2011.09.20 lth@campus.dk

Relaterede dokumenter
Statistik. Introduktion Deskriptiv statistik Sandsynslighedregning

Lad os som eksempel se på samtidigt kast med en terning og en mønt:

Definition. Definitioner

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

Statistik Lektion 1. Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik

Statistik Lektion 1. Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik Sandsynlighedsregning

Anvendt Statistik Lektion 2. Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger

Sandsynlighedsregning

Dagens program. Afsnit Diskrete stokastiske variable Sandsynlighedsfunktioner Simultane fordelinger Betingede sandsynligheder

Statistik. Hjemmeside: kkb. Statistik - lektion 1 p.1/22

Deskriptiv statistik. Version 2.1. Noterne er et supplement til Vejen til matematik AB1. Henrik S. Hansen, Sct. Knuds Gymnasium

4 Oversigt over kapitel 4

Statistik Lektion 3. Simultan fordelte stokastiske variable Kontinuerte stokastiske variable Normalfordelingen

{ } { } {( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )}

Sandsynlighedsregning

Anvendt Statistik Lektion 2. Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger

Modul 2: Sandsynlighedsmodeller og diskrete stokastiske variable

Bernoulli og binomial fordelingerne Kontinuerte stokastiske variable Normalfordelingen

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

Kvantitative Metoder 1 - Efterår Dagens program

Kvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program

Binomial fordeling. n f (x) = p x (1 p) n x. x = 0, 1, 2,...,n = x. x x!(n x)! Eksempler. Middelværdi np og varians np(1 p). 2/

Statistik. Peter Sørensen: Statistik og sandsynlighed Side 1

Dagens program. Afsnit Eksperimenter med usikkerhed Sandsynlighedsmodel - Udfaldsrum - Hændelser - Sandsynligheder Eksempler

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

Nanostatistik: Opgaver

Sandsynlighedsregning

Statistik Lektion 1. Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik Sandsynlighedsregning

Ex µ = 3,σ 2 = 1 og µ = 1,σ 2 = 4. hvor. Vha. R: Vha. tabel:

1/41. 2/41 Landmålingens fejlteori - Lektion 1 - Kontinuerte stokastiske variable

Undervisningsbeskrivelse

Sandsynligheder. Mængder Hændelser Sandsynligheder Regler for sandsynligheder

Sandsynlighedsregning 10. forelæsning Bo Friis Nielsen

Sandsynlighedsregning 10. forelæsning Bo Friis Nielsen

Elementær sandsynlighedsregning

Sandsynlighedsregning 10. forelæsning Bo Friis Nielsen

Landmålingens fejlteori Lektion 1 Det matematiske fundament Kontinuerte stokastiske variable

Billedbehandling og mønstergenkendelse: Lidt elementær statistik (version 1)

Elementær sandsynlighedsregning

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

Løsninger til kapitel 1

Vejledende løsninger til opgaver i kapitel 6

Sandsynlighedsregning og statistik

TØ-opgaver til uge 46

Statistik er at behandle en stor mængde af tal, så de bliver lettere at overskue og forstå.

Hvad skal vi lave i dag?

Sandsynlighedsregning Stokastisk variabel

En Introduktion til Sandsynlighedsregning

Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab. Statistisk Model

Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder

StatDataN: Middelværdi og varians

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

Program: 1. Repetition: fordeling af observatorer X, S 2 og t. 2. Konfidens-intervaller, hypotese test, type I og type II fejl, styrke.

Sandsynlighed. for matc i stx og hf Karsten Juul

Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007

Hvad skal vi lave i dag?

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

Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger

Landmålingens fejlteori - Sandsynlighedsregning - Lektion 1

Deskriptiv statistik for hf-matc

Beskrivende statistik

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

Nanostatistik: Stokastisk variabel

Statistik Lektion 2. Uafhængighed Stokastiske Variable Sandsynlighedsfordeling Middelværdi og Varians for Stok. Var.

Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder

Deskriptiv statistik for matc i stx og hf

Simulering af stokastiske fænomener med Excel

SANDSYNLIGHEDSREGNING Hvad er sandsynlighed for noget? Umiddelbart kan vi inddele sandsynlighed i tre former.

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

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger. Per Bruun Brockhoff.

Note om Monte Carlo metoden

Repetition Stokastisk variabel

Undervisningsbeskrivelse

Teoretisk Statistik, 9 marts nb. Det forventes ikke, at alt materialet dækkes d. 9. marts.

Teoretisk Statistik, 16. februar Generel teori,repetition

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

Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger

Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger

Kvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program

En Introduktion til Sandsynlighedsregning

Rettevejledning til eksamen i Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 2. januar 2007

Kvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program

LØNSPREDNINGSOPGØRELSER NU TILGÆNGELIG I LOPAKS

Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab. Introduktion

Nanostatistik: Stokastisk variabel

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

Hvad skal vi lave i dag?

Forslag til løsning af Opgaver til sandsynlighedsregning (side 434)

t-fordeling Boxplot af stikprøve (n=20) fra t(2)-fordeling Program ( ): 1. repetition: fordeling af observatorer X, S 2 og t.

Kombinatorik. Eksempel 2: En mand har 7 par bukser og 10 skjorter. Skal han både vælge en skjorte og et par bukser, så har han 10. 7=70 mulige valg.

Sandsynlighedsregning: endeligt udfaldsrum (repetition)

Simulering af stokastiske fænomener med Excel

Nanostatistik: sandsynligheder Kursushjemmeside: kurser/nanostatistik/

Kapitel 3 Centraltendens og spredning

Modul 7: Eksempler. 7.1 Beskrivende dataanalyse Diagrammer. Bent Jørgensen. Forskningsenheden for Statistik ST501: Science Statistik

Undervisningsbeskrivelse

Landmålingens fejlteori - Repetition - Kontinuerte stokastiske variable - Lektion 3

m = 0,15 22,5 + 0, , , , ,05 90 = 61,9år år år år år 26,67% 40% 26,67% 6,67%

Sandsynlighedsregning

Statistik. Peter Sørensen: Statistik og sandsynlighed Side 1

Transkript:

2011.09.20 lth@campus.dk

Intro Læseplan Beskrivende Statistik Sandsynligheder

Ordet kommer fra Latin.: statisticum (statsrådgiver) Italiensk.: statistica (statsmand / politiker) Hvorfor statistik? Træk fra statistikkens historie Model af virkeligheden Anvendelser Data, statistikerens råmateriale Kvalitative vs. Kvantitative Data (num. vs. ej num.) Diskrete vs. Kontinuerte Data

Data præsentation ved tabeller eller grafik Der laves ikke model for data og der antages ikke fordeling for data Ofte første skridt i en statistisk analyse HUSK: TEGN TEGN - TEGN

5 Positionsmål.: minimum (Min), maximum (Max), modaltal, fraktiler og middelværdi 4 Variationsmål.: variationsbredde, kvartilsafstand, varians og standardafvigelse.

Karakterfordeling i Engelsk Mundtlig, Grundskolens 9 kl, 2008/2009 http://statweb.uni-c.dk/databanken/uvmdataweb/showreport.aspx?report=kgs-antkar-fag-kar -3 0 2 4 7 10 12 Total 301 2867 7257 12051 15926 12613 10182 61197 EXCEL.: Tilf.->BEWIStat->1->a Husk data skal læses lodret i x h H f F 1-3 301 301 0,005 0,005 2 0 2867 3168 0,047 0,051 3 2 7257 10425 0,119 0,170 4 4 12051 22476 0,197 0,367 5 7 15926 38402 0,260 0,628 6 10 12613 51015 0,206 0,834 7 12 10182 61197 0,166 1 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0-5 0 5 10 15 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0-5 0 5 10 15

0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 Modaltal 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0-5 0 5 10 15 Min(xi)= -3 Max(xi)=12 0-5 0 5 10 15 Fraktiler, obs no. 25%.: (61197-1) 0,25=15300-> 4 50%.: (61197-1) 0,50=30599-> 7 75%.: (61197-1) 0,75=45898->10

Varians.: Gennemsnitlig kvadreret afstand Fra middelværdi Variationsbredde.: R=12-(-3)=15 Kvartilsafstand.: IQR=10-4=6 14 Boksplot af kvartiler og middelværdi Fra KeHaTools; s^2=13,53 s=3,68 12 10 8 6 4 2 0-2 -4 Karakterfordeling

En kort beskrivende statistisk analyse af karakterfordeling af de 67197 karakterer uddelt i Engelsk Mundtlig, Grundskolens 9 kl, 2008/2009 eksamen viser et gennemsnit på 6,88, hvilket er tæt på medianen 7. 25% af eleverne har fået 4 eller derunder men 75% har fået 10 eller derunder. Kvartilsafstanden er 6, hvilket svarer til lidt mindre 2 gange standardafvigelsen s=2,68 Overordnet synes karaktererne fordelt symmetrisk omkring middelværdien med godt halvdelen over og halvdelen under med størst tæthed ved middelværdien. Man kunne mistænke karakterne for at være normalfordelt. (mere om det på et senere tidspunkt.)

Historien Spil Astraglii (50.000 år) Terning (5500 år) Gerolamo Cardano (1501-76) Liber de Ludo Alea Fandt Additionsreglen og Multiplikationsreglen Piere de Fermat (1601-65) Blaise Pascal (1623-62) Terningen har ingen hukommelse Binomialkoefficientens anvendelse Jack Bernoulli (1654-1705) De store tals lov Chebyshev (1821-94) Stokastisk variabel

Udfaldsrum.: Mulige udfald Eksempel: En mønt har to sider, plat og krone så; Sandsynlighed.: Eksperiment (kast med en mønt) -> Hyppighed (hvor mange gange kommer plat/krone) -> Relativ hyppighed (antal -> %) -> Sandsynlighed (for ) Ærlig mønt.:

For Da gælder: udfaldsrummet for et eksperiment. 1) 2) 3) Her kan tolkes som frekvensen af udfaldet og betegnes sandsynlighedsfeltet og tilhørende sandsynlighedsfunktion. med udfaldsrum

Lad os kaste med en ærlig terning så Lad være hændelsen lavt kast, dvs så Lad B være hændelsen lige kast, dvs Lad C være hændelsen højt kast, dvs Hændelserne illustreres i et Venn-diagram så så

, kaldes Komplementær hændelse til Dermed har vi at og Vi har at, kaldes Fællesmængden i og, kaldes fraregnet og vi har at Så

, Kaldes Foreningsmængden af Vi har at og idet og da skal vi trække en fra. Regneregel.: Specielt gælder, hvis og er disjunkte at dvs. når

ss. For og Lad os se på Vi har at forudsat vi er i så for noget mere generelt samtidigt gælder at hvorfor der må gælde at

Lad 1) 2) 3) udfaldsrum en samling af delmængder, der opfylder

Lad en klassedeling af udfaldrummet og lad en hændelse i, da gælder

Vi har at der gælder Samtidigt ved vi at hvorfor Dermed har vi sidste regneregel

For et sandsynlighedsfelt og og hændelser gælder 1) 2) 3) 4) 5)

Lad og to puljer Du skal nu vælge 1 fra hver af de to puljer Tælletræet.: Der er 2 muligheder for I alt muligheder og 3 muligheder for

Lad igen og to puljer Antag nu vi skal vælge 1 fra pulje og 2 fra pulje Hvis rækkefølgen betyder noget, har vi formlen Der er 2 muligheder for og 3 muligheder for samt 2 for B2 I alt muligheder Brug Excel.: =PERMUT(n;k)

Lad igen og to puljer Hvis rækkefølgen ikke betyder noget, har vi Binomialformlen.: Der er 2 muligheder for, disse skal kombineres med 2 ud af 3 mulige fra pulje I alt muligheder Brug Excel.: =KOMBIN(n;k)

Forløb Opgaver Slides Gruppearbejde Egne eksempler Andet