EKSAMENSOPPGAVE STA «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark/ 4 sider med egne notater. Godkjent kalkulator. Rute.

Like dokumenter
EKSAMENSOPPGAVE STA-1001.

EKSAMENSOPPGAVE. B154 «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark (4 sider) med egne notater. Godkjent kalkulator.

EKSAMENSOPPGAVE. «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark/ 4 sider med egne notater. Godkjent kalkulator.

EKSAMENSOPPGAVE STA-2004.

EKSAMENSOPPGAVE Georg Elvebakk NB! Det er ikke tillatt å levere inn kladd sammen med besvarelsen

EKSAMENSOPPGAVE STA «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark/ 4 sider med egne notater. Godkjent kalkulator. Rute.

EKSAMENSOPPGAVE STA «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark/ 4 sider med egne notater. Godkjent kalkulator. Rute.

Eksamen i : STA-1002 Statistikk og. Eksamensdato : 26. september Sted : Administrasjonsbygget. Tillatte hjelpemidler : - Godkjent kalkulator

Eksamen i: STA-1002 Statistikk og sannsynlighet 2 Dato: Fredag 31. mai 2013 Tid: Kl 09:00 13:00 Sted: Administrasjonsbygget

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

EKSAMENSOPPGAVE. «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark (4 sider) med egne notater. Godkjent kalkulator.

UNIVERSITETET I OSLO

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

UNIVERSITETET I OSLO

vekt. vol bruk

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

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

EKSAMENSOPPGAVE. Vil det bli gått oppklaringsrunde i eksamenslokalet? Svar: JA Hvis JA: ca. kl.10:00 og 12:00

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

EKSAMENSOPPGÅVE. Kalkulator, Rottmanns tabellar og 2 A4 ark med eigne notater (4 sider).

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Eksamensoppgåve i ST0103 Brukarkurs i statistikk

Eksamensoppgave i TMA4267 Lineære statistiske modeller

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

TMA4240 Statistikk 2014

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

Eksamensoppgåve i TMA4240 Statistikk

EKSAMENSOPPGAVE. «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark (4 sider) med egne notater. Godkjent kalkulator.

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Løsningsforslag STK1110-h11: Andre obligatoriske oppgave.

Bokmål. Eksamen i: Stat100 Statistikk Tid: 18. mai Emneansvarlig: Trygve Almøy:

Løsningsforslag til andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010

Oppgave 1. Det oppgis at dersom y ij er observasjon nummer j fra laboratorium i så er SSA = (y ij ȳ i ) 2 =

HØGSKOLEN I STAVANGER

Eksamensoppgåve i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

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.

Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator, alle andre hjelpemidler

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

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

HØGSKOLEN I STAVANGER

TMA4240 Statistikk Høst 2018

Tid: 29. mai (3.5 timer) Ved alle hypotesetester skal både nullhypotese og alternativ hypotese skrives ned.

UNIVERSITETET I OSLO

EKSAMENSOPPGAVER STAT100 Vår 2011

EKSAMEN I FAG TMA4240/TMA4245 STATISTIKK Lørdag 10. august 2013

år i alder x i tid y i i=1 (x i x) 2 = 60, 9

EKSAMENSOPPGÅVE. Kalkulator, 2 ark (4 sider) med eigne notater og Rottmanns tabeller. Ragnar Soleng

Eksamensoppgave i TMA4267 Lineære statistiske modeller

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 13: Lineær regresjon og korrelasjon

EKSAMENSOPPGÅVE. Mat-1005, Diskret matematikk. Godkjent kalkulator, Rottmanns tabellar og 2 A4 ark med eigne notater (4 sider).

TMA4240 Statistikk Høst 2016

EKSAMEN I TMA4245 STATISTIKK Tysdag 21. mai 2013 Tid: 09:00 13:00 (Korrigert )

EKSAMENSOPPGAVE. Eksamen i: STA Brukerkurs i statistikk 1 Mandag 03. juni 2013 Kl 09:00 13:00 Åsgårdvegen 9

EKSAMEN I TMA4240 Statistikk

EKSAMENSOPPGAVE. Alle skrevne og trykte. Godkjent kalkulator.

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. 1) Oppgaver fra boka:

OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ 6 SIDER MERKNADER: Alle deloppgaver vektlegges likt.

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Eksamensoppgave i TMA4267 Lineære statistiske modeller

Eksamen i: STAT100 Statistikk. Tid: Tirsdag (3.5 timer)

EKSAMEN I FAG TMA4315 GENERALISERTE LINEÆRE MODELLER Torsdag 14. desember 2006 Tid: 09:0013:00

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Tid: Torsdag 11.desember 9:00 12:30 (3.5 timer) Emneansvarlig: Solve Sæbø, Tlf

Tidspunkt for eksamen: 12. mai ,5 timer

Oppgave 1. T = 9 Hypotesetest for å teste om kolesterolnivået har endret seg etter dietten: T observert =

Tidspunkt: Fredag 18. mai (3.5 timer) Tillatte hjelpemidler: C3. Alle typer kalkulatorer, alle andre hjelpemidler.

EKSAMENSOPPGAVE. 4 (1+3) Det er 12 deloppgaver (1abc, 2abcd, 3abc, 4ab) Andrei Prasolov

n n i=1 x2 i n x2 n i=1 Y i og x = 1 n i=1 (x i x)y i = 5942 og n T = i=1 (x i x) 2 t n 2

Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator, alle andre hjelpemidler

UNIVERSITETET I OSLO

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk

EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK

EKSAMEN I EMNE TMA4315 GENERALISERTE LINEÆRE MODELLER

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

Eksamensoppgåve i TMA4267 Lineære statistiske modellar

Tillatte hjelpemidler: C3. Alle typer kalkulatorer, alle andre hjelpemidler. Oppgaveteksten er på 11 sider.

Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator, alle andre hjelpemidler

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

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)

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

Eksamensoppgave i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

HØGSKOLEN I STAVANGER

Tilleggsoppgaver for STK1110 Høst 2015

Eksamensoppgåve i TMA4245 Statistikk

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

EKSAMEN I TMA4255 ANVENDT STATISTIKK

Eksamensoppgåve i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

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

Eksamensoppgåve i ST0103 Brukarkurs i statistikk

EKSAMENSOPPGAVE Njål Gulbrandsen / Ole Meyer /

EKSAMEN I TMA4255 ANVENDT STATISTIKK

Fasit for tilleggsoppgaver

Transkript:

Fakultet for naturvitenskap og teknologi EKSAMENSOPPGAVE Eksamen i: STA-1001. Dato: Tirsdag 26. september 2017. Klokkeslett: 09 13. Sted: Åsgårdvegen 9. Tillatte hjelpemidler: «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark/ 4 sider med egne notater. Godkjent kalkulator. Type innføringsark (rute/linje): Antall sider inkl. forside: Kontaktperson under eksamen: Telefon/mobil: Rute. 6 Georg Elvebakk 77646532 Vil det bli gått oppklaringsrunde i eksamenslokalet? Svar: JA. Hvis JA: ca. kl. 10.30. Postboks 6050 Langnes, N-9037 Tromsø / 77 64 40 00 / postmottak@uit.no / uit.no

VIKTIG: Merk at i R-utskriftene kan noen av talla være erstatta av?. Om ikke anna er spesifisert skal signifikansnivået for tester være 5%. Deloppgavene vil telle likt ved vurderinga. Oppgave 1 Et mekanisk system består av tre komponenter: A, B og C. For at systemet skal virke må minst to av de tre komponentene virke. C B A Vi antar at hver av komponentene har en sannsynlighet på p = 0.80 for å virke og at de virker/virker ikke uavhengig av hverandre. a) Argumenter for hva slags type fordeling vi har for X, antallet komponenter som virker. Finn sannsynligheten for at systemet skal virke. b) Finn sannsynligheten for at systemet virker, gitt at du veit at komponent A virker. Finn sannsynligheten for at komponent A virker, gitt at systemet virker. 2

Oppgave 2 Vi skal i denne oppgava se på målinger av sotpartikler i lufta(partikkelnivå målt i mikrogram per kubikkmeter). Det er tatt n = 10 målinger fra et målested i by A på ulike dager. Vi antar at dette er et tilfeldig utvalg fra en normalfordelt populasjon med forventning µ og standardavvik σ, disse parametrene er her ukjente. > sota [1] 320 316 269 265 263 282 292 279 263 276 > mean(sota) [1] 282.5 > var(sota) [1] 435.8333 a) Utled et 95%-konfidensintervall for µ, og finn intervallestimatet fra observasjonene. Hva forteller dette intervallet deg om sotpartikkelnivået i lufta i byen? Sier det noe om generelt nivå? Sier det noe om daglig nivå? I nabobyen B er de også opptatt av mengden sot i lufta. De har derfor målt sotpartikkelnivået på samme dager som i by A. Resultater for by B, og daglige differanser mellom A og B: > sotb [1] 313 310 272 262 259 270 288 274 268 265 > mean(sotb) [1] 278.1 > var(sotb) [1] 372.3222 > sot_diff = sota - sotb > sot_diff [1] 7 6-3 3 4 12 4 5-5 11 > mean(sot_diff) [1] 4.4 > var(sot_diff) [1] 28.48889 b) Forklar forskjellen på to uavhengige utvalg og to parvise utvalg. Hvilken situasjon dreier dette seg om? Gjør nødvendige antakelser, og sett opp og utfør en test for om forventa sotpartikkelnivå i by A er høgere enn i by B. Oppgi både forkastingsområdet og p-verdien for testen. Vi ønsker å kunne si noe om styrken av denne testen som funksjon av forventa differanse, µ D. For å forenkle utrekningene antar vi nå at standardavviket for differanser er kjent, σ D = 5. c) Utled en styrkefunksjon (funksjon av µ D ) for testen. Finn styrken når µ D = 2 og µ D = 4. Hva forteller disse deg? Hvor mange observasjoner trengs for å få en styrke på 0.90 når µ D = 4? 3

Oppgave 3 I denne oppgava skal vi ta for oss to stokastiske variabler X og Y som har simultan sannsynlighetstetthetsfunksjon gitt ved: f(x,y) = der parameteren β > 0 er ukjent. { y 2β e xy β, 0 < x <, 1 < y < 4 0, ellers Foråkunneestimereβ erettilfeldigutvalgpån = 5observasjonspar(x i,y i ), i = 1,...,5 registrert: (2.0, 3.1),(4.2, 2.0),(6.3, 2.2),(5.3, 1.5),(7.3, 2.2) For å finne en estimator for β vil vi bruke sannsynlighetsmaksimering. a) Sett opp likelihoodfunksjonen(sannsynlighetsmaksimeringsfunksjonen) basert på det tilfeldige utvalget, og vis at estimatoren for β blir ˆβ = ni=1 X i Y i n b) Finn estimatet for β fra de oppgitte observasjonene. Forklar hva det betyr at en estimator er forventningsrett, og rekn ut forventninga til estimatoren ˆβ. Du kan ha nytte av delvis integrasjon: f(x)g(x)dx = F(x)G(x) F(x)g(x)dx 4

Oppgave 4 Kasperhar tenktåkjøpebruktbil. Han harbestemt seg for merke ogårsmodell, men rekner med at kilometerstanden (kjørelengda), x, vil ha mye å si for prisen, Y. Ut fra det han har funnet på internett antar han at prisen på biler av modellen han har valgt seg ut vil være uavhengige og normalfordelte med forventning E(Y) = 215 0.2 x og standardavvik SD(Y) = 20. Forventningsverdien for prisen endrer seg altså med kilometerstanden x, mens standardavviket er konstant. Pris er i 1000 kroner, kilometerstand i 1000 kilometer. a) Hva er sannsynligheten for at en bil med kilometerstand x = 100 koster over 200? Hva er sannsynligheten for at en bil med en kilometerstand som er 30 mindre enn en annen bil, likevel koster mindre? Kasper er ikke sikker på at forventning og varians er som påstått. Han samler derfor inn data for pris og kilometerstand fra n = 42 nylig solgte biler av den aktuelle modellen. Observasjonene er plotta nedenfor: Pris 100 150 200 250 0 50 100 150 200 Kilometerstand Han tilpasser en lineær regresjonmodell, det vil si: Y i = β 0 +β 1 x i +ǫ i, i = 1,...,42 der feilleda ǫ 1,...,ǫ 42 antas å være uavhengige og normalfordelte med forventning 0 og varians σ 2. Regresjonsanalysen er gjennomført i R: 5

> lm(y~x) Coefficients: (Intercept) x 208.2839-0.1937 > summary(lm(y~x)) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) 208.28394 6.52547 31.919 <2e-16 *** x -0.19372 0.05976?? --- Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05. 0.1 1 Residual standard error: 17.91 on 40 degrees of freedom. Multiple R-squared: 0.2081. > mean(x) [1] 98.92857 > sum((x-mean(x))^2) [1] 89820.79 > res = residuals(lm(y~x)) > sum(res^2)/40 [1] 320.7196 b) Finn estimater for parametrene i denne modellen, og gi ei tolking av hva disse sier om sammenhengen mellom pris og kilometerstand. Hvilke hypoteser vil du teste for å undersøke om det er (signifikant) lineær sammenheng mellom pris og kilometerstand? Utfør testen og konkluder. Kasper har kommet over en bil av rett modell med kilometerstand 50, og han vil gjerne kunne si noe om hva prisen av denne kan bli. c) Finn et beste estimat for forventa pris av biler med kilometerstand 50. Hva er estimert standardavvik for dette estimatet? Finn et intervall som med 90% sannsynlighet vil inneholde prisen for akkurat denne bilen. 6