Løsning til prøveeksamen 1

Transkript

1 IMM - DTU 020 Probability BFN/bfn Løsning til prøveeksamen Spørgsmål ) For en indikatorvariabel I A for hændelsen A gælder E(I A ) = P(A) (se for eksemepl side 68). Således er E(X) = P(N ) = = ud fra 0 2 ligefordelingen af N. Tilsvarende finder vi E(Y ) = P(N {2,, 6, 8, 0}) = =. 0 2 Spørgsmål 2) 2 Opgaven minder om fødselsdagsproblemet se eksempel side 62-6 (sekvens af hændelser) Spørgsmål ) Man benytter, at W = X + Y + Z normal( , + + ). Se eventuelt side 6 øverst. Spørgsmål ) Ved omskrivningen P(X + Y 2Z) = P(X + Y 2Z 0) = P(W 0) hvor W = X + Y 2Z normal( , + + ( 2) 2 ) ser vi, at P(X + Y 2Z) = P(W 0) =. Vi har dels brugt resultatet, 2 at en linearkombination af uafhængige normalfordelte variable er normalfordelt (boksen nederst side 6 kombineret med bemærkningen side 6 top) og dels brugt symmetrien af normalfordelingen, således at sandsynligheden for, at en normalfordelt variabel er mindre end sin middelværdi (i dette tilfælde 0) er. 2 Spørgsmål ) Denne kan løses gennem brugen af reglen om vægtet gennemsnit af betingede sandsynligheder side og (average rule). Idet K betegner hændelsen, at studenten kender svaret og S betegner hændelsen, at hun svarer korrekt finder vi P(S) = P(S K)P(K) + P(S K c )P(K c ) = = 0.6 Spørgsmål 6) Bayes sætning side 9,. Således P(K S) = P(S K)P(K) P(S K)P(K) + P(S K c )P(K c ) = = 0.92

2 2 Spørgsmål ) Markovs ulighed side. Hvis I betegner husstandsindkomsten af en tilfældigt valgt familie får vi P(I > ) = E(I) = 80 = 0.8 Hvis vi havde kendt variansen, er det bedre at bruge Chebychevs ulighed side 9 og 29. Spørgsmål 8) W χ 2 () dvs. W gamma (, 2 2). Se side 6, 8, eventuelt også opgave... Spørgsmål 9) 2 Vi beregner middelværdien sekventielt. Middeltiden til første forskellige er. Tiden til den næste er geometrisk fordelt med p =. Problemet er behandlet i 6 example side 2 (samlerens problem). Dvs. E(T) = =. Spørgsmål 0) 2 Vi benytter samme tankemåde som i spørgsmål 9. Vi skal nu blot samle de sidste tre idet vi har fået tre forskellige i de første 6 forsøg. Vi skal altså bruge de 6 vi har brugt plus de sidste tre led fra ovenstående beregning = Spørgsmål ) Vi benytte formlen for variabelskift side 0 og 2/. Vi har X = g(t) = T, hvoraf T = X og dg(t dt = t 2. Ved indsættelse i formlen finder vi f X (x) = e t t 2 = x 2e Spørgsmål 2) Det drejer sig om at finde fordelingens modus, som for binomialfordelingen side 8. Vi benytter odds ratio samt udtrykket for tæthederne i den negative binomialfordeling side 82 ( ) (n + ) + r r ( n + r r Denne brøk skal sammenlignes med p r ( p) n+ ) = p r ( p) n x (n + r)( p) n +

3 Spørgsmål ) 2 Minimum af uafhængige eksponentialfordelte er eksponentialfordelt med en intensitet, der er summen af intensiteterne af de enkelte variable. Se det generelle resultat for minimum side og eksempel umiddelbart derunder. Spørgsmål ) 2 Summen af uafhængige eksponenitalfordelte variable med samme intensitet er gammafordelt med en antalsparameter lig antallet af led i summen og en intensitet lig intensiteten for de eksponentialfordelte variable (side 286 og 289). Spørgsmål ) Vi omskriver P(Y 2 > X 2 ) = P(Y > X) En geometrisk betragtning som i afsnit giver svaret som arealet af en trekant med grundlinie og højde Spørgsmål 6) Vi kan lave beregninger i standardenheder. Hvis vi definerer X til at være den standardiserede højdemåling og Y til at være den standardiserde vægtmåling så er Y for givet X = x givet ved Y = ρx + ρ 2 Z hvor Z er en standardiseret normalfordelt variabel (side,6). Da x er 90% fraktilen i en standardiseret normalfordeling findes den til.28. Vi har Y normal ( 0..28, 9 6) Vi søger P(Y >.28) = P(Y.28) = P ( Y.28 ( ).28 = Φ = Φ(0.8) = 0.69 = Spørgsmål ) Vi antager, at forekomsterne kan beskrives med en Poissonfordeling ud fra oplysningen om, at mikroorganismerne forekommer tilfældigt. Dvs. vi bruger Poisson Scatter Theorem side 20. Vi finder λ area(b) = = 0.. Sandsynligheden for 0 i en Poissonfordeling med parameter λ er e λ, side 222, 86. Spørgsmål 8) 2 Vi finder den nedre kvartil ved at sætte den kumulerede fordelingsfunktion lig eller overlevelsesfunktionen lig. Således e t nk 0 = e t nk 0 = Ved at tage logaritmen finder vi t nk = 0(ln() ln ()). )

4 Spørgsmål 9) Hvis S i er de stokastiske variable, der betegner styrken af de enkelte søjler er styrken W af konstruktionen W = min i S i. Vi bruger resultatet for fordelingen af min side. Vi har brug for F(0000) i denne beregning. Denne findes fra en γ(, 0000 Så ) fordeling side 286, 8 til F(0000) = 2 i=0 ( i! F min = ) i e = 2 e ( ) 2 e Spørgsmål 20) Resultatet er givet i boksen nederst side 2. Vi har k = og n k + = + =. Spørgsmål 2) Vi definerer hændelserne S store ører, og K korte knurhår. Der spørges om P(S K c ) = P(S\(S K)) Denne sandsynlighed findes ved differensreglen side 22 til P(S\(S K)) = P(S) P(S K) = = 0. Spørgsmål 22) I opgaven er hazard rate for fordelingen alderen af det elektroniske udstyr opgivet, og der spørges om værdien af overlevelsesfunktionen i punktet t 0. Vi anvender formel () side 29 således at G(t 0 ) = e R t 0 0 λ(t)dt = e R t 0 0 t2 dt Spørgsmål 2) Vi finder den marginale fordeling af Y ved først at integrere over x. f Y (y) = 0 k(x 2 + 2xy)dx = k( + y) Herefter findes fordelingsfunktionen af Y ved at integrere f Y (y). y F Y (y) = k( + y)dy = k (y + 2 ) y2 Ved indsættelse af y = får vi k ( + ) = k. 8 Spørgsmål 2) Vi finder k ud fra F Y () = k 2. 0 Spørgsmål 2) Alle elever skal have samme sandsynlighed, d.v.s for at blive valgt. Mulighed 6 sikrer netop dette. Sandsynligheden for, at en tilfældig pige bliver valgt, er, medens sandsynligheden for, at en tilfældig dreng bliver valgt, er = =. 2 6

5 Spørgsmål 26) Definitionen på uafhængighed af to variable er ensbetydende med produktreglen for uafhængige hændelser givet i boksen nederst side 2. Spørgsmål 2) 2 Vi definerer hændelserne R revner og M misfarvning. Der spørges om P(R M). Denne sandsynlighed findes ved brug af inklusion-eksklusionsformlen for 2 variable side 22, 2. Formlen generaliseres let til eller flere variable se eventuelt opgave.. og..2 side. Spørgsmål 28) Vi finder først tætheden for X ud fra overlevelsesfunktionen, () side 29. f(x) = dg(x) dx = x 2 Dernæst findes E ( X) fra definitionen ( ) E = X x x 2dx = 2 Spørgsmål 29) 2 Hvis Id er en stokastisk variabel, der betegner den indre diameter for et tilfældigt valgt kugleleje skal vi finde et interval [a; b], således at P(a < Id < b) = 0.9. Da.96 er 9.% fraktilen for en standardiseret normalfordelt variabel ser vi at ( a P 0.0 < Id 0.0 < b ) = er opfyldt for a = og b = Spørgsmål 0) Vi indfører den stokastiske variabel GR med værdien, hvis det er den gamle garvede kontormus, der er betjeneren og 0 hvis ikke. GR kan opfattes som en indikatorvariabel, men det er dog ikke af betydning her. Vi benytter, at de betingede fordelinger er eksponentialfordelinger. Idet B betegner en tilfældig betjeningstid finder vi P(B > ) = P(B > GR)P(GR) + P(B > GR c )P(GR c ) = 0 e + e 0