Følgelig vil sannsynligheten for at begge hendelsene inntreffer være null,

Like dokumenter
TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4245 Statistikk Høst 2016

TMA4240 Statistikk 2014

Oppgave 1 dvs 2 kort med samme verdi og 3 kort med ulike andre verdier. 4 verdier paret kan ta, og de to kortene i paret kan velges på måter.

TMA4240 Statistikk Høst 2013

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Oppgave 1 a) Antall måter å velge ut k elementer fra en populasjon på n er gitt av binomialkoeffisienten

Sannsynligheten for en hendelse (4.2) Empirisk sannsynlighet. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

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

Blokk1: Sannsynsteori

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

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

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning Kapittel 4.5

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

SANNSYNLIGHETSREGNING

B A. Figur 1: Venn-diagram for(a B) = A B

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010

ST0103 Brukerkurs i statistikk Høst 2014

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

TMA4240 Statistikk Høst 2015

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere [4]

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

MULTIPLE CHOICE ST0103 BRUKERKURS I STATISTIKK September 2016

Betinget sannsynlighet

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4245 Statistikk Høst 2016

Forelesning 4, kapittel 3. : 3.4: Betinget sannsynlighet.

TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4240 Statistikk Høst 2012

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

TMA4240 Statistikk Høst 2015

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Kapittel 2: Sannsynlighet

Sannsynlighetsregning

Sannsynlighetsregning og Statistikk

Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

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

Kapittel 2: Sannsynlighet

TMA4240 Statistikk Høst 2008

TMA4240 Statistikk H2010

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

Kapittel 4: Sannsynlighet - Studiet av tilfeldighet

Kapittel 2: Sannsynlighet [ ]

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

Sannsynlighetsbegrepet

TMA4245 Statistikk Vår 2015

TMA4240 Statistikk H2010

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

Kapittel 4: Betinget sannsynlighet

Tema 1: Hendelser, sannsynlighet, kombinatorikk Kapittel ST1101 (Gunnar Taraldsen) :19

STK1100 våren Betinget sannsynlighet og uavhengighet. Vi trenger en definisjon av betinget sannsynlighet! Eksempel 1

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

6 Sannsynlighetsregning

Datainnsamling, video av forelesning og referansegruppe

Fra første forelesning:

UNIVERSITETET I OSLO Matematisk Institutt

Utfallsrom og hendelser. Disjunkte hendelser. Kapittel 2: Sannsynlighet. Eirik Mo Institutt for matematiske fag, NTNU

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

Kompetansemål Hva er sannsynlighet?... 2

TMA4240 Statistikk Høst 2007

TMA4240 Statistikk 2014

Sannsynlighet: Studiet av tilfeldighet

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Oppfriskning av blokk 1 i TMA4240

ST1101/ST6101 Sannsynlighetsregning og statistikk Vår 2019

STK Oppsummering

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Eksamensoppgave i Løsningsskisse TMA4240 Statistikk

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Sannsynlighet i uniforme modeller. Addisjon av sannsynligheter

Betinget sannsynlighet, Total sannsynlighet og Bayes setning

Statistikk 1 kapittel 3

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

Statistikk 1 kapittel 3

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

Quiz, 4 Kombinatorikk og sannsynlighet

Betinget sannsynlighet, total sannsynlighet og Bayes setning

Kapittel 4.3: Tilfeldige/stokastiske variable

Oppgaven består av 9 delspørsmål som anbefales å veie like mye. Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom << >>. Oppgave 1

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Løsningskisse for oppgaver til undervisningsfri uke 8 ( februar 2012)

TMA4245 Statistikk Høst 2016

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Kapittel 4: Betinget sannsynlighet

Sannsynligheten for en hendelse (4.2) Empirisk sannsynlighet. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Loven om total sannsynlighet. Bayes formel. Testing for sykdom. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Innledning kapittel 4

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

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

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

Kapittel 2, Sannsyn. Definisjonar og teorem på lysark, eksempel og tolking på tavla. TMA september 2016 Ingelin Steinsland

TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4240 Statistikk Høst 2015

TMA4240 Statistikk Høst 2013

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Innledning kapittel 4

Transkript:

Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer 3, blokk I Løsningsskisse Oppgave 1 Hvis hendelsene A og B er uavhengige, vil enhver kunnskap om hvorvidt A har inntruffet ikke gi noen informasjon om hvorvidt B har inntruffet, og vice versa Vi har da P (A B) = P (A)P (B) Dersom A og B er disjunkte, vil snittet mellom dem være tomt, A B = Følgelig vil sannsynligheten for at begge hendelsene inntreffer være null, P (A B) = P ( ) = 0 Eksempel på uavhengige hendelser: Anta at du utfører et terningkast og et myntkast hver for seg La A være hendelsen at terningen viser et odde antall øyne, og la B være hendelsen at myntkastet resulterer i kron Da er A og B uavhengige Eksempel på disjunkte hendelser: Betrakt det samme terningkastet som over, og la A være hendelsen at terningen viser et odde antall øyne, som før La nå B være hendelsen at terningen viser et like antall øyne Da er A og B disjunkte Når hendelsene A og B er disjunkte, har vi P (A B) = 0 Det vil si, det er umulig at begge hendelsene inntreffer Hvis vi får opplyst at A har inntruffet, vil vi vite med sikkerhet at B ikke har inntruffet Med andre ord kan kunnskap om A gi informasjon om B Altså kan ikke A og B være uavhengige Oppgave 2 Definer: I : Person er innfødt T : Person er turist ov3-lsf-b 19 januar 2015 Side 1

E : Person snakker engelsk Det er oppgitt at : P (T ) = 02 P (I) = 1 P (T ) = 08 P (E I) = 01 P (E T ) = 05 Vi bruker følgende formler: Betinget sannsynlighet : Total sannsynlighet : P (B A) = P (A B) P (A) P (A) = k P (B i A) = i=1 k P (B i ) P (A B i ) i=1 Bayes regel: P (B r A) = P (B r) P (A B r ) k i=1 P (B i) P (A B i ) a) Beregner: P (I E) = P (E I) P (I) = 01 08 = 008 P (T E) = P (E T ) P (T ) = 05 02 = 010 P (I E ) = P (E I) P (I) = [1 P (E I)]P (I) = 09 08 = 072 P (T E ) = P (E T ) P (T ) = [1 P (E T )]P (T ) = 05 02 = 010 Venn-diagrammet over situasjonen er vist i figur 1 b) c) P (E) = P (E I) P (I) + P (E T ) P (T ) = 01 08 + 05 02 = 018 P (I E) = P (E I) P (I) P (E I) P (I) + P (E T ) P (T ) = 01 08 01 08 + 05 02 = 4 9 = 044 Oppgave 3 En kartong inneholder 10 pakker hvorav 2 er undervektige Vi skal trekke pakker tilfeldig inntil de to med feil vekt er funnet Definer: ov3-lsf-b 19 januar 2015 Side 2

Figur 1: Venn-diagram I i : pakke trukket som nr i har riktig vekt I i : pakke trukket som nr i er undervektig a) Det er to hendelser som kan resultere i at den første pakken er undervektig, der antallet like sannynlige utfall er 10 Dette gir P (I 1) = #gunstige #mulige = 2 10 = 020 b) Dersom den første pakken som trekkes har riktig vekt, gjenstår det to undervektige pakker som kan trekkes Antallet like sannsynlige utfall er nå 9, da en pakke er trukket P (I 2 I 1 ) = #gunstige #mulige = 2 9 = 022 c) Da de to utfallene I 1 og I 1 utgjør en oppdeling av utfallsrommet, kan vi benytte setningen om total sannsynlighet, slik at P (I 2) = P (I 2 I 1 ) P (I 1 ) + P (I 2 I 1) P (I 1) = 2 9 8 10 + 1 9 2 10 = 02 Alternativt: Fordi en ikke vet noe mer om den første pakken, vet en like mye om den andre som den første P (I 2) = P (I 1) = #gunstige #mulige = 2 10 = 020 d) Det er finnes to hendelser som gjør at de to undervektige pakkene ikke er funnet når en har trukket fire pakker En har da enten trukket en undervektig og tre pakker med riktig vekt, eller ingen undervektige og fire pakker med riktig vekt ov3-lsf-b 19 januar 2015 Side 3

p = #gunstige #mulige = ( 2 1 ) ( 8 3 ( 10 4 ) ( ) 8 + 4 ) = 91 105 = 09 e) La X : antall pakker en må kontrollveie for å finne de to med feil ( ) 10 Antall mulige plasseringer av de undervektige pakkene er Vi skal plassere to 2 pakker på 10 mulige posisjoner Anta nå at vi finner den siste undervektige pakken i posisjon x Det er da (x 1) mulige posisjoner for plassering av den første undervektige pakken, siden denne må komme før posisjon x Vi har dermed P (X = x) = (x 1) ( ) = 10 2 (x 1), x = 1,, 7 Dersom ingen undervektig pakke er funnet etter 8 veiinger vet vi at de to siste pakkene er undervektige Disse trenger dermed ikke veies, og veiningen som gir 8 pakker med riktig vekt resulterer dermed i kun 8 veiinger I tilfellet der en undervektig pakke er funnet i løpet av de 9 første veiingene vet vi at den siste pakken er undervektig, og vi trenger dermed kun å veie 9 pakker Dette gir P (X = x) = x 1 x = 1,, 7 8 x = 8 16 x = 9 Sannsynlighetsfordelingen til antallet pakker som må kontrollveies kan eventuelt beregnes vha multiplikasjonsmetoden: P (X = 1) = 0 P (X = 2) = P (I 1, I 2) = P (I 1) P (I 2 I 1) = 2 1 10 9 = 1 P (X = 3) = P (I 1, I 2, I 3) + P (I 1, I 2, I 3) = P (P (I 1) P (I 2 I 1) P (I 3 I 1, I 2 ) + P (P (I 1 ) P (I 2 I 1 ) P (I 3 I 1, I 2) = 2 8 1 10 9 8 + 8 2 1 10 9 8 = 2 Oppgave 4 ov3-lsf-b 19 januar 2015 Side 4

a) f(x) = F (x) = x x2 αexp( 2α ) f (x) = 1 x2 αexp( 2α ) + x α ( x x2 α )exp( 2α ) = ( 1 α x2 )exp( x2 α 2 Setter deriverte lik null, og løser ut mhp α 1 α x2 = 0 x = α α 2 2α ) b) Hendelsen D er gitt ved at A og minst en av B eller C fungerer Dette betyr D = A (B C) Denne delmengden kan deles i tre biter som vi kan finne sannsynligheten for p(d) = p(a B) + p(a C) p(a B C) = p(a)p(b) + p(a)p(c) p(a)p(b)p(c) Vi har: p(a) = p(b) = p(c) = 1 F (2) = exp( 22 2 1 ) = 0135 p(d) = 0135 2 + 0135 2 0135 3 = 0034 ov3-lsf-b 19 januar 2015 Side 5