Kønsproportion og familiemønstre.
|
|
|
- Marcus Sommer
- 10 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Københavns Universitet Afdeling for Anvendt Matematik og Statistik Projektopgave forår 2005 Kønsproportion og familiemønstre. Matematik 2SS Inge Henningsen februar 2005 Indledning I denne opgave undersøges, om forældre ved deres valg af familiemønster kan komme til at påvirke kønsproportionen, altså forholdet mellem piger og drenge i befolkningen. Det antages først, at alle kvinder har samme sandsynlighed for drengefødsel, og det vises at under denne forudsætning påvirker valget af familiemønster i de undersøgte tilfælde ikke kønsproportionen. Hvis man derimod antager, at sandsynligheden for drengefødsel varierer fra kvinde til kvinde, kan valget af familiemønster påvirke forholdet mellem drenge- og pigefødsler. Dette illustreres i et simpelt eksempel. Endelig undersøges familiestørrelsens afhængighed af de første børns køn på grundlag af norske fødselsoplysninger. Samme sandsynlighed for drengefødsel. Spørgsmålet om forholdet mellem pige- og drengefødsler er behandlet mange steder i den statistiske litteratur. I dette afsnit vil vi betragte følgende model: Vi antager at sandsynligheden for at få en dreng er p ved alle fødsler, og at et barns køn er stokastisk uafhængigt af eventuelle tidligere børns køn. Der ses bort fra erfødsler. Vi vil opstille nogle strategier, som familier kunne tænkes at bruge, når de bestemmer deres børneantal, og undersøge, hvad disse forskellige strategier vil føre til, når det drejer sig om familiestørrelse og fordelingen af drenge og piger. Betragt følgende to strategier: (a) Familien får børn, indtil den har et barn af hvert køn, den får dog højst 3 børn. (b) Familien får børn, indtil der bliver født en dreng, den får dog højst 3 børn. Lad E være et udfaldsrum, hvis punkter repræsenterer de mulige kombinationer af drenge og piger i hvert af de to tilfælde. Dener de stokastiske variable N og D ved, at N skal være antallet af børn og D antallet af drenge i en given familie, og besvar for både strategi a) og (b) følgende spørgsmål. 1. Angiv E, N og D. 2. Find fordelingen af N. 1
2 3. Find fordelingen af D. 4. Find sandsynligheden for at familien kun får piger. 5. Find sandsynligheden for at familien kun får drenge. 6. Find sandsynligheden for at familien har mindst en pige, givet at den har mindst to drenge. Besvares kun for strategi a. 7. Find sandsynligheden for at det tredje barn er en pige, givet at de to første børn er drenge. Besvares kun for strategi a. 8. Hvad er middelværdien af N? 9. Hvad er middelværdien af D? 10. Vis, at E(D) E(N) = p både i tilfælde (a) og (b). Varierende sandsynlighed for drengefødsel. Vi så, at forholdet mellem det forventede antal drenge- og pigefødsler under de gjorte antagelser ikke blev påvirket af, hvordan forældrene valgte at få børn. Vi havde her forudsat, at alle kvinderne havde samme sandsynlighed for at få en dreng. Vi vil nu undersøge hvad der sker, hvis kvinderne har forskellige sandsynligheder for at få drenge og opstiller følgende model: For en given kvinde antager vi, at sandsynligheden for at få en dreng er den samme ved alle fødsler, og at barnets køn er stokastisk uafhængigt af eventuelle tidligere børns køn. Vi vil nu slække på forudsætningen om, at alle kvinder har samme sandsynlighed for at få en dreng og i stedet antage, at denne sandsynlighed kan variere mellem kvinder. For nemheds skyld antager vi, at sandsynligheden kun kan antage to værdier p 1 ]0, 1[ og p 2 ]0, 1[, hvor værdien p 1 forekommer med sandsynligheden r ]0, 1[ og værdien p 2 forekommer med sandsynligheden 1 r. I det følgende betragter vi en familie, hvor moderen er valgt tilfældigt, således at hun med sandsynlighed r har sandsynlighed p 1 for drengefødsel. (Fædrene er for nemheds skyld holdt helt ude af billedet). Vi antager i dette afsnit, at familien bruger strategi (b). 11. Vis, at sandsynligheden for at den tilfældigt valgte familie får en dreng ved første fødsel er rp 1 + (1 r)p Find sandsynligheden for, at den tilfældigt valgte familie får netop n børn. 2
3 13. Find E(N) og E(D). I de følgende spørgsmål antages det, at r = Vis, at sandsynligheden for at det tredje barn er en dreng, givet at de to første børn er piger er (1 p 1) 2 p 1 +(1 p 2 ) 2 p 2 (1 p 1 ) 2 +(1 p 2 ) Vis, at hvis p 1 p 2 så er sandsynligheden i 14. mindre end sandsynligheden for, at familien får en dreng ved første fødsel. Prøv at forklare hvorfor. 16. Vis, at E(D) E(N) p 1+p 2 2, med lighedstegn hvis og kun hvis p 1 = p 2. (Bemærk, at ulighederne i 15. og 16. faktisk gælder for alle værdier af r ]0, 1[.) Data om kønsfordeling og familiedannelse. På Statistisk Sentralbureau i Norge har man et register (Kvinnelen), der for alle kvinder født efter 1935 indeholder oplysninger om køn og fødselsdato for hvert barn. På grundlag af disse data har Helge Brunborg i Tidsskrift for den Norske Lægeforening oentliggjort en undersøgelse, hvorfra tallene i den følgende tabel er hentet. Tabellen viser for alle kvinder med mindst tre børn (trebørnsmødre), hvorledes kønsfordelingen har været for de tre første børn, samt hvor mange af mødrene i den pågældende gruppe, der har fået mindst et barn til. Trebørnsmødre: Kønsfordeling hos de tre første børn, samt antal mødre i hver gruppe, der har fået mindst et barn til. Norge Børne- Antal kvinder Antal kvinder fordeling med et barn til 3 piger piger og 1 dreng pige og 2 drenge drenge Ialt Undersøg for trebørnsmødre, hvordan tilbøjeligheden til at få endnu et barn afhænger af de tidligere børns køn. Sammenlign evt. med IH eksempel
4 Råd og vink. På de følgende sider besvares nogle af de forventede spørgsmål i forbindelse med projektopgaven. Hvordan får vi overblik over sandsynlighederne? Man kan f. eks. opstille skemaer som nedenstående, der for tilfælde (a) viser udfaldsrum, punktsandsynligheder, samt værdierne for de to stokastiske variable N og D, idet man fx. kan betegne dreng med 1 og pige med 0. E a p a N a D a 10 (1 p)p (1 p)p (1 p) 2 p (1 p)p (1 p) p Så kan man bagefter aæse alle sandsynlighederne fra skemaerne. Nu har vi set, at den forventede kønsproportion ikke ændrer sig i to specielle tilfælde. Men der er jo uendeligt mange andre muligheder for valg af familiemønster, så hvad viser det? Ingenting. Men man kan vise en generel sætning, der siger noget i retning af følgende: Hvis valg af fødselsmønster ikke afhænger af, hvad der sker i fremtiden, og hvis sandsynligheden for at få en dreng er den samme, uanset hvilket køn de foregående børn har, så vil der altid gælde, at ED = p, hvor p er sandsynligheden EN for at få en dreng ved en enkelt fødsel. Dette er et specialtilfælde af en berømt sætning om "optional stopping"af martingaler. Denne sætning viser også, at man ikke kan lave strategier, der sikrer gevinst, når man spiller roulette. Hvorfor skal spørgsmål 6. og 7. kun besvares for strategi a? Fordi hændelsen at familien har to drenge, har sandsynlighed 0 under strategi b. De betingede sandsynligheder er derfor ikke denerede. Hvordan hænger E(N) og E(D) i spørgsmål 16. sammen med de forventede værdier i spørgsmål 8. og 9.? De forventede værdier i spørgsmål 8. og 9. kan betragtes som betingede størrelser. Det er de forventede værdier man ville bruge, hvis man vidste, hvilken af de to grupper moderen tilhørte, altså betinget af kendskab til moderens parameterværdi. E(N) beregnes så som et vejet gennemsnit af middelværdierne, når Z antager hhv. værdien p 1 og p 2. Dette er et helt generelt resultat, der også gælder, hvis Z antager mere end to værdier. Prøv at variere på p 1 og p 2 og se hvordan EN ændrer sig. 4
5 Skal man bare udføre nogle test i det sidste spørgsmål, eller skal man også opskrive den statistiske model og alt det der? Man skal angive en til situationen passende statistisk model, samt de relevante hypoteser, maksimaliseringsestimatorer, teststørrelser og testsandsynligheder. Når de modeller man bruger er gennemregnet i noterne, behøver man ikke at udlede maksimaliseringsestimatorer etc. en gang til. Det er nok med en præcis henvisning. Ellers viser man i opgaven, hvordan man er nået frem til resultaterne. Hvad gør man, hvis ens regnemaskine går helt i sort, når man skal beregne Q? Man skal beregne 2 log Q direkte. God Fornøjelse! 5
Teoretisk Statistik, 2. december 2003. Sammenligning af poissonfordelinger
Uge 49 I Teoretisk Statistik, 2. december 2003 Sammenligning af poissonfordelinger o Generel teori o Sammenligning af to poissonfordelinger o Eksempel Opsummering om multinomialfordelinger Fishers eksakte
Statistik i basketball
En note til opgaveskrivning [email protected] 4. marts 200 Indledning I Falcon og andre klubber er der en del gymnasieelever, der på et tidspunkt i løbet af deres gymnasietid skal skrive en større
Kvantitative Metoder 1 - Efterår Dagens program
Dagens program Estimation: Kapitel 9.7-9.10 Estimationsmetoder kap 9.10 Momentestimation Maximum likelihood estimation Test Hypoteser kap. 10.1 Testprocedure kap 10.2 Teststørrelsen Testsandsynlighed 1
Statistik Lektion 2. Uafhængighed Stokastiske Variable Sandsynlighedsfordeling Middelværdi og Varians for Stok. Var.
Statistik Lektion Uafhængighed Stokastiske Variable Sandsynlighedsfordeling Middelværdi og Varians for Stok. Var. Repetition Stikprøve Stikprøvestørrelse n Stikprøvemiddelværdi Stikprøvevarians s Population
NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET.
NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET. Eksamen i Statistik 1TS Teoretisk statistik Den skriftlige prøve Sommer 2005 3 timer - alle hjælpemidler tilladt Det er tilladt at skrive
2 -test. Fordelingen er særdeles kompleks at beskrive med matematiske formler. 2 -test blev opfundet af Pearson omkring år 1900.
2 -fordeling og 2 -test Generelt om 2 -fordelingen 2 -fordelingen er en kontinuert fordeling, modsat binomialfordelingen som er en diskret fordeling. Fordelingen er særdeles kompleks at beskrive med matematiske
Rettevejledning til eksamen i Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 2. januar 2007
Rettevejledning til eksamen i Kvantitative metoder 1,. årsprøve. januar 007 I rettevejledningen henvises der til Berry and Lindgren "Statistics Theory and methods"(b&l) hvis ikke andet er nævnt. Opgave
Sandsynlighedsregning 10. forelæsning Bo Friis Nielsen
Sandsynlighedsregning 10. forelæsning Bo Friis Nielsen Matematik og Computer Science Danmarks Tekniske Universitet 2800 Kgs. Lyngby Danmark Email: [email protected] Dagens emner afsnit 6.1 og 6.2 Betingede diskrete
Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007. Dagens program
Dagens program Hypoteser: kap: 10.1-10.2 Eksempler på Maximum likelihood analyser kap 9.10 Test Hypoteser kap. 10.1 Testprocedure kap 10.2 Teststørrelsen Testsandsynlighed 1 Estimationsmetoder Kvantitative
Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger. Per Bruun Brockhoff. Stokastiske Variable
Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske Universitet 2800
3.600 kg og den gennemsnitlige fødselsvægt kg i stikprøven.
PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 1, onsdag den 6. september 2006 Eksempel: Sammenhæng mellem moderens alder og fødselsvægt I dag: Introduktion til statistik gennem analyse af en stikprøve
Skriftlig Eksamen Kombinatorik, sandsynlighed og randomiserede algoritmer (DM528)
Skriftlig Eksamen Kombinatorik, sandsynlighed og randomiserede algoritmer (DM58) Institut for Matematik & Datalogi Syddansk Universitet Torsdag den 7 Januar 010, kl. 9 13 Alle sædvanlige hjælpemidler (lærebøger,
Kapitel 1 Statistiske grundbegreber
Kapitel 1 Statistiske grundbegreber Peter Tibert Stoltze [email protected] Elementær statistik F2011 1 Indledning 2 Population versus stikprøve 3 Variabeltyper og måleskalaer 4 Parametrisk versus ikke-parametrisk
Skriftlig Eksamen ST501: Science Statistik Tirsdag den 8. juni 2010 kl
Skriftlig Eksamen ST501: Science Statistik Tirsdag den 8. juni 2010 kl. 9.00 12.00 IMADA Syddansk Universitet Alle skriftlige hjælpemidler samt brug af lommeregner er tilladt. Opgavesættet består af 5
Statistik II 1. Lektion. Analyse af kontingenstabeller
Statistik II 1. Lektion Analyse af kontingenstabeller Kursusbeskrivelse Omfang 5 kursusgange (forelæsning + opgaveregning) 5 kursusgange (mini-projekt) Emner Analyse af kontingenstabeller Logistisk regression
Personlig stemmeafgivning
Ib Michelsen X 2 -test 1 Personlig stemmeafgivning Efter valget i 2005 1 har man udspurgt en mindre del af de deltagende, om de har stemt personligt. Man har svar fra 1131 mænd (hvoraf 54 % har stemt personligt
Kapitel 8 Chi-i-anden (χ 2 ) prøven
Kapitel 8 Chi-i-anden (χ 2 ) prøven Peter Tibert Stoltze [email protected] Elementær statistik F2011 1 / 19 Indledning Forskelle mellem stikprøver undersøges med z-test eller t-test for data målt på
Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test]
Anvendt Statistik Lektion 6 Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test] Kontingenstabel Formål: Illustrere/finde sammenhænge mellem to kategoriske variable Opbygning: En celle for hver kombination af
Skriftlig Eksamen Diskret Matematik (DM528)
Skriftlig Eksamen Diskret Matematik (DM528) Institut for Matematik & Datalogi Syddansk Universitet Tirsdag den 20 Januar 2009, kl. 9 13 Alle sædvanlige hjælpemidler (lærebøger, notater etc.) samt brug
Lad os som eksempel se på samtidigt kast med en terning og en mønt:
SANDSYNLIGHEDSREGNING Stokastisk eksperiment Et stokastisk eksperiment er et eksperiment, hvor vi fornuftigvis ikke på forhånd kan have en formodning om resultatet af eksperimentet Til gengæld kan vi prøve
Statistik viden eller tilfældighed
MATEMATIK i perspektiv Side 1 af 9 DNA-analyser 1 Sandsynligheden for at en uskyldig anklages Følgende histogram viser, hvordan fragmentlængden for et DNA-område varierer inden for befolkningen. Der indgår
Vejledende besvarelse af eksamen i Statistik for biokemikere, blok
Opgave 1 Vejledende besvarelse af eksamen i Statistik for biokemikere, blok 2 2006 Inge Henningsen og Niels Richard Hansen Analysevariablen i denne opgave er variablen forskel, der for hver af 10 kvinder
Kapitel 7 Forskelle mellem centraltendenser
Kapitel 7 Forskelle mellem centraltendenser Peter Tibert Stoltze [email protected] Elementær statistik F2011 1 / 29 Indledning 1. z-test for ukorrelerede data 2. t-test for ukorrelerede data med ens
Matematik B. Højere handelseksamen. Vejledende opgave 1
Matematik B Højere handelseksamen Vejledende opgave 1 Efterår 011 Prøven består af to delprøver. Delprøven uden hjælpemidler består af opgave 1 til 5 med i alt 5 spørgsmål. Besvarelsen af denne delprøve
c) For, er, hvorefter. Forklar.
1 af 13 MATEMATIK B hhx Udskriv siden FACITLISTE TIL KAPITEL 7 ØVELSER ØVELSE 1 c) ØVELSE 2 og. Forklar. c) For, er, hvorefter. Forklar. ØVELSE 3 c) ØVELSE 4 90 % konfidensinterval: 99 % konfidensinterval:
Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger
Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske Universitet 2800
Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2 -test [ki-i-anden-test]
Anvendt Statistik Lektion 6 Kontingenstabeller χ 2 -test [ki-i-anden-test] 1 Kontingenstabel Formål: Illustrere/finde sammenhænge mellem to kategoriske variable Opbygning: En celle for hver kombination
Tema. Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber.
Tema Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber. Model og modelkontrol Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse. konfidensintervaller Vi tager udgangspunkt i Ex. 3.1 i
Statistik Lektion 2. Betinget sandsynlighed Bayes regel Diskrete stokastiske variable Middelværdi og varians for diskret SV Binomialfordelingen
Statistik Lektion etinget sandsynlighed ayes regel Diskrete stokastiske variable Middelværdi og varians for diskret SV inomialfordelingen Repetition Udfaldsrum S Hændelse S Simpel hændelse O i 1, 3 4,
Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger
Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger Normalfordelingen Standard Normal Fordelingen Sandsynligheder for Normalfordelingen Transformation af Normalfordelte Stok.Var. Stikprøver og Stikprøvefordelinger
NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET.
NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET. Eksamen i Statistik 1 Tag-hjem prøve 1. juli 2010 24 timer Alle hjælpemidler er tilladt. Det er tilladt at skrive med blyant og benytte viskelæder,
Plan. Markovkæder Matematisk modelling af kølængde, yatzy, smittespredning og partikelbevægelser. Materiale mm.
Institut for Matematiske Fag Plan Markovkæder Matematisk modelling af kølængde, yatzy, smittespredning og partikelbevægelser Helle Sørensen Eftermiddagen vil være bygget om 3 4 eksempler: A. B. Random
Fornyelsesteori med anvendelser: Afleveringsopgave 1
Fornyelsesteori med anvendelser: Afleveringsopgave 1 February 27, 2003 Opgaven stilles fredag d. 28/2-2003 og afleveres d. 14/3-2003 ved forelæsningen. Opgaven kan besvares i grupper af 1-3 studerende.
Matematik B. Højere handelseksamen
Matematik B Højere handelseksamen hhx122-mat/b-17082012 Fredag den 17. august 2012 kl. 9.00-13.00 Prøven består af to delprøver. Delprøven uden hjælpemidler består af opgave 1 til 5 med i alt 5 spørgsmål.
Hvis α vælges meget lavt, bliver β meget stor. Typisk vælges α = 0.01 eller 0.05
Statistik 7. gang 9. HYPOTESE TEST Hypotesetest ved 6 trins raket! : Trin : Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse H eller H A : Alternativ
Skriftlig Eksamen Kombinatorik, sandsynlighed og randomiserede algoritmer (DM528)
Skriftlig Eksamen Kombinatorik, sandsynlighed og randomiserede algoritmer (DM528) Institut for Matematik & Datalogi Syddansk Universitet Mandag den 3 Januar 2011, kl. 9 13 Alle sædvanlige hjælpemidler
Sandsynligheder. Udfaldsrum Ω = {ω 1,..., ω N } hvor alle udfald er lige sandsynlige, dvs. P (ω i )=1/N for alle i =1,..., N.
Dagens program Afsnit 1.4-1.6 Kombinatorik - Permutationer - Kombinationer Udtagelse af stikprøver - Population - Med og uden tilbagelægning Eksempler 1 Sandsynligheder Udfaldsrum Ω = {ω 1,..., ω N } hvor
UNDERVISNINGSEFFEKT-MODELLEN 2006 METODE OG RESULTATER
UNDERVISNINGSEFFEKT-MODELLEN 2006 METODE OG RESULTATER Undervisningseffekten udregnes som forskellen mellem den forventede og den faktiske karakter i 9. klasses afgangsprøve. Undervisningseffekten udregnes
2. Ved et roulettespil kan man vinde 0,10,100, 500 og 1000 kr. Sandsynligheden for gevinsterne ses af følgende skema:
Der er hjælp til opgaver med # og facit på side 6 1. Et eksperiment kan beskrives med følgende skema: u 1 2 3 4 5 P(u) 0,3 0,2 0,1 0,2 x Bestem x og sandsynligheden for at udfaldet er et lige tal.. 2.
Spørgeskemaundersøgelser og databehandling
DASG. Nye veje i statistik og sandsynlighedsregning. side 1 af 12 Spørgeskemaundersøgelser og databehandling Disse noter er udarbejdet i forbindelse med et tværfagligt samarbejde mellem matematik og samfundsfag
Trin 1: Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H 0 : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse
Statistik 7. gang 9. HYPOTESE TEST Hypotesetest ved 6 trins raket! : Trin : Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H 0 : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse H eller H A : Alternativ
Binomialfordelingen. Binomialfordelingen. Binomialfordelingen
Statistik og Sandsynlighedsregning 1 MS kapitel 3 Susanne Ditlevsen Institut for Matematiske Fag Email: [email protected] http://math.ku.dk/ susanne Definition 3.2.1 Lad X 1, X 2,..., X n være uafhængige
Analysestrategi. Lektion 7 slides kompileret 27. oktober 200315:24 p.1/17
nalysestrategi Vælg statistisk model. Estimere parametre i model. fx. lineær regression Udføre modelkontrol beskriver modellen data tilstrækkelig godt og er modellens antagelser opfyldte fx. vha. residualanalyse
statistik og sandsynlighed
brikkerne til regning & matematik statistik og sandsynlighed trin 1 preben bernitt brikkerne statistik og sandsynlighed 1 1. udgave som E-bog ISBN: 978-87-92488-19-0 2004 by bernitt-matematik.dk Kopiering
Kapitel 12 Variansanalyse
Kapitel 12 Variansanalyse Peter Tibert Stoltze stat@peterstoltzedk Elementær statistik F2011 Version 7 april 2011 1 Indledning 2 Ensidet variansanalyse 3 Blokforsøg 4 Vekselvirkning 1 Indledning 2 Ensidet
Rettevejledning til Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 18. juni timers prøve med hjælpemidler
Rettevejledning til Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 18. juni 2007 4 timers prøve med hjælpemidler Opgaven består af re delopgaver, som alle skal besvares. De re opgaver indgår med samme vægt. Opgaverne
Skriftlig eksamen Science statistik- ST501
SYDDANSK UNIVERSITET INSTITUT FOR MATEMATIK OG DATALOGI Skriftlig eksamen Science statistik- ST501 Torsdag den 21. januar Opgavesættet består af 5 opgaver, med i alt 13 delspørgsmål, som vægtes ligeligt.
Skriftlig Eksamen ST501: Science Statistik Mandag den 11. juni 2007 kl. 15.00 18.00
Skriftlig Eksamen ST501: Science Statistik Mandag den 11. juni 2007 kl. 15.00 18.00 Forskningsenheden for Statistik IMADA Syddansk Universitet Alle skriftlige hjælpemidler samt brug af lommeregner er tilladt.
Kvantitative metoder 2
Kvantitative metoder 2 Beskrivende statistik og analyse af kvalitatitive data 12. februar 2007 Kvantitative metoder 2: F3 1 Program for i dag: Test i multinomialfordelingen: Q-testet (BL.13.1-2) Opsamling
Statistik II Lektion 3. Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable
Statistik II Lektion 3 Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable Setup: To binære variable X og Y. Statistisk model: Konsekvens: Logistisk regression: 2 binære var. e e X Y P
Sandsynlighedsregning
Mogens Bladt www2.imm.dtu.dk/courses/02405 28. September, 2007 Stokastiske variable Betragt 3 kast med en mønt. Så er udfaldsrummet Ω = {(p, p, p), (p, p, k), (p, k, p), (p, k, k), (k, p, p), (k, p, k),
Anvendt Statistik Lektion 5. Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele
Anvendt Statistik Lektion 5 Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele Motiverende eksempel Antal minutter brugt på rengøring/madlavning: Rengøring/Madlavning
Tip til 1. runde af Georg Mohr-Konkurrencen Kombinatorik
Tip til 1. runde af - Kombinatorik, Kirsten Rosenkilde. Tip til 1. runde af Kombinatorik Her er nogle centrale principper om og strategier for hvordan man tæller et antal kombinationer på en smart måde,
Sammenhængen mellem elevernes trivsel og elevernes nationale testresultater.
Sammenhængen mellem elevernes trivsel og elevernes nationale testresultater. 1 Sammenfatning Der er en statistisk signifikant positiv sammenhæng mellem opnåelse af et godt testresultat og elevernes oplevede
Kapitlet indledes med en beskrivelse af - og opgaver med - de tre former for sandsynlighed, som er omtalt i læseplanen for 7.- 9.
Kapitlet indledes med en beskrivelse af - og opgaver med - de tre former for sandsynlighed, som er omtalt i læseplanen for 7.- 9. klassetrin: statistisk sandsynlighed, kombinatorisk sandsynlighed og personlig
Teenagefødsler går i arv
Teenagefødsler går i arv En unge kvinde har stor sandsynlighed for at blive teenagemor, hvis hendes egen mor også var det. Sandsynligheden for at blive teenagemor er markant højere for den unge, hvis forældre
Skriftlig eksamen i samfundsfag
OpenSamf Skriftlig eksamen i samfundsfag Indholdsfortegnelse 1. Introduktion 2. Præcise nedslag 3. Beregninger 3.1. Hvad kan absolutte tal være? 3.2. Procentvis ændring (vækst) 3.2.1 Tolkning af egne beregninger
Undervisningsbeskrivelse
Undervisningsbeskrivelse Stamoplysninger til brug ved prøver til gymnasiale uddannelser Termin Institution Uddannelse Fag og niveau Lærer(e) Hold Termin hvori undervisningen afsluttes: Juni 2013 Roskilde
Kapitel 12 Variansanalyse
Kapitel 12 Variansanalyse Peter Tibert Stoltze stat@peterstoltzedk Elementær statistik F2011 Version 7 april 2011 1 / 43 Indledning Sammenligning af middelværdien i to grupper indenfor en stikprøve kan
Statikstik II 2. Lektion. Lidt sandsynlighedsregning Lidt mere om signifikanstest Logistisk regression
Statikstik II 2. Lektion Lidt sandsynlighedsregning Lidt mere om signifikanstest Logistisk regression Sandsynlighedsregningsrepetition Antag at Svar kan være Ja og Nej. Sandsynligheden for at Svar Ja skrives
Noget om en symmetrisk random walks tilbagevenden til udgangspunktet
Random Walk-kursus 2014 Jørgen Larsen 14. oktober 2014 Noget om en symmetrisk random walks tilbagevenden til udgangspunktet Dette notat giver et bevis for at en symmetrisk random walk på Z eller Z 2 og
Tema. Model og modelkontrol ( Fx. en normalfordelt obs. række m. kendt varians) Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse.
Tema Model og modelkontrol ( Fx. en normalfordelt obs. række m. kendt varians) Estimation af parametre. Fordeling. (Fx. x. µ) Hypotese og test. Teststørrelse. (Fx. H 0 : µ = µ 0 ) konfidensintervaller
Lars Andersen: Anvendelse af statistik. Notat om deskriptiv statistik, χ 2 -test og Goodness of Fit test.
Lars Andersen: Anvendelse af statistik. Notat om deskriptiv statistik, χ -test og Goodness of Fit test. Anvendelser af statistik Statistik er et levende og fascinerende emne, men at læse om det er alt
Eksamen i Statistik for biokemikere. Blok
Eksamen i Statistik for biokemikere. Blok 2 2007. Vejledende besvarelse 22-01-2007, Niels Richard Hansen Bemærkning: Flere steder er der givet en argumentation (f.eks. baseret på konfidensintervaller)
Matematik B. Højere handelseksamen
Matematik B Højere handelseksamen hh123-mat/b-17122012 Mandag den 17. december 2012 kl. 9.00-13.00 Prøven består af to delprøver. Delprøven uden hjælpemidler består af opgave 1 til 5 med i alt 5 spørgsmål.
Matematik B. Højere handelseksamen
Matematik B Højere handelseksamen hh141-mat/b-23052014 Fredag den 23. maj 2014 kl. 9.00-13.00 Matematik B Prøven består af to delprøver. Delprøven uden hjælpemidler består af opgave 1 til 5 med i alt 5
Løsning til eksaminen d. 14. december 2009
DTU Informatik 02402 Introduktion til Statistik 200-2-0 LFF/lff Løsning til eksaminen d. 4. december 2009 Referencer til Probability and Statistics for Engineers er angivet i rækkefølgen [8th edition,
Vejledende eksamensopgaver vedr. hypotesetest (stx B og stx A)
Vejledende eksamensopgaver vedr. hypotesetest (stx B og stx A) Opgave 1 I nedenstående tabel ses resultaterne af samtlige hjerteklapoperationer i 007-08 ved Odense Universitetshospital (OUH) sammenlignet
MATEMATIK A-NIVEAU. Anders Jørgensen & Mark Kddafi. Vejledende eksempler på eksamensopgaver og eksamensopgaver i matematik, 2012
MATEMATIK A-NIVEAU Vejledende eksempler på eksamensopgaver og eksamensopgaver i matematik, 2012 Kapitel 4 Statistik & sandsynlighedsregning 2016 MATEMATIK A-NIVEAU Vejledende eksempler på eksamensopgaver
Simpsons Paradoks. Et emnearbejde om årsag og sammenhæng i kvantitative undersøgelser. Inge Henningsen
Simpsons Paradoks Et emnearbejde om årsag og sammenhæng i kvantitative undersøgelser Afdeling for Anvendt Matematik og Statistik Københavns Universitet 1 Simpsons Paradoks -Et emnearbejde om årsag og sammenhæng
