TMA4240 Statistikk Høst 2007

Like dokumenter
TMA4240 Statistikk Høst 2009

TMA4240 Statistikk Høst 2015

α =P(type I feil) = P(forkast H 0 H 0 er sann) =1 P(220 < X < 260 p = 0.6)

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4240 Statistikk H2010 (20)

Løsningsforslag, eksamen statistikk, juni 2015

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Eksamensoppgave i Løsningsskisse TMA4240 Statistikk

TMA4240 Statistikk Høst 2009

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

Hypotesetesting. Formulere en hypotesetest: Når vi skal test om en parameter θ kan påstås å være større enn en verdi θ 0 skriver vi dette som:

TMA4240 Statistikk Høst 2015

HØGSKOLEN I STAVANGER

TMA4240 Statistikk Høst 2016

i x i

Løsningsforslag eksamen 27. februar 2004

Kapittel 2: Hendelser

Oppgave 1. . Vi baserer oss på at p 47 1 og p 2 er tilnærmet normalfordelte (brukbar tilnærming). Vi har tilnærmet at (n 1 = n 2 = 47)

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

LØSNINGSFORSLAG ) = Dvs

Fasit for tilleggsoppgaver

Hypotesetest: generell fremgangsmåte

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Løsning eksamen desember 2017

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002

ÅMA 110 SANNSYNLIGHETSREGNING MED STATISTIKK Løsningsforslag til regneøving nr. 12 (s. 34)

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 4

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

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

Løsningsforslag. n X. n X 1 i=1 (X i X) 2 og SY 2 = 1 ny S 2 X + S2 Y

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

TMA4240 Statistikk H2010 (19)

Forkaste H 0 "Stikkprøven er unormal" Akseptere H 0 "Stikkprøven er innafor normalen" k kritisk verdi. Utgangspunkt for H 0

Eksamensoppgave i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

ST0103 Brukerkurs i statistikk Forelesning 26, 18. november 2016 Kapittel 8: Sammenligning av grupper

EKSAMEN. TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator. Hornæs: Formelsamling statistikk HiG. John Haugan: Formler og tabeller.

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Løsningsforslag til eksamen i TMA4245 Statistikk 7. juni 2007

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

Estimering og hypotesetesting

Oppgave 1. X 1 B(n 1, p 1 ) X 2. Vi er interessert i forskjellen i andeler p 1 p 2, som vi estimerer med. p 1 p 2 = X 1. n 1 n 2.

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

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

TMA4240 Statistikk H2010

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren

Norske hoppdommere og Janne Ahonen

TMA4240 Statistikk Høst 2009

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Estimering og hypotesetesting

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Hypotesetesting (kp. 6) Hypotesetesting. Kp. 6 Hypotesetesting ...

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Kapittel 10: Hypotesetesting

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Hypotesetesting (kp. 6) Hypotesetesting, innledning. Kp.

Notasjon og Tabell 8. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

SFB LØSNING PÅ EKSAMEN HØSTEN 2018

Statistisk inferens (kap. 8) Hovedtyper av statistisk inferens. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Løsningsforslag til andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010

UNIVERSITETET I OSLO

Statistisk inferens (kap. 8) Hovedtyper av statistisk inferens. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

UNIVERSITETET I OSLO

TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4240 Statistikk H2010 (22)

HØGSKOLEN I STAVANGER

TMA4240 Statistikk H2010

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

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

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren

Oppgave 1. a) Anlysetype: enveis variansanalyse (ANOVA). Modell for y ij = ekspedisjonstid nr. j for skrankeansatt nr. i:

Dekkes av kap , 9.10, 9.12 og forelesingsnotatene.

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

Om eksamen. Never, never, never give up!

Eksamensoppgåve i TMA4240 Statistikk

Løsning eksamen desember 2016

HØGSKOLEN I STAVANGER

Eksamensoppgåve i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

Om eksamen. Never, never, never give up!

Kp. 9.8 Forskjell mellom to forventninger

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

TMA4240 Statistikk Høst 2008

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Løsningsforslag eksamen 25. november 2003

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

Eksamensoppgåve i ST0103 Brukarkurs i statistikk

EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK

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

Eksamensoppgåve i Løsningsskisse TMA4245 Statistikk

Verdens statistikk-dag.

β(µ) = P(akseptere H 1 µ)

Hypotesetesting (kp. 6) ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Tre deler av faget/kurset: 1. Beskrivende statistikk

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

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Transkript:

TMA4240 Statistikk Høst 2007 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer b4 Løsningsskisse Oppgave 1 Eksamen juni 1999, oppgave 3 av 3 a) µ populasjonsgjennomsnitt, dvs. eit gjennomsnitt for alle bilane som køyrer på vegstrekningen i ein gitt periode. µ X X i, S 1 (X i n 1 X) 2 X X i 880 73.33, S 1 11 b) Type 1 feil er å forkaste H 0 når H 0 er rett. H 0 : µ 77 H 1 : µ < 77 (X i X) 2 34.7 11 9.7 α 0.05, forkast om: X 77 S n < t 0.05,11 1.8 73.33 77 9.7 1.31 > 1.8 dvs. ikkje grunnlag for å påstå at farten er blitt lågare på 5 % nivå. c) Type 2 feil er å ikkje forkaste når H 0 er gal. La β P (type 2 feil). Då er styrken 1 β. ( ) ( ) X 77 X 74 P < 1.645 µ 74 P < 1.645 + 3 µ 74 ( ) Φ 1.645 + 3 Φ( 0.61) 1 0.729 0.271 ovingb4-lsf-b 31. oktober 2007 Side 1

( ) X 77 P < 1.645 µ 74 0.9 n ( ) X 74 P < 1.645 + 3 µ 74 0.9 n n ( Φ 1.645 + 3 ) n 0.9 1.645 + 3 n 1.28 3 n 1.28 + 1.645 2.925 n (2.925)2 2 3 2 95.06 Dvs. vi må måle farten på 96 bilar eller fleir. Oppgave 2 Eksamen mai 2002, oppgave 3 av 3 a) La µ være fosforinnholdet. Hypotesene blir som følger: H 0 : µ 0.20, H 1 : µ > 0.20 Testobservator Z X 0.20 0.02/ er standard normalfordelt under H 0. Vi forkaster H 0 når Z er stor. Med signifikansnivå 0.05 forkaster vi H 0 for Z > 1.645. z x 0.20 0.02/ 1.51. Siden observert z < 1.645 beholder vi H 0. b) Hypotese H 0 forkastes kun hvis Z X 0.20 0.02/ > 1.645. Under alternativ hypotese at µ 0.21 vil størrelsen Y X 0.21 0.02/ være standard normalfordelt. P (Z > 1.645) P ( X 0.20 0.02/ X 0.21 > 1.645) P ( 0.02/ > 0.01 0.02/ + 1.645) P (Y > 0.0639) 8 Vi ønsker en n slik at sannsynligheten for å forkaste H 0 er større enn 0.9: P (Y > 0.01 0.02/ n + 1.645) > 0.9. Dette vil si at 0.01 0.02/ n + 1.645 < z 0.9, der z 0.9 er 0.9 percentilen i standard normalfordelingen. Siden z 0.9 1.28, finner vi at: n > ( 0.02(1.645+1.28) 0.01 ) 2 34. Dvs at n > 35 oppfyller kravet om 0.9 sannsynlighet for å gjenkjenne at µ 0.21. Oppgave 3 a) X absolutt styrke av vilkårlig valgt jordskjelv. Har at X N(x; 4.2, ). Har P (X > 5.4) P ( X 4.2 > 1 Φ(3) 1 0.9987 0.0013. 5.4 4.2 )

Kaller vår grenseverdi k. Da er P ( X 4.2 P (X > k) 0.05 > k 4.2 ) 0.05 k 4.2 1.645 k 4.2 + 1.645 4.858 4.9. b) Vi har følgende hypotese: H 0 : µ 4.2 H 1 : µ > 4.2. Under H 0 er X 4.2 s t-fordelt med 8 frihetsgrader. Forkast dersom X 4.2 s t 0.05,8 9 9 3.967 4.2 1.86. Setter vi inn får vi s 9 forkaster hypotesen. 1.07 < 1.86. Konklusjonen blir at man ikke Oppgave 4 Veiprosjektet a) Vi jobber med X som er normalfordelt med forventning µ 000 kr/meter og standardavvik σ kr/meter. P (X > 13000) 1 P (X 13000) 1 P ( X 13000 1 Φ(1.2) 1 0.8848 0.1152 13000 000 ) 1 P (Z 1.2) Finn et tall, k, slik at sannsynligheten er 0.05 for at konstnaden pr. meter for veien vil bli mindre enn k. P ( X 000 P (X < k) 0.05 < k 000 ) 0.05 k 000 1.645 k 1.645 + 000 5887.5

Gitt at vi vet at kostnaden pr. meter blir minst 000 kr/meter, hva er da sannsynligheten for at kostnaden pr. meter blir høyere enn 13000 kr/meter? P (X > 13000 X > 000) P (X > 13000 X > 000) P (X > 000) P (X > 13000) 2 0.1152 0.23 P (X > 000) b) Null- og alternativ hypotese: H 0 : µ 000 H 1 : µ > 000 De ukjente parameterene er µ og σ 2, og vi setter opp følgende estimatorer: ˆµ 1 n S 2 n X i X 1 n 1 n (X i X) 2 Vi vet at under H 0 så er T 0 (X 000) S 1 n t-fordelt med (n 1) frihetsgrader. Vi vil forkaste H 0 når T 0 k, der konstanten k finnes slik at Type-I feilen er kontrollert på nivå α. P (T 0 k H 0 sann) α k t α,(n 1) der t α,(n 1) er α-kvantilen i en t-fordeling med n 1 frihetsgrader. Forkastningsmråde: Forkast H 0 når T 0 t α,(n 1). Når α 0.01 og n 9 er t 0.01,8 2.896. Innsatt data fra tabell 1 i oppgaveteksten har vi: x 6480 11831.11 9 s 2 1 9 (x i x) 2 49295335 6161917 8 8 s 6161917 2482.3 t 0 11831.11 000 2482.3 2.21 9

Siden t 0 2.21 < t 0.01,8 2.896 så forkaster vi ikke H 0 på nivå α 0.01, og konkluderer med at vi har ikke tilstrekkelig bevis til å anta at kostnadene blir større enn 000 kr pr. meter. Når vi ikke forkastet H 0 på nivå 0.01 så betyr det at p-verdien må være større enn 0.01. P -verdien er gitt som P (T 0 > t 0 H 0 sann) P (T 0 > 2.21 µ 000) 1 P (T 0 2.21 µ 000) der T 0 under H 0 er t-fordelt med n 1 frihetsgrader. Fra tabell 2 i oppgaven så slår vi opp på P (T t) med t 2.2 og ν 8, og finner 0.971, som gir p-verdi 1 0.0710.029. P-verdien er det laveste signifikansnivået som ville frt til forkastning av nullhypotesen. c) La g(x) være sannsynlighetstettheten til X, og h(y) være sannsynlighetstettheten til Y. Siden X og Y er uavhengige, er simultan sannsynlighetstetthet f(x, y) g(x) h(y). Forventingen til W X Y : E(W ) E(X Y ) x g(x)dx x y g(x) h(y)dxdy y h(y)dy E(X) E(Y ) µ η Alternativt: Cov(X, Y ) E(X Y ) E(X) E(Y ) 0 når X og Y er uavhengige, slik at E(W ) E(X Y ) E(X) E(Y ) µ η. Før vi begynner på variansen, trenger vi følgende sammenhenger: E(W 2 ) E(X 2 Y 2 ) x 2 g(x)dx x 2 y 2 g(x) h(y)dxdy y 2 h(y)dy E(X 2 ) E(Y 2 ) Var(X) E[(X µ) 2 ] E(X 2 ) E(X) 2 E(X 2 ) µ 2 E(X 2 ) Var(X) + µ 2 σ 2 + µ 2 E(Y 2 ) Var(Y ) + η 2 τ 2 + η 2 Variansen til W X Y : Var(W ) E(W 2 ) [E(W )] 2 E(X 2 ) E(Y 2 ) [E(X) E(Y )] 2 (σ 2 + µ 2 ) (τ 2 + η 2 ) [µ η] 2 σ 2 τ 2 + σ 2 η 2 + τ 2 µ 2 + µ 2 η 2 µ 2 η 2 σ 2 τ 2 + σ 2 η 2 + τ 2 µ 2

Oppgave 5 Vi ønsker å finne et 95% konfidensintervall for σ 2 for så å bestemme om påstanden σ 2 1 er rimelig. Det er oppgitt at n 5, x 3 og ved regning får vi at s 2 0.815. Ved å anta at dataene kommer fra en normalfordeling vil Dermed finner vi X 2 (n 1)S2 σ 2 χ 2 n 1 1 α P (χ 2 1 α/2 < X2 < χ 2 α/2 ) P (χ 2 (n 1)S2 1 α/2 < σ 2 < χ 2 α/2 ) (n 1)S2 P ( χ 2 < σ 2 (n 1)S2 < α/2 χ 2 ) 1 α/2 P ( 4 0.815 11.143 < σ2 < 4 0.815 84 ) 1 0.05 P (0.293 < σ 2 < 6.736) 0.95 Dvs at et 95% konfidensintervall for σ 2 er [0.293, 6.736]. Siden σ 2 1 er med i dette intervallet virker påstanden rimelig. Oppgave 6 En sosiolog vurderer effektiviteten av et kurs for å få flere flere bilførere til å bruke bilbelte. Type I feil: Forkast H 0 når den er sann. Type II feil: Ikke forkast H 0 når den er feil. a) Hvis vi begår en type I-feil forkaster vi nullhypotesen når den er sann. Å påstå at kurset er ineffektivt er det samme som å forkaste påstanden om at kurset er effektivt, dermed må nullhypotesen som testes være: H 0 : Kurset er effektivt b) En type II-feil er å ikke forkaste nullhypotesen selv om denne er feil. Ved å feilaktig konkludere at kurset er effektivt forkaster hun ikke nullhypotesen om at kurset har effekt, altså blir nullhypotesen den samme som i a). Oppgave 7 Det blir påstått at en ny flekkfjerner fjerner mer enn 70% av flekkene. Vi vil forkaste nullhypotesen, H 0 : p 0.7 dersom færre enn 11 av tilfeldig valgte flekker fjernes. Ellers vil vi konkludere med at p > 0.7. Vi definerer X lik antall flekker som fjernes, og X vil da være binomisk fordelt med parametre n og p.

a) α P (type I-feil) P (forkaste H 0 når H 0 er sann) P (X 11 p 0.7) P (X 11 p 0.7) + P (X p 0.7) ( ) ( ) 0.7 11 0.3 1 + 0.7 0.3 0 0.085 11 b) β P (type II-feil) P (Ikke forkaste H 0 når H 0 er feil) ( ) P (X < 11 p 0.9) 0.9 x 0.1 x 0.341 x x0 Oppgave 8 Vi ønsker å teste nullhypotesen H 0 : µ 20000 km/år mot H 1 : µ > 20000 km/år. I oppgaven er det opplyst at n 0, x 23500 og s 3900. t x µ s/ 23500 20000 n 3900/ 8.97 P-verdien blir P P (T > 8.97) 0 og dermed forkaster vi H 0 og påstår at µ > 20000 km/år. Siden vi her har så mange som 0 observasjoner, kunne vi også ha brukt normalfordelingen, som ville gitt samme p-verdi.