Sandsynlighedsregning i biologi

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Sandsynlighedsregning i biologi"

Transkript

1 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. Hvis vi får at vide, at sadsylighede for, at e mad er rød-grø farveblid, er 5%, er vi også umiddelbart klar over, hvad det betyder. Alligevel er de to sadsyligheder meget forskellig af atur. I tilfældet med terige behøver vi ikke at kaste de for at kue udtale os om sadsylighede for at få e femmer; de er ærmest givet på forhåd. E såda sadsylighed kaldes e a priori sadsylighed. I tilfældet med farveblidhede forholder det sig aderledes. For at vi skal have e chace for at kue udtale os om sadsylighede her, må vi have ogle statistiske oplysiger om rød-grø farveblidhed for mæd. E sadsylighed, der bestemmes på dee måde, kaldes e frekvetiel sadsylighed. Øvelse 1 Hvad er sadsylighede for at få plat ved kast med e møt? Øvelse 2 Vi kaster e tædstikæske på gulvet. Hvad er sadsylighede for, at de lader på svovlet? Øvelse 3 25 ud af kvider er rød-grø farveblide. a) Hvad er sadsylighede for, at e kvide er rød-grø farveblid. b) Hvad ka årsage være til forskelle på farveblidhed hos mæd og kvider? Øvelse 4 a) Overvej i hvert tilfælde i øvelse 1 til 3, om der er tale om e a priori sadsylighed eller e frekvetiel sadsylighed. b) Fid selv ogle eksempler på heholdsvis a priori sadsyligheder og frekvetielle sadsyligheder. Betiget sadsylighed Øvelse 5 Aders og Bet er kokke på restaurat Bayes i heholdsvis 6 dage og 1 dag om uge. Aders mad er god i 90% af tilfældee, mes Bets mad er god i 50% af tilfældee. E afte serverer Bayes et eledigt måltid. a) Syes du umiddelbart, det er rimeligt at kokludere, at det er Bet, der har lavet made de afte? b) I de uge er der blevet serveret måltider på Bayes. Fordel de måltider i følgede skema: Aders Bet Godt Dårligt c) Hvor mage dårlige måltider er der blevet serveret i de uge? d) Hvor mage af dem har Bet lavet? e) Hvad er sadsylighede for, at et dårligt måltid er lavet af Bet? De sadsylighed, vi fider i sidste spørgsmål i øvelse 5 kaldes e betiget sadsylighed. Vi fider emlig sadsylighede for, at det er Bet, der har lavet made, år vi ved, at måltidet er dårligt. Dee sadsylighed vil vi betege P(Bet Dårligt) eller kort P(B D). I skemaet i øvelse 5 bør I have fudet frem til, at Aders har lavet 60 og Bet 50 dårlige måltider. Der er altså i alt lavet 110 dårlige måltider de uge, og sadsylighede for, at et tilfældigt måltid er dårligt, er Sadsylighedsregig i biologi 1

2 således 110/. Dee sadsylighed kalder vi P(D). Sadsylighede for at få et måltid, der både er lavet af Bet og er dårligt, er 50/, og dee sadsylighed kalder vi P(B D). Der gælder u ifølge sidste spørgsmål i øvelse 5, at 50 P(B D) = = P(B D) =. P(D) Vi har altså idført e betiget sadsylighed P(B D) og har fudet e formel, som ka bruges til beregig af de. P(B D) P(B D) =. P(D) Skrivemåde B D svarer til, at vi ser på de måltider, der lavet af Bet og er dårlige. På samme måde svarer A G til de måltider, der er lavet af Aders og er gode. Tallee i skemaet fra øvelse 5 ka oversættes til sadsylighedere eller Godt Dårligt Aders P(A G) P(A D) Bet P(B G) P(B D) Aders Bet Godt Dårligt Øvelse 6 Ligesom P(D) i oveståede er sadsylighede for at få et dårligt måltid, er P(A) sadsylighede for, at et tilfældigt måltid er lavet af Aders. a) Fid P(A). b) Fid også P(B) og P(G) og forklar med ord, hvad disse sadsyligheder betyder. c) Fid P(A D), P(B G).og P(A G) og forklar med ord, hvad disse sadsyligheder betyder. Defiitio Ved de betigede sadsylighed P(A B) forstår vi sadsylighede for, at A sker uder forudsætig af, at B er sket, og P(A B) er givet ved formle P(A B) P(A B) =, hvor det er forudsat, at P(B) > 0. P(B) Eksempel 1 På Miikøbig Gymasium og HF fordelte atallet af elever sig et år således Gymasieelever Hf-elever I alt Drege Piger I alt Med G forstår vi, at e elev er gymasieelev, og med D forstår vi, at e elev er e dreg. Vi ser af skemaet, at P(G) = 135/250, P(D) = 113/250 og P(G D) = 64/250. De betigede sadsylighed P(G D) er så: P(G D) P(G D) = = P(D) = 56,6%. 113 Sadsylighedsregig i biologi 2

3 Tager vi e tilfældigt valgt dreg på Miikøbig Gymasium og HF, er der altså kap 57% chace for, at ha går i gymasiet. Øvelse 7 Udreg P(D G) og beskriv med ord, hvad dee sadsylighed betyder. Øvelse 8 Vis ved hjælp af defiitioe ovefor, at P(A B)P(B) P( B A) =. P(A) Fælles for de idledede eksempler og øvelser er, at der eksisterer e række alterative muligheder, hvis sadsylighed ma udtaler sig om. Disse alterativer kalder ma også for udfald, og alle udfaldee udgør tilsamme udfaldsrummet. Delmægder af udfaldsrummet kaldes hædelser. To hædelser kaldes disjukte, hvis de ikke har oge udfald til fælles. I eksempel 1 udgøres udfaldsrummet af de 250 elever, der går på Miikøbig Gymasium og HF, og G er et eksempel på hædelse, at e tilfældigt valgt elev er e gymasieelev. Hvis H beteger hædelse, at e tilfældigt valgt elev er e Hf-elev, er G og H disjukte. Ma siger også, at G og H udelukker hiade. Ma ka desude se, at G og H tilsamme udgør hele udfaldsrummet. Sætig (Bayes formel) Hvis et udfaldsrum er delt op i hædelser H 1, H 2,, H, som er parvis disjukte, og der er givet e hædelse A med P(A) > 0, så vil P(H i P(A Hi )P(H i ) A) =, P(A H )P(H ) + P(A H )P(H ) + + P(A H )P(H ) for i = 1, 2,, Bevis: Vi ka dele udfaldee i A op i de udfald, der ligger i H 1, de udfald, der ligger i H 2, de udfald, der ligger i H 3 osv. Derfor bliver P(A) = P(A H ) + P(A H ) + + P(A H ). 1 2 Af defiitioe på betiget sadsylighed ka vi omskrive dette til P(A) = P(A H1 )P(H 1) + P(A H2)P(H2) + + P(A H Fra øvelse 8 ved vi, at P(A Hi )P(Hi ) P(H i A) =, P(A) og idsætter ma u udtrykket for P(A) i ævere, fås sætige. )P(H ) Sadsylighedsregig i biologi 3

4 Retsgeetik- case. Case: Alle bør skal have e fader. Biologisk baggrudsstof: - DNA molekylet. - Cellekere med 46 kromosomer. - Meiose (ikke overkrydsig) - Et-gesedarvig: cystisk fibrose, Hutigtos Chorea, blodtyper ABO, rhesus og blødersygdom/farveblidhed Øvelse 9 Hvor mage forskellige køsceller ka daes ved e meiotisk delig ude overkrydsig og ude mutatioer? Hvad er frekvese af cystisk fibrose i de daske befolkig? (fid det evt. på ettet) Et ægtepar har fået to ormale bør og et bar med cystisk fibrose og veter et fjerde bar. Hvilke geotype har fadere og modere? Opskriv et edarvigsskema. Hvad er sadsylighede for, at det vetede bar får cystisk fibrose? Hvorda ka ma udersøge om fosteret har cystisk fibrose? Øvelse 10 E kvide på 25 år veter et bar. Kvides far på 51 år har lige fået kostateret Hutigtos Chorea. Hvad er sadsylighede for at kvide har arvet geet for sygdomme? Vil du råde kvide til e geetisk test? Øvelse 11 Aalyse af stamtræ med blødersygdom f.eks. droig Victorias. Udregig af sadsylighede for udvalgte persoers geotype. Forsøg: - DNA opsamlig f.eks. fra løg + DNA elektroforese. - Et-geedarvig hos byg. - Blodtypebestemmelse. - Farveblidhedsudersøgelse. Øvelse 12 Faderskabssag: Moder har blodtype A, baret har B. Følgede mæd gør krav på faderskabet: e med blodtype A, e med blodtype O, og e med AB. Hvilke geotype har modere og baret? Hvilke mæd ka straks udelukkes? B B B Hvor stor er sadsylighede for barets geotype, givet at fadere har geotype I I, I i og A B I I? Hvor stor er sadsylighede for, at de oveståede mæd er far til baret år edeståede geotypefordelig er gældede? Tabel over geotypefordelige i de daske befolkig: Geotype A A I I A B I I A I i B B I I B I i ii Fæotype A AB A B B 0 Frekves % ,84 0,64 10,24 40,96 Kotroller die resultater på Er det rimeligt at tilkede faderskabet på dette grudlag? Sadsylighedsregig i biologi 4

5 A Avedelse af Bayes formel: (f= farther, c=child, vi skriver A i stedet for I og B i stedet for I B, og c i stedet for cbi på højresidere af ligige). P( fab cbi) = P(fAB c) = P(c fab)p(fab) P(c fbi)p(fbi) + P(c fbb)p(fbb) + P(c fab)p(fab) + P(c f ii)p(fii) + P(c faa)p(faa) + P(c fai)p(fai) Teori: PCR Bruges til at opformere et lille stykke DNA i mage kopier. Stykket udvælges ved at fide to stykker DNA, primers, der ligger på hver side af det øskede stykke DNA. Det svarer til, at ma i de daske sagskat leder efter stykket mellem Mariehøe Evigglad gik tur og Evigglad til madam Segl. Det vil etydigt give de sag, og ikke oget som helst adet. Hvis ma leder mellem viter og vår, så får ma sikkert mage forskellige stykker ud af det. Der fides flere forskellige aimatioer af PCR på ettet, f.eks. (hvis ma har chock wave) (hvor ma dog ikke ka se forskel på korte og halvlage DNA stykker). Øvelse 13 Gør rede for, at efter kopieriger ud fra 1 lagt, dobbeltstregede DNA, er der 2 2 stykker af det søgte (korte) dobbeltstregede DNA. (Hit: Tæl ekeltstregee i stedet for dobbeltstregee, og hold styr på, hvor mage af stregee, der har de opridelige lægde, hvor mage der er halvlage, og hvor mage der er korte, me som sidder på de halvlage.) Teori: STR Ma reger med, at vi bruger 0,5% af vores DNA. Id imellem det livsvigtige DNA er der mage stykker DNA, hvori der ka ske ædriger ude at det får kosekveser for idividet. E af disse typer ædriger er, at et stykke DNA repeteres. Et kopieret stykke kue f.eks. bestå af stykket GAGGCA, der optræder i et helt atal getagelser på et bestemt sted på et bestemt kromosom. STR står for Short Tadem Repeats, og e STR på 8 betyder, at stykket optræder i 8 kopier. Ma har fudet flere steder på det meeskelige kromosom, hvor sådae getagelser optræder. Heraf udvælger ma de steder, hvor meesker varierer meget, og hvor der sker meget få mutatioer fra geeratio til geeratio, idet e høj mutatiosrate vil ødelægge avedelse i faderskabssager. Der er typisk mellem 6 og 30 kopier af e bestemt sekves. Hvis 2 meesker er forskellige i såda et STR sted, vil forskelle derfor være et multiplum af lægde af stykket. Da de stykker DNA, som ma udvider vha. PCR, er baser lage, er ma faktisk i stad til at adskille 2 stykker DNA, der afviger med bare 4 baser. Det DNA, der er daet i PCR, ka evetuelt klippes med restriktiosezymer. Så skal ezymere klippe primer-edere af, me de må ikke klippe i selve STR stedet. Til forskel for adre aalyser, er STR emlig ikke bestemt af, hvor restriktiosezymere klipper, me ku af hvor mage getagelser der er. Ma skal så være sikker på, at restriktiosezymere klipper es hos alle meesker. E persos geotype for e bestemt STR regio agives med et talsæt, f. eks. (8,12), hvor ma har arvet et stykke med 8 sekveser fra de ee forælder og et stykke med 12 sekveser fra de ade forælder. Teori: Elektroforese Da DNA er egativt ladet, vil DNA stykker vadre mod de positive pol i et elektrisk spædigsfelt. I e agarose- eller polyacrylamid-gel, vil små stykker DNA vadre hurtigst, og derfor lægst. Med farvig vil ma derfor kue se forskellige båd af DNA stykker. Ma sætter også e prøve, der ideholder mage forskellige DNA stykker med kedt lægde i elektroforese, så har ma e lieal. På figur 1 er 12 STR sites valgt ud og iddelt i 3 grupper, således at ma laver 4 tests samme i hver elektroforese. På grud af stykkeres størrelser, vil de adskille sig pæt i 4 veldefierede grupper i hver af de 3 elektroforesere. Sadsylighedsregig i biologi 5

6 Figur 1 På hver af de tre elektroforeser ses 4 lodrette liealer. Hver eeste vadret streg er e portio DNA med et bestemt atal getagelser. De øverste til vestre har således mellem 7 og 16 getagelser, de æste er mellem 6 og 13. I de tre mellemrum mellem liealere er der i alt 6 persoer L1 L6. Bemærk, at hver perso har 1 eller 2 streger i hvert STR site. Kilde: New approaches to DNA Figerpritig Aalysis af J.W. Schumm, Notes magazie Number 58, 1996 p. 12. Øvelse 14 Prøv at aflæse STR talsættee for persoere L1 L6 i e af de 12 STR regioer på figure. Klasse ka fordele regioere eller persoere mellem sig, så alle persoere får aflæst deres 12 talsæt. Øvelse 15 Mor er (10,12) i e bestemt STR regio, baret er (12,12), ægtemade er (10,12). Ka ægtemade være far til baret? Ka ma med sikkerhed sige, at ha er far til baret? Øvelse 16 I de daske befolkig er P(10)=0,28425, P(12)=0,25942, P(X)=0,45634 (X er alt adet). Hvad er sadsylighede for, at e tilfældig perso i befolkige er (10,12)? Defiitio: Faderskabskvotiet = P(modere og de give mad får dette bar) P(modere og e tilfældig mad fra populatioe får dette bar) Eksempel 2 I opgave ovefor har baret fået r 12 fra både mor og far. Sadsylighede for at ægtemade giver 12 til baret er 0,5, mes sadsylighede for, at e tilfældig mad giver 12 til baret er 0, Vi defiere så faderskabskvotiet som 0,5 = 1,9274. Det betyder, at ægtemade er 1,92 gage så sadsylig som far til baret ed e 0,25942 tilfældig mad af dask afstamig. Sadsylighedsregig i biologi 6

7 Eksempel 3 Mor er (10,12), baret er (10,12); ægtemade er (12,12). Hvis ægtemade er far giver ha 12 og modere giver 10, me hvis e tilfældig mad er far, ka modere give ete 10 eller 12 og made giver så 12 eller 10. Vi får altså at: 0,5 1 Faderskabskvotiete = = 1, 9 0,5 0, ,5 0,28425 Øvelse 17 Et adet sted på kromosomere sidder e ade STR regio, hvor P(14)=0,508, P(16)=0,373 og P(X)=0,119 =P(alt muligt adet ed 14 og 16) Hvis mor er (14,16), baret er (x,16) og far er (x,16), Hvad er så faderskabskvotiete? Eksempel 4 Hvis to forskellige STR regioer giver faderskabskvotieter på hhv. 1,355 og 1,281, er Faderskabsidekset = 1,355 1,281 = 1, 735 Øvelse 18 Tag resultatere fra øvelse 17 og eksempel 3. Hvad bliver det samlede faderskabsidex for de 3 sites? Øvelse Er der oget, der taler imod, at Peter Jese (skemaet æste side) er far til baret? 2. Bereg faderskabsidekset og overstreg for eller imod og større eller midre i tekste. 3. Kommer made til at betale for baret ifølge retsmedicieres regler? 4. Er et rimeligt tal for faderskabsidekset sammeliget med f.eks. 1000? Fid ud af, hvor mage meesker, der er i di by. Reg med at halvdele er mæd og halvdele af disse er i e attraktiv alder. Giv ud fra faderskabsidekset et skø over, hvor mage af disse mæd, der kue være fader til baret. 5. Hvad er grude til, at beregigere ikke gælder ved sammeligig med e ær slægtig? Sadsylighedsregig i biologi 7

8 Retsgeetisk Afdelig Retsmedicisk Istitut Rekviret: Dommere i Miikøbig Sagstype: Faderskabssag Rekvirets J.r. Kvide: Birte Jese Bar: Lie Jese Mad: Peter Jese Blodprøver fra made: Resultater: Geetisk system Kvide Bar Mad D3s P(11)=0,201 P(14)=0,313 P(18)=0,345 P(X)=0,141 HumVWA P(15)=0,391 P(16)=0,041 P(17)=0, P(X)=0,325 FGA P(20)=0,301 P(21)=0,121 P(22)=0, P(23)=0,386 P(X)=0,146 D8s P(8)=0,156 P(12)=0,388 P(15)=0, P(X)=0,2 D21s P(30)=0,219 P(31)=0,332 P(32)=0, P(X)=0,16 D18s P(12)=0,385 P(14)=0,228 P(15)=0, P(X)=0,178 D5s P(8)=0,276 P(10)=0,391 P(11)=0, P(X)=0,133 D13s P(9)=0,433 P(10)=0,012 P(11)=0, P(12)=0,185 P(X)=0,2 D7s P(9)=0,129 P(10)=0, P(X)=0,579 Faderskabsideks: Resultatere taler for/imod mades faderskab til baret med e vægt større/midre ed til 1. Resultatere taler således for/imod at de udersøgte mad er mere/midre ed gage mere sadsylig som far til baret ed e tilfældig mad af dask afstamig. Beregigere gælder ikke ved sammeligig med e ær slægtig til made. Odds Odds for e hædelse defieres som sadsylighede for hædelse divideret med sadsylighede for de komplemetære hædelse. Faderskabskoefficiete er sadsylighede for de give far divideret med sadsylighede for e hvilke som helst far, altså stort set faderes odds for faderskabet. Selv om fadere ikke specifikt er trukket ud af pulje til beregige af ævere, går vi ud fra, at pulje af mulige fædre er så stor, at det er uderordet om ha er talt med eller ej. Redigeret af Helle Aagaard-Hase, oktober 2004 Sadsylighedsregig i biologi 8

Elementær Matematik. Polynomier

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

Læs mere

Renteformlen. Erik Vestergaard

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

Læs mere

Formelskrivning i Word 2. Sådan kommer du i gang 4. Eksempel med skrivning af brøker 5. Brøker skrevet med småt 6. Hævet og sænket skrift 6

Formelskrivning i Word 2. Sådan kommer du i gang 4. Eksempel med skrivning af brøker 5. Brøker skrevet med småt 6. Hævet og sænket skrift 6 Dee udgave er til geemkig på ettet. Boge ka købes for kr. 5 hos EH-Mat. E y og udvidet udgave med title»symbol- og formelskrivig«er udkommet september 00. Se mere om de her. Idholdsfortegelse Formelskrivig

Læs mere

Noter om kombinatorik, Kirsten Rosenkilde, februar 2008 1. Kombinatorik

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

Læs mere

Meningsmålinger KLADDE. Thomas Heide-Jørgensen, Rosborg Gymnasium & HF, 2017

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

Læs mere

Matematik A. Studentereksamen. Forberedelsesmateriale. Forsøg med digitale eksamensopgaver med adgang til internettet.

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

Læs mere

vejer (med fortegn). Det vil vi illustrere visuelt og geometrisk for (2 2)-matricer og (3 3)-matricer i enote 6.

vejer (med fortegn). Det vil vi illustrere visuelt og geometrisk for (2 2)-matricer og (3 3)-matricer i enote 6. enote 5 enote 5 Determiater I dee enote ser vi på kvadratiske matricer. Deres type er altså for 2, se enote 4. Det er e fordel, me ikke absolut ødvedigt, at kede determiatbegrebet for (2 2)-matricer på

Læs mere

Løsningsforslag til skriftlig eksamen i Kombinatorik, sandsynlighed og randomiserede algoritmer (DM528)

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

Læs mere

Matematikkens mysterier - på et obligatorisk niveau. 7. Ligninger, polynomier og asymptoter

Matematikkens mysterier - på et obligatorisk niveau. 7. Ligninger, polynomier og asymptoter Matematikkes mysterier - på et obligatorisk iveau af Keeth Hase 7. Ligiger, polyomier og asymptoter Hvad er e asymotote? Og hvorda fides de? 7. Ligiger, polyomier og asymptoter Idhold 7.0 Idledig 7.1 Udsag

Læs mere

9. Binomialfordelingen

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

Læs mere

Statistik Lektion 7. Hypotesetest og kritiske værdier Type I og Type II fejl Styrken af en test Sammenligning af to populationer

Statistik Lektion 7. Hypotesetest og kritiske værdier Type I og Type II fejl Styrken af en test Sammenligning af to populationer Statistik Lektio 7 Hpotesetest og kritiske værdier Tpe I og Tpe II fejl Strke af e test Sammeligig af to populatioer 1 Tri I e Hpotesetest E hpotesetest består af 5 elemeter: I. Atagelser Primært hvilke

Læs mere

Projekt 9.1 Regneregler for stokastiske variable middelværdi, varians og spredning

Projekt 9.1 Regneregler for stokastiske variable middelværdi, varians og spredning Hvad er matematik? Projekter: Kaitel 9 Projekt 9 Regeregler for stokastiske variable middelværdi, varias og sredig Projekt 9 Regeregler for stokastiske variable middelværdi, varias og sredig Sætig : Regeregler

Læs mere

Projekt 9.10 St. Petersborg paradokset

Projekt 9.10 St. Petersborg paradokset Hvad er matematik? ISBN 978877066879 Projekt 9.0 St. Petersborg paradokset. De store tals lov & viderchacer I grudboges kapitel 9 omtales de store tals lov, som ka formuleres således: Hvis e spiller i

Læs mere

Gamle eksamensopgaver. Diskret Matematik med Anvendelser (DM72) & Diskrete Strukturer(DM504)

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

Læs mere

hvor i er observationsnummeret, som løber fra 1 til stikprøvestørrelsen n, X i

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,

Læs mere

Maja Tarp AARHUS UNIVERSITET

Maja Tarp AARHUS UNIVERSITET AARHUS UNIVERSITET Maja Tarp AARHUS UNIVERSITET HVEM ER JEG? Maja Tarp, 4 år Folkeskole i Ulsted i Nordjyllad Studet år 005 fra Droiglud Gymasium Efter gymasiet: Militæret Australie Startede på matematik

Læs mere

Lys og gitterligningen

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

Læs mere

Noter om kombinatorik, Kirsten Rosenkilde, februar Kombinatorik

Noter om kombinatorik, Kirsten Rosenkilde, februar 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

Læs mere

29. januar Epidemiologi og biostatistik Forelæsning 2 Uge 1, torsdag 2. februar 2006 Michael Væth, Afdeling for Biostatistik.

29. januar Epidemiologi og biostatistik Forelæsning 2 Uge 1, torsdag 2. februar 2006 Michael Væth, Afdeling for Biostatistik. Epidemiologi og biostatistik Forelæsig Uge 1, torsdag. februar 006 ichael Væth, Afdelig for Biostatistik. Sammeligig af to middelværdier sikkerhedsitervaller statistisk test Sammeligig af to proportioer

Læs mere

Tankegangskompetence. Kapitel 9 Algebraiske strukturer i skolen 353

Tankegangskompetence. Kapitel 9 Algebraiske strukturer i skolen 353 Takegagskompetece Hesigte med de følgede afsit er først og fremmest at skabe klarhed over de mere avacerede regeregler i skole og give resultatet i de almee form, der er karakteristisk for algebra. Vi

Læs mere

Statistik Lektion 8. Parrede test Test for forskel i andele Test for ens varians Gensyn med flyskræk!

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

Læs mere

Uge 37 opgaver. Opgave 1. Svar : Starter med at definere sup (M) og inf (M) :

Uge 37 opgaver. Opgave 1. Svar : Starter med at definere sup (M) og inf (M) : Uge 37 opgaver Opgave Svar : a) Starter med at defiere sup (M) og if (M) : Kigge u på side 3 i kompedie og aveder aksiom (.3) Kotiuitetsaksiomet A = x i x 2 < 2 Note til mig selv : Har søgt på ordet (iequalities)

Læs mere

og Fermats lille sætning

og Fermats lille sætning Projekter: Kaitel 0. Projekt 0. Modulo-regig, restklassegruer og Fermats lille sætig Projekt 0. Modulo-regig, restklassegruere ( { 0 }, ) og Fermats lille sætig Vi aveder moduloregig og restklasser mage

Læs mere

Test i to populationer. Hypotesetest for parrede observationer Test for ens varians Gensyn med flyskræk!

Test i to populationer. Hypotesetest for parrede observationer Test for ens varians Gensyn med flyskræk! Test i to populatioer Hypotesetest for parrede observatioer Test for es varias Gesy med flyskræk! Afhægige og uafhægige stikprøver Ved e uafhægig stikprøve udtages e stikprøve fra hver gruppe.. Mæd og

Læs mere

Praktisk info. Statistisk analyse af en enkelt stikprøve: kendt eller ukendt varians Sandsynlighedsregning og Statistik (SaSt) I tirsdags.

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

Læs mere

x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium

x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium SANDSYNLIGHEDSREGNING OG KOMBINATORIK x-klassere Gammel Hellerup Gymasium Idholdsfortegelse SANDSYNLIGHEDSREGNING... 3 SANDSYNLIGHEDSFELT... 3 DE STORE TALS LOV... 4 Sadsyligheder og frekveser:... 4 STOKASTISK

Læs mere

Noter om polynomier, Kirsten Rosenkilde, Marts Polynomier

Noter om polynomier, Kirsten Rosenkilde, Marts Polynomier Noter om polyomier, Kirste Rosekilde, Marts 2006 1 Polyomier Disse oter giver e kort itroduktio til polyomier, og de fleste sætiger æves ude bevis. Udervejs er der forholdsvis emme opgaver, mes der til

Læs mere

Viden Om Vind oftere, stop i tide

Viden Om Vind oftere, stop i tide Vide Om Vid oftere, stop i tide Spørgsmål og svar Idhold Risici og relevas 2 Steffe Aderse Sadsyligheder 5 Per Hedegård Spørgsmål til eksperte 7 Thomas Aderse Til 8 Rasmus Østergaard Pederse E sikker strategi

Læs mere

Projekt 1.3 Brydningsloven

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

Læs mere

Definition: Normalfordelingen. siges at være normalfordelt med middelværdi µ og varians σ 2, hvor µ og σ er reelle tal og σ > 0.

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 - kkb@math.aau.dk http://people.math.aau.dk/ kkb/udervisig/lf13 Istitut for Matematiske Fag Aalborg Uiversitet

Læs mere

Længde [cm] Der er frit vandspejle i sandkassen. Herudover er sandkassen åben i højden cm i venstresiden og 0-20 cm i højresiden.

Længde [cm] Der er frit vandspejle i sandkassen. Herudover er sandkassen åben i højden cm i venstresiden og 0-20 cm i højresiden. Vadtrasportmodel Formål For beregig af vadtrasporte i sadkasse er der lavet e boksmodel. Formålet med boksmodelle er at beskrive vadtrasporte i sadkasse. Herover er formålet at bestemme de hydrauliske

Læs mere

Projekt 9.8 Betingede sandsynligheder og paradokser i sandsynlighedsregningen

Projekt 9.8 Betingede sandsynligheder og paradokser i sandsynlighedsregningen Projekt 9.8 Betigede sadsyligheder og paradokser i sadsylighedsregige Et forløb om betigede sadsyligheder ka itroduceres via et selvstædigt elevarbejde med materialet i projekt 9.7 Testet positiv? samme

Læs mere

Bjørn Grøn. Analysens grundlag

Bjørn Grøn. Analysens grundlag Bjør Grø Aalyses grudlag Aalyses grudlag Side af 4 Idholdsfortegelse Kotiuerte og differetiable fuktioer 3 Differetial- og itegralregiges udviklig 5 3 Hovedsætiger om differetiable fuktioer 8 Opgaver til

Læs mere

Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 15

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

Læs mere

NOTAT Det daglige arbejde med blisterpakninger

NOTAT Det daglige arbejde med blisterpakninger Sige Friis Christiase 7. maj 2015 NOTAT Det daglige arbejde med blisterpakiger I paeludersøgelse 55 i DSRs medlemspael blev deltagere stillet e række spørgsmål om deres arbejde med blisterpakiger. Afrapporterige

Læs mere

Forslag til besvarelser af opgaver m.m. i ε-bogen, Matematik for lærerstuderende

Forslag til besvarelser af opgaver m.m. i ε-bogen, Matematik for lærerstuderende Forslag til besvarelser af opgaver m.m. i ε-boge, Matematik for lærerstuderede Dette er førsteudgave af opgavebesvarelser udarbejdet i sommere 008. Dokumetet ideholder forslag til besvarelser af de fleste

Læs mere

Projekt 3.2 Anlægsøkonomien i Storebæltsforbindelsen. Indhold. Hvad er matematik? 1 ISBN

Projekt 3.2 Anlægsøkonomien i Storebæltsforbindelsen. Indhold. Hvad er matematik? 1 ISBN Projekt 3.2 Alægsøkoomie i Storebæltsforbidelse Dette projekt hadler, hvorda økoomie var skruet samme, da ma byggede storebæltsforbidelse. Store alægsprojekter er æste altid helt eller delvist låefiasieret.

Læs mere

Vejledende opgavebesvarelser

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.

Læs mere

Claus Munk. kap. 1-3

Claus Munk. kap. 1-3 Claus Muk kap. 1-3 1 Dages forelæsig Grudlæggede itroduktio til obligatioer Betaligsrækker og låeformer Det daske obligatiosmarked Pris og kurs Effektive reter 2 1 Obligatioer Grudlæggede Itro Debitor

Læs mere

Dagens forelæsning. Claus Munk. kap. 1-3. Obligationer Grundlæggende Intro. Obligationer Grundlæggende Intro. Obligationer Grundlæggende Intro

Dagens forelæsning. Claus Munk. kap. 1-3. Obligationer Grundlæggende Intro. Obligationer Grundlæggende Intro. Obligationer Grundlæggende Intro Dages forelæsig Grudlæggede itroduktio til obligatioer Claus Muk kap. - 3 Betaligsrækker og låeformer Det daske obligatiosmarked Effektive reter 2 Obligatioer Grudlæggede Itro Obligatioer Grudlæggede Itro

Læs mere

Blisterpakninger i det daglige arbejde

Blisterpakninger i det daglige arbejde Bettia Carlse Marts 2013 Blisterpakiger i det daglige arbejde I paeludersøgelse 35 1 har 1.708 beskæftigede sygeplejersker besvaret e række spørgsmål om (hådterige af) blisterpakiger i det daglige arbejde.

Læs mere

Noter om Kombinatorik 2, Kirsten Rosenkilde, februar

Noter om Kombinatorik 2, Kirsten Rosenkilde, februar Noter om Kombiatori, Kirste Roseilde, februar 008 1 Kombiatori Disse oter itroducerer ogle cetrale metoder som ofte beyttes i ombiatoriopgaver, og ræver et grudlæggede edsab til ombiatori (se fx Kombiatori

Læs mere

24. januar Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 1 Uge 1, tirsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik.

24. januar Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 1 Uge 1, tirsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Epidemiologi og biostatistik. Forelæsig Uge, tirsdag. Niels Trolle Aderse, Afdelige for Biostatistik. Geerelt om kurset: - Formål - Forelæsiger - Øvelser - Forelæsigsoter - Bøger - EpiBasic: http://www.biostat.au.dk/teachig/software

Læs mere

Sandsynlighedsregning

Sandsynlighedsregning Sadsylighedsregig E ote om sadsylighedsregig. Via basal sadsylighedsregig gøres læsere klar til forstå biomialfordelige. Herik S. Hase, Sct. Kud Versio 5.0 Opgaver til hæftet ka hetes her. PDF Facit til

Læs mere

Men tilbage til regression og Chi-i-anden. test. Begge begreber refererer til normalfordelingen med middelværdi μ og spredning σ.

Men tilbage til regression og Chi-i-anden. test. Begge begreber refererer til normalfordelingen med middelværdi μ og spredning σ. 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

Læs mere

Begreber og definitioner

Begreber og definitioner Begreber og defiitioer Daske husstades forbrug på de medierelaterede udgiftsposter stiger og udgør i 2012*) 11,3 % af husstadees samlede forbrug mod 5,5 % i 1994. For husstade med de laveste idkomster

Læs mere

Projekt 2.3 Det gyldne snit og Fibonaccitallene

Projekt 2.3 Det gyldne snit og Fibonaccitallene Projekter: Kapitel Projekt.3 Det glde sit og Fiboaccitallee Forslag til hvorda klasses arbejde med projektet ka tilrettelægges: Forløbet:. Præsetatio af emet med vægt på det glde sit.. Grppere arbejder

Læs mere

Projekt 4.8 De reelle tal og 1. hovedsætning om kontinuerte funktioner

Projekt 4.8 De reelle tal og 1. hovedsætning om kontinuerte funktioner Projekter: Kapitel 4 Projekt 48 De reelle tal og hovedsætig om kotiuerte fuktioer Projekt 48 De reelle tal og hovedsætig om kotiuerte fuktioer Kotiuitet og kotiuerte fuktioer Ord som kotiuert og kotiuerlig

Læs mere

Motivation. En tegning

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

Læs mere

antal gange krone sker i første n kast = n

antal gange krone sker i første n kast = n 1 Uge 15 Teoretisk Statistik, 5. april 004 1. Store tals lov Eksempel: møtkast Koverges i sadsylighed Tchebychevs ulighed Sætig: Store tals lov. De cetrale græseværdisætig 3. Approksimatio af sadsyligheder

Læs mere

BEVISER TIL KAPITEL 7

BEVISER TIL KAPITEL 7 BEVISER TIL KAPITEL 7 A. Komplemetærhædelse Det er klart, at e hædelse A og de komplemetære hædelse A udgør hele udfaldsrummet U, dvs. A A = Da fås P(U = U P(A A = P (A + P(A = da de to hædelser er dsjukte

Læs mere

FUNKTIONER del 1 Funktionsbegrebet Lineære funktioner Eksponentialfunktioner Logaritmefunktioner Rentesregning Indekstal

FUNKTIONER del 1 Funktionsbegrebet Lineære funktioner Eksponentialfunktioner Logaritmefunktioner Rentesregning Indekstal FUNKTIONER del Fuktiosbegrebet Lieære fuktioer Ekspoetialfuktioer Logaritmefuktioer Retesregig Idekstal -klassere Gammel Hellerup Gymasium November 08 ; Michael Szymaski ; mz@ghg.dk Idholdsfortegelse FUNKTIONSBEGREBET...

Læs mere

Hvordan hjælper trøster vi hinanden, når livet er svært?

Hvordan hjælper trøster vi hinanden, når livet er svært? Hvorda hjælper trøster vi hiade, år livet er svært? - at være magtesløs med de magtesløse Dask Myelomatoseforeig Temadag, Hotel Scadic, Aalborg Lørdag de 2. april 2016 kl. 14.00-15.30 Ole Raakjær, præst

Læs mere

DATV: Introduktion til optimering og operationsanalyse, 2007. Bin Packing Problemet

DATV: Introduktion til optimering og operationsanalyse, 2007. Bin Packing Problemet DATV: Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse, 2007 Bi Packig Problemet David Pisiger, Projektopgave 2 Dette er de ade obligatoriske projektopgave på kurset DATV: Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse.

Læs mere

Løsninger til kapitel 7

Løsninger til kapitel 7 Løsiger til kapitel 7 Opgave 7.1 a) HpoStat giver resultatet: Pop. varias er ukedt, me 30, så Normalf. bruges approksimativt = 54,400 s 1.069,90 = 00,000 0,95 49,868 58,93 Dette betder, at med 95% sikkerhed

Læs mere

Modul 14: Goodness-of-fit test og krydstabelanalyse

Modul 14: Goodness-of-fit test og krydstabelanalyse Forskigsehede for Statistik ST01: Elemetær Statistik Bet Jørgese Modul 14: Goodess-of-fit test og krydstabelaalyse 14.1 Idledig....................................... 1 14.2 χ 2 -test i e r c krydstabel.............................

Læs mere

Elementær Matematik. Sandsynlighedsregning

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.

Læs mere

- et værktøj til fejlrettende QR-koder. Projekt 0.3 Galois-legemerne. Indhold. Hvad er matematik? A, i-bog

- et værktøj til fejlrettende QR-koder. Projekt 0.3 Galois-legemerne. Indhold. Hvad er matematik? A, i-bog Projekt 0.3 Galois-legemere GF é ëp û - et værktøj til fejlrettede QR-koder Idhold De karakteristiske egeskaber ved de tre mest almidelige talsystemer, og... De kommutative, associative og distributive

Læs mere

DATV: Introduktion til optimering og operationsanalyse, 2007. Følsomhed af Knapsack Problemet

DATV: Introduktion til optimering og operationsanalyse, 2007. Følsomhed af Knapsack Problemet DATV: Itroduktio til optimerig og operatiosaalyse, 2007 Følsomhed af Kapsack Problemet David Pisiger, Projektopgave 1 Dette er de første obligatoriske projektopgave på kurset DATV: Itroduktio til optimerig

Læs mere

Til - donationsansvarlige nøglepersoner og afdelings- og afsnitsledelser

Til - donationsansvarlige nøglepersoner og afdelings- og afsnitsledelser Til - doatiosasvarlige øglepersoer og afdeligs- og afsitsledelser Såda læser og bruger I jeres kvartalsrapport Orgadoatiosdatabase blev etableret som e atioal kliisk kvalitetsdatabase 1. april 2010. Data

Læs mere

30. august Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 3 Uge 2, torsdag d. 8. september 2005 Michael Væth, Afdeling for Biostatistik.

30. august Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 3 Uge 2, torsdag d. 8. september 2005 Michael Væth, Afdeling for Biostatistik. 30. august 005 Epidemiologi og biostatistik. Forelæsig 3 Uge, torag d. 8. september 005 Michael Væth, Afdelig for Biostatistik. Mere om kategoriske data Test for uafhægighed I RxC tabeller Test for uafhægighed

Læs mere

Anvendt Statistik Lektion 3. Punkt- og intervalestimater Konfidensintervaller Valg af stikprøvestørrelse

Anvendt Statistik Lektion 3. Punkt- og intervalestimater Konfidensintervaller Valg af stikprøvestørrelse Avedt Statistik Lektio 3 Pukt- og itervalestimater Kofidesitervaller Valg af stikprøvestørrelse Pukt- og itervalestimater: Motivatio Motiverede eksempel: I e udersøgelse er adele af rygere 0.27. Det aslås

Læs mere

Introduktion til uligheder

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

Læs mere

6 Populære fordelinger

6 Populære fordelinger 6 Populære fordeliger I apitel 4 itroducerede vi stoastise variabler so e åde at repræsetere udfald af et esperiet på. De stoastise variabler ue være både disrete (fx terigslag) og otiuerte (fx vareægder).

Læs mere

Estimation og test i normalfordelingen

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:

Læs mere

Dårligt arbejdsmiljø koster dyrt

Dårligt arbejdsmiljø koster dyrt Dårligt arbejdsmiljø F O A f a g o g a r b e j d e koster dyrt Hvad koster et dårligt arbejdsmiljø, og hvad ka vi gøre for at bedre forholdee for de asatte idefor Kost- og Servicesektore? Læs her om de

Læs mere

og Fermats lille Projekt 0.4 Modulo-regning, restklassegrupperne sætning ..., 44, 20,4,28,52,... Hvad er matematik? 3 ISBN

og Fermats lille Projekt 0.4 Modulo-regning, restklassegrupperne sætning ..., 44, 20,4,28,52,... Hvad er matematik? 3 ISBN Projekt 0.4 Modulo-regig, restklassegruppere sætig ( p 0, ) og Fermats lille Vi aveder moduloregig og restklasser mage gage om dage, emlig år vi taler om tid, om hvad klokke er, om hvor lag tid der er

Læs mere

Analyse 1, Prøve maj 2009

Analyse 1, Prøve maj 2009 Aalyse, Prøve 5. maj 009 Alle hevisiger til TL er hevisiger til Kalkulus (006, Tom Lidstrøm). Direkte opgavehevisiger til Kalkulus er agivet med TLO, ellers er alle hevisiger til steder i de overordede

Læs mere

Undersøgelse af numeriske modeller

Undersøgelse af numeriske modeller Udersøgelse af umeriske modeller Formål E del af målsætige med dette delprojekt er at give kedskab til de begræsiger, fejl og usikkerheder, som optræder ved modellerig. I de forbidelse er følgede udersøgelse

Læs mere

Diskrete og kontinuerte stokastiske variable

Diskrete og kontinuerte stokastiske variable Diskrete og kotiuerte stokastiske variable Beroulli Biomial fordelig Negativ biomial fordelig Hypergeometrisk fordelig Poisso fordelig Kotiuerte stokastiske variable Uiform fordelig Ekspoetial fordelig

Læs mere

STATISTIKNOTER Simple normalfordelingsmodeller

STATISTIKNOTER Simple normalfordelingsmodeller STATISTIKNOTER Simple ormalfordeligsmodeller Jørge Larse IMFUFA Roskilde Uiversitetsceter Februar 1999 IMFUFA, Roskilde Uiversitetsceter, Postboks 260, DK-4000 Roskilde. Jørge Larse: STATISTIKNOTER: Simple

Læs mere

Branchevejledning. ulykker indenfor. lager. området. Branchearbejdsmiljørådet for transport og engros

Branchevejledning. ulykker indenfor. lager. området. Branchearbejdsmiljørådet for transport og engros Brachevejledig ulykker idefor lager området Brachearbejdsmiljørådet for trasport og egros Baggrud Udersøgelser på lager- og trasportområdet har vist, at beskrivelse af hædelsesforløbet ved udfyldelse

Læs mere

August 2012 AKTIVERING. for dig under 30 F O A S A R B E J D S L Ø S H E D S K A S S E

August 2012 AKTIVERING. for dig under 30 F O A S A R B E J D S L Ø S H E D S K A S S E F O A S A R B E J D S L Ø S H E D S K A S S E August 2012 AKTIVERING for dig uder 30 INDHOLD 1. Du er uder 25 år er ude uddaelse og har ige bør side 4 2. Du er uder 25 år er ude uddaelse og har bør side

Læs mere

STATISTISKE GRUNDBEGREBER

STATISTISKE GRUNDBEGREBER MOGENS ODDERSHEDE LARSEN STATISTISKE GRUNDBEGREBER med avedelse af TI 89 og Excel 8 5 9 6 3 0 Histogram for ph 6,9 7, 7,3 7,5 7,7 7,9 ph. udgave 0 FORORD Der er i dee bog søgt at give letlæst og askuelig

Læs mere

Beregning af prisindeks for ejendomssalg

Beregning af prisindeks for ejendomssalg Damarks Saisik, Priser og Forbrug 2. april 203 Ejedomssalg JHO/- Beregig af prisideks for ejedomssalg Baggrud: e radiioel prisideks, fx forbrugerprisidekse, ka ma ofe følge e ideisk produk over id og sammelige

Læs mere

Uddannelsesparathed. Vejledning om processerne ved vurdering af uddannelsesparathed (UPV) og ansøgning til ungdomsuddannelserne

Uddannelsesparathed. Vejledning om processerne ved vurdering af uddannelsesparathed (UPV) og ansøgning til ungdomsuddannelserne Uddaelsesparathed Vejledig om processere ved vurderig af uddaelsesparathed (UPV) og asøgig til ugdomsuddaelsere Uddaelsesparathed Vejledig om processere ved vurderig af uddaelsesparathed (UPV) og asøgig

Læs mere

Branchevejledning. ulykker indenfor. godschauffør. området. Branchearbejdsmiljørådet for transport og engros

Branchevejledning. ulykker indenfor. godschauffør. området. Branchearbejdsmiljørådet for transport og engros Brachevejledig ulykker idefor godschauffør området Brachearbejdsmiljørådet for trasport og egros Baggrud Udersøgelser på lager- og trasportområdet har vist, at beskrivelse af hædelsesforløbet ved udfyldelse

Læs mere

3y MA, Steen Toft Jørgensen side 1/5 Helsingør Gymnasium. Definitioner, formler, sætninger og ideen i beviserne så det er muligt at huske beviserne.

3y MA, Steen Toft Jørgensen side 1/5 Helsingør Gymnasium. Definitioner, formler, sætninger og ideen i beviserne så det er muligt at huske beviserne. 3y MA, Stee Toft Jørgese side /5 Helsigør Gymasium Vektorregig i 3D Formålet er at skabe overblik over emet. Boge Mat3A af Jes Carstese, kapitel 3 og 4, side 83-5. Defiitioer, formler, sætiger og idee

Læs mere

TIMEGLASSETS FASER: Introen er et foto og nogle spørgsmål til hele kapitlet. Meningen med introen er, at du og

TIMEGLASSETS FASER: Introen er et foto og nogle spørgsmål til hele kapitlet. Meningen med introen er, at du og TIMEGLASSETS FASER: INTRO Itroe er et foto og ogle spørgsmål til hele kapitlet. Meige med itroe er, at du og di klasse skal få e ide om, hvad kapitlet hadler om, og hvad I skal lære. Prøv at svare på spørgsmålee

Læs mere

Bekendtgørelse om takstændringer i offentlig servicetrafik i trafikselskaber og hos jernbanevirksomheder m.v. (takststigningsloftet)

Bekendtgørelse om takstændringer i offentlig servicetrafik i trafikselskaber og hos jernbanevirksomheder m.v. (takststigningsloftet) Oversigt (idholdsfortegelse) Bilag 1 Bilag 2 Bilag 3 De fulde tekst Bekedtgørelse om takstædriger i offetlig servicetrafik i trafikselskaber og hos jerbaevirksomheder m.v. (takststigigsloftet) I medfør

Læs mere

A14 4 Optiske egenskaber

A14 4 Optiske egenskaber A4 4 Optiske egeskaber Brydigsideks Når lys træffer e græseflade mellem to materialer, kastes oget af lyset tilbage (refleksio), mes oget går igeem græseflade med foradret retig (brydig eller refraktio).

Læs mere

Generelle lineære modeller

Generelle lineære modeller Geerelle lieære modeller Regressiosmodeller med é uafhægig itervalskala variabel: Y e eller flere uafhægige variable: X,..,X k De betigede fordelig af Y givet X,..,X k atages at være ormal med e middelværdi,

Læs mere

Den Store Sekretærdag

Den Store Sekretærdag De Store Sekretærdag Tilmeld dig ide 1. oktober og få 300 kr. i rabat! De 25. ovember 2008 Tekologisk Istitut Taastrup De 8. december 2008 Mukebjerg Hotel Vejle Nia Siegefeldt, chefsekretær Camilla Miehe-Reard,

Læs mere

STATISTIK x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium

STATISTIK x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium STATISTIK x-klassere Gammel Hellerup Gymasium Jui 209 ; Michael Szymaski ; mz@ghg.dk Idholdsfortegelse INDLEDNING...3 DESKRIPTIV STATISTIK...4 Skemaer...5 Diagrammer...8 Statistiske deskriptorer... 0 Typetal

Læs mere

x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium

x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium SANDSYNLIGHEDSREGNING OG KOMBINATORIK x-klassere Gammel Hellerup Gymasum Idholdsfortegelse SANDSYNLIGHEDSREGNING... 3 Sadsylghedsfelt... 3 Edelge sadsylghedsfelter (sadsylghedsfordelger):... 3 Uedelge

Læs mere

Giv eksempler på hvordan forskellige ligningstyper (lineære, eksponentielle eller potens) løses.

Giv eksempler på hvordan forskellige ligningstyper (lineære, eksponentielle eller potens) løses. Eksamesspørgsmål MAT C, 017-018. (Foreløbig udgave, små ædriger ka forekomme) Spørgsmål 1: Ligiger Du skal redegøre for løsig af ligiger og heruder behadle omformigsreglere for ligiger. Giv eksempler på

Læs mere

Giv eksempler på hvordan forskellige ligningstyper (lineære, eksponentielle eller potens) løses.

Giv eksempler på hvordan forskellige ligningstyper (lineære, eksponentielle eller potens) løses. Eksamesspørgsmål matematik C, sommer 018. (Foreløbig udgave, små ædriger ka forekomme) Spørgsmål 1: Ligiger Du skal redegøre for løsig af ligiger og heruder behadle omformigsreglere for ligiger. Giv eksempler

Læs mere

(VIDENSKABSTEORI) STATISTIK (EKSPERIMENTELT ARBEJDE)

(VIDENSKABSTEORI) STATISTIK (EKSPERIMENTELT ARBEJDE) (VIDENSKABSTEORI) STATISTIK (EKSPERIMENTELT ARBEJDE) x-klassere Gammel Hellerup Gymasium Idholdsfortegelse INDLEDNING... 3 DESKRIPTIV STATISTIK... 3 Eksempler ide for deskriptiv statistik... 12 Normalfordeligskurver...

Læs mere

Facilitering ITU 15. maj 2012

Facilitering ITU 15. maj 2012 Faciliterig ITU 15. maj 2012 Facilitatio is like movig with the elemets ad sailig the sea Vejvisere Velkomst de gode idflyvig Hvad er faciliterig? Kedeteg ved rolle som facilitator Facilitatores drejebog

Læs mere

Introduktion til uligheder

Introduktion til uligheder Itroduktio til uligheder Dette er e itroduktio til ogle basale uligheder om det aritmetiske geemsit, det geometriske geemsit, det harmoiske geemsit og det kvadratiske geemsit. Først skal vi ved fælles

Læs mere

Mikroøkonomi, matematik og statistik Eksamenshjemmeopgave 14. 20. december 2007

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

Læs mere

Dagens program. Estimation: Kapitel Eksempler på middelrette og/eller konsistente estimator (de sidste fra sidste forelæsning)

Dagens program. Estimation: Kapitel Eksempler på middelrette og/eller konsistente estimator (de sidste fra sidste forelæsning) Dages program Estimatio: Kapitel 9.4-9.7 Eksempler på middelrette og/eller kosistete estimator (de sidste fra sidste forelæsig) Ko desiterval for store datasæt kap. 9.4 Ko desiterval for små datasæt kap.

Læs mere

HASTIGHEDSKORT FOR DANMARK VHA. GPS

HASTIGHEDSKORT FOR DANMARK VHA. GPS HASTIGHEDSKORT FOR DANMARK VHA. GPS Ove Aderse xcalibur@cs.aau.dk Istitut for Datalogi Aalborg Uiversitet Harry Lahrma lahrma@pla.aau.dk Trafikforskigsgruppe Aalborg Uiversitet Kristia Torp torp@cs.aau.dk

Læs mere

Information til dig, der er elev som tekstil- og beklædningsassistent. og/eller beklædningshåndværker. Hej elev!

Information til dig, der er elev som tekstil- og beklædningsassistent. og/eller beklædningshåndværker. Hej elev! Iformatio til dig, der er elev som tekstil- og beklædigsassistet og/eller beklædigshådværker Hej elev! Til dig som er elev som tekstil- og beklædigsassistet og/eller beklædigshådværker Idustri Hej elev!

Læs mere

STATISTISKE GRUNDBEGREBER

STATISTISKE GRUNDBEGREBER MOGENS ODDERSHEDE LARSEN STATISTISKE GRUNDBEGREBER 18 15 1 9 6 3 0 Histogram for ph 6,9 7,1 7,3 7,5 7,7 7,9 ph 13 udgave 013 FORORD Der er i dee bog søgt at give letlæst og askuelig fremstillig af de statistiske

Læs mere

Statistiske test. Efteråret 2010 Jens Friis, AAU. Hjemmeside :

Statistiske test. Efteråret 2010 Jens Friis, AAU. Hjemmeside : Statistiske test Efteråret 00 Jes Friis, AAU Hjemmeside : http://akaaudk/jfj Kotiuerte fordeliger Defiitio: Tæthedsfuktio E sadsylighedstæthedsfuktio på R er e itegrabel fuktio f : R [0; [ hvor f d = Defiitio:

Læs mere

Er det en naturlov at aminosyrer er venstredrejede?

Er det en naturlov at aminosyrer er venstredrejede? Er det e aturlov at amiosyrer er vestredrejede? Aja C. Aderse, Axel Bradeburg og Tuomas Multamäki (NORDITA) Stort set samtlige amiosyrer fides i to udgaver (eatiomere) e vestre og e højredrejet (se figur

Læs mere

Hvis man vil lægge 15% til 600, så kan det gøres ved at udregne, hvor meget 15% af 600 er lig med og lægge det til det oprindelige beløb:

Hvis man vil lægge 15% til 600, så kan det gøres ved at udregne, hvor meget 15% af 600 er lig med og lægge det til det oprindelige beløb: 0BRetesegig BTæk i femskivigsfaktoe! I dette tillæg skal vi se, at begebet femskivigsfaktoe e yttigt til at fostå og løse foskellige poblemstillige idefo pocet- og etesegig. 3B. Lægge pocet til elle tække

Læs mere

Termodynamik. Indhold. Termodynamik. Første og anden hovedsætning 1/18

Termodynamik. Indhold. Termodynamik. Første og anden hovedsætning 1/18 ermodyamik. Første og ade hovedsætig /8 ermodyamik Idhold. Isoterme og adiabatiske tilstadsædriger for gasser...3 3. ermodyamikkes. hovedsætig....5 4. Reversibilitet...6 5. Reversibel maskie og maksimalt

Læs mere

13. februar Resumé: En statistisk analyse resulterer ofte i : Et estimat ˆ θ med en tilhørende se( ˆ θ )

13. februar Resumé: En statistisk analyse resulterer ofte i : Et estimat ˆ θ med en tilhørende se( ˆ θ ) 3. februar 003 Epidemiologi og biostatistik. Uge, torag d. 3. februar 003 Morte Frydeberg, Istitut for Biostatistik. Type og type fejl Nogle specielle metoder: Test i RxC tabeller Test i x tabeller Fishers

Læs mere