 2 8 t + 27)dt 0 0 = ( 256 t + 2 t 2 8 t + 27)dt = Bilen tilbakelegge 50 km den første timen. 0 [ 256 t + 2 t 8 2 t2 + 27t]0 = 50. Oppgave 2 a) Høyden i trekanten er gitt som lengden av linjestykket BC. Denne lengden er bestemt av forskjell i y-koordinaten til punktene B og C. Siden punktet B ligger på linjen y = og punktet C ligger på parabelen f(x) = 5 ( x2 + x + 5) følger det av betingelsene i oppgavene at høyden i trekanten vil ligge mellom skjæringspunktene mellom linjen og parabelen. Vi finner skjæringspunktene ved å løse likningen f(x) =. 5 ( x2 + x + 5) = x 2 + x + 5 5 = 0 x 2 x = 0 x(x ) = 0. Vi ser dermed at x = 0 eller x =. Dette betyr at definisjonsmengden til h(x) er 0 < x <.

Høyden i trekanten finner vi som forskjell i y-koordinat til punktene B og C: h(x) = f(x) = 5 ( x2 + x + 5) = 5 ( x2 + x + 5 5) = 5 x2 + 2x b) Arealet til en trekant er gitt ved formelen A = g h, der g er grunnlinjen og h 2 høyden i trekanten. Grunnlinjen er gitt ved x og høyden er bestemt av funksjonen h(x). Når vi kombinerer dette får vi at a(x) er gitt ved a(x) = 2 g h = x h(x) 2 = x2 x (2x 2 5 ) = x + x 2 c) Vi deriverer funksjonen a(x) for å finne dens kritiske punkt: a (x) = ( x + x 2 ) = ( x ) + (x 2 ) = x 2 + 2x = x (20 x) Funksjonen a(x) har kritiske punkt for de verdier av x der a (x) = 0 som er x = 0 eller 20 x = 0. Altså x = 0 eller x = 20. Siden a(x) er et.gradspolynom vil den ha et lokalt maksimum og et lokalt minimum. Ut i fra oppgaven ser vi at a(x) vil ha et maksimum i punktet (x, y) = (20/, a(20/)) (siden arealet vil være positivt i et intervall om x = 20/). Alternativt kan man benytte den dobbelderiverte, a (x), av a(x) til å bestemme konkaviteten til a(x): a (x) = 5 x + 2

Siden a ( 20 ) = 2 = 2 < 0 vil funksjonen a(x) være konkav (nedover) og dermed vil dette svare til et lokalt maksimumspunkt. Oppgave La L og B henholdsvis være lengden og bredden av metallplaten og x være høyden i takrennen som vist i figuren under. Bunnen i takrenne vil dermed bli b = B 2x. Dette gir at volumet av takrennen, V, blir V(x) = L b x = L(B 2x)x, der L og B er konstanter. Dette er et andregradspolynom som er konkav nedover (konkav) og vil derfor ha et entydig globalt maksimumspunkt. Vi finner x-verdien til maksimumspunktet ved å løse likningen V (x) = 0. V (x) = (LBx 2Lx 2 ) = LB Lx = L(B x) Vi ser at V (x) = 0 hvis og bare hvis B x = 0. Dermed må x = B/. Oppgave Bunnen i takrennen blir da b = B 2 B/ = B/2. Dette gir at bunnen i takrenne må være dobbel så lang som høyden i takrennen (b = 2x) for å maksimere volumet i takrennen. I en type konfekteske finnes det 2 konfektbiter. Produsenten opplyser at av bitene har appelsinsmak.

a) P(biten har appelsinsmak) = =. Dersom vi her bruker en variabel som angir antall 2 biter med appelsinsmak, så får vi her en binomisk sannsynlighetsfordeling med ett delforsøk. Alternativt kan man anta at man bruker en hypergeometrisk sannsynlighetsfordeling der man trekker kun en gang. b) Alternativ : Per skal gjøre et tilfeldig utvalg uten tilbakelegging av 5 biter fra 2, der er «spesielle» (har appelsinsmak). Dersom vi lar X være antall biter i Pers utvalg som har appelsinsmak, er dermed X hypergeometrisk fordelt. Vi kan da bruke formelen for punktsannsynligheter i denne typen fordeling. P(X = ) = ( ) (2 5 ) ( 2 Alternativ 2: 5 ) = ( ) (9 2 ) = 6 = ( 2 5 ) 792 22 0, 055 2 2 9 9 8 8 = 6 2 = 0, 055 22 c) i. X er binomisk fordelt med n= 8 og p=., fordi: Det gjøres her 8 delforsøk (trekk av sjokoladebit fra eske), med følgende egenskaper: - Delforsøkene er uavhengige, ettersom trekningen skjer tilfeldig, og fra ny boks hver gang. - Resultatet av hvert delforsøk er av typen suksess/fiasko, altså enten har biten appelsinsmak eller ikke. - Sannsynligheten for suksess (appelsinsmak) er lik i hvert delforsøk, ettersom hver bit trekkes fra ny eske. I oppgave a fant vi at denne sannsynligheten er. Dette er dermed en binomisk forsøksrekke. Ettersom X er definert som antall suksess i en slik forsøksrekke, er X binomisk fordelt. Vi har dermed begrunnet at X~bin(8, ). ii. Ettersom vi i c) i. har vist at X~bin(8, ), kan vi her bruke formelen for binomiske punktsannsynligheter, med n=8, p=.

P(X = ) = ( 8 ) ( ) ( 5 ) = 56 0,25 0,75 5 = 608 0, 208 6556 iii. P(X > 6) = P(X = 8) + P(X = 7) = ( 8 8 ) ( )8 ( )0 + ( 8 7 ) ( )7 ( ) = 0,25 8 + 8 0,25 7 0,75 0, 00082 Oppgave 5 a) La X = vekten til en margarinpakke. Siden vekten kan ha reelle tall som verdier, er den stokastiske variabelen X kontinuerlig, og har forventet vekt 50 gram og varians = (standardavvik) 2 = 2 = 6. Dvs. at X~N(50, 6). Vi kan illustrere den med følgende figur: Forventning=50 Standardavvik= P(6 X 5) = 0.6827 b)

Siden X~N(50, 6), er ikke X standard normal fordelt. Vi kan endre til standard normalfordeling ved Z = X μ σ. P(X 5) = P ( Z = = P( X μ σ X μ σ 5 ) = P(Z.25) = P(Z.25) = 0.89 = 0.56 5 50 ) les fra vedlegg c)

8 50 P(8 X 52) = P ( = P( 2 X μ 2 ) σ X μ σ 52 50 ) = P( 0.5 Z 0.5) = P(Z 0.5) P(Z 0.5) = P(Z 0.5) [ P(Z 0.5)] = 0.695 [ 0.695] les fra vedlegg = 0.695 + 0.695 = 0.8 d) Sett opp en hypotesetest med signifikansnivå 5% for å undersøke om sannsynligheten for at en eske veier mindre enn kg er høyere enn /5. Benytt tabellen i vedlegg 2 for de aktuelle sannsynlighetene. I hver eske har vi kg margarin, 000 gram som er 000 gram margarin. Dvs. at i en eske har vi = 20 margarinpakker. 50 gram Men i undersøkelsen fokuserer vi på 20 tilfeldige esker. For å sette opp hypotesetesten la oss definere en stokastisk variabel i den gitte situasjonen. Anta at X = antall esker som veier mindre en kg. X er binomisk fordelt med n= 20, p = = 0.2, hvis andelen esker med lav vekt er akseptabel. 5 Nå skal produsenten undersøke påstanden fra en leverandør om at sannsynligheten (for at en tilfeldig valgt eske har vekt lavere enn kg) er høyere enn p = 5 = 0.2. Derfor vil det være naturlig å bruke en ensidig hypotesetest, der hypotesene er satt opp slik: H 0 : p = 0.2 H : p > 0.2 Med signifikansnivå 5%, søker vi etter grensen for å beholde H 0 eller H. Grensen avgjøres ved at P(X grense p = 0.2) 0.05. Når H 0 gjelder ( se vedlegg 2): P(X 7 p = 0.2) = 0.055 + 0.0222 + 0.007 + 0.002 + 0.0005 + 0.000 = 0.0867 P(X 8 p = 0.2) = 0.0222 + 0.007 + 0.002 + 0.0005 + 0.000 = 0.022 0.0867 > 0.050, men 0.022 < 0.050. Derfor skal vi forkaste H 0 dersom X = 8 eller mer. Men hvis X < 8, skal vi beholde H 0 (som betyr at sannsynligheten for at en eske veier mindre enn kg er /5).