Eksamen STK2400, 6/ Løsningsforslag

Like dokumenter
SIGNERT DOMINASJON OG RETTEDE MATROIDESYSTEMER

UNIVERSITETET I OSLO

EKSAMEN I TMA4285 TIDSREKKEMODELLER Fredag 7. desember 2012 Tid: 09:00 13:00

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

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

EKSAMENSOPPGAVE. Vil det bli gått oppklaringsrunde i eksamenslokalet? Svar: JA / NEI Hvis JA: ca. Kl 10.00

Matematisk statistikk og stokastiske prosesser B, høsten 2006 Oppgavesett 5, s. 1. Oppgave 1. Oppgave 2. Oppgave 3

Løsningsforslag AA6524/AA6526 Matematikk 3MX Elever/Privatister - 7. desember eksamensoppgaver.org

Regneøvelse 29/5, 2017

Løsningsforslag. MOT 110 Matematisk statistikk og stokastiske prosesser B, høst Oppgave 1

Eksamen i ELE Matematikk valgfag Torsdag 18. mai Oppgave 1

EKSAMENSOPPGAVE. Eksamen i: MAT-1003 Dato: Tirsdag 15. desember 2015 Tid: Kl 15:00 19:00 Sted: Åsgårdvegen 9

TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4105 Matematikk 2 Vår 2014

Forelesning 3. april, 2017

L12-Dataanalyse. Introduksjon. Nelson Aalen plott. Page 76 of Introduksjon til dataanalyse. Levetider og sensurerte tider

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

Løsningsforslag AA6526 Matematikk 3MX - 8. desember eksamensoppgaver.org

ALGORITMER OG DATASTRUKTURER

EKSAMEN I TMA4285 TIDSREKKJEMODELLAR Fredag 7. desember 2012 Tid: 09:00 13:00

Eksamen i. MAT110 Statistikk 1

MAT Prøveeksamen 29. mai - Løsningsforslag

Bootstrapping og simulering Tilleggslitteratur for STK1100

(t) = [ 2 cos t, 2 sin t, 0] = 4. Da z = 2(1 + t) blir kurva C en helix/ei skruelinje på denne flata (se fig side 392).

Eksamen i STK4500 Vår 2007

EKSAMEN I MATEMATIKK 3 (TMA4110)

EKSAMEN I FAG TMA4275 LEVETIDSANALYSE Lørdag 4. juni 2005 Tid: 09:00 13:00

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

v(t) = r (t) = (2, 2t) v(t) = t 2 T(t) = 1 v(t) v(t) = (1 + t 2 ), t 2 (1 + t 2 ) t = 2(1 + t 2 ) 3/2.

Hjelpemidler på Del 2 Alle hjelpemidler er tillatt, med unntak av Internett og andre verktøy som tillater kommunikasjon.

a) Bruk en passende Gaussflate og bestem feltstyrken E i rommet mellom de 2 kuleskallene.

UNIVERSITETET I OSLO

Øving nr. 4. LØSNINGSFORSLAG

Kvantifisering av operasjonell risiko basert på kombinering av hendelsesdata og subjektive risikovurderinger

Øving 12, ST1301 A: B:

La U og V være uavhengige standard normalfordelte variable og definer

EKSAMEN I EMNE SIF5072 STOKASTISKE PROSESSER Onsdag 31. juli 2002 Tid: 09:00 14:00

UNIVERSITETET I OSLO

4.4 Koordinatsystemer

Matematisk statistikk og stokastiske prosesser B, høsten 2006 Løsninger til oppgavesett 5, s. 1. Oppgave 1

TEMA: Damp/Væske-likevekter og Flash-Separasjon. Løsningsforslag:

TMA4240 Statistikk Høst 2016

STK Oppsummering

MA0002 Brukerkurs i matematikk B Vår 2014

Eksamen REA3028 S2, Høsten 2012

Løsningsforslag AA6524 Matematikk 3MX Elever 7. juni eksamensoppgaver.org

eksamensoppgaver.org 4 2e x = 7 e x = 7 2 ln e x = ln 2 x = ln 7 ln 2 ln x 2 ln x = 2 2 ln x ln x = 2 ln x = 2 x = e 2

Eksamen S1 Va ren 2014

Del 2: Alle hjelpemidler er tillatt, med unntak av Internett og andre verktøy som tillater kommunikasjon.

Løsningsforslag for første obligatoriske oppgave i STK1100 Våren 2007 Av Ingunn Fride Tvete

Del 2: Alle hjelpemidler er tillatt, med unntak av Internett og andre verktøy som tillater kommunikasjon.

SENSORVEILEDNING. Emnenavn: Matematikk 2. Dato:

= x lim n n 2 + 2n + 4

Løsningsforslag ECON 2130 Obligatorisk semesteroppgave 2017 vår

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

Løsningsforslag Eksamen M001 Våren 2002

RELIABILITET : Pålitelighet? Troverdighet? Reproduserbarhet? Stabilitet? Konsistens?

Løsningskisse seminaroppgaver uke 15

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Del 2: Alle hjelpemidler er tillatt, med unntak av Internett og andre verktøy som tillater kommunikasjon.

EKSAMEN Løsningsforslag

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

Løsningsforslag til EKSAMEN

Matematikk 1 Første deleksamen. Løsningsforslag

Løsningsforslag til obligatorisk oppgave i ECON 2130

UNIVERSITETET I OSLO

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

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

TMA4100 Matematikk 1 Høst 2014

UNIVERSITETET I OSLO

Løsningsforslag til eksamen i TMA4105 matematikk 2,

Eksamensoppgave MAT juni 2010 (med løsningsforslag)

UNIVERSITETET I OSLO

Oppgaver MAT2500 høst 2011

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.

Eksamen REA3028 S2, Høsten 2011

EKSAMEN I TMA4180 OPTIMERINGSTEORI

EKSAMEN I FAG TMA4275 LEVETIDSANALYSE Xxxdag xx. juni 2008 Tid: 09:0013:00

STK juni 2018

UNIVERSITETET I OSLO

Anbefalte oppgaver - Løsningsforslag

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

Eksamen AA6524 Matematikk 3MX Elevar/Elever AA6526 Matematikk 3MX Privatistar/Privatister. Nynorsk/Bokmål

Løsningsforslag for eksamen i Matematikk 3 - TMA4115

Del 2: Alle hjelpemidler er tillatt, med unntak av Internett og andre verktøy som tillater kommunikasjon.

Ferdig før tiden 4 7 Ferdig til avtalt tid 12 7 Forsinket 1 måned 2 6 Forsinket 2 måneder 4 4 Forsinket 3 måneder 6 2 Forsinket 4 måneder 0 2

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

i=1 t i +80t 0 i=1 t i = 9816.

Løsningsforslag Matematikk 2MX - AA mai 2007

oppgave1 a.i) a.ii) 2x 3 = x 3 kvadrerer 2x 3=(x 3) 2 2x 3 = x 2 6x + 9 x 2 8x +12=0 abcformelen x = ( 8) ± ( 8)

Løsningsforslag MAT102 Vår 2018

Løsningsforslag AA6516 Matematikk 2MX - 5. mai eksamensoppgaver.org

eksamensoppgaver.org x = x = x lg(10) = lg(350) x = lg(350) 5 x x + 1 > 0 Avfortegnsskjemaetkanvileseatulikhetenstemmerfor

Tilleggsoppgaver for STK1110 Høst 2015

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

UNIVERSITETET I OSLO

Figur 2: Fortegnsskjema for g (x)

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Transkript:

Eksamen STK2400, 6/12-07 - Løsningsforslag Arne ang Huseby December 19, 2007 Oppgave 1 I denne oppgaven skal vi se på et binært monotont system (C, φ) med komponentmengde C = {1,..., 5} og strukturfunksjon φ. Et blokkdiagram av systemet er vist i figuren under: Vi innfører også vektoren av komponent-tilstandsvariable, X = (X 1,..., X 5 ). (a) Finn systemets minimale stimengder (3 stykker) og minimale kuttmengder (4 stykker). Er noen av komponentene i serie eller parallell med resten av systemet? egrunn svaret. Minimale stimengder: Minimale kuttmengder: P 1 = {1, 2, 3}, P 2 = {2, 3, 4}, P 3 = {3, 4, 5}. K 1 = {3}, K 2 = {1, 4}, K 3 = {2, 4}, K 4 = {2, 5}. Vi ser at den minimale kuttmengden K 1 inneholder kun en komponent. Denne komponenten er derfor i serie med resten av systemet. Dvs. dersom denne komponenten svikter, så svikter systemet. Ettersom det ikke finnes noen minimale stimengder med kun en komponent, kan det ikke være noen komponenter i parallell med resten av systemet. (For systemer med minst to relevante komponenter, kan vi forøvrig aldri både ha komponenter i serie og parallell med resten av systemet.) (b) Vis at strukturfunksjonen for systemet kan skrives: φ(x) = X 1 X 2 X 3 + X 2 X 3 X 4 + X 3 X 4 X 5 X 1 X 2 X 3 X 4 X 2 X 3 X 4 X 5. 1

Vi tar utgangspunkt i de minimale stimengdene, og benytter formelen: 3 φ(x) = X i = 1 (1 X 1 X 2 X 3 )(1 X 2 X 3 X 4 )(1 X 3 X 4 X 5 ) j=1 i P j Ved å multiplisere ut og trekke sammen, får vi den oppgitte formelen. (c) Anta at X 1,... X 5 er stokastisk uavhengige, og at Pr(X i = 1) = p i, i = 1,..., 5. La videre p = (p 1,..., p 5 ). Finn påliteligheten, h(p), til systemet. Vi benytter uttrykket for strukturfunksjonen fra forrige punkt, og får: h(p) = E[φ(X)] = p 1 p 2 p 3 + p 2 p 3 p 4 + p 3 p 4 p 5 p 1 p 2 p 3 p 4 p 2 p 3 p 4 p 5. Forventningen beregnes ved å ta forventning ledd for ledd, samt å benytte at X i ene er stokastisk uavhengige. (d) I dette punktet antar vi i stedet at X 1, X 2 og X 3 er assosierte stokastiske variable, og uavhengig av X 4 og X 5, og at X 4 og X 5 er uavhengige innbyrdes. Hvordan påvirker dette påliteligheten til systemet i forhold til beregningen i det foregående punktet? egrunn svaret. [Hint: Det kan lønne seg å skrive strukturfunksjonen på formen: φ(x) = X 1 X 2 X 3 (1 X 4 ) + X 2 X 3 X 4 (1 X 5 ) + X 3 X 4 X 5. eregn så påliteligheten ved å ta forventning ledd for ledd og benytt teori for assosierte stokastiske variable.] Siden X 1, X 2 og X 3 er assosierte stokastiske variable, følger det av teorien for slik at vi har: E[X 1 X 2 X 3 ] p 1 p 2 p 3 E[X 2 X 3 ] p 2 p 3 Ved å slå sammen ledd nummer 1 og 4, og ledd nummer 2 og 5 i uttrykket for strukturfunksjonen, får vi at: φ(x) = X 1 X 2 X 3 (1 X 4 ) + X 2 X 3 X 4 (1 X 5 ) + X 3 X 4 X 5. Påliteligheten til systemet, dvs. E[φ], finnes igjen ved å ta forventning ledd for ledd: E[φ] = E[X 1 X 2 X 3 ](1 p 4 ) + E[X 2 X 3 ]p 4 (1 p 5 ) + p 3 p 4 p 5. Ved å benytte ulikhetene som følger av at X 1, X 2 og X 3 er assosierte, samt at (1 p 4 ) og p 4 (1 p 5 ) er ikke-negative, får vi at: E[φ] p 1 p 2 p 3 (1 p 4 ) + p 2 p 3 p 4 (1 p 5 ) + p 3 p 4 p 5, 2

der uttrykket på høyre side av ulikheten kan fortolkes som påliteligheten til systemet dersom X 1, X 2 og X 3 er uavhengige. Følgelig ser vi at påliteligheten til systemet underestimeres dersom vi ignorerer avhengigheten mellom X 1, X 2 og X 3. I resten av oppgaven antar vi igjen at X 1,... X 5 er stokastisk uavhengige. (e) irnbaum-målet for den pålitelighetsmessige betydning av i-te komponent i systemet (C, φ) er definert som: Vis at dette medfører at: I (i) = h(p) p i, i = 1,..., 5. I (i) = E[φ(1 i, X) φ(0 i, X)], i = 1,..., 5, og forklar hvordan dette kan brukes til å utvide definisjonen av irnbaum-målet til systemer av avhengige komponenter. Ved å pivot-dekomponere h med hensyn på komponent i, får vi: I (i) = h(p) p i = p i [p i h(1 i, p) + (1 p i )h(0 i, p)] = h(1 i, p) h(0 i, p) = E[φ(1 i, X) φ(0 i, X)]. Det siste uttrykket forutsetter ingenting om simultanfordelingen til X i ene, så dette kan benyttes som en definisjon av irnbaum-målet også i situasjoner der X i ene er avhengige. (f) Finn I (1),..., I(5) uttrykt ved p 1,..., p 5. [Svar: I (1) = p 2 p 3 p 2 p 3 p 4, I (2) = p 1 p 3 + p 3 p 4 p 1 p 3 p 4 p 3 p 4 p 5, = p 1 p 2 + p 2 p 4 + p 4 p 5 p 1 p 2 p 4 p 2 p 4 p 5, I (4) = p 2 p 3 + p 3 p 5 p 1 p 2 p 3 p 2 p 3 p 5, I (5) = p 3 p 4 p 2 p 3 p 4. Om du ikke skulle få til å vise dette, kan du likevel benytte disse svarene videre i oppgaven.] Vi tar utgangspunkt i formelen for h(p) som vi fant i punkt (c). Vi finner så I (1),..., I(5) ved å beregne de partielle deriverte med hensyn på p 1,..., p 5 henholdsvis. Dette gir umiddelbart resultatene gitt i oppgaven. 3

(g) Anta at p 1 = = p 5 = p, der 0 < p < 1. Vis at vi da har: > I(2) = I(4) > I(1) = I(5). Ved å sette inn p 1 = = p 5 = p i svarene fra punkt (f), får vi: Når 0 < p < 1 vil vi opplagt ha at: Dermed følger det at: I (1) = p 2 p 3 = p 2 (1 p), I (2) = 2p 2 2p 3 = 2p 2 (1 p), = 3p 2 2p 3 = p 2 + 2p 2 (1 p), I (4) = 2p 2 2p 3 = 2p 2 (1 p), I (5) = p 2 p 3 = p 2 (1 p). p 2 + 2p 2 (1 p) > 2p 2 (1 p) > p 2 (1 p). > I(2) = I(4) > I(1) = I(5). (h) Anta mer spesielt at p = 1/2. Forklar hvorfor vi i dette tilfellet har for i = 1,..., 5 at: 2 4 I (i) = Antall kritiske stivektorer for komponent i, enytt dette samt utregningene i de tidligere punktene til å beregne antall kritiske stivektorer for komponentene i systemet. Fra punkt (e) har vi at: I (i) = E[φ(1 i, X) φ(0 i, X)] = [φ(1 i, x) φ(0 i, x)]p (( i, X) = ( i, x)) Dersom p 1 = = p 5 = p = 1/2, blir: ( i,x) P (( i, X) = ( i, x)) = 2 4, for alle ( i, x). Videre er ( i, x) en kritisk stivektor for komponent i hvis og bare hvis φ(1 i, x) φ(0 i, x) = 1. Ved å multiplisere uttrykket for I (i) med 24, får vi dermed for i = 1,..., 5 at: 2 4 I (i) = [φ(1 i, x) φ(0 i, x)] ( i,x) = Antall kritiske stivektorer for komponent i. Innsetning av p = 1/2 i uttrykkene for I (1),..., I(5) gir: I (1) = p 2 p 3 = p 2 (1 p) = 1/8, I (2) = 2p 2 2p 3 = 2p 2 (1 p) = 1/4, = 3p 2 2p 3 = p 2 + 2p 2 (1 p) = 1/2, I (4) = 2p 2 2p 3 = 2p 2 (1 p) = 1/4, I (5) = p 2 p 3 = p 2 (1 p) = 1/8. 4

Herav får vi at: Antall kritiske stivektorer for komponent 1 = 16/8 = 2, Antall kritiske stivektorer for komponent 2 = 16/4 = 4, Antall kritiske stivektorer for komponent 3 = 16/2 = 8, Antall kritiske stivektorer for komponent 4 = 16/4 = 4, Antall kritiske stivektorer for komponent 5 = 16/8 = 2. (i) I dette punktet antar vi at p 3 = 1 og at p 1 = p 2 = p 4 = p 5 = p. La videre h(p) betegne påliteligheten til systemet som funksjon av p. Vis først at: h(p) = 3p 2 2p 3. Vis deretter at funksjonen h tilfredsstiller følgende betingelse: Lag en skisse av h. Kommentér figuren. h(p) = 1 h(1 p). Innsetning av p 3 = 1 og at p 1 = p 2 = p 4 = p 5 = p i uttrykket for h(p) fra punkt (c) gir: h(p) = p 2 + p 2 + p 2 p 3 p 3 = 3p 2 2p 3. Vi beregner så h(1 p) ved innsetning (1 p) i uttrykket over, og får: Summerer vi de to uttrykkene, får vi: Herav får vi at: h(1 p) = 3(1 p) 2 2(1 p) 3. h(p) + h(1 p) = 3[p 2 + (1 p) 2 ] 2[p 3 + (1 p) 3 ] = 3[p 2 + 1 2p + p 2 ] 2[p 3 + 1 3p + 3p 2 p 3 ] = 3[2p 2 2p + 1] 2[3p 2 3p + 1] = 6p 2 6p + 3 6p 2 + 6p 2 = 1. h(p) = 1 h(1 p). Denne relasjonen viser at h går gjennom og er symmetrisk om punktet (1/2, 1/2). En skisse av grafen til h er gitt under. Plottet bekrefter at kurven går gjennom og er symmetrisk om punktet (1/2, 1/2). Vi ser videre at kurven har den typiske s-formen. Dette skyldes at når p 3 = 1, dvs. alltid funksjonerer, så finnes det ingen andre komponenter i serie med resten av systemet. Det er, som tidligere nevnt, heller ikke noen komponenter i parallel med resten av systemet. Dermed må kurven krysse den rette linjen fra (0, 0) til (1, 1). Dette skjer i punktet (1/2, 1/2). Videre må kurven ligge under den rette linjen når 0 < p < 1/2, og over den rette linjen når 1/2 < p < 1. 5

1 0.75 0.5 0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 Oppgave 2 La (C, φ) være et binært monotont system med komponentmengde C = {1,..., n} og strukturfunksjon φ. La videre vektoren av komponent-tilstandsvariable være X = (X 1,..., X n ). Vi antar at X 1,..., X n er uavhengige og identisk fordelte binære variable med P (X i = 1) = p, for i = 1,..., n. Vi innfører så S = n i=1 X i. La også θ s = E[φ S = s], s = 0, 1,..., n. (a) Vis at: P (X = x S = s) = 1 ( n s), for alle x som er slik at n i=1 x i = s. Vis at videre at: θ s = b s ( n s = 0, 1,..., n, s), der b s = antall stimengder i (C, φ) som inneholder s komponenter. (b) Forklar hvordan man kan estimere θ 0,..., θ n ved hjelp av simulering, og gjør kort rede for hvordan dette kan benyttes til å estimere h(p) for 0 < p < 1. enytt resultatene fra Kapittel 4 i notatet om pålitelighetsberegning ved betinget Monte Carlo simulering. 6

7

8