TMA4240 Statistikk H2015

Like dokumenter
6.1 Kontinuerlig uniform fordeling

Kapittel 6: Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger

6.1 Kontinuerlig uniform fordeling

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

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

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 6: Normalfordelingen

TMA4240 Statistikk H2015

TMA4240 Statistikk H2017 [15]

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

Binomisk sannsynlighetsfunksjon

TMA4240 Statistikk Høst 2008

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

Forelesning 5: Kontinuerlige fordelinger, normalfordelingen. Jo Thori Lind

TMA4240 Statistikk H2010

Statistisk inferens: 9.14: Sannsynlighetsmaksimeringsestimatoren 8.5: Fordeling til gjennomsnittet 9.4: Konfidensintervall for µ (σ kjent)

Løsning på Dårlige egg med bruk av Tabell 2 i Appendix B

TMA4240 Statistikk H2015

UNIVERSITETET I OSLO Matematisk Institutt

Oppfriskning av blokk 1 i TMA4240

TMA4240 Statistikk H2010

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

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

Estimatorar. Torstein Fjeldstad Institutt for matematiske fag, NTNU

TMA4240 Statistikk H2010

3.1 Stokastisk variabel (repetisjon)

Utvalgsfordelinger; utvalg, populasjon, grafiske metoder, X, S 2, t-fordeling, χ 2 -fordeling

Et lite notat om og rundt normalfordelingen.

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

STK1000 Uke 36, Studentene forventes å lese Ch 1.4 ( ) i læreboka (MMC). Tetthetskurver. Eksempel: Drivstofforbruk hos 32 biler

Prøvemidtveiseksamen TMA4240 Statistikk H2004

Et lite notat om og rundt normalfordelingen.

TMA4240 Statistikk Høst 2016

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

TMA4240 Statistikk H2015

Et lite notat om og rundt normalfordelingen. Anta at vi har kontinuerlige data. Hva er likt og ulikt for histogrammer og fordelingskurver?

Kapittel 2: Hendelser

Løsningsforslag, eksamen statistikk, juni 2015

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

Bernoulli forsøksrekke og binomisk fordeling

TMA4240 Statistikk H2010

STK1100 våren Kontinuerlige stokastiske variabler Forventning og varians Momentgenererende funksjoner

Kapittel 8: Tilfeldige utvalg, databeskrivelse og fordeling til observatorar, Kapittel 9: Estimering

STK1100 våren Normalfordelingen. Normalfordelingen er den viktigste av alle sannsynlighetsfordelinger

Foreleses onsdag 8. september 2010

Eksamensoppgåve i TMA4240 Statistikk

TMA4240 Statistikk H2015

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

Tyngdepunkt. Togforsinkelsen (Eksamen Des2003.1a) I denne oppgaven kan du bruke uten å vise det at. Kapittel 4

Kapittel 3: Stokastiske variable og sannsynlighetsfordelinger

TMA4245 Statistikk Eksamen desember 2016

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

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

Kap. 8: Utvalsfordelingar og databeskrivelse

TMA4240 Statistikk Høst 2009

TMA4240 Statistikk H2010

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.

TMA4240 Statistikk Høst 2007

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Transformasjoner av stokastiske variabler

Eksamensoppgave i TMA4245 Statistikk

Eksamensoppgave i TMA4240 Statistikk

Medisinsk statistikk Del I høsten 2009:

onsdag_19_09_2018_poisson_eksponential_normalfordelng_vikartime_bygg_v2.notebook

HUNT forskningssenter Neptunveien 1, 7650 Verdal Telefon: Faks: e-post:

Fasit for tilleggsoppgaver

Utvalgsfordelinger (Kapittel 5)

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren

Forslag til endringar

UNIVERSITETET I OSLO

Eksamensoppgave i ST0103 Brukerkurs i statistikk

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

Kapittel 4.4: Forventning og varians til stokastiske variable

Løsningsforslag ECON 2130 Obligatorisk semesteroppgave 2017 vår

STK1100 våren Forventningsverdi. Forventning, varians og standardavvik

Fra første forelesning:

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

Eksamensoppgave i ST1201/ST6201 Statistiske metoder

UNIVERSITETET I OSLO

STK Oppsummering

6.5 Normalapproksimasjon til. binomisk fordeling

Hypotesetesting. Hvorfor og hvordan? Gardermoen 21. april 2016 Ørnulf Borgan. H. Aschehoug & Co Sehesteds gate 3, 0102 Oslo Tlf:

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

Øving 7: Statistikk for trafikkingeniører

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

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

Til ungdom og foresatte

Notasjon. Løsninger. Problem. Kapittel 7

Kap. 6, Kontinuerlege Sannsynsfordelingar

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

TMA4240 Statistikk Høst 2015

Togforsinkelsen (Eksamen Des2003.1a) I denne oppgaven kan du bruke uten å vise det at

Tilfeldige variabler. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

EKSAMEN I TMA4240 Statistikk

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Eksamensoppgave i TMA4240 / TMA4245 Statistikk

Snøtetthet. Institutt for matematiske fag, NTNU 15. august Notat for TMA4240/TMA4245 Statistikk

Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger.

Transkript:

TMA4240 Statistikk H2015 Kapittel 6: Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger 6.1 Uniform fordeling 6.2-6.3 Normalfordeling Mette Langaas Institutt for matematiske fag, NTNU wiki.math.ntnu.no/emner/tma4240/2015h/start/

Arbeidshverdag etter endt studium Studere et fenomen (f.eks. kvalitet av produsert maskindel, elektrisitetsprisen, forsikringspremie, holdninger til miljøvennlig energi, ) ved å beskrive og forstå. Med mål å trekke konklusjoner og gjøre beslutninger. Trenger data: samler inn data (subjektive eller objektive) under usikkerhet, studerer fenomenet fra data, kan bruke en SV med tilhørende fordeling til å beskrive fenomenet. Hvilken fordeling? se på prosessen som har skapt dataene. se grafisk på data og studere fordelingens form.

Arbeidshverdag etter endt studium Derfor: kap. 5 (diskret SV) og 6 (kontinuerlig SV): beskrive viktige fordelinger for å lære situasjoner er fordelingen passer forstå hvordan f (x) fremkommer se hva E(X ) og Var(X ) er og forstå hvorfor lære å regne ut f (x), F (x) = P(X x), P(a < X b). Deretter: anslå parametere i fordelingene og trekke konklusjoner under usikkerhet (kap. 9-11).

6.1 Kontinuerlig uniform fordeling Kontinuerlig uniform fordeling: Sannsynlighetstettheten til den kontinuerlige uniforme stokastiske variabelen X på intervallet [A, B] er 1 f (x; A, B) = B A, = 0 ellers. A x B Eksempel: SMS ankommer basestasjon som en Poisson-prosess. Vi vet at det kom en SMS mellom kl 8.15 og 8.20 i dag. Hva er sannsynligheten for at SMSen om mellom 8.19 og 8.20? Du kan bruke at ankomsttiden til SMSen er uniformt fordelt mellom 8.15 og 8.20 (og lære mer om dette i TMA4265 Stokastiske prosesser).

dette kan vi dermed gjøre direkte - men la oss heller se på sammenheng med F(x) Nå går vi tilbake til A og B og utleder F(x) generelt, så tilbake til SMS-eksemplet.

Tilbake til SMS-eksemplet: Hva gjenstår? E(X) og Var(X)

Vi ser grafisk at E(X) må ligge midt mellom A og B.

6.2 Normalfordeling Normalfordeling: Sannsynlighetstettheten til en normalfordelt stokastisk variabel, X, med forventning E(X ) = µ og varians Var(X ) = σ 2, er gitt ved n(x; µ, σ) = 1 e 1 (x µ) 2 2 σ 2, 2 πσ for < x <, der π=3.142 og e 1 = 2.718.

Helseundersøkelsen i Nord-Trøndelag ntnu.no http://www.ntnu.no/hunt/screening HUNT: En av verdens største helseundersøkelser Innsamlingsmetoder og type data Dataene er samlet inn ved hjelp av spørreskjema, intervjustudier, kliniske undersøkelser og analyser av blod- og urinprøver. I tillegg finnes lagrede blod- og urinprøver som kan hentes fram, tines opp og analyseres både på genetiske og andre biologiske markører. HUNT 1 (1984-1986) Den første av de store helseundersøkelsene ble gjennomført fra 1984 til 1986. Alle fylkets innbyggere som var over 20 år den 31. desember 1983 ble invitert. De som deltok fylte ut to spørreskjemaer. Hovedmålet var å kartlegge forekomsten av høyt blodtrykk og diabetes, og å evaluere behandlingskvaliteten av blodtrykkspasienter, personer med diabetes og personer med tuberkulose. Blodtrykk, høyde, vekt og røngten av brystkassa ble målt. HUNT 2 (1995-1997) HUNT 2 var mere omfattende enn HUNT 1 da alle innbyggere over 13 år ble invitert. HUNT 2 var oppdelt i Voksen-HUNT og UNG-HUNT. UNG-HUNT omhandlet aldersgruppa 13-19 år og Voksen-HUNT 20 år og eldre. Det ble tatt blodprøver av de over 20 år. Samlet deltakelse i HUNT 2 var omtrent 75000 personer (70%). Det var flere tilleggsundersøkelser i Voksen-HUNT, bl.a. spirometri og benmassemålinger. HUNT 3 (2006-2008) Den tredje helseundersøkelsen i Nord-Trøndelag, HUNT 3, ble gjennomført fra oktober 2006 til juni 2008. Undersøkelsen ble bygget opp på samme måte som HUNT 2, men omfatter flere temaer. Det ble samlet inn data gjennom spørreskjema og kliniske undersøkelser. I tillegg ble det samlet det inn genetisk materiale, blod, urin (voksne) og celleprøver fra munnhulen (ungdom) som oppbevares i HUNT biobank. UngHUNT (1995-1997, 1999-2000 og 2006-2008) Ungdomsundersøkelsen ble gjennomført første gang samtidig som HUNT 2, dvs. i 1995-1997. Det ble senere foretatt en oppfølgingsundersøkelse i år 1999-2000 som kalles UngHUNT 2. Ung HUNT 3 var en integrert del av HUNT 3-innsamlingen i 2006-2008. Spørreskjemaet ble fylt ut i skoletiden.

Høyde menn og kvinner i HUNT 3: histogram Density 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 120 140 160 180 200 cm

Høyde kvinner og menn i HUNT 3: histogram Density 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 Density 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 150 160 170 180 190 200 cm 120 140 160 180 cm

Høyde kvinner og menn i HUNT 3: histogram+pdf Density 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 Density 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 150 160 170 180 190 200 cm 120 140 160 180 cm

Historisk sett Matematisk form av normalfordlingen vist av demoivre i 1733. Laplace brukte normalfordelingen til analyse av måleusikkerhet i eksperimenter rundt 1800. C.F. Gauss publikasjon 1809 matematisk behandling av måleusikkerhet i eksperimenter. Navnet normalfordeling kom rundt 1875 (Peirce, Galton, Lexis) "No scientific discovery is named after its original discoverer."

Lokasjon og spredning PDF1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 N( 1,1) N(0,1) N(1,1) PDF3 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 N(0,0.5) N(0,1) N(0,2) 4 2 0 2 4 4 2 0 2 4 PDF1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 N( 1,1) N(1,2) 4 2 0 2 4 6

IQ Poengsummen fra en IQ-test antas ofte å være normalfordelt, og flere av IQ-testene har en forventningsverdi på 100 og et standardavvik på 16. 140 and over Genius or near genius 120-140 Very superior intelligence 110-120 Superior intelligence 90-110 Normal or average intelligence 80-90 Dullness 70-80 Borderline deficiency Below 70 Definite feeble-mindedness Hva er sannsynligheten for at en tilfeldig valgt person fra denne populasjonen har en IQ som er lavere enn 110? Hva er sannsynligheten for å ha en IQ mellom 80 og 120? For å bli med i Mensa må man oppnå en poengsum høyere enn 98 percentilen i fordelingen for testen. Hvor høy IQ-score må man ha for å blir medlem av Mensa?

Standard normalfordeling DFF 6.1: Fordelingen til en normalfordelt stokastisk variabel, Z, med forventning E(Z) = 0 og varians Var(Z) = 1 kalles en standard normalfordeling. 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 3 2 1 0 1 2 3 3 2 1 0 1 2 3 f Z (z) = 1 2π e 1 2σ 2 z2, for < z <, der π=3.142 og e 1 = 2.718.

-3.7.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001-3.6.0002.0002.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001-3.5.0002.0002.0002.0002.0002.0002.0002.0002.0002.0002-3.4.0003.0003.0003.0003.0003.0003.0003.0003.0003.0002-3.3.0005.0005.0005.0004.0004.0004.0004.0004.0004.0003-3.2.0007.0007.0006.0006.0006.0006.0006.0005.0005.0005-3.1.0010.0009 Standard.0009.0009 normalfordeling.0008.0008.0008.0008.0007.0007-3.0.0013.0013.0013.0012.0012.0011.0011.0011.0010.0010-2.9.0019.0018.0018 Φ(z).0017 =.0016 P (Z.0016 z).0015.0015.0014.0014-2.8.0026.0025.0024.0023.0023.0022.0021.0021.0020.0019 z -2.7.00.0035.01.0034.02.0033.03.0032.04.0031.05.0030.06.0029.0028.07.0027.08.0026.09-3.7-2.6.0001.0047.0001.0045.0001.0044.0001.0043.0001.0041.0001.0040.0001.0039.0038.0001.0037.0001.0036.0001-3.6-2.5.0002.0062.0002.0060.0001.0059.0001.0057.0001.0055.0001.0054.0001.0052.0051.0001.0049.0001.0048.0001-3.5-2.4.0002.0082.0002.0080.0002.0078.0002.0075.0002.0073.0002.0071.0002.0069.0068.0002.0066.0002.0064.0002-3.4-2.3.0003.0107.0003.0104.0003.0102.0003.0099.0003.0096.0003.0094.0003.0091.0089.0003.0087.0003.0084.0002-3.3-2.2.0005.0139.0005.0136.0005.0132.0004.0129.0004.0125.0004.0122.0004.0119.0116.0004.0113.0004.0110.0003-2.1.0179.0174.0170.0166.0162.0158.0154.0150.0146.0143-3.2.0007.0007.0006.0006.0006.0006.0006.0005.0005.0005-2.0.0228.0222.0217.0212.0207.0202.0197.0192.0188.0183-3.1.0010.0009.0009.0009.0008.0008.0008.0008.0007.0007-1.9.0287.0281.0274.0268.0262.0256.0250.0244.0239.0233-3.0-1.8.0013.0359.0013.0351.0013.0344.0012.0336.0012.0329.0011.0322.0011.0314.0307.0011.0301.0010.0294.0010-2.9-1.7.0019.0446.0018.0436.0018.0427.0017.0418.0016.0409.0016.0401.0015.0392.0384.0015.0375.0014.0367.0014-2.8-1.6.0026.0548.0025.0537.0024.0526.0023.0516.0023.0505.0022.0495.0021.0485.0475.0021.0465.0020.0455.0019-2.7-1.5.0035.0668.0034.0655.0033.0643.0032.0630.0031.0618.0030.0606.0029.0594.0582.0028.0571.0027.0559.0026-2.6-1.4.0047.0808.0045.0793.0044.0778.0043.0764.0041.0749.0040.0735.0039.0721.0708.0038.0694.0037.0681.0036-2.5-1.3.0062.0968.0060.0951.0059.0934.0057.0918.0055.0901.0054.0885.0052.0869.0853.0051.0838.0049.0823.0048-2.4-1.2.0082.1151.0080.1131.0078.1112.0075.1093.0073.1075.0071.1056.0069.1038.1020.0068.1003.0066.0985.0064-2.3-1.1.0107.1357.0104.1335.0102.1314.0099.1292.0096.1271.0094.1251.0091.1230.1210.0089.1190.0087.1170.0084-2.2-1.0.0139.1587.0136.1562.0132.1539.0129.1515.0125.1492.0122.1469.0119.1446.1423.0116.1401.0113.1379.0110-2.1 -.9.0179.1841.0174.1814.0170.1788.0166.1762.0162.1736.0158.1711.0154.1685.1660.0150.1635.0146.1611.0143-2.0 -.8.0228.2119.0222.2090.0217.2061.0212.2033.0207.2005.0202.1977.0197.1949.1922.0192.1894.0188.1867.0183 -.7.2420.2389.2358.2327.2296.2266.2236.2206.2177.2148-1.9.0287.0281.0274.0268.0262.0256.0250.0244.0239.0233 -.6.2743.2709.2676.2643.2611.2578.2546.2514.2483.2451-1.8.0359.0351.0344.0336.0329.0322.0314.0307.0301.0294 -.5.3085.3050.3015.2981.2946.2912.2877.2843.2810.2776-1.7.0446.0436.0427.0418.0409.0401.0392.0384.0375.0367 -.4.3446.3409.3372.3336.3300.3264.3228.3192.3156.3121-1.6 -.3.0548.3821.0537.3783.0526.3745.0516.3707.0505.3669.0495.3632.0485.3594.3557.0475.3520.0465.3483.0455-1.5 -.2.0668.4207.0655.4168.0643.4129.0630.4090.0618.4052.0606.4013.0594.3974.3936.0582.3897.0571.3859.0559-1.4 -.1.0808.4602.0793.4562.0778.4522.0764.4483.0749.4443.0735.4404.0721.4364.4325.0708.4286.0694.4247.0681-1.3 -.0.0968.5000.0951.4960.0934.4920.0918.4880.0901.4840.0885.4801.0869.4761.4721.0853.4681.0838.4641.0823

Standard normalfordeling Φ(z) = P (Z z) z.00.01.02.03.04.05.06.07.08.09.0.5000.5040.5080.5120.5160.5199.5239.5279.5319.5359.1.5398.5438.5478.5517.5557.5596.5636.5675.5714.5753.2.5793.5832.5871.5910.5948.5987.6026.6064.6103.6141.3.6179.6217.6255.6293.6331.6368.6406.6443.6480.6517.4.6554.6591.6628.6664.6700.6736.6772.6808.6844.6879.5.6915.6950.6985.7019.7054.7088.7123.7157.7190.7224.6.7257.7291.7324.7357.7389.7422.7454.7486.7517.7549.7.7580.7611.7642.7673.7704.7734.7764.7794.7823.7852.8.7881.7910.7939.7967.7995.8023.8051.8078.8106.8133.9.8159.8186.8212.8238.8264.8289.8315.8340.8365.8389 1.0.8413.8438.8461.8485.8508.8531.8554.8577.8599.8621 1.1.8643.8665.8686.8708.8729.8749.8770.8790.8810.8830 1.2.8849.8869.8888.8907.8925.8944.8962.8980.8997.9015 1.3.9032.9049.9066.9082.9099.9115.9131.9147.9162.9177 1.4.9192.9207.9222.9236.9251.9265.9279.9292.9306.9319 1.5.9332.9345.9357.9370.9382.9394.9406.9418.9429.9441 1.6.9452.9463.9474.9484.9495.9505.9515.9525.9535.9545 1.7.9554.9564.9573.9582.9591.9599.9608.9616.9625.9633 1.8.9641.9649.9656.9664.9671.9678.9686.9693.9699.9706 1.9.9713.9719.9726.9732.9738.9744.9750.9756.9761.9767 2.0.9772.9778.9783.9788.9793.9798.9803.9808.9812.9817 2.1.9821.9826.9830.9834.9838.9842.9846.9850.9854.9857 2.2.9861.9864.9868.9871.9875.9878.9881.9884.9887.9890 2.3.9893.9896.9898.9901.9904.9906.9909.9911.9913.9916