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

Like dokumenter
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

TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4240 Statistikk Høst 2009

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Oppgave 1 En ansatt skal overvåke et prosjekt der en lapp velges tilfeldig fra en boks som inneholder 10 lapper nummerert fra 1 til 10.

TMA4240 Statistikk Høst 2012

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Bernoulli forsøksrekke og binomisk fordeling

TMA4245 Statistikk Høst 2016

TMA4240 Statistikk Høst 2008

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4245 Statistikk Høst 2016

Løsningsforslag til eksamen i TMA4245 Statistikk 7. juni 2007

TMA4240 Statistikk Høst 2007

A) B) 400 C) 120 D) 60 E) 10. Rett svar: C. Fasit: ( 5 6 = 60. Hvis A, B, C er en partisjon av utfallsrommet S, så er P (A B) lik.

TMA4240 Statistikk Høst 2009

TMA4240 Statistikk Høst 2013

TMA4240 Statistikk Høst 2015

EKSAMEN I TMA4245 Statistikk

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

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Oppfriskning av blokk 1 i TMA4240

TMA4240 Statistikk Høst 2009

UNIVERSITETET I OSLO

TMA4245 Statistikk Høst 2016

Eksamensoppgave i Løsningsskisse TMA4240 Statistikk

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

To-dimensjonale kontinuerlige fordelinger

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

x λe λt dt = 1 e λx for x > 0 uavh = P (X 1 v)p (X 2 v) = F X (v) 2 = (1 e λv ) 2 = 1 2e λv + e 2λv = 2 1 λ 1 2λ = 3

ST0103 Brukerkurs i statistikk Høst 2014

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4245 Statistikk. Innlevering 3. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag

TMA4240 Statistikk. Øving nummer 7. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag

HØGSKOLEN I STAVANGER

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

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Prøvemidtveiseksamen TMA4240 Statistikk H2004

Midtveiseksamen i STK1100 våren 2017

ØVINGER 2017 Løsninger til oppgaver. Lineærkombinasjonen Z = 5X + 8Y har forventningsverdi

for x 0 F X (x) = 0 ellers Figur 1: Parallellsystem med to komponenter Figur 2: Seriesystem med n komponenter

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Poissonprosesser og levetidsfordelinger

La U og V være uavhengige standard normalfordelte variable og definer

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Formelsamling V-2014 MAT110. Statistikk 1. Per Kristian Rekdal

Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger.

TMA4240 Statistikk H2010

TMA4240 Statistikk 2014

ÅMA 110 (TE 199) Sannsylighetsregning og statistikk Løsningsforslag til eksamen vår 2005, s. 1. Oppgave 1

FORMELSAMLING TIL STK1100 OG STK1110

Løsning eksamen desember 2017

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

Løsning eksamen desember 2016

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

Tabell 1: Beskrivende statistikker for dataene

TMA4245 Statistikk Vår 2015

EKSAMEN I FAG 75510/75515 STATISTIKK 1 Tirsdag 20. mai 1997 Tid: 09:00 14:00

TMA4240 Statistikk Høst 2018

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002

Løsningsforslag statistikkeksamen desember 2014

Diskrete sannsynlighetsfordelinger.

TMA4240 Statistikk H2015

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Eksamensoppgåve i Løsningsskisse TMA4245 Statistikk

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK Mandag 12. desember 2011

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

Forelesning 27. mars, 2017

Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger.

Siden vi her har brukt første momentet i fordelingen (EX = EX 1 ) til å konstruere estimatoren kalles denne metoden for momentmetoden.

Diskrete sannsynlighetsfordelinger.

TMA4240 Statistikk Høst 2016

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

5.2 Diskret uniform fordeling. Midtveiseksamen (forts.) Kapittel 5. Noen diskrete sannsynlighetsfordelinger. TMA4245 V2007: Eirik Mo

3.4: Simultanfordelinger (siste rest) 4.1,4.2,4.3: Multivariat del (ferdig med kapittel 3 og 4 etter denne forelesningen)

Følgelig vil sannsynligheten for at begge hendelsene inntreffer være null,

Noen diskrete sannsynlighetsfordelinger. (utarbeidet av Mette Langaas), TMA4245 V2007

TMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger

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

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

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Regneregler for forventning og varians

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

HØGSKOLEN I STAVANGER

Observatorer. STK Observatorer - Kap 6. Utgangspunkt. Eksempel høyde Oxford studenter

i x i

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

SFB LØSNING PÅ EKSAMEN HØSTEN 2018

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

Løsningsforslag, eksamen statistikk, juni 2015

i=1 x i = og 9 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x

Eksamensoppgave i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

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

Transkript:

Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Anbefalt øving 5 Løsningsskisse 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 X EX 60 70 P X > 60 P > VarX 16 1 P X EX 60 70 VarX 16 60 70 1 Φ 4 1 0.0062 0.9938. Hvis vi neglisjerer vekten av emballasjen, så vil vekten Y av en tilfeldig valgt pakke med 6 egg, være lik summen av vekten til hvert av de 6 eggene i pakken. Vi har altså at Y 6 i1 X i hvor X i, i 1,..., 6 er vekten av egg nummer i. Disse er uavhengige og identisk normalfordelte med EX i 70 og VarX i 16. Siden Y er en lineærkombinasjon av normalfordelte tilfeldige variable, vil den selv være normalfordelt. Videre vil Y ha forventningsverdi 6 EY E X i i1 6 EX i 6EX 6 70 420 i1 og varians 6 VarY Var X i i1 6 VarX i 6VarX 6 16 96. i1 Pakkevekten Y er altså normalfordelt med forventningsverdi 420 g og varians 96 g. anb5-lsf-b 6. februar 2017 Side 1

b Vi vil finne et tall k, som er slik at P Y k 0.95. Denne finner vi ved å skrive opp uttrykket for sannsynligheten, og løse for k, P Y k 0.95 P Y k 1 0.95 Y EY P k EY 0.05 VarY VarY Φ k EY VarY 0.05 k EY VarY z 0.05. Med normalkvantilen z 0.05 Φ 1 1 0.05 1.6449 får vi fra dette at k EY z 0.05 VarY 420 1.6449 96 403.8833, slik at den garanterte minstevekten blir 403.9 g. c Figuren kan f.eks. lages slik: mu 6*70; sig sqrt6*4^2; ymin 380; ymax 450; yc 403.8833; yy linspaceymin,ymax,100; yy2 linspaceymin,yc,40; figure1 hold on plotyy,normpdfyy,mu,sig, k-, LineWidth,2; plot[yc,yc],[0,normpdfyc,mu,sig], k-, LineWidth,2; fill[yy2,fliplryy2],[normpdfyy2,mu,sig,zerossizeyy2],0.8*[1,1,1]; hold off xlabel Y ylabel fy setgca, FontSize,14 box on Oppgave 2 Vi lar X være antall tankskip som ankommer havnen i løpet av en dag. Vi har fått oppgitt at X poissonλ med λ EX 2. Videre vet vi at havnen maksimalt kan betjene 3 tankskip per dag. anb5-lsf-b 6. februar 2017 Side 2

0.045 0.04 0.035 0.03 fy 0.025 0.02 0.015 0.01 0.005 0 380 390 400 410 420 430 440 450 Y Figur 1: Sannsynlighetstettheten til pakkevekten Y, med området under grafen og til venstre for minstevekten fargelagt. a Da X er poissonfordelt har vi at P X x λx x! e λ 2x x! e 2, x 0, 1, 2,.... Med innsatte verdier for x har vi følgende punktsannsynligheter: x 0 1 2 3 4 5 P X x 0.1353 0.2707 0.2707 0.1804 0.0902 0.0361 Vi ser dermed at det er størst sannsynlighet for at det ankommer ett eller to tankskip en bestemt dag. Tankskip må dirigeres til andre havner dersom det ankommer mer enn tre tankskip en dag. Sannsynligheten for at ett eller flere tankskip må omdirigeres er dermed P omdirigering P X > 3 1 P X 3 tabell 1 0.8571 0.1429. b Vi lar nå Y være antall skip som betjenes ved havnen en dag. Havnens begrensede kapasitet gjør at Y 3, slik at P X y for y 0, 1, 2 P Y y P X 3 1 P X 2 for y 3 0 for alle andre verdier av y. anb5-lsf-b 6. februar 2017 Side 3

Forventet antall skip som betjenes en gitt dag blir dermed EY 3 y P Y y y0 0 P X 0 + 1 P X 1 + 2 P X 2 + 3 1 P X 2 0.2707 + 2 0.2707 + 3 1 0.6767 1.782. c Vi lar k være havnens kapasitet, altså maksimalt antall skip som kan betjenes på en dag. Vi ønsker å finne k slik at P X k 0.90. Fra tabellen for poissonfordelingen har vi disse kumulative sannsynlighetene: Dermed ser vi at k 0 1 2 3 4 5 P X k 0.1353 0.4060 0.6767 0.8571 0.9474 0.9834 P X 3 < 0.90 mens P X 4 > 0.90. Havnen trenger altså en kapasitet på k 4 skip per dag for med minst 90% sannsynlighet å kunne betjene samtlige skip som ankommer en gitt dag. Oppgave 3 a Vi har at en gjennomlesing av teksten tilsvarer n repeterte forsøk, ett forsøk for hver skrivefeil i teksten. Hvert forsøk resulteterer i suksess feilen oppdages eller ikke-suksess feilen oppdages ikke. Sannsynligheten for suksess er p, og denne er konstant for alle forsøkene. Vi må i tillegg anta at hvert ord leses uavhengig av alle andre ord i teksten, slik at forsøkene er uavhengige. Vi har λ 2 og s 8 og ønsker å finne sannsynligheten for at antall trykkfeil, N, er større enn 10. Vi har µ λs 2 8 16 P N > 10 1 P N 10 10 1 P N i i1 1 0.0774 0.923. Vi har nå gitt N 12 og p 0.6 og œnsker å finne sannsynligheten for at korrekturleseren oppdager alle trykkfeilene. anb5-lsf-b 6. februar 2017 Side 4

P X 12 N 12 12 0.6 12 0.4 0 12 0.6 12 0.0022. b Y k antall trykkfeil som gjenstår etter k uavhengige gjennomlesninger. Vi finner først simultanfordelingen til Y 1 og N. Vi har n P X x N n p x 1 p n x, x 0, 1,..., n x Simultanfordelingen til Y 1 og N er da gitt ved P Y 1 u, N n P Y 1 u N n P N n for u 0, 1,... og n u, u + 1,.... Vi finner deretter marginalfordelingen til Y 1. P N X u N n P N n P X n u N n P N n n p n u 1 p u P N n n u P Y 1 u P Y 1 u, N n nu n p n u 1 p u e λs λsn n u n! n + u p n 1 p u e λs λsn+u n n + u! 1 n!u! pn 1 p u e λs λs n+u nu n0 n0 λsu e λs 1 p u λps n u! n! n0 λsu e λs 1 p u e λps u! λs1 pu e λs1 p. u! Vi ser at marginalfordelingen til Y 1 er Y 1 Poissonλs1 p. anb5-lsf-b 6. februar 2017 Side 5

Oppgave 4 a For hver deltaker har vi følgende situasjon: Deltakeren får en serie oppgaver. Hver runde har to mulige utfall: Deltakeren klarer ikke oppgaven og går ut av konkurransen hendelse A, eller han/hun klarer oppgaven og går videre til neste runde hendelse A. Sannsynligheten for ikke å klare oppgaven, p P A, er lik i hver runde. Resultatene fra hver runde er uavhengige. Denne situasjonen svarer til en Bernoulli-forsøksrekke, der vi ikke bestemmer antall forsøk på forhånd, men repeterer forsøket gir nye oppgaver inntil første gang hendelsen A klarer ikke oppgaven inntreffer. Siden X er antall forsøk inntil A inntreffer første gang deltakeren første gang ikke klarer oppgaven, er det rimelig å anta at X er geometrisk fordelt. Sannsynligheten for at deltakeren går ut i første runde: P X 1 f1 p1 p 1 1 p 0.10 Sannsynligheten for at deltakeren fortsatt er med etter fem runder: P X > 5 1 P X 5 1 F 5 1 1 1 p 5 1 p 5 0.90 5 0.59. Sannsynligheten for at deltakeren ikke klarer oppgaven i niende runde X 9, dersom deltakeren klarer oppgavene til og med femte runde X > 5: Her bruker vi betinget sannsynlighet, og resultatet fra forrige spørsmål. P X 9 X > 5 P X 9 X > 5 P X > 5 P X 9 P X > 5 f9 1 F 5 p1 p9 1 1 p 5 p1 p 3 0.10 0.90 3 0.073 b Vi har følgende situasjon for hver oppgavelager: Resultater for et visst antall n 1 eller n 2 deltakere blir registrert To mulig utfall: Deltakeren klarer færre enn fem oppgaver hendelse C, eller ikke dvs. klarer fem eller flere, hendelse C. Sannsynligheten for C er lik i for hver deltaker. Resultatene for hver deltaker er uavhengige. Dette svarer til et binomisk forsøk, og Z 1 og Z 2 er dermed binomisk fordelte, med parametre som gitt i oppgaven. anb5-lsf-b 6. februar 2017 Side 6