LØSNINGER UKE 6, STK1100. Ekstraoppgave 5 a) Sannsynligheten for at en 75 år gammel kvinne skal bli minst 80 år

Like dokumenter
Matematikksenterets 10-årsjubileumskviss

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

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

OPPGAVER FRA ABELS HJØRNE I DAGBLADET SETT 15 DAG 1 DAG Hvilken av følgende volumer er det samme som en halv liter?

Sannsynlighetsregning og Statistikk

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

Påbygging kapittel 6 Sannsynlighet Løsninger til oppgavene i læreboka

Livsforsikring et eksempel på bruk av forventningsverdi

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

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

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

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

Test, 3 Sannsynlighet og statistikk

MULTIPLE CHOICE ST0103 BRUKERKURS I STATISTIKK September 2016

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Noen viktige sannsynlighetsmodeller. Binomisk modell. Kp. 3 Diskrete tilfeldige variable

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning

Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

1 Section 4-1: Introduksjon til sannsynlighet. 2 Section 4-2: Enkel sannsynlighetsregning. 3 Section 5-1: Introduksjon til sannsynlighetsfordelinger

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

Løsningskisse for oppgaver til undervisningsfri uke 8 ( februar 2012)

TMA4240 Statistikk Høst 2008

Regneregler for forventning og varians

STK1100 våren Introduksjon til sannsynlighetsbegrepet. Svarer til avsnittene 2.1 og 2.2 i læreboka

STK1100 våren Introduksjon til sannsynlighetsbegrepet. Deterministiske fenomener. Stokastiske forsøk. Litt historikk

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

STK1100 våren Forventningsverdi. Forventning, varians og standardavvik

Sannsynlighetsbegrepet

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

Løsningskisse for oppgaver til undervisningsfri uke 14 (6.-9. april)

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

A) 9 år B) 18 år C) 27 år D) 36 år E) 54 år

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

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kapittel 4.5

Midtveiseksamen i STK1100 våren 2017

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

MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Diskrete sannsynlighetsfordelinger.

TMA4240 Statistikk H2010

Forelening 1, kapittel 4 Stokastiske variable

TMA4240 Statistikk Høst 2015

b) i) Finn sannsynligheten for at nøyaktig 2 av 120 slike firmaer går konkurs.

TMA4245 Statistikk Vår 2015

STK juni 2018

Diskrete sannsynlighetsfordelinger.

TMA4245 Statistikk Høst 2016

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010

UNIVERSITETET I OSLO

Betinget sannsynlighet

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

Mappeoppgave om sannsynlighet

Sannsynlighet og statistikk S2 Løsninger

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

Innledning kapittel 4

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008

Illustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og litt om heltallskorreksjon (som i eksempel 5.20).

Oppgaven består av 10 delspørsmål som anbefales å veie like mye, Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom <<, >>, Oppgave 1

STK1100 våren Normalfordelingen. Normalfordelingen er den viktigste av alle sannsynlighetsfordelinger

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere [4]

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

SANNSYNLIGHETSREGNING

6 Sannsynlighetsregning

Innledning kapittel 4

Kap. 5.2: Utvalgsfordelinger for antall og andeler

Introduction to the Practice of Statistics

Kapittel 4.3: Tilfeldige/stokastiske variable

µ = E(X) = Ʃ P(X = x) x

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

ST0103 Brukerkurs i statistikk Høst 2014

ECON240 Høst 2017 Oppgaveseminar 1 (uke 35)

Slide 1. Slide 2 Statistisk inferens. Slide 3. Introduction to the Practice of Statistics Fifth Edition

Sannsynlighet i uniforme modeller. Addisjon av sannsynligheter

TMA4240 Statistikk 2014

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

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

STK1100 våren Introduksjon til sannsynlighetsbegrepet. Deterministiske fenomener. Stokastiske forsøk. Litt historikk

1T kapittel 7 Sannsynlighet Løsninger til oppgavene i læreboka

Statistikk 1 kapittel 5

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kp. 3 Diskrete tilfeldige variable. Diskrete tilfeldige variable, varians (kp. 3.

Utvalgsfordelinger (Kapittel 5)

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

TMA4240 Statistikk H2010

Utfordring. TMA4240 Statistikk H2010. Mette Langaas. Foreleses uke 40, 2010

Tabell 1: Beskrivende statistikker for dataene

ECON240 Vår 2018 Oppgaveseminar 1 (uke 6)

Quiz, 4 Kombinatorikk og sannsynlighet

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Prøvemidtveiseksamen TMA4240 Statistikk H2004

Eksamen i. MAT110 Statistikk 1

Galton-brett og sentralgrenseteorem

Sannsynlighet og statistikk S2 Oppgaver

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

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

Løsningskisse seminaroppgaver uke 15

betyr begivenheten at det blir trukket en rød kule i første trekning og en hvit i andre, mens B1 B2

Diskrete sannsynlighetsfordelinger som histogram. Varians. Histogram og kumulativ sannsynlighet. Binomial-fordelingen

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 3

Sannsynlighetsregning

Kap. 7 - Sannsynlighetsfordelinger

Transkript:

LØSNINGER UKE 6, STK1100 Sammendrag. Løsningsforslag for noen av de oppgavene jeg ikke rakk igjennom på plenumen. Originalt skrevet av Ingunn Fride Tvete. Send mail til steffeng@math.uio.no hvis du ser noe feil, så blir det rettet opp. Ekstraoppgave 5 a) Sannsynligheten for at en 75 år gammel kvinne skal bli minst 80 år = P (bli 76 år)p (bli 77 år blitt 76)P (bli 78 år blitt 77 år) P (bli 79 år blitt 78 år)p (bli 80 år blitt 79 år) = (1 26.17/1000)(1 28.45/1000)(1 30.12/1000)(1 37.74/1000)(1 41.57/1000) = 0.8462899 0.846 b) Sannsynligheten for at en 75 år gammel kvinne skal bli nøyaktig 80 år = P (bli 80 år)p (død før 81 år blitt 80 år) = 0.8462899 0.0441 = 0.03732138 0.037 Vi definerer noen begivenheter: Ekstraoppgave 6 S HIV positiv F HIV negativ + person testet positiv person testen negativ Vi vet at P (+ S) = 0.98 og P (+ F ) = 0.002. Vi har en høyrisikogruppe der 10 % er HIV positive. Et tilfeldig valgt individ blir testet, og vi har at P (S) = 0.10 og P (F ) = 0.90. a) Sannsynligheten for at testen vil vise positiv: P (+) = P (+ S) + P (+ F ) = P (+ S)P (S) + P (+ F )P (F ) = 0.98 0.10 + 0.002 0.90 = 0.0998. b) Vi antar at testen viser positiv. Den betingede sannsynligheten for at personen virkelig er smittet er gitt ved: P (S +) = P (+ S) P (+) = P (+ S)P (S) P (+) = 0.98 0.10 0.0998 = 0.9820 c) Vi har en lavrisikogruppe der 1 av 10000 er HIV positive, slik at P (S) = 0.0001. Et tilfeldig valgt individ blir testet og tester positivt. Den betingede 1

2 LØSNINGER UKE 6, STK1100 sannsynligheten for at personen virkelig er smittet er gitt ved: P (S +) = P (+ S)P (S) P (+) = 0.98 0.0001 0.98 0.0001+0.002 0.9999 = 0.0468 Ekstraoppgave 7 Lar X=antall gutter i en tolvbarnsfamilie. a) Vi antar at X er binomisk fordelt med n = 12 og p = 0.5. Vi antar at vi har 12 uavhengige forsøk, hver med suksess sannsynlighet 0.5. Vi skriver i Matlab: x=0:12; bingutter1=binopdf(x,12,0.5); og får punktsannsynlighetene: 0.0002 0.0029 0.01 0.0537 0.1208 0.1934 0.2256 0.1934 0.1208 0.0537 0.01 0.0029 0.0002 Vi kan sjekke hva den relative frekvensen av guttefødsler i de 6115 familiene var: I Matlab: totbarn= 6115*12; totgutter=sum(x.*familier); andelgutter=totgutter/totbarn Som gir svaret andelgutter= 0.5192 0.52. b) Vi antar at X er binomisk fordelt med n = 12 og p = 0.52. Vi antar at vi har 12 uavhengige forsøk, hver med suksess sannsynlighet 0.52. Vi skriver i Matlab: x=0:12; bingutter2=binopdf(x,12,0.52); og får punktsannsynlighetene: 0.0001 0.0019 0.01 0.0418 0.1020 0.1768 0.2234 0.2075 0.1405 0.0676 0.0220 0.0043 0.0004

LØSNINGER UKE 6, STK1100 3 c) Vi beregner de relative frekvensene av familier med k gutter for k = 0, 1, 2,..., 12 familier=[3 24 104 286 670 1033 1343 1112 829 478 181 45 7]; totantfam=sum(familier); relfrek=familier/totantfam; og får de relative frekvensene: 0.0005 0.0039 0.0170 0.0468 0.1096 0.89 0.2196 0.1818 0.1356 0.0782 0.0296 0.0074 0.0011 c) og d): Vi kan plotte resultatene fra a)-c), og en mulig måte å gjøre dette på i Matlab er: plot(relfrek) hold on plot(bingutter1, ) plot(bingutter2, : ) hold off legend( relativ frekvens, binopdf(x,12,0.5), binopdf(x,12,0.52) ) title( Gutter i tolvbarsnsfamilier. ) xlabel( Antall gutter ) ylabel( Punktsannsynlighet ) Vi får da følgende figur: Vi ser av figuren at både modellen i a) og b) ikke er så aller verst i forhold til de relative frekvensene (heltrukket linje). Bortsett fra x-verdier mellom 7 og 9 ser modellen i b) ut til å være litt bedre enn modellen i a) for å beskrive vårt datamateriale. Vi har i a) og b) anntatt at guttenefødslene i en familie er uavhengige begivenheter. Man kan kanskje spørre seg om dette er en rimelig antagelse. Det er vel ikke urimelig å tro at noen av disse guttene er tvillinger. Ja, kanskje til om med eneggede tvillinger. Da vet man jo at man ikke har uavhengige begivenheter. I tillegg er det mulig at sannsynligheten for guttefødsel kan variere noe fra familie til familie. Vi kan se denne (svake) avhengigheten i figuren, da vi i vårt datamateriale har litt flere familier med mange barn av samme kjønn enn det modellene våre skulle tilsi. Oppgave 1.8.50 Vi kaster to terninger, og summen skal være 6. Hva er sannsynligheten for at minst en av terningere var 3?

4 LØSNINGER UKE 6, STK1100 0.25 Gutter i tolvbarsnsfamilier. relativ frekvens binopdf(x,12,0.5) binopdf(x,12,0.52) 0.2 Punktsannsynlighet 0.15 0.1 0.05 0 0 2 4 6 8 10 12 14 Antall gutter Figur 1. Venn diagram Antall mulige måter å få sum = 6 på: (5, 1), (4, 2), (3, 3), (2, 4), (1, 5). Det er en mulig måte å få sum = 6 på når minst en av terningere er 3, nemlig (3, 3). Dette gir den betingede sannsynligheten 1/5 = 0.2. Oppgave 1.8.65 Vi vet at A og B er uavhengige. Da er P (A B) = P (A)P (B), jmf. definisjonen på side 22 i læreboka. Hva med A og B c? P (A) = P (A B) + P (A B c ) = P (A)P (B) + P (A B c ) P (A B c ) = P (A)(1 P (B)) = P (A)P (B c ) Så A og B c er uavhengige. Vi vet nå at A og B er uavhengige, og at A og B c er uavhengige. Hva med A c og B c? På lignende måte som ovenfor har vi at: P (B c ) = P (B c A) + P (B c A c ) = P (B c )P (A) + P (B c A c ) Dette gir at P (B c A c ) = P (B c )(1 P (A)) = P (B c )P (A c )

Så B c og A c er uavhengige. LØSNINGER UKE 6, STK1100 5 Oppgave 1.8.77 Sannsynligheten for å treffe Bulls Eye = P (BE) = 0.05, som gir at sannsynligheten for ikke å treffe Bulls Eye = P (BE c ) = 0.95. Hvor mange ganger må det kastes for at sannsynligheten for å treffe minst en gang er 0.5? Vi har at: P (ikke treffe Bulls Eye minst en gang i n forsøk) = 0.95 n, og videre P (treffe minst en gang i n forsøk) = 1 0.95 n. Vi vil at denne sannsynligheten skal være 0.5, og løser vi ut med hensyn på n får vi n = log(1 0.5) log(0.95) = 13.51, slik at det må kastes 14 ganger. Dette kan også løses slik: P (treffe minst 1 gang) = P (treffe 1. gang eller treffe 2. gang... eller treffe n.te gang) = 0.05 + 0.95 0.05 + 0.95 0.95 0.05 +... + 0.95... 0.95 0.05 = n i=1 0.05 0.95i 1 = 0.5, og dermed at n i=1 0.95i 1 = 10. Fra formelsamling vet vi at n 1 0.95 n 1 0.95 k=1 qk 1 = 1 qn 1 q som gir i vårt tilfelle at = 10 og løser vi ut med hensyn på n får vi, som ovenfor, at n = 13.51. Oppgave 2.5.6 Vi kaster en rettferdig mynt 4 ganger, og vi skal finne frekvensfunksjonen (eller punktsannsynligheten) og kummulativ fordelingsfunksjon () for noen stokastiske variable. La oss først liste opp alle de mulige utfallene vi kan få: (kkkk) (kkkm) (kkmk) (kmkk) (mkkk) (kkmm) (kmmk) (mmkk) (kmkm) (mkmk) (mkkm) (mmmk) (mmkm) (mkmm) (kmmm) (mmmm) a) X= antall kron før første mynt. Mulige verdier X kan ta er 0, 1, 2, 3 og 4. P (X = 0) = 8 = 1 2 (Vi har her mulighetene (mkkk), (mmkk), (mkmk), (mkkm), (mmmk), (mmkm), (mkmm) og (mmmm).) P (X = 1) = 4 = 1 4 (Vi har her mulighetene (kmmm), (kmkm), (kmmk) og (kmkk).)

6 LØSNINGER UKE 6, STK1100 P (X = 2) = 2 = 1 8 (Vi har her mulighetene (kkmm) og (kkmk).) P (X = 3) = 1 (Vi har her muligheten (kkkm).) P (X = 4) = 1 (Vi har her muligheten (kkkk).) F (x) = P (X x), og vi får P (X 0) = P (X = 0) = 1 2 P (X 1) = P (X = 0) + P (X = 1) = 1 2 + 1 4 = 3 4 P (X 2) = P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) = 1 2 + 1 4 + 1 8 = 7 8 P (X 3) = P (X = 0)+P (X = 1)+P (X = 2)+P (X = 3) = 1 2 + 1 4 + 1 8 + 1 P (X 4) = P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) + P (X = 4) = 1 2 + 1 4 + 1 8 + 1 + 1 = = 1 = 15 b) X= Antall kron etter første mynt. Mulige verdier X kan ta er 0, 1, 2 og 3. Vi tolker dette som antall kron som tilsammen kommer etter første mynt. P (X = 0) = 5 (Vi har her mulighetene (kkkk), (kkkm), (kkmm), (kmmm) og (mmmm).) P (X = 1) = 6 (Vi har her mulighetene (kkmk), (kmmk), (kmkm), (mmmk), (mmkm) og (mkmm).) P (X = 2) = 4 (Vi har her mulighetene (kmkk), (mmkk), (mkkm) og (mkmk).) P (X = 3) = 1 (Vi har her muligheten (mkkk).) P (X 0) = 5 P (X 1) = 5 + 6 = 11 P (X 2) = 5 + 6 + 4 = 15 P (X 3) = 5 + 6 + 4 + 1 = = 1 c) X= Antall mynt - antall kron. Mulige verdier X kan ta er 4, 2, 0, 2 og 4.

LØSNINGER UKE 6, STK1100 7 P (X = 4) = 1 (Vi har her muligheten (kkkk).) P (X = 2) = 4 (Vi har her mulighetene (kkkm), (kkmk), (kmkk) og (mkkk).) P (X = 0) = 6 (Vi har her mulighetene (kkmm), (kmmk), (mmkk), (kmkm), (mkmk) og (mkkm).) P (X = 2) = 4 (Vi har her mulighetene (mmmk), (mmkm), (mkmm) og (kmmm).) P (X = 4) = 1 (Vi har her muligheten (mmmm).) P (X 4) = 1 P (X 2) = 1 + 4 = 5 P (X 0) = 1 + 4 + 6 = 11 P (X 2) = 1 + 4 + 6 + 4 = 15 P (X 4) = 1 + 4 + 6 + 4 + 1 = = 1 d) X= Antall kron*antall mynt. Mulige verdier X kan ta er 0, 3 og 4. P (X = 0) = 2 (Vi har her mulighetene (kkkk) og (mmmm).) P (X = 3) = 8 ] (Vi har her mulighetene (kkkm), (kkmk), (kmkk), (mkkk), (mmmk), (mmkm), (mkmm) og (kmmm).) P (X = 4) = 6 (Vi har her mulighetene (kkmm), (kmmk), (mmkk), (kmkm), (mkmk) og (mkkm).) P (X 0) = 2 P (X 3) = 2 + 8 = 10 P (X 4) = 2 + 8 + 6 = = 1