Pilkast og kjikvadrat fordelingen

Like dokumenter
Galton-brett og sentralgrenseteorem

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

Gammafordelingen og χ 2 -fordelingen

Myntkast og binomialfordelingen

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

FORMELSAMLING TIL STK1100 OG STK1110

Første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2015

Oppfriskning av blokk 1 i TMA4240

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

TMA4240/TMA4245 Statistikk: Oppsummering kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger

UNIVERSITETET I OSLO

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Kap. 8: Utvalsfordelingar og databeskrivelse

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

Sannsynlighetsfordelinger Diskret variabel. Sannsynlighetsfordelinger. Statistiske sannsynlighetsfordelinger Halvor Aarnes, UiO, S.E. & O.

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

Kapittel 2: Hendelser

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

Løsningsforslag ECON 2130 Obligatorisk semesteroppgave 2017 vår

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

Eksamensoppgave i Løsningsskisse TMA4240 Statistikk

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

TMA4240 Statistikk 2014

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

6.1 Kontinuerlig uniform fordeling

Løsningsforslag til obligatorisk oppgave i ECON 2130

STK juni 2018

UNIVERSITETET I OSLO

P(x, y) ) x. Dette er sirkellikningen. Et punkt P(x, y) ligger på denne sirkelen hvis og bare hvis koordinatene passer i likningen.

Medisinsk statistikk Del I høsten 2009:

6.2 Normalfordeling. Høyde kvinner og menn. 6.1 Kontinuerlig uniform fordeling. Kapittel 6

Forslag til endringar

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

Løsningsforslag Eksamen 3MX - AA

UNIVERSITETET I OSLO Matematisk Institutt

UNIVERSITETET I OSLO

FORMELSAMLING TIL STK1100 OG STK1110

Krysstabellanalyse (forts.) SOS1120 Kvantitativ metode. 4. Statistisk generalisering. Forelesningsnotater 9. forelesning høsten 2005.

Notasjon og Tabell 8. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Formelsamling i medisinsk statistikk

TMA4240 Statistikk H2010

Utvalgsfordelinger; utvalg, populasjon, grafiske metoder, X, S 2, t-fordeling, χ 2 -fordeling

6.5 Normalapproksimasjon til. binomisk fordeling

Forelesning 3. april, 2017

Høgskolen i Gjøviks notatserie, 2001 nr 5

Bootstrapping og simulering Tilleggslitteratur for STK1100

Andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Eksamensoppgåve i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

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

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

UNIVERSITETET I OSLO

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Fasit for tilleggsoppgaver

Diskrete sannsynlighetsfordelinger som histogram. Varians. Histogram og kumulativ sannsynlighet. Forventning (gjennomsnitt) (X=antall mynt i tre kast)

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.

Kapittel 6: Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger : Normalfordelingen, normalapproksimasjon, eksponensial og gamma.

Estimatorar. Torstein Fjeldstad Institutt for matematiske fag, NTNU

TMA4240 Statistikk H2015

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

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

Tyngdepunkt. Togforsinkelsen (Eksamen Des2003.1a) I denne oppgaven kan du bruke uten å vise det at. Kapittel 4

Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger.

Øvingsforelesning i Matlab TDT4105

TMA4240 Statistikk H2017 [15]

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger.

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Kapittel 4: Matematisk forventning

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

Eksamen i : STA-1002 Statistikk og. Eksamensdato : 3. juni Sted : Administrasjonsbygget. Tillatte hjelpemidler : - Godkjent kalkulator

UNIVERSITETET I OSLO

Tilleggsoppgaver for STK1110 Høst 2015

Gruvedrift. Institutt for matematiske fag, NTNU. Notat for TMA4240/TMA4245 Statistikk

Om eksamen. Never, never, never give up!

TMA4240 Statistikk H2010

Introduksjon til statistikk og dataanalyse. Arild Brandrud Næss TMA4240 Statistikk NTNU, høsten 2013

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren

Forelesning 27. mars, 2017

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

Statistisk inferens: 9.14: Sannsynlighetsmaksimeringsestimatoren 8.5: Fordeling til gjennomsnittet 9.4: Konfidensintervall for µ (σ kjent)

Integrasjon. Hvis f(x) er en gitt funksjon så er integralet av f(x) en samling med alle antideriverte til f(x). Integraltegnet står for en sum

Om eksamen. Never, never, never give up!

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

Denne veka. Kap 7: Funksjonar av stokastiske variable Transformasjon av variable Moment Momentgenererande funksjon

Kontinuerlige stokastiske variable.

UNIVERSITETET I OSLO

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Statistisk behandling av kalibreringsresultatene Del 1. v/ Rune Øverland, Trainor Elsikkerhet AS

TMA4240 Statistikk Høst 2008

j=1 (Y ij Ȳ ) 2 kan skrives som SST = i=1 (J i 1) frihetsgrader.

Kapittel 6: Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger

TMA4240 Statistikk Høst 2007

Forelesning 5: Kontinuerlige fordelinger, normalfordelingen. Jo Thori Lind

Transkript:

Pilkast og kjikvadrat fordelingen Halvor Aarnes, IBV, 014 Innhold Pilkast... 1 Simulering av pilkast... Kjikvadratfordelingen og gammafordelingen... 3 Rayleigh-fordelingen... 5 Pilkast brukt til å estimere pi (π)... 7 Eksperiment pilkast... 7 Pilkast Vi skal bruke pilkast og se at treffpunktene følger χ -fordelingen, og at vi kan lage et estimat av π. 1

Figur 1. Blink hvor treffpunktene er angitt med xy-koordinatene målt fra sentrum i blinken, radius er lik r og vinkelen er theta (θ). Blinken er delt inn i kvadrat 1-4. Simulering av pilkast Vi simulerer kast av dartpiler mot en blink hvor treffpunktene er angitt med koordinatene (x, y), hvor x og y er uavhengige av hverandre og standard normalfordelte med lik varianse. Vi regner deretter om til standard normalfordeling med standardavvik=1, og gjennomsnitt lik 0. Kvadratet av avstanden fra blinken følger Pythagoras setning og vil kan regne ut lengden av radien (r):

Figur. Simulering av standard normalfordeling av treffpunktene for 0000 pilkast. Sirklene angir henholdsvis 1, 1.96 og.58 standardavvik, tilsvarende 68.3%, 95% og 99% av arealet under normalfordelingskurven. Kjikvadratfordelingen og gammafordelingen Kvadratsummer følger kjikvadratfordelingen (χ ) hvor antall frihetsgrader (df) er lik antall uavhengige standard normalfordelte variable, i dette tilfelle blir df=. Vi lager et histogram for r og plotter kjikvadratfordelingen med df=. Kjikvadratfordelingen er et spesialtilfelle av gammafordelingen, og med df= følger den også eksponentialfordelingen. ~ 1, 1 3

Figur 3. Histogram for r, samt prikket rød linje som viser kjikvadratfordelingen (χ ) for to frihetsgrader (df=). 4

Figur 4. Histogram for r, samt prikket rød linje som viser eksponentialfordelingen med rateparamter, og gammafordelingen med formparameter 1 (shape=1) og rateparameter 1/ (rate=1/). Vi ser at redultatet blir det samme som for kjikvadratfordelingen. Rayleigh-fordelingen Rayleighfordelingen er kontinuerlig og beskriver fordelingen av en retningsavhengig vektor med to uavhengige koordinater. Den vil også beskrive absoluttverdien til komplekse tall. Sannsynlighetstettfordelingen f(x) av Rayleighfordelingen er: Forventning (E(X)), varianse (Var(X)) og medianen til Rayleighfordelingen er gitt ved. 4 4 5

3 4 Den kumulative sannsynlighetsfordelingen F(x) er for Rayleighfordelingen: 1 Fordelingen av radius til treffpunktet, og denne kan beskrives av en Rayleigh-fordeling. i vårt eksempel er σ=1 Figur 5. Histogram for radius til treffpunktene for 0000 treffpunkter (x,y) fra standard normalfordeling. Heltrukken linje vier Rayleigh-fordelingen. 6

Pilkast brukt til å estimere pi (π) Gjennomsnittet av lengden er radius for de 0000 simulerte treffpunktene blir lik 1.5607. Det er den samme verdien som man får fra Rayleigh-fordelingen. 1.53314 Variansen for de 0000 simulerte treffpunktene hvor x- og y- koordinatene kommer fra standard normalfordeling blir 0.4308194. Tilsvarende for Rayleigh-fordelingen: 4 0.49037 Estimat av π ved simulering av 0000 treffpunkter hvor x- og y- koordinatene følger standard normalfordeling: 1.5607 3.155434 Eksperiment pilkast Hvert lag kaster 10 piler, og bestem x, y-koordinatene (cm) for treffpunktene med en tommestokk. Origo i sentrum av blinken. xykoordinatene får fortegn avhneig av i hvilken kvadrant treffpunktet befinner seg i. Kastavstand fra blinken: meter. Følg sikkerhetsregler slik at ingen personer blir truffet av pilene. Pilkast x-koordinat (cm) y-koordinat (cm) 1 3 4 5 6 7 8 9 10 Datasett pilkast.txt som inneholder resultatene fra kurset BIO150 Biostatistikk og studiedesign, UiO, høsten 014 og 015. 7

Figur 6. Treffpunktene fra to eksperimenter med pilkast hvor x- og y- koordinatene er målt i cm (datasett pilkast.txt) Figur 7. Histogram av kvadratet av treffpunktenes avstand fra origo (sentrum av blinken) i et eksperiment. Heltrukken rød llinje viser kjikvadratfordelingen (df=). Datasett:pilkast.txt 8

Figur 8. Histogram for radius til treffpunktene fra et eksperiment med pilkast. Treffpunkt omregnet til fra standard normalfordeling. Heltrukken linje vier Rayleigh-fordelingen. Datasett: pilkast.txt. Gjennomsnitt kvadrat av radius fra eksperiment: 1.4, varianse: 0.45. Estimert verdi av pi for eksperimentet: 3.08. Litteratur Wikipedia R Development Core Team (011). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.r-project.org/ (PS. På min gamle hjemme-pc har jeg ikke fått somlet meg til en oppdatering). 9