Løsninger til kapitel 5

Relaterede dokumenter
Løsninger til kapitel 6

Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007

Vejledende løsninger til opgaver i kapitel 6

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger. Per Bruun Brockhoff. Stokastiske Variable

Binomialfordelingen. X ~ bin(n,p): X = antal "succeser" i n uafhængige forsøg, der alle har samme sandsynlighed p for at ende med succes.

Kvantitative Metoder 1 - Efterår Dagens program

Oversigt. Introduktion til Statistik. Forelæsning 2: Stokastisk variabel og diskrete fordelinger

Statistik viden eller tilfældighed

Binomialfordelingen. Binomialfordelingen. Binomialfordelingen

Kursusindhold: X i : tilfældig værdi af ite eksperiment. Antag X i kun antager værdierne 1, 2,..., M.

Teoretisk Statistik, 2. december Sammenligning af poissonfordelinger

2. Ved et roulettespil kan man vinde 0,10,100, 500 og 1000 kr. Sandsynligheden for gevinsterne ses af følgende skema:

Introduktion til Statistik. Forelæsning 2: Stokastisk variabel og diskrete fordelinger. Peder Bacher

Elementær sandsynlighedsregning

Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder

Elementær sandsynlighedsregning

Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007

Sandsynlighedsregning 10. forelæsning Bo Friis Nielsen

Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder

J E T T E V E S T E R G A A R D

Hvad skal vi lave i dag?

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo

Kursusindhold: X i : tilfældig værdi af ite eksperiment. Antag X i kun antager værdierne 1, 2,..., M.

Modul 2: Sandsynlighedsmodeller og diskrete stokastiske variable

Supplement til kapitel 7: Approksimationen til normalfordelingen, s. 136

Oversigt. Course 02402/02323 Introducerende Statistik. Forelæsning 2: Stokastisk variabel og diskrete fordelinger

02402 Vejledende løsninger til hjemmeopgaver og øvelser i kapitel 4

Diskrete fordelinger. Fire vigtige diskrete fordelinger: 1. Uniform fordeling (diskret) 2. Binomial fordeling. 3. Hyper-geometrisk fordeling

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 4: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger. Per Bruun Brockhoff. Eksponential fordelingen

CIVILINGENIØREKSAMEN Side?? af?? sider. Skriftlig prøve, den: 16. december 2004 Kursus nr : (navn) (underskrift) (bord nr)

Løsning til eksamen 16/

2 -test. Fordelingen er særdeles kompleks at beskrive med matematiske formler. 2 -test blev opfundet af Pearson omkring år 1900.

Sandsynlighedsregning 3. forelæsning Bo Friis Nielsen

Bernoulli og binomial fordelingerne Kontinuerte stokastiske variable Normalfordelingen

Sandsynlighed. for matc i stx og hf Karsten Juul

Opgave 1.1 Gennem en måned i 2007 var de daglige benzinpriser (kr/liter) i Aalborg givet ved tallene i tabel 1.1.

Personlig stemmeafgivning

Sandsynlighedsregning 2. forelæsning Bo Friis Nielsen

CIVILINGENIØREKSAMEN. Side 1 af 19 sider. Skriftlig prøve, den: 20. december 2006 Kursus nr : Kursus navn: Sandsynlighedsregning

Anvendt Statistik Lektion 2. Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger

Kvantitative Metoder 1 - Efterår Dagens program

Simulering af stokastiske fænomener med Excel

Forelæsning 5: Kapitel 7: Inferens for gennemsnit (One-sample setup)

Statistik vejledende læreplan og læringsmål, foråret 2015 SmartLearning

CIVILINGENIØREKSAMEN Side 1 af 18 sider. Skriftlig prøve, den: PQ. juli 200Z Kursus nr : (navn) (underskrift) (bord nr)

Agenda Sandsynlighedsregning. Regneregler (kap. 3-4) Fordelinger og genkendelse af fordelinger (kap. 3-5) Simultane, marginale og betingede

Note til styrkefunktionen

Normalfordelingen. Erik Vestergaard

Kvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program

Note om Monte Carlo metoden

Forslag til løsning af Opgaver til sandsynlighedsregning (side 434)

Statistik noter - Efterår 2009 Keller - Statistics for management and economics

Sandsynlighedsregning

Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger

Kapitel 4 Sandsynlighed og statistiske modeller

Sandsynlighedsregning

Statistik Lektion 2. Betinget sandsynlighed Bayes regel Diskrete stokastiske variable Middelværdi og varians for diskret SV Binomialfordelingen

Introduktion til Statistik. Forelæsning 3: Kontinuerte fordelinger. Peder Bacher

Simulering af stokastiske fænomener med Excel

Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger

Nanostatistik: Opgaver

Stikprøver og stikprøve fordelinger. Stikprøver Estimatorer og estimater Stikprøve fordelinger Egenskaber ved estimatorer Frihedsgrader

F I N N H. K R I S T I A N S E N KUGLE SIMULATIONER G Y L D E N D A L

Repetition. Diskrete stokastiske variable. Kontinuerte stokastiske variable

Skriftlig Eksamen Diskret Matematik (DM528)

Fagplan for statistik, efteråret 2015

Sandsynlighedsregning 4. forelæsning Bo Friis Nielsen

Transkript:

1 Løsninger til kapitel 5 Opgave 51 Det nemmeste er her at omskrive alle sandsynlighederne til differenser mellem kumulerede sandsynligheder, dvs af sandsynligheder af formen, og derefter beregne disse i HypoStat eller direkte i Excel Man kan også en gang for alle lave en tabel over de kumulerede sandsynligheder: k X k) Xk) X k) 0 0,1074 0,1074 1,0000 1 0,3758 0,2684 0,8926 2 0,6778 0,3020 0,6242 3 0,8791 0,2013 0,3222 4 0,9672 0,0881 0,1209 5 0,9936 0,0264 0,0328 6 0,9991 0,0055 0,0064 7 0,9999 0,0008 0,0009 8 1,0000 0,0001 0,0001 9 1,0000 0,0000 0,0000 10 1,0000 0,0000 0,0000 a) P ( X 0) 0, 1074 b) P ( X 2) 0, 3020 c) P ( X 7) 0, 0008 d) P ( X 0) 0, 1074 e) P ( X 2) 0, 6778 f) P ( X 7) 0, 9999 g) P ( X 0) 1, 0000 h) P ( X 2) 0, 6242 i) P ( X 7) 0, 0009 j) P ( X > 0) X 1) 0, 8926 k) P ( X > 2) X 3) 0, 3222 l) P ( X > 7) X 8) 0, 0001 m) P ( 2 < X < 7) X 6) X 2) 0,9991 0,6778 0, 3213 n) P ( 2 X < 7) X 6) X 1) 0,9991 0,3758 0, 6233 o) P ( 2 X 7) X 7) X 1) 0,9999 0,3758 0, 6241 Opgave 52 a) X, som angiver antallet af computere blandt de 7, som skal repareres inden for garantiperioden, er binomialfordelt, idet X angiver antallet af 'succeser' i en binomialproces, nemlig den, hvori basiseksperimentet er at undersøge, hvorvidt en computer skal repareres inden for garantiperioden Skal den det, betegner vi det som en 'succes', og succes-sandsynligheden er konstant p 5% Vi gentager dette basiseksperiment n 7 gange, og da de enkelte computeres tilstand er uafhængige af hinanden, har vi en binomialproces X er da binomialfordelt, X ~ bin(7;5%) k X k) Xk) X k) 0 0,7738 0,7738 1,0000 1 0,9774 0,2036 0,2262 2 0,9988 0,0214 0,0226 3 1,0000 0,0011 0,0012 4 1,0000 0,0000 0,0000 5 1,0000 0,0000 0,0000 b) P ( X 0) 0, 7738 c) P ( X 1) 0, 2262 d) P ( X > 2) X 3) 0, 0012

Opgave 53 a) X følger en binomialfordeling,, idet kastene med de tre terninger kan opfattes som en binomialproces, hvori basiseksperimentet er at kaste med én terning og se, om det ønskede symbol opnås eller ikke Sandsynligheden for dette er 1/6 b) I HypoStat beregnes sandsynlighederne:,, og c) Middelværdien og spredningen for X bestemmes: d) Spillerens nettogevinst er -1, hvis, mens den er 1, 2 og 3, hvis X antager værdierne 1, 2 og 3, henholdsvis Derfor: e) Middelværdien og spredningen af Y udregnes direkte: og endelig Opgave 54 Indledningsvist defineres de to stokastiske variable X og Y, som angiver antal gange, en vilkårlig person ser reklamen, hvis den sendes hos henholdsvis Kanal Kedelig og TV Plat Det antages, at begge disse er binomialfordelte, idet der er tale om en binomialproces: basiseksperimentet er at sende reklamen én gang og undersøge, om personen så reklamen Dette basiseksperiment gentages en række gange, og da det antages, at seningen er uafhængig af hinanden, så er der tale om en binomialproces 2

Idet budgettet tillader 10 Kanal Kedelig- og 40 TV Plat-reklamer, så er de to fordelinger givet ved og a) Vi skal her beregne middelværdierne af de to stokastiske variable Resultaterne er og b) Vi skal her beregne sandsynlighederne og : og c) Frekvenserne findes som, dvs vi får frekvenserne på 2,24 for Kanal Kedeligss vedkommende og 2,29 for TV Plats vedkommende d) Excel giver: k X k) Xk) X k) 0 0,1074 0,1074 1,0000 1 0,3758 0,2684 0,8926 2 0,6778 0,3020 0,6242 3 0,8791 0,2013 0,3222 4 0,9672 0,0881 0,1209 5 0,9936 0,0264 0,0328 6 0,9991 0,0055 0,0064 7 0,9999 0,0008 0,0009 8 1,0000 0,0001 0,0001 9 1,0000 0,0000 0,0000 10 1,0000 0,0000 0,0000 og For TV Plats vedkommende fås i Excel: k X k) Xk) X k) 0 0,1285 0,1285 1,0000 1 0,3991 0,2706 0,8715 2 0,6767 0,2777 0,6009 3 0,8619 0,1851 0,3233 4 0,9520 0,0901 0,1381 5 0,9861 0,0342 0,0480 6 0,9966 0,0105 0,0139 7 0,9993 0,0027 0,0034 8 0,9999 0,0006 0,0007 9 1,0000 0,0001 0,0001 10 1,0000 0,0000 0,0000 3

e) Antagelsen om uafhængighed er helt sikkert ikke overholdt i virkeligheden Folk har tvvaner, og ser man feks sin yndlings-soap opera hver dag, så vil sendingen af reklameblokkene i forbindelse hermed være stærkt afhængige Endvidere er antagelsen om, at se-sandsynligheden p er den samme for alle personer i landet stærkt problematisk - i praksis varierer denne fra person til person Opgave 55 I det følgende betegner X den stokastiske variabel, som angiver antallet af pærer, som kan brænde mindst 2000 timer, iblandt de 50 pærer, som kunden køber Det vides, at X er binomialfordelt, idet vi har en binomialproces, hvori basiseksperimentet er at undersøge, om en enkelt pære kan brænde mere end 2000 timer, og dette basiseksperiment gentages 50 gange uafhængigt af hinanden Vi har derfor, at Nedenstående sandsynligheder kan alle beregnes direkte i HypoStat a) b) c) Der er altså 6,07 % chance for, at højst 35 pærer kan brænde mere end 2000 timer Der er altså 13,98% sandsynlighed for, at netop 40 pærer kan brænde mere end 2000 timer Der er altså 58,36% sandsynlighed for, at mindst 40 pærer kan brænde mere end 2000 timer d) Vi skal nu finde p, således at Det kan gøres på flere måder; man kan feks lege med p i HypoStat og beregne, indtil ovenstående sandsynlighed bliver mindst 99% Prøver man sig lidt frem, ses, at giver en sandsynlighed på 98,17%, mens giver en sandsynlighed på 99,06% Fabrikanten skal altså give en garanti på 90%, altså at mindst 90% af produktionen har en levetid på mindst 2000 timer Opgave 56 Lader vi den stokastiske variabel X betegne antallet af røde kugler blandt de 6 udtrukne, så ses, at idet der er tale om en stikprøve uden tilbagelægning, at X er hypergeometrisk fordelt med parametrene,, og stikprøvestørrelsen Altså a) I HypoStat beregnes Der er altså 12,91% sandsynlighed for, at alle 6 udtrukne kugler er røde b) Hvis der kun udtrækkes 3 røde kugler, så må de resterende automatisk være blå Derfor skal vi finde sandsynligheden for, at der udtrækkes 3 røde kugler: I HypoStat beregnes 4

Der er altså 11,74% sandsynlighed for, at der udtrækkes 3 røde og 3 blå kugler c) Hvis der skal udtrækkes mindst 2 kugler af hver farve, så skal der være mindst 2 røde, dvs, og mindst 2 blå, dvs højst 4 røde, dvs Vi skal derfor finde sandsynligheden Der er altså 45,31% sandsynlighed for, at der udtrækkes mindst 2 kugler af hver farve d) Det forventede antal røde kugler er: Opgave 57 X er den stokastiske variabel, som angiver antallet af defekte komponenter i partiet Idet der er tale om en stikprøve uden tilbagelægning, så er X hypergeometrisk fordelt, Partiet accepteres, hvis, og sandsynligheden for dette udregnes i HypoStat til 14,14% Opgave 58 X angiver antallet af rådne æg i stikprøven Idet der udtages en stikprøve uden tilbagelægning, så vides, at X er hypergeometrisk fordelt, a) I HypoStat beregnes Der er altså 23,95% sandsynlighed for, at stikprøven indeholder 2 rådne æg b) Det forventede antal rådne æg er Opgave 59 a) Med X betegnes antal ankomne kunder i løbet af 1 minut Det ses, at X er Poissonfordelt med parameteren λ λ time / 60 24 / 60 0, 4 Vi får i HypoStat eller ved direkte udregning: 1 λ 1 0,4 λ e 0,4 e P ( X 1) 0,2681 1! 1! b) Vi har, i HypoStat eller ved direkte udregning: 0 λ 0 λ λ e λ e X 2) 1 X 0) X 1) 1 0! 0! 0 0,4 1 0,4 0,4 e 0,4 e 1 1 0,6703 0,2681 0,0616 0! 1! c) Med Y betegnes antal ankomne kunder i løbet af 5 minutter Det ses, at Y er Poissonfordelt med parameteren λ5 5λtime / 60 5 24 / 60 2 Der ankommer ingen kunder i løbet af 5 minutter, hvis Y 0 Dette sker med sandsynligheden 5

P ( Y λ 0) 0 5 e 0! λ5 0 2 e 0! 0,1353 Opgave 510 Den stokastiske variabel X beregner antal børnefødsler pr døgn Det vides, at a) I HypoStat fås direkte, at Der er altså 32,33% sandsynlighed for, at der fødes mindst 3 børn i løbet af et døgn b) Y betegner antallet af børn, som fødes i løbet af en uge Idet intensiteten for børnefødsler i løbet af et døgn er på 2, så er intensiteten for børnefødsler i løbet af en uge på I HypoStat fås umiddelbart Der er altså 4,79% sandsynlighed for mindst 21 fødsler i løbet af en uge c) Vi skal finde antallet af jordemødre k, således at Dette gøres ved at eksperimentere i HypoStat: Det ses, at, så 5 jordemødre er ikke nok, mens Derfor er, og, så der skal være 6 jordemødre i kommunen Opgave 511 Vi lader X betegne antal blindtarmsbetændelser, som ankommer i løbet af en dag Det oplyses, at X po(2) a) Der sendes patienter videre, hvis X > 3 Vi finder, enten i HypoStat eller ved direkte beregning, at: 0 λ 0 λ e 2 e P ( X 0) e 0,1353 0! 0! 1 λ 1 λ e 2 e P ( X 1) 2e 0,2707 1! 1! 2 λ 2 λ e 2 e 4 P ( X 2) e 2e 0,2707 2! 2! 2 3 λ 3 λ e 2 e 8 4 P ( X 3) e e 0,1804 3! 3! 6 3 X > 3) 1 X 0) X 1) X 2) X 3) 1 0,1353 0,2707 0,2707 0,1804 0,1429 b og c) 6 Vi regner videre 4 λ e P ( X 4) 4! 5 λ e P ( X 5) 5! 6 λ e P ( X 6) 6! λ λ λ 4 2 e 4! 5 2 e 5! 6 2 e 6! 16 e 24 32 120 64 720 2 e 0,0902 3 4 e e 0,0361 15 4 e e 0,0120 45

og finder: P ( X > 4) X > 3) X 4) 0,1429 0,0902 0,0527 P ( X > 5) X > 4) X 5) 0,0527 0,0361 0,0166 P ( X > 6) X > 5) X 6) 0,0166 0,0120 0,0046 Det ses, at hvis kapaciteten udvides til 5 operationer pr dag, så bliver sandsynligheden for at sende videre mindre end 0,05 Det ses endvidere, at hvis kapaciteten udvides til 6 operationer pr dag, så bliver sandsynligheden for at sende videre mindre end 0,01 d) Det forventede antal ankomne patienter pr dag er E ( X ) λ 2 e) Det mest sandsynlige antal patienter pr dag er enten 1 eller 2 - i delopgave a) har vi nemlig beregnet de første (og største) sandsynligheder for Poisson-fordelingen f) Lader vi Y betegne det antal patienter, der opereres pr dag, så er Y max(x,3), dvs P ( Y 0) X 0) 0,1353 P ( Y 1) X 1) 0,2707 P ( Y 2) X 2) 0,2707 Y 3) 1 Y 0) Y 1) Y 2) 1 0,1353 0,2707 0,2707 0,3233 Det forventede antal opererede patienter pr dag er derfor E( Y ) 0 Y 0) + 1 Y 1) + 2 Y 2) + 3 Y 0 1353 + 1 0,2707 + 2 0,2707 + 3 0,3233 1,7820 3) f) Lader vi Z betegne antallet af patienter, som sendes videre, så må X Y + Z og dermed E ( X ) E( Y ) + E( Z) Vi får derfor E ( Z ) E( X ) E( Y ) 2 1,7820 0,2180 Opgave 512 a) X antal returnerede skemaer Basiseksperiment udsendelse af et skema og se om dette returneres Dette sker med sandsynligheden 0,62 og gentages 2400 gange b) X antal defekte i stikprøven Der er tale om en stikprøve uden tilbagelægning Hele partiet indeholder N komponenter, hvoraf S er defekte c) X antal personer, som køber bil Basiseksperimentet se om en vilkårlig besøgende køber en bil Dette sker med 12/200 6% sandsynlighed og gentages n gange d) X antal passagerer pr busafgang Idet man antager, at buspassagerer ankommer efter en Poisson-proces, så er X Poissonfordelt (antal passagerer mellem to busafgange) e) X antal scootere som kan køre mere end 50 km/t Basiseksperiment køb en scooter og se om den kan køre mere end 50 km/t Denne basissandsynlighed er ukendt og lig med p Dette gentages 4 gange 7

f) X antal seje lammekoteletter i ordren Basiseksperiment køb en kotelet og se om den er sej Det er den med sandsynligheden 2% Dette gentages 1200 gange 8