Men tilbage til regression og Chi-i-anden. test. Begge begreber refererer til normalfordelingen med middelværdi μ og spredning σ.
|
|
|
- Stine Frandsen
- 10 år siden
- Visninger:
Transkript
1 χ test matematkudervsge χ - test gymasets matematkudervsg I jauar ummeret 8 af LMFK bladet havde jeg e artkel, hvor jeg harcelerede ldt over, at regresso og sær χ fordelg havde fudet dpas matematkudervsge samtdg med, at sadsylghedsregge helt forsvadt fra matematkudervsge efter reforme 5 At ma aveder regresso og χ - test samfudsfag og bolog, meer jeg kke er oge relevat begrudelse for at dføre det matematk I dsse fag avedes der masser af formler ude forklarg, me jeg syes (stadg, at ma matematk skal kue forklare det, der står bøgere for elevere, hvlket tdlgere jo også havde de forudsætg, at lærere selv forstod det I de forbdelse har jeg hørt mage lærerfrustratoer, år χ test skal forklares I fysk behadlede ma tdlgere måleresultatere grafsk med mllmeterpapr og logartmske paprer, hvor elevere selv skulle afsætte puktere og selv aflæse de relevate oplysger af grafere og hvor elevere selv skulle kue vurdere måleresultatere forhold tl pukteres belggehed omkrg e le Dette stedet for, at skulle hevse tl de kryptske korrelatoskoeffcet Me u er de aturvdeskabelge pædagogske foruft jo for lægst edkæmpet tl fordel for de IT-fkserede flptur udervsgspoltsk korrekthed, som har hærget udervsge matematk og fysk geem de sdste år Sadsylghedstæthede for χ Me tlbage tl regresso og Ch--ade test Begge begreber refererer tl ormalfordelge med mddelværd μ og spredg P ( x µ ( x e π Har ma ormalfordelte målger x, x, x 3, x, hvor spredge,, 3, er kedte og beteger de teoretske mddelværder, så er sadsylghede for at få et resultat tervallet dx dxdx3 dx lg med x P( x, x, x,, x dx dx dx dx Idfører ma de ormerede varable q, ved 3 3 q x x e π og ( x x dx Q dx ( q, q, q3,, q dqdqdq3 dq P( x, x, x3,, x dxdxdx3 får ma Q( q Q( q, q, q3,, q exp q π Q afhæger ku af varablee q geem summe: χ q
2 χ test matematkudervsge χ avedes som bekedt tl at vurdere hvorvdt resultatet af målger lgger de for de statstske uskkerhed Herefter blver udtrykket for Q ( q, q, q3,, q exp χ π χ har e tabuleret sadsylghedsfordelg, som skrves F ( χ dχ q Udledge af udtrykket for F ( χ er ret komplceret de fleste fremstllger, me det ka udle- des relatvt smpelt, hvs ma betragter χ, som afstade ud tl et pukt et - dmesoalt rum Volume af e kugleskal med radus r et -dmesoalt rum er ødvedgvs proportoal med r - I plae er rumfagselemetet polære koordater dv rdrdφ I rummet er rumfagselemetet dv 3 r sθ dr dθ dφ Udreger ma Jacob determate for omregg fra kartesske koordater tl polære koordater, vl alle koordater x have e faktor r gage e fukto af de - vkler Ved de partelle dfferetato af x ere, vl r forsvde etop e søjle, og hvert led determate, vl derfor have faktore r - Rumfagselemetet et -dmesoalt rum, må derfor være proportoalt med dee faktor V vl u først bestemme (på ær e kostat bdraget tl χ + dχ, hvor altså χ er kostat χ dχ χ χdχ kugleskal χ, dχ Q( q, q q dq dq dq F ( χ dχ fra e kugleskal mellem χ og π exp χ dq dq dq kugleskal χ, dχ Det sdste tegral, (år ma tegrerer over de - vkler er følge det foregåede proportoalt med radus kugle - potes, som er χ - Samler v tegralet over vklere og de øvrge kostater e faktor C, fder ma derfor: χ dχ χ χdχ (C χ exp χ dχ Cχ Kostate C, ka derefter bestemmes ved ormalsergsbetgelse: Gammafuktoe Г er deferet ved tegralet: Γ x t ( x t e dt Der gælder som bekedt for heltallge og postv, at, Г(+! F exp χ χdχ ( χ dχ Oveståede ormalsergstegral, ka derfor udtrykkes ved Gamma fuktoe ved substtutoe: t χ χ t og dt χdχ Herved får ma:
3 χ test matematkudervsge F ( χ dχ C χ exp χ dχ C (t exp( t dt C t exp( t dt t Det sdste tegral er C Γ( så ormalsergsbetgelse gver: Herefter følger udtrykket for fordelgsfuktoe for χ χ dχ χ dχ e ( χ Γ( ( C Γ 3 Avedelse af χ tl statstsk behadlg af måledata Frhedsgrader Oveståede er sadsylghedstæthede for χ er kedt som χ fordelgsfuktoe Sadsylghede for at få e værd af χ, som overstger χ er gvet ved: > χ χ χ dχ er dee formel det samme som atallet af uafhægge varable beteges mdlertd som atallet af frhedsgrader Mere geerelt er atallet af frhedsgrader lg med atallet af uafhægge varable mus atallet af leære relato, der fdes mellem dsse varable ( x µ ( x µ ( x µ Hvs ma feks formele for χ erstatter de teoretske mddelværd µ med det beregede geemst x ( x + x + x3 + + x, så er der etop e leær relato mellem de uafhægge varable, og atallet af frhedsgrader er Formle χ dχ χ χ e ( χ d er mdlertd de samme, år blot erstattes af Γ( - Bevset for dette er mdlertd ret utlgægelgt Fordelgsfuktoe for F ( χ dχ skrves tradtoelt: > χ χ χ dχ Dee fukto er tabuleret og ka øvrgt fdes på e CAS Hvs χ er lg med, ford alle observatoer er lg med mddelværde, så er sadsylghede P Jo større > χ er jo bedre er observatoere statstsk set Skal ma foretage e test med et sgfkasveau på 5%, skal sadsylghede for et resultat, som er større ed det udregede, altså være mdre ed,5 (Da dette ku er ldt sadsylgt, hvs afvgelse er statstsk Acceptbetgelse altså, at
4 χ test matematkudervsge > χ >,95 Og hypotese forkastes, hvs > χ <, 5 Især det sdste, har jeg erfaret gver vaskelgheder, år det skal forklares tl elevere afsluttede med Såda er det bare, me sådae forklarger syes jeg ma bør overlade tl adre fag ed matematk Hvs de teoretske mddelværder og spredger kke er kedte, ka ma avede de to estmater: x x og s ( x x Begrudelse for dsse formler er aturlgvs, at E (x µ og E s ( Ma ka mdlertd kke avede dsse udtryk, hvs ma ku har é observato I lærebøgere matematk for gymaset, og gvetvs bøger fra samfudsfag og bolog, fdes der, mdlertd e formel, som hyppgt beteges χ test, me som faktsk overhovedet kke lger de udtryk for χ, som udledt ud fra ormalfordelge De kaldes for Pearsos formel 4 Pearsos χ test Hvs v lader O betege de observerede værder, og E de forvetede værder (expectato value, så deferede Karl Pearso e test value, som fk de samme betegelse χ ( O E χ E Ser ma på χ, som det er deferet ud fra ormalfordelge, så er det vaskelg, at geemskue, hvorledes de to udtryk, står for de samme statstske deskrptor Forklarge er kke helt trvel Bemærk sær, at modsætg tl de tradtoelle χ test, så ka formle avedes, selv om ma ku har e observato Forklarge følger ote: Ch--ade test og Pearsos formel Jeg skal kke bebrejde oge, at de teoretske forklarg på χ test og Pearsos formel kke står e lærebog for gymaset, da det jo lgger lagt over de elemetære sadsylghedsregg som ma øvrgt kke lærer lægere gymaset efter 5, me jeg syes ufortrødet, at det som der står e matematklærebog hvert fald på A-veau bør kue forklares for elevere 5 Græsere for uskkerhed e stkprøve E ade formel, som står refereret matematkbøgere er græsere for de uskkerhed, der er på e stkprøve, hvor er størrelse af stkprøve og p er sadsylghede for udfaldet Formle er:
5 χ test matematkudervsge f,96 p( p Kvadratrodsfaktore er jo spredge på frekvese fra bomalfordelge, me hvorfor,96? Svaret er det smple, at -,96 er,5% fraktle for ormalfordelge, altså, at x µ µ α µ Φ( Φ( Φ( α,5 α,96 Hvs observatossættet er ormalfordelt vl,5% af observatoere statstsk set lgge uder μ -,96 Da ormalfordelge er symmetrsk omkrg mddelværde, lgger,5% af observatoere over μ +,96 og 95% af observatoere vl derfor lgge tervallet [μ -,96, μ -,96] Tager ma spredge fra bomalfordelge, ka ma ved gage de med,96, med et sgfkasveau på 95% vde, at de rgtge værd lgger dette terval Dette er dholdet af formle ovefor Efter reforme, står der e del lærebøgere fysk som matematk, som kke lægere blver forklaret for elevere, bladt adet på grud af maglede forudsætger Og det ka ma jo have e meg om At de blver udervst formler, som lærere heller kke forstår, ka ma vst ku have é meg om Mathematcal methods of physcs Jo Mathews, Robert L Walker Ole Wtt-Hase
Elementær Matematik. Sandsynlighedsregning
lemetær Matematk Sadsylghedsregg Ole Wtt-Hase Køge Gymasum 008 INDHOLD KAP. KOMBINATORIK.... MULTIPLIKATIONS- OG ADDTIONSPRINCIPPT.... PRMUTATIONR... 3. KOMBINATIONR...3 KAP. NDLIGT SANDSYNLIGHDSFLT...7.
x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium
SANDSYNLIGHEDSREGNING OG KOMBINATORIK x-klassere Gammel Hellerup Gymasum Idholdsfortegelse SANDSYNLIGHEDSREGNING... 3 Sadsylghedsfelt... 3 Edelge sadsylghedsfelter (sadsylghedsfordelger):... 3 Uedelge
Statistik Lektion 14 Simpel Lineær Regression. Simpel lineær regression Mindste kvadraters metode Kovarians og Korrelation
Statstk Lekto 4 Smpel Leær Regresso Smpel leær regresso Mdste kvadraters metode Kovaras og Korrelato Scatterplot Scatterplot kf Advertsg Epedtures ( ad Sales ( Et scatterplot vser par (, af observatoer.
Induktionsbevis og sum af række side 1/7
Iduktosbevs og sum af række sde /7 Skrver ma,,,...,,..., =, 2, 3,... 2 3 taler ma om e talfølge, eller blot e følge. Adre eksempler på følger er, -,, -,, -,..., (-) +,..., =, 2, 3,..., 2, 3, 4,...,,...,
Betænkning om kommunernes udgiftsbehov. Bilag (med metodediskussion af professor Anders Milhøj)
Betækg om kommueres udgftsbehov Blag (med metodedskusso af professor Aders Mlhøj) Betækg r. 36 Oktober 998 Kommueres Udgftsbehov Betækg om kommueres udgftsbehov - Redegørelse fra arbejdsgruppe uder Idergsmsterets
Økonometri 1. Funktionel form. Funktionel form (fortsat) Dagens program. Den simple regressionsmodel 14. september 2005
Dages program Økoometr De smple regressosmodel 4. september 5 Dee forelæsg drejer sg stadg om de smple regressosmodel (Wooldrdge kap.4-.6) Fuktoel form Hvorår er OLS mddelret? Varase på OLS estmatore Regressosmodelle
Statistik 9. gang 1 REGRESSIONSANALYSE. Korrelation (kontrol af model) Regression (tilpasning af model)
Statstk 9. gag REGRESSIONSANALYSE Korrelato kotrol af model Regresso tlpasg af model Statstk 9. gag KORRELATIONS ANALYSE. Grad af fælles varato mellem X og Y. Område og fordelg af sample data 3. Optræde
FACITLISTE TIL KOMPLEKSE TAL
FACITLISTE TIL KOMPLEKSE TAL Kaptel Opgave Opgave Opgave Det emmeste check af lgge er at opløfte begge sder tl. potes. Bombells metode gver følgede lgger: a a b = 5 ( ) b a b = 09 = 7. Løs dem med et CAS
FY01 Obligatorisk laboratorieøvelse. O p t i k. Jacob Christiansen Afleveringsdato: 3. april 2003 Morten Olesen Andreas Lyder
FY0 Oblgatorsk laboratoreøvelse O p t k Hold E: Hold: D Jacob Chrstase Alevergsdato: 3. aprl 003 Morte Olese Adreas Lyder Idholdsortegelse Idholdsortegelse Forål...3 Måleresultater...4. Salelser...4. Spredelse...5.3
Løsningsforslag til skriftlig eksamen i Kombinatorik, sandsynlighed og randomiserede algoritmer (DM528)
Løsigsforslag til skriftlig eksame i Kombiatorik, sadsylighed og radomiserede algoritmer (DM58) Istitut for Matematik & Datalogi Syddask Uiversitet Madag de 3 Jauar 011, kl. 9 13 Alle sædvalige hjælpemidler
Elementær Matematik. Polynomier
Elemetær Matematik Polyomier Ole Witt-Hase 2008 Køge Gymasium Idhold 1. Geerelle polyomier...1 2. Divisio med hele tal....1 3. Polyomiers divisio...2 4. Polyomiers rødder....4 5. Bestemmelse af røddere
IKKE-KONTINUERTE (DISKRETE) STOKASTISKE VARIABLE MIDDELVÆRDI, VARIANS, SPREDNING FORDELINGER: HYPERGEOMETRISK, BINOMIAL, POISSON
IE-ONTINUERTE (DISRETE) STOASTISE VARIABLE MIDDELVÆRDI, VARIANS, SPREDNING FORDELINGER: HYPERGEOMETRIS, BINOMIAL, POISSON Edelgt sadsylghedsfelt V reeterer: Et sadsylghedsfelt ( P ) U, kaldes edelgt, hvs
Kogebog: 5. Beregn F d
tattk 8. gag KONFIDENINERVALLER Kofdetervaller: kaptel Valg og tet af fordelgfukto tattk 8. gag. KONFIDEN INERVALLER Et kofde terval udtrykker tervallet hvor de rgtge værd af parametere K, med γ % adylghed
Videregående Algoritmik. David Pisinger, DIKU. Reeksamen, April 2005
Vderegåede Algortmk Davd Psger, DIKU Reeksame, Aprl 5 Bsecto problemet Gvet e uvægtet graf G = (V, E) samt et heltal k. E bsecto af grafe G er e opdelg af kudere V to lge store mægder S og T. MAX-BISECTION
hvor i er observationsnummeret, som løber fra 1 til stikprøvestørrelsen n, X i
Normalfordeliger For at e stokastisk variabel X ka være ormalfordelt, skal X agive værdie af e eller ade målig, f.eks. tid, lægde, vægt, beløb osv. Notatioe er: Xi ~ N( μ, σ hvor i er observatiosummeret,
1.0 FORSIKRINGSFORMER
eam Lv forskrgsakteselskab Bereggsgrudlaget sgrp217 tl præmeberegg for gruppeforskrg e-am Lv forskrgsakteselskab 1. FORIKRINGFORMER 1.1 Oblgatorske ordger Alle gruppeforskrgsordger teget på dette grudlag
FORDELINGER: HYPERGEOMETRISK FORDELING, BINOMIALFORDELING MIDDELVÆRDI DEFINITION. X er en stokastisk variabel på et endeligt sandsynlighedsfelt ( )
FORDELINGER: HYERGEOMETRIS FORDELING, BINOMIALFORDELING MIDDELVÆRDI Mddelværd MIDDELVÆRDI (TYS: ERWARTUNGSWERT ) DEFINITION X er e stokastsk varabel på et edelgt sadsylghedsfelt U, ( ) Mddelværde af X
Lys og gitterligningen
Fysik rapport: Lys og gitterligige Forfatter: Bastia Emil Jørgese.z Øvelse blev udført osdag de 25. jauar 202 samme med Lise Kjærgaard Paulse 2 - Bastia Emil Jørgese Fysik rapport (4 elevtimer), februar
Økonometri 1. Instrumentvariabelestimation 26. november Plan for IV gennemgang. Exogenitetsantagelsen. Exogenitetsantagelsen for OLS
y = cy ( c 0 ) Pla for IV geemgag Økoometr Istrumetvarabelestmato 6. ovember 004 F9: Hvad er IV estmato: Bvarat model, et strumet: Kap.5. + afst -4 ote. F0: IV estmato det multple tlfælde (eksakt detfceret):
Statistik 8. gang 1 KONFIDENSINTERVALLER. Konfidensintervaller: kapitel 11. Valg og test af fordelingsfunktion
Statistik 8. gag 1 KONIDENSINTERVALLER Kofidesitervaller: kapitel 11 Valg og test af fordeligsfuktio Statistik 8. gag 11. KONIDENS INTERVALLER Et kofides iterval udtrykker itervallet hvori de rigtige værdi
Inertimoment for arealer
13-08-006 Søren Rs nertmoment nertmoment for arealer Generelt Defntonen på nertmoment kan beskrves som Hvor trægt det er at få et legeme tl at rotere eller Hvor stort et moment der skal tlføres et legeme
Statistik Lektion 8. Parrede test Test for forskel i andele Test for ens varians Gensyn med flyskræk!
Statistik Lektio 8 Parrede test Test for forskel i adele Test for es varias Gesy med flyskræk! Afhægige og uafhægige stikprøver Ved e uafhægig stikprøve udtages e stikprøve fra hver gruppe.. Mæd og kviders
Renteformlen. Erik Vestergaard
Reteformle Erik Vestergaard 2 Erik Vestergaard www.matematikfysik.dk Erik Vestergaard, 2010. Billeder: Forside: istock.com/ilbusca Side 4: istock.com/adresrimagig Desude ege illustratioer. Erik Vestergaard
Motivation. En tegning
Motivatio Scatter-plot at det mådelige salg mod det måedlige reklamebudget. R: plot(salg ~ budget, data = salg) Økoometri Lektio Simpel Lieær Regressio salg 400 450 500 550 20 25 30 35 40 45 50 budget
Lineær regressionsanalyse8
Lneær regressonsanalyse8 336 8. Lneær regressonsanalyse Lneær regressonsanalyse Fra kaptel 4 Mat C-bogen ved v, at man kan ndtegne en række punkter et koordnatsystem, for at afgøre, hvor tæt på en ret
Binomialfordelingen. Erik Vestergaard
Bnomalfordelngen Erk Vestergaard Erk Vestergaard www.matematkfysk.dk Erk Vestergaard,. Blleder: Forsde: Stock.com/gnevre Sde : Stock.com/jaroon Sde : Stock.com/pod Desuden egne fotos og llustratoner. Erk
Sandsynlighedsregning og statistik med binomialfordelingen
Sandsynlghedsregnng og statstk med bnomalfordelngen Katja Kofod Svan og Olav Lyndrup Januar 09 Indhold Stokastske varable... 3 Mddelværd og sprednng... 6 Bnomalfordelngen... Andre sandsynlghedsfordelnger...
Sandsynlighedsregning i biologi
Om begrebet sadsylighed Sadsylighedsregig i biologi Hvis vi kaster e almidelig, symmetrisk terig, er det klart for de fleste af os, hvad vi meer, år vi siger, at sadsylighede for at få e femmer er 1/6.
Mikroøkonomi, matematik og statistik Eksamenshjemmeopgave 14. 20. december 2007
Mikroøkoomi, matematik og statistik Eksameshjemmeopgave 14. 20. december 2007 Helle Buzel, Tom Egsted og Michael H.J. Stæhr 14. december 2007 R E T N I N G S L I N I E R F O R E K S A M E N S H J E M M
Vejledende opgavebesvarelser
Vejledede opgavebesvarelser 1. Atal hæder er lig med K(52,5), altså 2598960. Ved brug af multiplikatiospricippet ka atal hæder med 3 ruder og 2 spar udreges som K(13, 3) K(13, 2), hvilket giver 22308.
Definition: Normalfordelingen. siges at være normalfordelt med middelværdi µ og varians σ 2, hvor µ og σ er reelle tal og σ > 0.
Repetitio: Normalfordelige Ladmåliges fejlteori Lektio Trasformatio af stokastiske variable - [email protected] http://people.math.aau.dk/ kkb/udervisig/lf13 Istitut for Matematiske Fag Aalborg Uiversitet
Ugeseddel 8. Gruppearbejde:
Ugeseddel 8 Gruppearbejde: 1. Ved at nkludere en dummyvarabel for et bestemt landeområde, svarer tl at konstatere, at dsse lande har nogle unkke karakterstka, som har betydnng for væksten, som kke gør
Praktisk info. Statistisk analyse af en enkelt stikprøve: kendt eller ukendt varians Sandsynlighedsregning og Statistik (SaSt) I tirsdags.
Praktisk ifo Liste med rettelser og meigsforstyrrede trykfejl i DS på Absalo. Statistisk aalyse af e ekelt stikprøve: kedt eller ukedt varias Sadsylighedsregig og Statistik (SaSt) Helle Sørese Projekt
Beregning af strukturel arbejdsstyrke
VERION: d. 2.1.215 ofe Andersen og Jesper Lnaa Beregnng af strukturel arbedsstyrke Der er betydelg forskel Fnansmnsterets (FM) og Det Økonomske Råds (DØR) vurderng af det aktuelle output gap. Den væsentlgste
9. Binomialfordelingen
9. Biomialfordelige 9.. Gekedelse Hvert forsøg ka ku resultere i to mulige udfald; succes og fiasko. I modsætig til poissofordelige er atallet af forsøg edeligt. 9.. Model X : Stokastisk variabel, der
Bilag 6: Økonometriske
Marts 2015 Blag 6: Økonometrske analyser af energselskabernes omkostnnger tl energsparendsatsen Energstyrelsen Indholdsfortegnelse 1. Paneldataanalyse 3 Specfkaton af anvendte panel regressonsmodeller
Note til Spilteori Mikro 2. år 2. semester Erik Bennike. Note til Spilteori
Note tl Splteor Mkro. år. semester Erk Beke Note tl Splteor Gos s. - Splteor eskæftger sg med sttoer hvor der er strtegsk fhægghed geter mellem. Nytte for de ekelte get fhæger således kke lee f ege hdlger
Estimation og test i normalfordelingen
af Birger Stjerholm Made Samfudlitteratur 07 Etimatio og tet i ormalfordelige Dee tekt ideholder et overblik over ogle grudlæggede pricipper for etimatio og tet i ormalfordelige i hyppigt forekommede ituatioer:
Projekt 1.3 Brydningsloven
Projekt 1.3 Brydigslove Når e bølge, fx e lysbølge, rammer e græseflade mellem to stoffer, vil bølge ormalt blive spaltet i to: Noget af bølge kastes tilbage (spejlig), hvor udfaldsvikle u er de samme
Matematik A. Studentereksamen. Forberedelsesmateriale. Forsøg med digitale eksamensopgaver med adgang til internettet.
Matematik A Studetereksame Forsøg med digitale eksamesopgaver med adgag til iterettet Forberedelsesmateriale Vejledede opgave Forår 0 til stx-a-net MATEMATIK Der skal afsættes 6 timer af holdets sædvalige
Finanskalkulationer Side 1/19 Steen Toft Jørgensen. Finanskalkulationer. avanceret rentesregning. matematiske modeller i økonomi
Faskalkulatoe Sde /9 Stee Toft Jøgese Faskalkulatoe avaceet etesegg matematske modelle økoom Idholdsfotegelse: Kaptel : Rete Retebegebet Omkostge Retefomle Effektv ete Kotuet foetg Tdsdagam Flytg af kaptal
Opsamling. Simpel/Multipel Lineær Regression Logistisk Regression Ikke-parametriske Metoder Chi-i-anden Test
Opsamlng Smpel/Multpel Lneær Regresson Logstsk Regresson Ikke-parametrske Metoder Ch--anden Test Opbygnng af statstsk model Specfcer model Lgnnger og antagelser Estmer parametre Modelkontrol Er modellen
Introduktion til uligheder
Itroduktio til uligheder, marts 0, Kirste Rosekilde Itroduktio til uligheder Dette er e itroduktio til ogle basale uligheder om det aritmetiske geemsit, det geometriske geemsit, det harmoiske geemsit og
Meningsmålinger KLADDE. Thomas Heide-Jørgensen, Rosborg Gymnasium & HF, 2017
Meigsmåliger KLADDE Thomas Heide-Jørgese, Rosborg Gymasium & HF, 2017 Idhold 1 Meigsmåliger 2 1.1 Idledig................................. 2 1.2 Hvorda skal usikkerhede forstås?................... 3 1.3
Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 15
Vejledede besvarelser til opgaver i apitel 5 Opgave a) De teststatistier, ma aveder til at teste om to middelværdier er es, består af et estimat på forselle mellem middelværdiere,, divideret med et udtry
Noter om kombinatorik, Kirsten Rosenkilde, februar 2008 1. Kombinatorik
Noter om ombiatori, Kirste Roseilde, februar 008 Kombiatori Disse oter er e itrodutio til ombiatori og starter helt fra bude, så e del af det idledede er siert edt for dig allerede, me der ommer også hurtigt
Gamle eksamensopgaver. Diskret Matematik med Anvendelser (DM72) & Diskrete Strukturer(DM504)
Gamle eksamesopgaver Diskret Matematik med Avedelser (DM72) & Diskrete Strukturer(DM504) Istitut for Matematik& Datalogi Syddask Uiversitet, Odese Alle sædvalige hjælpemidler(lærebøger, otater etc.), samt
Økonometri 1. Lineær sandsynlighedsmodel. Hvad nu hvis den afhængige variabel er en kvalitativ variabel (med to kategorier)?
Dagens program Økonometr Heteroskedastctet 6. oktober 004 Hovedemnet for denne forelæsnng er heteroskedastctet (kap. 8.-8.3) Lneære sandsynlghedsmodel (kap 7.5) Konsekvenser af heteroskedastctet Hvordan
1 Indeksberegninger. 1.1 Indeksberegningers formål og brug. 1.2 Typer af indeks
7 Ideksberegger. Ideksbereggers formål og brug Damarks Sasks deks bruges l a gve e ekel og brugbar mål for udvklge værder, rser eller mægder over d. Hvs ma har e alrække over aal fødsler sde 9 ka ma dae
