TMA4240 Statistikk H2010

Like dokumenter
TMA4240 Statistikk H2015

5.2 Diskret uniform fordeling. Midtveiseksamen (forts.) Kapittel 5. Noen diskrete sannsynlighetsfordelinger. TMA4245 V2007: Eirik Mo

Noen diskrete sannsynlighetsfordelinger. (utarbeidet av Mette Langaas), TMA4245 V2007

Bernoulli forsøksrekke og binomisk fordeling

TMA4240/TMA4245 Statistikk Oppsummering diskrete sannsynlighetsfordelinger

TMA4240 Statistikk H2010 Kapittel 5: Diskrete sannsynlighetsfordelinger : Uniform, binomisk, hypergeometrisk fordeling

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

6.5 Normalapproksimasjon til. binomisk fordeling

Kapittel 6: Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger : Normalfordelingen, normalapproksimasjon, eksponensial og gamma.

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

Oppfriskning av blokk 1 i TMA4240

6.1 Kontinuerlig uniform fordeling

3.1 Stokastisk variabel (repetisjon)

Diskrete sannsynlighetsfordelinger.

TMA4240 Statistikk Høst 2008

Kapittel 6: Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

Midtveiseksamen i STK1100 våren 2017

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Diskrete sannsynlighetsfordelinger.

SFB LØSNING PÅ EKSAMEN HØSTEN 2018

TMA4240 Statistikk H2010

TMA4240 Statistikk Høst 2009

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

Kapittel 4: Matematisk forventning

HØGSKOLEN I STAVANGER

STK1100 våren Forventningsverdi. Forventning, varians og standardavvik

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

Forelesing 27 Oppsummering. Torstein Fjeldstad Institutt for matematiske fag, NTNU

Observatorar og utvalsfordeling. Torstein Fjeldstad Institutt for matematiske fag, NTNU

3.4: Simultanfordelinger (siste rest) 4.1,4.2,4.3: Multivariat del (ferdig med kapittel 3 og 4 etter denne forelesningen)

Regneregler for forventning og varians

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

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren

Betinget sannsynlighet

Statistikk 1 kapittel 5

Statistikk 1 kapittel 5

TMA4240 Statistikk H2015

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

Tilfeldige variable (5.2)

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008

6.2 Normalfordeling. Høyde kvinner og menn. 6.1 Kontinuerlig uniform fordeling. Kapittel 6

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.

Observatorer. STK Observatorer - Kap 6. Utgangspunkt. Eksempel høyde Oxford studenter

Kapittel 5: Tilfeldige variable, forventning og varians.

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010 Oppsummering

µ = E(X) = Ʃ P(X = x) x

Emnenavn: Eksamenstid: 4 timer. Faglærer: Hans Kristian Bekkevard

Statistikk 1 kapittel 5

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

HØGSKOLEN I STAVANGER

1.1.1 Rekke med konstante ledd. En rekke med konstante ledd er gitt som. a n (1) n=m

Econ 2130 Forelesning uke 10 (HG) Geometrisk og normal fordeling

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Diskrete sannsynlighetsfordelinger som histogram. Varians. Histogram og kumulativ sannsynlighet. Forventning (gjennomsnitt) (X=antall mynt i tre kast)

TMA4240 Statistikk H2010 (22)

TMA4240 Statistikk Høst 2009

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

Binomisk sannsynlighetsfunksjon

Emnenavn: Deleksamen i Statistikk. Eksamenstid: Faglærer: Tore August Kro. Oppgaven er kontrollert:

STK Oppsummering

Formelsamling V-2014 MAT110. Statistikk 1. Per Kristian Rekdal

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

TMA4240 Statistikk H2010

STK1100 våren 2019 Mere om konfidensintevaller

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Norske hoppdommere og Janne Ahonen

TMA4240 Statistikk H2010

Løsningsforslag Eksamen i Statistikk SIF5060 Aug 2002

Statistikk 1 kapittel 5

FORMELSAMLING TIL STK1100 OG STK1110

Løsningskisse seminaroppgaver uke 15

Fasit for tilleggsoppgaver

Denne veka. Kap 7: Funksjonar av stokastiske variable Transformasjon av variable Moment Momentgenererande funksjon

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

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Forelesning 5: Kontinuerlige fordelinger, normalfordelingen. Jo Thori Lind

Utvalgsfordelinger. Utvalg er en tilfeldig mekanisme. Sannsynlighetsregning dreier seg om tilfeldige mekanismer.

Eksamensoppgåve i TMA4240 Statistikk

Kapittel 2: Hendelser

EKSAMEN I EMNE TMA4265/SIF5072 STOKASTISKE PROSESSER Onsdag 10. august 2005 Tid: 09:00 13:00

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

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

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

UNIVERSITETET I OSLO

Transkript:

TMA4240 Statistikk H2010 Kapittel 5: Diskrete sannsynlighetsfordelinger 5.5-5.6: Negativ binomisk, geometrisk, Poisson Mette Langaas Foreleses mandag 20. september 2010

2 Kabel En kabel består av mange uavhengige wires. Kabelen kan overbelastes og P(en wire ødelegges)=p. Ved overlast er det lite sannsynlig at mer enn en wire skades. Kabelen må skiftes når 3 av wirene har feilet. X =antall overbelastninger som kabelen tåler før den må skiftes. Hvilken fordeling har X?

3 5.5 Negativ binomisk og geometrisk fordeling Kabelen. Maskin: En maskin feiler med sannsynlighet p hver time. Når den feiler bli den minimalt reparert (dvs. den blir så god som akkurat før den feilet). Når maskinen har feilet k ganger byttes den ut. X=antall timer til maskinen byttes ut. Russisk rulett: En revolver har 6 kammer. En kule settes i ett kammer og kolben snurres. Første person sikter og trekker av. Hvis kulen ikke var i kammeret går revolveren videre til neste mann, som snurrer kolben, sikter og trekker av. X =antall forsøk til k te (helst første) mann finner kulen.

4 Binomisk og negativ binomisk Forsøksrekke, registrerer A (suksess) eller A (fiasko) i hvert forsøk. P(A) = p i hvert forsøk. Forsøkene er uavhengige. Binomisk Bestemmer totalt antall forsøk, n, på forhånd. X =antall suksesser på n forsøk Negativ binomisk Antall forsøk er ikke bestemt på forhånd, men eksperimentet avsluttes når k suksesser er oppnådd. X =antall forsøk til k suksesser er oppnådd.

5 Negativ binomisk eksperiment utføres som et binomisk eksperiment med den forskjell at forsøkene gjentas til et fast antall suksesser inntreffer. Dvs. 1. Eksperimentet består av et på forhånd ukjent antall forsøk. 2. Hvert forsøk: inntreffer hendelsen A (suksess) eller ikke (fiasko). 3. Sannsynligheten for hendelsen A (suksess), P(A) = p, er den samme fra forsøk til forsøk. 4. De gjentatte forsøkene er uavhengige av hverandre. 5. Eksperimentet avsluttet når et bestemt antall, k, av hendelsen A (suksesser) har inntruffet.

6 Negativ binomisk fordeling Vi ser på gjentatte uavhengige forsøk som kan resultere i hendelsen A (suksess) med sannsynlighet p og komplementet til hendelsen A (A =fiasko) med sannsynlighet 1 p. La den stokastiske variabelen X angi antall forsøk som må gjøres for at hendelsen A (suksess) inntreffer k ganger. X har da en negativ binomisk fordeling med sannsynlighet ( ) x 1 b (x; k, p) = p k (1 p) (x k) k 1 for x = k, k + 1, k + 2,...

7 Negativ binomisk fordeling (forts.) k = 5, p = 0.1 k = 5, p = 0.5 k = 5, p = 0.8

8 Urne med kuler [v5] Definisjon: p = antall røde kuler antall kuler Prosedyre: Utfør inntil k røde kuler er trukket trekk en kule tilfeldig registrer fargen legg kula tilbake Da er antallet trekninger negativ binomisk fordelt.

9 Geometrisk fordeling Negativ binomisk med k=1: g(x; p) = p(1 p) (x 1) x = 1, 2, 3,... TEO 5.4: Forventning og varians i den geometriske fordelingen g(x; p) er µ = E(X) = 1 p og σ 2 = Var(X) = 1 p p 2 p = 0.1 p = 0.5 p = 0.8

10 Telefonsalg av billetter a ha skal ha konsert på Lerkendal (igjen?), og billetter kan kjøpes ved å ringe et bestemt telefonnummer. Det er ingen telefonkø, du får enten opptatt-signal eller kommer gjennom til bookingen. X = # forsøk inntil en kommer gjennom første gang. p = P(komme gjennom på tilfeldig valgt forsøk) = 1 100. 1. Hva er forventet antall ganger en må ringe for å komme gjennom? 2. Hva er sannsynligheten for å komme gjennom dersom en orker å ringe maksimalt 50 ganger? 3. Dersom en har ringt 50 ganger utan å komme gjennom, hva er sannsynligheten for å komme gjennom i neste forsøk? Andre oppgaver: eksamen Des2004#2, Des2009#2.

11 5.6 Poisson prosess Vi ser på om en hendelse inntreffer eller ikke innenfor et intervall eller en region. 1. Antall hendelser som inntreffer i et intervall eller i en spesifisert region, er uavhengig av antall hendelser som inntreffer i ethvert annet disjunkt intervall eller region. 2. Sannsynligheten for at en enkelt hendelse inntreffer innenfor et lite intervall eller liten region, er proporsjonal med lengden av intervallet eller størrelsen på regionen, og er ikke avhengig av antallet hendelser som inntreffer utenfor intervallet eller regionen. 3. Sannsynligheten for at mer enn en hendelse skal inntreffe innenfor et kort intervall eller liten region er negliserbar.

12 Poisson fordeling La den stokastiske variabelen X representere antallet hendelser i et gitt intervall eller region av størrelse t. Sannsynlighetsfordelingen til X er p(x; λt) = (λt)x e λt x = 0, 1, 2,... x! hvor λ er gjennomsnittlig antall hendelser per enhet intervall eller region (og e = 2.71828).

13 Binomisk- og Poissonfordeling Utledning : Poisson P(X = x) kan utledes ved å dele opp tidsaksen i n bittesmå intervaller av lengde t = t n. Da har vi en binomisk situasjon i n uavhengige intervaller. Lar vi n får vi Poisson P(X = x). Bevis A27. TEO 5.6 La X være en binomisk stokastisk variabel med sannsynlighetsfordeling b(x; n, p). Når n, p 0, og µ = np holdes konstant, så er b(x; n, p) p(x; µ)

14 Poisson fordeling (forts.) µ = λt = 0.5 µ = λt = 2 µ = λt = 10 TEO 5.45 Forventning og varians i Poissonfordelingen p(x; λt) er begge λt.

15 Poisson situasjoner Alpinulykker (eksamen 5.august 2004, oppgave 3) Sikkerhet er en av de høyest prioriterte oppgavene i norske alpinanlegg. Vi antar at antall alpinulykker som krever legebehandling i alpinanlegget Alpinfjellet i en periode på t skidager, X, er Poisson-fordelt med forventningsverdi µ = λt. Her er λ skadefrekvens pr skidag og t er eksponeringstid i antall skidager. En skidag er definert som en person i alpinanlegget en hel dag. Jordskjelv α-partikler bakgrunnsstråling. Trykkfeil pr. bokside. Antall studenter som sovner pr. forelesningstime (?) Antall aviser som selges ved et utsalgssted.

16 Trafikk-kontroll av mobilbruk Politiet vil aksjonere mot ulovlig mobilbruk i bil, og gjennomfører en kontroll ved Lerkendal-rundkjøringen. Kontrollen varer i 3 timer. La X=antall bilførere som blir bøtelagt for ulovlig mobilbruk i løpet av de 3 timene. Anta at X Poisson, der λ = 5 og t = 3. Hva er forventet antall bilførere som blir bøtelagt i kontrollen? Hva er sannsynligheten for at ingen blir bøtelagt? Hva er sannsynligheten for at minst 20 blir bøtelagt?