Ukeoppgaver i BtG207 Statistikk, uke 4 : Binomisk fordeling. 1



Like dokumenter
Eksamen REA3028 S2, Våren 2011

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Noen viktige sannsynlighetsmodeller. Binomisk modell. Kp. 3 Diskrete tilfeldige variable

Mer om utvalgsundersøkelser

Econ 2130 uke 15 (HG) Poissonfordelingen og innføring i estimering

Statistikk og økonomi, våren 2017

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4245 STATISTIKK 6.august 2004

Estimering 1 -Punktestimering

TMA4245 Statistikk Eksamen mai 2017

Estimering 1 -Punktestimering

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kontinuerlige tilfeldige variable, intro. Kontinuerlige tilfeldige variable, intro.

Forventningsverdi. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk

Løsningsforslag ST1101/ST6101 kontinuasjonseksamen 2018

LØSNINGSFORSLAG TILEKSAMEN I FAG TMA4240/TMA4245 STATISTIKK 10. august 2005

Påliteligheten til en stikkprøve

Oppgave 1 Hardheten til en bestemt legering er undersøkt med åtte målinger og resultatene ble (i kg/mm 2 ) som i tabellen til høyre.

Ulike typer utvalg. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk. Ordnet utvalg uten tilbakelegging. Ordnet utvalg med tilbakelegging.

Kapittel 7: Noen viktige sannsynlighetsfordelinger

Econ 2130 Forelesning uke 11 (HG)

Oppgaver fra boka: X 2 X n 1

TMA4240 Statistikk Høst 2009

Kapittel 5: Tilfeldige variable, forventning og varians.

Kapittel 8: Estimering

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kontinuerlige tilfeldige variable, intro. Kontinuerlige tilfeldige variable, intro.

Kapittel 7: Noen viktige sannsynlighetsfordelinger

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kontinuerlige tilfeldige variable, intro. Kontinuerlige tilfeldige variable, intro.

Høgskolen i Telemark Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 16. mai 2008

STK1100: Kombinatorikk

Introduksjon. Hypotesetesting / inferens (kap 3) Populasjon og utvalg. Populasjon og utvalg. Populasjonsvarians

Noen vanlige. Indikatorfordeling: 1, dersom suksess. I mange situasjoner kan fenomenet vi ser på. 0, dersom ikke suksess

Høgskolen i Telemark Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 20. mai 2008

ECON240 Statistikk og økonometri

Eksempeloppgave REA3028 Matematikk S2 Eksempel på eksamen våren 2015 etter ny ordning. Ny eksamensordning. Del 1: 3 timer (uten hjelpemidler)

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Eksamen REA3028 S2, Våren 2010

EKSAMEN Løsningsforslag

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

X = 1 5. X i, i=1. som vil være normalfordelt med forventningsverdi E( X) = µ og varians Var( X) = σ 2 /5. En rimelig estimator for variansen er

Høgskolen i Telemark Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 12. desember 2008

Del1. b) 1) Gittrekka Finnleddnummer20 ogsummenavde20førsteleddene.

) = P(Z > 0.555) = > ) = P(Z > 2.22) = 0.013

TMA4240 Statistikk Eksamen desember 2015

Signifikante sifre = alle sikre pluss ett siffer til

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

Oppgave 1. (i) Hva er sannsynligheten for at det øverste kortet i bunken er et JA-kort?

5 y y! e 5 = = y=0 P (Y < 5) = P (Y 4) = 0.44,

Metoder for politiske meningsmålinger

H 1 : µ 1 µ 2 > 0. t = ( x 1 x 2 ) (µ 1 µ 2 ) s p. s 2 p = s2 1 (n 1 1) + s 2 2 (n 2 1) n 1 + n 2 2

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010 Kp. 6, del 5

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK 5.august 2004

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

KLMED8004 Medisinsk statistikk. Del I, høst Estimering. Tidligere sett på. Eksempel hypertensjon

8 (inkludert forsiden og formelsamling) Tegne- og skrivesaker, kalkulator, formelsamling (se vedlagt).

Løsningsforslag for andre obligatoriske oppgave i STK1100 Våren 2007 Av Ingunn Fride Tvete og Ørnulf Borgan

Oppgaven består av 9 delspørsmål, A,B,C,., som anbefales å veie like mye, Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom <<.. >>.

TMA4240 Statistikk Høst 2016

n 2 +1) hvis n er et partall.

Konfidensintervall. Notat til STK1110. Ørnulf Borgan, Ingrid K. Glad og Anders Rygh Swensen Matematisk institutt, Universitetet i Oslo.

Eksamen REA3028 S2, Våren 2012

TMA4100 Matematikk 1 Høst 2014

f(x)dx = F(x) = f(u)du. 1 (4u + 1) du = 3 0 for x < 0, 2 + for x [0,1], 1 for x > 1. = 1 F 4 = P ( X > 1 2 X > 1 ) 4 X > 1 ) =

LØSNING, EKSAMEN I STATISTIKK, TMA4240, DESEMBER Anta at sann porøsitet er r. Måling med utstyret gir da X n(x; r, 0,03).

Løsningsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2018

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011

TMA4240 Statistikk Høst 2015

0.5 (6x 6x2 ) dx = [3x 2 2x 3 ] 0.9. n n. = n. ln x i + (β 1) i=1. n i=1

211.7% 2.2% 53.0% 160.5% 30.8% 46.8% 17.2% 11.3% 38.7% 0.8%

Emnenavn: Metode 1, statistikk deleksamen. Eksamenstid: 4 timer. Faglærer: Bjørnar Karlsen Kivedal

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

3MX 2007/8 - Kapittel 5: 8. januar 5. februar 2008

Forelesning Moment og Momentgenererende funksjoner

Eksamen R2, Høsten 2010

Utvidet løsningsforslag Eksamen i TMA4100 Matematikk 1, 16/

2.1 Polynomdivisjon. Oppgave 2.10

Eksamen REA3028 S2, Våren 2010

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kp. 5 Estimering. Målemodellen.

Løsningsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2015

Kommentarer til oppgaver;

STK1100 våren 2017 Estimering

Løsningsforslag til eksamen i STK desember 2010

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Eksamen REA3028 S2, Våren 2012

LØSNING: Eksamen 28. mai 2015

STK1100: Kombinatorikk og sannsynlighet

Eksamen REA3024 Matematikk R2. Nynorsk/Bokmål

UNIVERSITETET I OSLO

TMA4245 Statistikk Eksamen 9. desember 2013

Oppgave 1 a) Minste kvadraters metode tilpasser en linje til punktene ved å velge den linja som minimerer kvadratsummen. x i (y i α βx i ) = 0, SSE =

TMA4245 Statistikk Vår 2015

Terminprøve R2 Høsten 2014 Løsning

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 5

Løsningsforslag Oppgave 1

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006

Løsning TALM1005 (statistikkdel) juni 2017

Fagdag 2-3mx

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007

Løsning eksamen S2 våren 2010

Skrivne og trykte hjelpemiddel samt kalkulator er tillate. Ta med all mellomrekning som trengst for å grunngje svaret.

Estimering 2. -Konfidensintervall

FØLGER, REKKER OG GJENNOMSNITT

Transkript:

Ukeoppgaver i BtG20 Statistikk, uke 4 : Biomisk fordelig. 1 Høgskole i Gjøvik Avdelig for tekologi, økoomi og ledelse. Statistikk Ukeoppgaver uke 4 Biomisk fordelig. Oppgave 1 La de stokastiske variable X være atall kro på ti mytkast a ) Hva slags fordelig har X (dvs. agi fordeligstype og verdi på parametree). b ) Reg ut forvetigsverdie μ og stadardavviket σ. c ) Reg ut alle puktsasylighetee P (X 0),P(X 1),...,P(X 9)ogP(X 10) d ) Teg stolpediagram over puktsasylighete f(x), og marker μ og σ. e) Reg ut F (2) P (X 2), og P (X >2). f) Reg ut P(X<2 X>8). Oppgave 2 La Y være atall seksere ved 12 terigkast. a ) Hva slags fordelig har Y (dvs. agi fordeligstype og verdi på parametree). b) Reg ut μ og σ. c) Reg ut P(Y 0),P(Y 1),P(Y 2)ogP(Y 3). Oppgave 3 Vi teker oss å et spill der vi både skal kaste 12 teriger (med seksere som gustige ) og 10 myter (med kro som gustige ), og teller opp atall gustige totalt. Det vil si at utfallet er U X + Y,derX er som i oppgave 1 og Y som i oppgave 2. a ) Reg ut forvetigsverdie og stadardavviket til U. b) Reg ut P(U 3). Oppgave 4 Av alle bar som blir født er ca 51% gutter. E dag ble det født bar (ige tvilliger) ved et sykehus, og lar X være atall gutter. Vi atar dermed at X bi (, 0.51). Hva er sasylighete for at det var flest gutter? Hva er sasylighete for at det var flest jeter? Hvorfor vil evetuelle tvilliger ødelegge regestykket? Oppgave 5 E Beroulli forsøksrekke med kro/myt kast med tegestift skal utføres, og vi skal registrere X atall gager spisse kommer opp. I e serie på kast ka vi da ata X bi (, p), me vi kjeer ikke p. Oppgave hadler om presisjo ved empirisk bestemmelse av p, det vil si (u)øyaktighete ved å bruke relativ frekves (empirisk sasylighet) som verdi for p. a ) For hvilke verdier av p blir Var (X) såstorsommulig,også lite som mulig? Hva er det største stadardavviket som er mulig å oppå med 100?

2 Ukeoppgaver i BtG20 Statistikk, uke 4 : Biomisk fordelig. b) La Y X/, detvilsiadele gager spisse kommer opp i kast. c ) Det vil si at Y er relativ frekves eller empirisk sasylighet, e observasjo y av Y erdetviipraksismå bruke for åaslå p. Hva er E (Y )ogvar(y )? Drøft dette resultatet i lys av problemstillige å bestemme p (Spesielt: Hva skjer år blir veldig stor?). E setig fra sasylighetsregiga kallt Tsjebysjevs ulikhet sier at sasylighete for at e hedelse er mer e k stadardavvik fra forvetigsverdie helt sikkert er midre e 1/k 2. Dette ka skrives P( Y μ >kσ) < 1 k 2. Bruk Tsjebysjevs ulikhet til å bestemme hvor mage gager vi må kaste tegestifte for at sasylighete for at vi feilbestemmer p med mer e 0.01 (eller 1%) helt sikkert er midre e 5%. Oppgave Ata vi har e Beroulliforsøksrekke, det vil si samme sasylighet p for gustig utfall i hvert ekelt forsøk. La X være atall gager vi gjetar forsøket før første gustige utfall opptre. For eksempel ka vi kaste terig fram til første sekser opptrer. Da er p 1/, og vi teller slik at utfallet med sekser i første kast betyr X 0. E slik fordelig kalles e geometrisk fordelig. a ) Reg ut puktsasylighete f(x) P(X x), for vilkårlig p. b ) Hva er sasylighete for at første sekser i e terigkastserie kommer i 5. kast (X 4)? c ) Et spill går ut på at to persoer skal kaste e terig aehver gag, og de første som får e sekser vier. Kall hedelse at det kommer x kast før første sekser for A x, og hedelse at de som kaster først vier for A. Daer A A 0 A 2 A 4... A 2x. Reg ut sasylighete for at hehodsvis de som kaster først og de som kaster sist vier dette spillet. Hit: Bruk summeformele for geometriske rekker : akx a 1 k. d ) E utfordrig til slutt: Klarer du å rege ut E (X)? Hit: Deriver begge sider i summeformele for geometrisk rekke med hesy på k (a og x er kostater), og erstatt deretter først a med pk og deretter k med 1 p på begge sider. Vestreside vil da ede opp som defiisjoe av forvetigsverdie, og høyreside blir et kompakt formeluttrykk for dee. Oppgaver fra læreboka, kap. 5.12: 2, (, 13) og 15 19.01.11 Has Petter Horæs

Ukeoppgaver i BtG20 Statistikk, uke 4 : Biomisk fordelig. 3 LØSNING, Biomisk fordelig. Oppgave 1 a) X er biomisk fordelt med 10ogp 1/2, som kort skrives X bi(10, 1/2). b) μ p 10 1/2 5, σ p(1 p) 10 1/2 1/2 1.58. c) 0 10 10 1 1 f(0) P (X 0) 1 0 2 2 1 9 10 1 1 f(1) P (X 1) 10 1 2 2 2 8 10 1 1 f(2) P (X 2) 45 2 2 2 3 10 1 1 f(3) P (X 3) 120 3 2 2 4 10 1 1 f(4) P (X 4) 210 4 2 2 5 5 10 1 1 f(5) P (X 5) 252 5 2 2 4 10 1 1 f() P (X ) 210 2 2 3 10 1 1 f() P (X ) 120 2 2 8 2 10 1 1 f(8) P (X 8) 45 8 2 2 9 1 10 1 1 f(9) P (X 9) 10 9 2 2 10 0 10 1 1 f(10) P (X 10) 1 10 2 2 1 0.0010 0.0098 0.0439 0.112 0.2051 0.241 0.2051 0.112 0.0439 0.0098 0.0010 210 d) Sas. 0.2 0.1 0 1 2 3 4 5 8 9 10 μ σ μ μ+ σ Atall kro

4 Ukeoppgaver i BtG20 Statistikk, uke 4 : Biomisk fordelig. e) F (2) P (X 2) P (X 0)+P(X 1)+P(X 2) 0.0010 + 0.0098 + 0.0439 0.054 P(X>2) 1 P ( X>2 ) 1 P(X 2) 1 0.054 0.9453. f) P(X<2 X>9) P (X 0)+P(X 1)+P(X 9)+P(X 10) 0.0010 + 0.0098 + 0.0098 + 0.0010 0.021. Oppgave 2 a) Y bi(12, 1/). b) μ 12 1/ 2ogσ 12 1/ 5/ 1.291. c) 0 12 1 P(Y 0) 0 1 12 1 P(Y 1) 1 2 12 1 P(Y 2) P(Y 3) 2 ( 12 3 ) 12 5 1 512 12 0.1122 11 5 12 511 0.292 12 10 5 510 0.291 12 ) 3 9 5 220 59 0.194 12 ( 1 P(Y > 3) 1 P(Y 3) 1 (0.1122 + 0.292 + 0.291 + 0.194) 0.1251 Oppgave 3 a) E(U) E(X)+E(Z) 5+2. Var (U) Var(X)+Var(Z) 1.58 2 +1.29 2 4.1. Dermed er σ 4.1 2.04. b ) Nøyaktig 3 gustige er følgede kombiasjoer, der første koordiat er atall kro: (3, 0), (2, 1), (1, 2) og (0, 3). Side hvert av disse paree utgjør disjukte hedelser ka vi addere sasylighetee, og side myt- og terigkastee er uavhegige ka vi fie sasylighetee for hver ekelt ved multiplikasjo: Oppgave 4 P(U 3)0.0010 0.194 + 0.0098 0.291 + 0.0439 0.292 + 0.112 0.1122 0.0281 Flest gutter betyr X 4. P(X 4) 0.51 4 0.49 3 + 0.51 5 0.49 2 + 0.51 0.49 1 + 0.51 0.49 0 4 5 0.28 + 0.140 + 0.004 + 0.0090 0.5219 Dermed er sasylighete for flest jeter 1 0.5219 0.481. På gru av at eeggede tvilliger er av samme kjø vil dette ødelegge atagelse om uavhegighet. Oppgave 5 a) Var(X) p(1 p) (p p 2 ). Ved å derivere dette med hesy på p (og behadle som kostat) fier vi de deriverte lik (1 2p). De deriverte er 0 for p 1/2, og de adrederiverte er 2 <0, så dette gir maksimum. Med 100 blir da største mulige stadardavvik 100( 1 2 (1 1 2 ) 25 5. Variase ka ikke være egativ, me de blir lik 0 for p 0 eller p 1. Dette er miimum. Dette ka forklares med at om p 0får vi helt sikkert utfallet X 0,ogomp 1får vi helt sikkert utfallet X, altså ige tilfeldig variasjo i disse to ekstremtilfellee.

Ukeoppgaver i BtG20 Statistikk, uke 4 : Biomisk fordelig. 5 b) E(Y )E ( 1 X) 1 E(X) 1 p p. Forvetigsverdie til adele gager spisse kommer opp er altså sasylighete p vi er på jakt etter. Var (Y )Var ( 1 X) 1 Var (X) 1 2 p(1 p) p(1 p) 2. Det vil si at spredige (variase, og dermed stadardavviket) blir lite år blir stor, og kovergerer mot 0år vokser mot uedelig. Dette betyr at observasjoe blir ær forvetigsverdie slik at adele gir et godt aslag av p for store, og at presisjoe blir ubegreset stor år blir ubegreset stor. Dette kalles de store talls lov, og ka presiseres og vises mer formelt ved Tsjebysjevs ulikhet. c) Variase til X er ihvertfall ikke større e 1 2 (1 1 2 )/4 fra a oppgave, og dermed er variase til Y ikke større e /4 1 1 2 4.Vedå sette σ 2 er dette helt sikkert stort ok stadardavvik ( ) for Y. Fra Tsjebysjevs ulikhet får vi derfor helt sikkert at P Y p > k 2 < 1/k 2.Kraveterat høyreside skal være (ikke større e) 5% 0.05, som gir 1/k 2 0.05 k 2 20 k 20. Dessute skal feilmargie være (høyst) 1% 0.01 så k 2 0.01 20 2 0.01 Det vil si at ved åvelge 50000 er kravet helt sikkert oppfyllt. 20 50 000 0.022 Vi skal seere se på e ae metode som er eklere i bruk og som gir e verdi 10 000 mot e moderat slakkig på kravetom heltsikkert. Oppgave a) X 0 betyr gustig i første trekk, med sasylighet p. X 1 betyr at første er ugustig, adre gustig med sasylighete (1 p)p. X 2 betyr ført to ugustige, med sasylighet (1 p)(1 p), og deretter e gustig, så sasylighete er (1 p) 2 p.vedå fortsette dette resoemetet får vi f(x) P(X x) (1 p) x p. b) c) d ) P(X 4) 4 5 1 0.0804. P(A 2x )(1 p) 2x p ( (1 p) 2) x p ( (5/) 2 ) x 1/ 1 x 25 3 Side et og bare et av utfallee A x vil opptre i et ekeltspill er A x ee parvis disjukte, og sasylighetee ka adderes (Kolmogoroffs 3. aksiom): x 1 25 P(A) P(A 0 )+P(A 2 )+P(A 4 )+ 3 Dette er e geometrisk rekke med a 1/ ogk 25/3 så summeformele gir P(A) 1/ 1 25/3 11 Da er sasylighete for at de adre spillere vier 1 11 5 11. Forvetigsverdie er E(X) xf(x) x(1 p) x p. Deriverer begge sider av på vestreside): a k x a medhesypå k (a er e kostat, x kostat i hvert ledd 1 k axk x 1 a (1 k) 2

Ukeoppgaver i BtG20 Statistikk, uke 4 : Biomisk fordelig. Ved å erstatte a med pk, ogdermedpk k x 1 med pk x får vi Ved åå erstatte k med 1 p får vi: x p k x kp (1 k) 2. x p (1 p) x (1 p)p (1 p)p (1 (1 p)) 2 p 2 1 p p Summe til vestre er forvetigsverdie per defiisjo, og dee ka dermed forekles til E(X) 1 p p. Foreksempelerforvetetatallkastførførstesekseropptrer 1 1/ 1/ 5/ 1/ 5.