Het verhaal van de financiële staart Jan Beirlant, Goedele Dierckx Universitair Centrum voor Statistiek en Departement Wiskunde, KULeuven
|
|
- Elke Pauwels
- 8 jaren geleden
- Aantal bezoeken:
Transcriptie
1 Het verhaal van de financiële staart Jan Beirlant, Goedele Dierckx Universitair Centrum voor Statistiek en Departement Wiskunde, KULeuven In het secundair onderwijs wordt de 8-uur wiskunde nauwelijks nog aangeboden. Twee klasuren worden ingewisseld voor vakoverschrijdend werk. Dit artikel, een eerste in een rij van twee, wil een voorbeeld geven van lesmateriaal dat binnen het kader van dergelijke vakoverschrijdende invulling en vanuit het perspectief van de wiskundeleraar, als input kan gebruikt worden om bijvoorbeeld samen met een collega economie tot een gepaste invulling te komen. Deze tekst sluit aan bij de lezing Werken met Statistiek in de wetenschappen, die gehouden werd op 23 april 2005 op een studiedag van het Vliebergh- Sciencecentrum. Naast dit voorbeeld wordt later nog een voorbeeld van het gebruik van statistiek in de geografie in het vooruitzicht gesteld. 1 Inleiding In de statistiek concentreerde men zich in eerste instantie op het ontwikkelen van theorieën voor gemiddeldes. Dit leverde een aantal belangrijke resultaten op, waarbij de normale verdeling een sleutelrol speelt. Wanneer er extreem grote waarnemingen optreden en wanneer deze extremen net het onderwerp van discussie zijn, blijken deze methoden echter foute antwoorden op te leveren,. Denken we, bijvoorbeeld, aan de grootste verliezen op de beurs: de vraag die men hier kan stellen is, hoe vaak men een beurscrash zoals deze van 19 oktober 1987 kan verwachten, of anders gesteld, wat de terugkeerperiode van een dergelijke onheilstijding wel is. Het mag duidelijk zijn dat deze vraag hier gesteld wordt op een zeer algemeen niveau en geen rekening kan of wil houden met specifieke andere economische of maatschappelijke informatie die aan de grondslag van een dergelijke gebeurtenis kan liggen. Tevens moeten we ervan uitgaan dat deze economische wereld waarin dergelijk fenomeen zich kan voordoen niet wijzigt of stationair blijft. Dit laatste is zeer belangrijk als men de aangeboden oplossing ook als een voorspeller gaat hanteren. 1
2 In dit artikel zullen we aantonen dat de normale verdeling geen goed model is om deze extreme verliezen te beschrijven. De vraag stelt zich dan natuurlijk wat wel een goed model is. We zullen proberen aan te tonen hoe een wiskundige stelling hier het antwoord levert en alternatieven voorstelt. Als voorbeeld bestuderen we de resultaten van de Dow Jones van 1954 tot Tabel 1: De 10 grootste Dow Jones verliezen ( ). datum slotkoers negatieve logreturn In de financiële wereld drukt men de verliezen van de Dow Jones vaak uit in termen van logreturns. Stel S t, de slotkoers van de Dow Jones op dag t, dan is de logreturn X t voor die dag gedefinieerd als X t = ln(s t ) ln(s t 1 ). Indien de beurswaarde constant blijft dan zal de logreturn dus nul zijn, daalt (respectievelijk stijgt) de waarde, dan is de logreturn negatief (respectievelijk positief). Tabel 1 geeft de 10 grootste verliezen van de Dow Jones in de periode weer. Hierbij staat het begrip negatieve logreturn voor de van teken veranderde verlieswaarden. 2 Normale verdeling? In de financiële wereld wordt vaak het Black-Scholes model gebruikt om (negatieve) logreturns te modelleren. De faam van beider auteurs in de wetenschappelijke wereld is bijzonder groot. Black en Scholes ontvingen trouwens in 1997 de Nobelprijs voor Economie. De normale verdeling wordt in hun voorstel gebruikt om het gedrag van (negatieve) logreturns te beschrijven. Dit lijkt, op het eerste zicht tenminste, niet zo n slechte keuze wanneer we over het histogram van de negatieve logreturns een normale dichtheid aanpassen zoals in Figuur 1. Het rekenkundig gemiddelde van de Dow Jones 2
3 logreturns is x = , en de variantie van deze gegevens is gelijk aan s 2 = De getekende dichtheidscurve wordt gegeven door de formule ( f(x) = 1 exp 1 ( ) ) 2 x x. (1) 2πs 2 2 s neglogreturn Figuur 1: Histogram van de negatieve logreturns ( ) met normale dichtheid. Wanneer we echter het normale model (met gemiddelde en met variantie ) hanteren om te berekenen hoe vaak we verwachten dat extreme negatieve logreturns voorkomen, dan lijken de berekende kansen niet overeen te komen met de observaties. Zo werd de laatste 50 jaar, 10 keer een waarde geobserveerd die groter is dan of gelijk is aan Berekenen we echter de kans P(negatieve logreturn ) met behulp van de normale verdeling, dan is deze gegeven door Aangezien er voor de Dow Jones jaarlijks ± 250 observaties zijn en betekent dit dat we verwachten dat de waarde , of een nog extremere waarde, slechts 1 keer in de 35 jaar voorkomt, tenminste... als het normale model voldoet. Deze 35 jaar noemt men de terugkeerperiode van de waarde Aangezien er voor de Dow Jones 250 observaties per jaar zijn, wordt de terugkeerperiode T hier dus gedefinieerd door de volgende relatie: P ( (negatieve) logreturn x ) = 1 250T 3
4 We pasten deze relatie reeds toe voor x = onder het normale model. Analoge kansen en terugkeerperiodes werden berekend voor geobserveerde negatieve logreturns uit Tabel 1. De resultaten kunnen afgelezen worden in Tabel 2. Tabel 2: De 10 grootste Dow Jones verliezen ( ). logreturn x kans P(logreturn x) Terugkeerperiode T jaar jaar jaar Uit Tabel 2 blijkt dat de normale verdeling geen goed model is om de extreme waarden van de negatieve logreturn te beschrijven. De tweede grootste crashwaarde, , zou pas om de jaar verwacht worden. Een homo sapiens met een eeuwig leven zou het al eens kunnen gezien hebben tot nu toe. De grootste verlieswaarde, , is eigenlijk helemaal niet mogelijk op basis van de bovenstaande berekening: merk namelijk op dat de big bang ongeveer jaar geleden is. De fout die we maken met het gebruik van de normale verdeling hier, merken we ook op als we inzoomen op de rechterstaart in Figuur 1. Dit levert Figuur 2. De staart van de normale verdeling is blijkbaar te licht om de extreme waarden in het histogram goed te beschrijven neglogreturn Figuur 2: Rechterstaart van het histogram van de negatieve logreturns ( ) met normale dichtheid. 4
5 3 Het verhaal van de staart... Als de normale verdeling geen goed model is om de staart van de (negatieve) logreturns te beschrijven, rijst natuurlijk de vraag welk model dan wel goed aansluit bij de extreme negatieve logreturns. Om een antwoord op deze vraag te formuleren, blijkt uit Figuur 2 dat we op zoek moeten gaan naar een verdeling met dikkere staarten dan de normale verdeling. De normale dichtheid in Figuren 1 en 2 werd gegeven door de formule (1). De rechterstaart van de normale neemt exponentieel snel af als x toeneemt. Men spreekt in dit geval van een lichte staart. Er bestaan echter ook dichtheden met zwaardere staarten, die minder snel dalen als x toeneemt, zodat extreme waarden waarschijnlijker worden. Dit is geïllustreerd in Figuur lichtstaartig zwaarstaartig Figuur 3: P(X 0.04) is groter voor zwaarstaartige dan voor lichtstaartige verdelingen. Een voorbeeld van een zwaarstaartige verdeling is de Pareto verdeling met als dichtheid f(x) = αβα xα+1,x > β,α > 0,β > 0 waarbij de dichtheid daalt volgens een machtsfunctie, als x toeneemt. Maar ook andere zwaarstaartige verdelingen, waarbij de dichtheid daalt volgens een macht, zijn gekend. Deze zwaarstaartige verdelingen hebben wel allemaal de volgende eigenschap gemeen. Deze eigenschap beschrijft het gedrag boven een grote waarde u. Deze wiskundige stelling is gebaseerd op resultaten van Balkema en de Haan (1974) en van Pickands (1975): 5
6 de verdelingsfunctie F (y) = P (Y 6 y) van overschrijdingen Y = X u boven een drempelwaarde u kan goed benaderd worden door de formule 1 (1 + γy/σ) 1/γ indien u voldoende groot is (met gebruik van passende waarden voor γ en σ) negatieve logreturn Dit gedrag merken we ook op bij de (negatieve) logreturns. In Figuur 4 werden de overschrijdingen van de negatieve logreturns boven een hoge drempelwaarde u = 0.02 aangeduid. overschrijding boven u=0.02 u= / / Figuur 4: Overschrijdingen boven de drempelwaarde u = 0.02 voor de negatieve logreturns ( ) Vervolgens werden de overschrijdingen uit Figuur 4 uitgezet in het histogram in Figuur overschrijdingen boven overschrijdingen boven Figuur 5: Histogram van overschrijdingen van negatieve logreturns boven de drempelwaarde u = 0.02 met aangepast model met γ = en σ = (a) voor de hele verdeling; (b) voor de rechterstaart van de verdeling. 6
7 Dit histogram kan dus veel beter benaderd worden met een dichtheid die correspondeert met de verdelingsfunctie 1 (1 + γx/σ) 1/γ. Op basis van de historische gegevens kunnen schattingen voor γ en σ voorgesteld worden. Dit model werd in Figuur 5(a) gefit en levert een goede beschrijving van de overschrijdingen. Ook voor de extreme waarden, zoals we zien in figuur 5(b) waar we inzoomden op de rechterstaart van de verdeling. Men kan het model nu ook gebruiken om kansen en terugkeerperiodes in te schatten. In Tabel 2 berekenden we reeds terugkeerperiodes, onder het normale model. De bekomen schattingen kwamen niet overeen met wat geobserveerd werd. Men kan nu analoge berekeningen maken, maar onder het gefitte model in Figuur 5. In Beirlant et al. (2005) werd zo onder andere de terugkeerperiode van de logreturn waarde voorspeld, die correspondeert bij de crash van 19 oktober Hierbij werd het model aangepast op basis van alle andere gegevens van 1954 tot De verwachte terugkeerperiode van de crash in 1987 wordt nu als 50 jaar ingeschat. 4 Conclusie De auteurs menen dat het bovenstaand materiaal mogelijks kan verwerkt worden tot lesmateriaal in een wiskunde klas van zodra de begrippen histogram, normale kansverdeling, steekproefgemiddelde en standaarddeviatie, en het aanpassen van een dichtheid aan een histogram gekend zijn. Tevens moeten de studenten in staat zijn kansen te berekenen onder een normale dichtheidscurve. Wat is de mogelijke meerwaarde in het kader van hun opleiding? Vooreerst wordt de leerstof over de normale verdeling op een realistisch welbekend probleem toegepast. Verder kan dergelijk voorbeeld een taai misverstand uit de wereld helpen: niet alles is normaal verdeeld, zelfs niet indien er veel gegevens mee gemoeid zijn. De centrale limietstelling wordt vaak foutief als motivatie voor de normale verdeling gehanteerd! Het voorbeeld waarschuwt voor een andere fout met een kleine terugkeerperiode: statistische grafieken worden vaak misbruikt om het gelijk te halen (zie onze Figuur 1). Statistiek is eveneens uitstekend geschikt om onderscheid te leren maken tussen functies en om het belang van die verschillen te leren kennen. Tenslotte: het hoopt het belang aan te tonen van een wiskundige stelling. In plaats van 7
8 trial and error waar de economist toe gedoemd lijkt indien Pickands zijn stelling niet had geformuleerd, kan men nu een eenduidige methode naar voor halen net zoals dit het geval was voor centrale kansberekeningen omtrent een rekenkundig gemiddelde op basis van de alomtegenwoordige centrale limietstelling. Er worden in het wiskundig onderzoek nog steeds belangrijke stellingen geformuleerd die voor tal van andere wetenschappelijke disciplines toepassingen inhouden! 5 Bibliografie 1. A. Balkema, L. de Haan, Residual life at great age, Ann. Probab. 2, (1974). 2. J. Beirlant, W. Schoutens and J. Segers, Mandelbrot s Extremism, Wilmott magazine (2005), March Issue, J. Beirlant, Y. Goegebeur, J. Segers and J. Teugels, Statistics of Extremes: Theory and Applications, Wiley, J. Pickands III, Statistical inference using extreme order statistics, Ann. Statist. 3, (1975). 8
VERGELIJKENDE STUDIE VAN ALTERNATIEVE ONTWERPWAARDE SCHATTINGEN VAN SIGNIFICANTE GOLFHOOGTE
Rapport aan isterie van de Vlaamse Gemeenschap Departement Leefmilieu en Infrastructuur Administratie Waterwegen en Zeewezen AFDELING WATERWEGEN KUST VERGELIJKENDE STUDIE VAN ALTERNATIEVE ONTWERPWAARDE
Nadere informatieHOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE
HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE 1 DOEL VAN REGRESSIE ANALYSE De relatie te bestuderen tussen een response variabele en een verzameling verklarende variabelen 1. LINEAIRE REGRESSIE Veronderstel dat gegevens
Nadere informatieVandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 3. Recap 2. Recap 1. Recap Centrale limietstelling T-verdeling Toetsen van hypotheses
Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 3 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Recap Centrale limietstelling
Nadere informatieWetenschappelijk Instituut Volksgezondheid. Verwerking van gecensureerde waarden
Wetenschappelijk Instituut Volksgezondheid Dienst Kwaliteit van medische laboratoria Verwerking van gecensureerde waarden 1 ste versie Pr. Albert (februari 2002) 2 de versie Aangepast door WIV (toepassingsdatum:
Nadere informatieSOCIALE STATISTIEK (deel 2)
SOCIALE STATISTIEK (deel 2) D. Vanpaemel KU Leuven D. Vanpaemel (KU Leuven) SOCIALE STATISTIEK (deel 2) 1 / 57 Hoofdstuk 5: Schatters en hun verdeling 5.1 Steekproefgemiddelde als toevalsvariabele D. Vanpaemel
Nadere informatieHOOFDSTUK 6: INTRODUCTIE IN STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN
HOOFDSTUK 6: INTRODUCTIE IN STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN Inleiding Statistische gevolgtrekkingen (statistical inference) gaan over het trekken van conclusies over een populatie op basis van steekproefdata.
Nadere informatieZeldzame en extreme gebeurtenissen
Zeldzame en extreme gebeurtenissen Ruud H. Koning 19 March 29 Outline 1 Extreme gebeurtenissen 2 3 Staarten 4 Het maximum 5 Kwantielen Ruud H. Koning Zeldzame en extreme gebeurtenissen 19 March 29 2 /
Nadere informatieTentamen Kansrekening en Statistiek (2WS04), dinsdag 17 juni 2008, van uur.
Technische Universiteit Eindhoven Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Kansrekening en Statistiek (2WS4, dinsdag 17 juni 28, van 9. 12. uur. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen
Nadere informatie+ ( 1 4 )2 σ 2 X σ2. 36 σ2 terwijl V ar[x] = 11. Aangezien V ar[x] het kleinst is, is dit rekenkundig gemiddelde de meest efficiënte schatter.
STATISTIEK OPLOSSINGEN OEFENZITTINGEN 5 en 6 c D. Keppens 2004 5 1 (a) Zij µ de verwachtingswaarde van X. We moeten aantonen dat E[M i ] = µ voor i = 1, 2, 3 om te kunnen spreken van zuivere schatters.
Nadere informatieHoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen
Hoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen 3.1 Schatten: Er moet een verbinding worden gelegd tussen de steekproefgrootheden en populatieparameters, willen we op basis van de een iets kunnen zeggen over de ander.
Nadere informatieFeedback proefexamen Statistiek I 2009 2010
Feedback proefexamen Statistiek I 2009 2010 Het correcte antwoord wordt aangeduid door een sterretje. 1 Een steekproef van 400 personen bestaat uit 270 mannen en 130 vrouwen. Een derde van de mannen is
Nadere informatieEconomie en maatschappij(a/b)
Natuur en gezondheid(a/b) Economie en maatschappij(a/b) Cultuur en maatschappij(a/c) http://profielkeuze.qompas.nl/ Economische studies Talen Recht Gedrag en maatschappij http://www.connectcollege.nl/download/decanaat/vwo%20doorstroomeisen%20universiteit.pdf
Nadere informatieG0N11a Statistiek en data-analyse: project Eerste zittijd Modeloplossing
G0N11a Statistiek en data-analyse: project Eerste zittijd 2007-2008 Modeloplossing Opmerking vooraf: Deze modeloplossing is een heel volledig antwoord op de gestelde vragen. Om de maximumscore op een vraag
Nadere informatieWiskunde B - Tentamen 2
Wiskunde B - Tentamen Tentamen van Wiskunde B voor CiT (57) Donderdag 4 april 005 van 900 tot 00 uur Dit tentamen bestaat uit 8 opgaven, 3 tabellen en formulebladen Vermeld ook je studentnummer op je werk
Nadere informatieZeldzame en extreme gebeurtenissen
24 March 215 Outline 1 Inleiding 2 Extreme gebeurtenissen 3 4 Staarten 5 Het maximum 6 Kwantielen 23 maart 215 Het Financieele Dagblad Vijf grootste rampen (verzekerd kapitaal) 1 Orkaan Katrina (25, MU$
Nadere informatiePopulaties beschrijven met kansmodellen
Populaties beschrijven met kansmodellen Prof. dr. Herman Callaert Deze tekst probeert, met voorbeelden, inzicht te geven in de manier waarop je in de statistiek populaties bestudeert. Dat doe je met kansmodellen.
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO. Wiskunde A1 (nieuwe stijl)
Wiskunde A (nieuwe stijl) Correctievoorschrift VWO Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs 0 0 Tijdvak Inzenden scores Uiterlijk op 6 juni de scores van de alfabetisch eerste tien kandidaten per school
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO. Wiskunde A1,2 (nieuwe stijl)
Wiskunde A, (nieuwe stijl) Correctievoorschrift VWO Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs 0 0 Tijdvak Inzenden scores Uiterlijk op 5 juni de scores van de alfabetisch eerste vijf kandidaten per school
Nadere informatie6.1 Beschouw de populatie die beschreven wordt door onderstaande kansverdeling.
Opgaven hoofdstuk 6 I Basistechnieken 6.1 Beschouw de populatie die beschreven wordt door onderstaande kansverdeling. x 0 2 4 6 p(x) ¼ ¼ ¼ ¼ a. Schrijf alle mogelijke verschillende steekproeven van n =
Nadere informatieExamenprogramma wiskunde D vwo
Examenprogramma wiskunde D vwo Het eindexamen Het eindexamen bestaat uit het schoolexamen. Het examenprogramma bestaat uit de volgende domeinen: Domein A Vaardigheden Domein B Kansrekening en statistiek
Nadere informatieVOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansmodellen. 4. Het steekproefgemiddelde. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert
VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Kansmodellen 4. Werktekst voor de leerling Prof. dr. Herman Callaert Hans Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vancaudenberg . Een concreet voorbeeld.... Een kansmodel
Nadere informatiewiskunde A pilot vwo 2016-II
OVERZICHT FORMULES Differentiëren naam van de regel functie afgeleide somregel s( x) = f( x) + g( x) s' ( x) = f'x ( ) + g'x ( ) productregel px ( ) = f( x) gx ( ) p' ( x) = f '( x) g( x) + f ( x) g' (
Nadere informatieKansrekening en statistiek wi2105in deel I 29 januari 2010, uur
Kansrekening en statistiek wi20in deel I 29 januari 200, 400 700 uur Bij dit examen is het gebruik van een (evt grafische rekenmachine toegestaan Tevens krijgt u een formuleblad uitgereikt na afloop inleveren
Nadere informatieGEOGEBRA 4. R. Van Nieuwenhuyze. Hoofdlector wiskunde, lerarenopleiding HUB, Brussel. Auteur Van Basis tot Limiet. roger.van.nieuwenhuyze@skynet.
? GEOGEBRA 4 R. Van Nieuwenhuyze Hoofdlector wiskunde, lerarenopleiding HUB, Brussel. Auteur Van Basis tot Limiet. roger.van.nieuwenhuyze@skynet.be Roger Van Nieuwenhuyze GeoGebra 4 Pagina 1 1. Schermen
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO. Wiskunde A (oude stijl)
Wiskunde A (oude stijl) Correctievoorschrift VWO Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs 0 0 Tijdvak Inzenden scores Uiterlijk op 5 juni de scores van de alfabetisch eerste vijf kandidaten per school
Nadere informatieVOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS
VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Steekproefmodellen en normaal verdeelde steekproefgrootheden 5. Werktekst voor de leerling Prof. dr. Herman Callaert Hans Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vancaudenberg
Nadere informatieTentamen Kansrekening en Statistiek MST 14 januari 2016, uur
Tentamen Kansrekening en Statistiek MST 14 januari 2016, 14.00 17.00 uur Het tentamen bestaat uit 15 meerkeuzevragen 2 open vragen. Een formuleblad wordt uitgedeeld. Normering: 0.4 punt per MC antwoord
Nadere informatie6.1 Beschouw de populatie die wordt beschreven door onderstaande kansverdeling.
Opgaven hoofdstuk 6 I Learning the Mechanics 6.1 Beschouw de populatie die wordt beschreven door onderstaande kansverdeling. De random variabele x wordt tweemaal waargenomen. Ga na dat, indien de waarnemingen
Nadere informatieVandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 2. Basisbegrippen. Theoretische kansverdelingen
Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 2 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Theoretische kansverdelingen
Nadere informatieToets deel 2 Data-analyse en retrieval Vrijdag 1 Juli 2016:
Toets deel 2 Data-analyse en retrieval Vrijdag 1 Juli 2016: 11.00-13.00 Algemene aanwijzingen 1. Het is toegestaan een aan beide zijden beschreven A4 met aantekeningen te raadplegen. 2. Het is toegestaan
Nadere informatieExamen VWO. wiskunde A (pilot) tijdvak 2 woensdag 22 juni 13:30-16:30 uur
Examen VWO 2016 tijdvak 2 woensdag 22 juni 13:30-16:30 uur wiskunde A (pilot) Dit examen bestaat uit 21 vragen. Voor dit examen zijn maximaal 82 punten te behalen. Voor elk vraagnummer staat hoeveel punten
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO. Wiskunde A
Wiskunde A Correctievoorschrift VWO Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs 0 00 Tijdvak Inzenden scores Uiterlijk 9 mei de scores van de alfabetisch eerste vijf kandidaten per school op de daartoe verstrekte
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO. Wiskunde A1 (nieuwe stijl)
Wiskunde A (nieuwe stijl) Correctievoorschrift VWO Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs 0 0 Tijdvak Inzenden scores Uiterlijk op juni de scores van de alfabetisch eerste vijf kandidaten per school
Nadere informatieMeten en experimenteren
Meten en experimenteren Statistische verwerking van gegevens Een korte inleiding 3 oktober 006 Deel I Toevallige veranderlijken Steekproef Beschrijving van gegevens Histogram Gemiddelde en standaarddeviatie
Nadere informatieDe enveloppenparadox
De enveloppenparadox Mats Vermeeren Berlin Mathematical School) 6 april 013 1 Inleiding Een spel gaat als volgt. Je krijgt twee identiek uitziende enveloppen aangeboden, waarvan je er één moet kiezen.
Nadere informatieHoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies
Hoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies 7.1 Het gemiddelde van een populatie Standaarddeviatie van de populatie en de steekproef In het vorige deel is bij de significantietoets uitgegaan
Nadere informatieStatistiek voor Natuurkunde Opgavenserie 1: Kansrekening
Statistiek voor Natuurkunde Opgavenserie 1: Kansrekening Inleveren: 12 januari 2011, VOOR het college Afspraken Serie 1 mag gemaakt en ingeleverd worden in tweetallen. Schrijf duidelijk je naam, e-mail
Nadere informatieWISKUNDE D VWO VAKINFORMATIE STAATSEXAMEN 2016 V15.7.0
WISKUNDE D VWO VAKINFORMATIE STAATSEAMEN 2016 V15.7.0 De vakinformatie in dit document is vastgesteld door het College voor Toetsen en Examens (CvTE). Het CvTE is verantwoordelijk voor de afname van de
Nadere informatie5,1. Samenvatting door een scholier 1647 woorden 18 oktober keer beoordeeld. Wiskunde A
Samenvatting door een scholier 1647 woorden 18 oktober 2010 5,1 4 keer beoordeeld Vak Wiskunde A Samenvatting A2 Recht evenredig Bij een stapgrootte van y hoort een constante eerste augmentatie van x Omgekeerd
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO. Wiskunde A1 (nieuwe stijl)
Wiskunde A (nieuwe stijl) Correctievoorschrift VWO Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs 0 0 Tijdvak Inzenden scores Vul de scores van de alfabetisch eerste vijf kandidaten per school in op de optisch
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO. Wiskunde A (oude stijl)
Wiskunde A (oude stijl) Correctievoorschrift VWO Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs 0 0 Tijdvak Inzenden scores Uiterlijk op 6 juni de scores van de alfabetisch eerste vijf kandidaten per school
Nadere informatieintroductie populatie- steekproef- steekproevenverdeling pauze parameters aannames ten slotte
toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week 2: de steekproevenverdeling Moore, McCabe, and Craig. Introduction to the Practice of Statistics Chapter 5: Sampling Distributions 5.1: The
Nadere informatieEindexamen wiskunde A1 vwo 2001-I
Eindexamen wiskunde A vwo 00-I 4 Antwoordmodel Opgave Contradansen Er zijn mogelijkheden voor elke maat Er zijn dus 8 mogelijke volgordes de conclusie: ja, de bewering is waar Er moet driemaal 5 worden
Nadere informatieCorrectievoorschrift HAVO. Wiskunde A 1,2
Wiskunde A, Correctievoorschrift HAVO Hoger Algemeen Voortgezet Onderwijs 0 00 Tijdvak Inzenden scores Uiterlijk juni de scores van de alfabetisch eerste tien, maar bij voorkeur vijftien kandidaten per
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Eindtentamen Kansrekening en Statistiek (WS), Tussentoets Kansrekening en Statistiek (WS), Vrijdag 8 april, om 9:-:. Dit is een tentamen
Nadere informatieDefinitie 1.1. Een partitie van een natuurlijk getal n is een niet stijgende rij positieve natuurlijke getallen met som n
Hoofdstuk 1 Inleidende begrippen 1.1 Definities Definitie 1.1. Een partitie van een natuurlijk getal n is een niet stijgende rij positieve natuurlijke getallen met som n Voor het tellen van het aantal
Nadere informatieStochastiek 2. Inleiding in de Mathematische Statistiek 1 / 17
Stochastiek 2 Inleiding in de Mathematische Statistiek 1 / 17 Statistische toetsen 2 / 17 Toetsen - algemeen - 1 Setting: observatie X in X, model {P θ : θ Θ}. Gegeven partitie Θ = Θ 0 Θ 1, met Θ 0 Θ 1
Nadere informatieDeeltentamen 2 Algemene Statistiek Vrije Universiteit 18 december 2013
Afdeling Wiskunde Volledig tentamen Algemene Statistiek Deeltentamen 2 Algemene Statistiek Vrije Universiteit 18 december 2013 Gebruik van een (niet-grafische) rekenmachine is toegestaan. Geheel tentamen:
Nadere informatie4 Domein STATISTIEK - versie 1.2
USolv-IT - Boomstructuur DOMEIN STATISTIEK - versie 1.2 - c Copyrighted 42 4 Domein STATISTIEK - versie 1.2 (Op initiatief van USolv-IT werd deze boomstructuur mede in overleg met het Universitair Centrum
Nadere informatieb) Het spreidingsdiagram ziet er als volgt uit (de getrokken lijn is de later uit te rekenen lineaire regressie-lijn): hoogte
Classroom Exercises GEO2-4208 Opgave 7.1 a) Regressie-analyse dicteert hier geen stricte regels voor. Wanneer we echter naar causaliteit kijken (wat wordt door wat bepaald), dan is het duidelijk dat hoogte
Nadere informatieExamen Statistiek I Feedback
Examen Statistiek I Feedback Bij elke vraag is alternatief A correct. Bij de trekking van een persoon uit een populatie beschouwt men de gebeurtenissen A (met bril), B (hooggeschoold) en C (mannelijk).
Nadere informatieOplossingen hoofdstuk 8
Count Count Oplossingen hoofdstuk 8 1. Plaats de volgende eigenschappen bij de gegeven verdelingen. De eigenschappen kunnen voorkomen bij meerdere verdelingen. Plaats bij elke eigenschap het hierbij horende
Nadere informatieExamen Kansrekening en Wiskundige Statistiek: oplossingen
Examen Kansrekening en Wiskundige Statistiek: oplossingen S. Vansteelandt Academiejaar 006-007 1. Een team van onderzoekers wil nagaan of een bepaald geneesmiddel Triptan meer effectief is dan aspirine
Nadere informatieHOVO statistiek November 2011 1
Principale Componentenanalyse en hockeystick-short centring Principale Componentenanalyse bedacht door Karl Pearson in 1901 Peter Grünwald HOVO 31-10 2011 Stel we hebben een grote hoeveelheid data. Elk
Nadere informatieTentamen Mathematische Statistiek (2WS05), vrijdag 29 oktober 2010, van 14.00 17.00 uur.
Technische Universiteit Eindhoven Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Mathematische Statistiek (WS05), vrijdag 9 oktober 010, van 14.00 17.00 uur. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen
Nadere informatieCorrectievoorschrift HAVO
Correctievoorschrift HAVO 2008 tijdvak 2 wiskunde A,2 Het correctievoorschrift bestaat uit: Regels voor de beoordeling 2 Algemene regels 3 Vakspecifieke regels 4 Beoordelingsmodel 5 Inzenden scores Regels
Nadere informatieHoofdstuk 4 Kansen. 4.1 Randomheid
Hoofdstuk 4 Kansen 4.1 Randomheid Herhalingen en kansen Als je een munt opgooit (of zelfs als je een SRS trekt) kunnen de resultaten van tevoren voorspeld worden, omdat de uitkomsten zullen variëren wanneer
Nadere informatieEWMA Control Charts in Statistical Process Monitoring I.M. Zwetsloot
EWMA Control Charts in Statistical Process Monitoring I.M. Zwetsloot EWMA Control Charts in Statistical Process Monitoring Inez M. Zwetsloot Samenvatting EWMA Regelkaarten in Statistische Procesmonitoring
Nadere informatieH. 8 Kwadratische vergelijking / kwadratische functie
H. 8 Kwadratische vergelijking / kwadratische functie 8. Kwadratische vergelijking Een kwadratische vergelijking (of e graadsvergelijking) is een vergelijking van de vorm: a b c + + = Ook wordt een kwadratische
Nadere informatieNetwerkdiagram voor een project. AON: Activities On Nodes - activiteiten op knooppunten
Netwerkdiagram voor een project. AON: Activities On Nodes - activiteiten op knooppunten Opmerking vooraf. Een netwerk is een structuur die is opgebouwd met pijlen en knooppunten. Bij het opstellen van
Nadere informatieHOOFDSTUK IV TOETSEN VAN STATISTISCHE HYPOTHESEN
HOOFDSTUK IV TOETSEN VAN STATISTISCHE HYPOTHESEN 4.1 PARAMETERTOESTEN 1 A. Toetsen van het gemiddelde Beschouw een steekproef X 1, X,, X n van n onafhankelijke N(µ, σ) verdeelde kansveranderlijken Men
Nadere informatieRadboud Universiteit Nijmegen Heyendaalse weg 135
Radboud Universiteit Nijmegen Heyendaalse weg 35 Faculteit FNWI 6525 AJ Nijmegen Examen NWI-NB00B Inleiding Kansrekening 2 juni 206 Schrijf boven elk vel je naam, studentnummer en studierichting (W, N
Nadere informatieOefenvragen bij Statistics for Business and Economics van Newbold
Oefenvragen bij Statistics for Business and Economics van Newbold Hoofdstuk 1 1. Wat is het verschil tussen populatie en sample? De populatie is de complete set van items waar de onderzoeker in geïnteresseerd
Nadere informatieLANDSEXAMEN VWO Het examenprogramma Het examenprogramma voor het commissie-examen Wiskunde D bestaat uit de volgende (sub)domeinen:
LANDSEXAMEN VWO 2017-2018 Examenprogramma WISKUNDE D (V.W.O. ) (nieuw programma) 1 Het eindexamen Wiskunde D kent slechts het commissie-examen. Er is voor wiskunde D dus geen centraal schriftelijk examen.
Nadere informatieDEZE PAGINA NIET vóór 8.30u OMSLAAN!
STTISTIEK 1 VERSIE MT15303 1308 1 WGENINGEN UNIVERSITEIT LEERSTOELGROEP MT Tentamen Statistiek 1 (MT-15303) 5 augustus 2013, 8.30-10.30 uur EZE PGIN NIET vóór 8.30u OMSLN! STRT MET INVULLEN VN NM, REGISTRTIENUMMER,
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 12. Dinsdag 23 Oktober
Statistiek voor A.I. College 12 Dinsdag 23 Oktober 1 / 20 2 Deductieve statistiek Orthodoxe statistiek 2 / 20 3 / 20 Jullie - onderzoek Wivine Tijd waarop je opstaat (uu:mm wordt weergeven als uumm). Histogram
Nadere informatieVoorbehouden voor de correctoren Vraag 1 Vraag 2 Vraag 3 Vraag 4 Vraag 5 Totaal. Toets Kansrekenen I. 28 maart 2014
Voorbehouden voor de correctoren Vraag 1 Vraag 2 Vraag 3 Vraag 4 Vraag 5 Totaal Toets Kansrekenen I 28 maart 2014 Naam : Richting : Lees volgende aanwijzingen alvorens aan het examen te beginnen Wie de
Nadere informatieStatistiek voor A.I.
Statistiek voor A.I. College 13 Donderdag 25 Oktober 1 / 28 2 Deductieve statistiek Orthodoxe statistiek 2 / 28 3 / 28 Jullie - onderzoek Tobias, Lody, Swen en Sander Links: Aantal broers/zussen van het
Nadere informatieKansrekening en statistiek WI2105IN deel I 4 november 2011, uur
Kansrekening en statistiek WI05IN deel I 4 november 0, 4.00 7.00 uur Bij dit examen is het gebruik van een (evt. grafische) rekenmachine toegestaan. Een formuleblad wordt uitgereikt. Meerkeuzevragen Toelichting:
Nadere informatieExamenprogramma wiskunde A vwo
Examenprogramma wiskunde A vwo Het eindexamen Het eindexamen bestaat uit het centraal examen en het schoolexamen. Het examenprogramma bestaat uit de volgende domeinen: Domein A Vaardigheden Domein Bg Functies
Nadere informatieCorrectievoorschrift HAVO. wiskunde B1
wiskunde B Correctievoorschrift HAVO Hoger Algemeen Voortgezet Onderwijs 20 04 Tijdvak 2 inzenden scores Verwerk de scores van de alfabetisch eerste vijf kandidaten per school in het programma Wolf vul
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO
Correctievoorschrift VWO 2007 tijdvak wiskunde A,2 Het correctievoorschrift bestaat uit: Regels voor de beoordeling 2 Algemene regels 3 Vakspecifieke regels 4 Beoordelingsmodel 5 Inzenden scores Regels
Nadere informatieLes 2: Toetsen van één gemiddelde
Les 2: Toetsen van één gemiddelde Koen Van den Berge Statistiek 2 e Bachelor in de Biochemie & Biotechnologie 22 oktober 2018 Het statistisch testen van één gemiddelde is een veel voorkomende toepassing
Nadere informatiedrie getallen met spreidingsbreedte 11, bijvoorbeeld 5, 9 en 16
Antwoordmodel VWO 00-I wiskunde A (oude stijl) Antwoorden Opgave Kwaliteitscontrole z =,5 P(X < 500) = 0,006 0,6% ( %) het hanteren van de GR met gebruik van de normale-verdelingsfunctie met µ = 50 en
Nadere informatieWe zullen in deze les kijken hoe we netwerken kunnen analyseren, om bijvoorbeeld de volgende vragen te kunnen beantwoorden:
Wiskunde voor kunstmatige intelligentie, 24 Les 5 Proces analyse Veel processen laten zich door netwerken beschrijven, waarin een aantal knopen acties aangeeft en opdrachten langs verbindingen tussen de
Nadere informatiePOT ANALYSE VAN SIGNIFICANTE GOLFHOOGTE EN SCHATTING VAN ONTWERPWAARDEN
Rapport aan Minsterie van de Vlaamse Gemeenschap Departement Leefmilieu en Infrastruktuur Aministratie Waterwegen en Zeewezen AFDELING WATERWEGEN KUST POT ANALYSE VAN SIGNIFICANTE GOLFHOOGTE EN SCHATTING
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO. wiskunde A1 (nieuwe stijl)
wiskunde A (nieuwe stijl) Correctievoorschrift VWO Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs 20 04 Tijdvak inzenden scores Verwerk de scores van de alfabetisch eerste vijf kandidaten per school in het programma
Nadere informatieCorrectievoorschrift HAVO en VHBO. Wiskunde B
Wiskunde B Correctievoorschrift HAVO en VHBO Hoger Algemeen Voortgezet Onderwijs Vooropleiding Hoger Beroeps Onderwijs HAVO Tijdvak VHBO Tijdvak 0 00 Inzenden scores Uiterlijk juni de scores van de alfabetisch
Nadere informatieCorrectievoorschrift HAVO. Wiskunde A (oude stijl) Hoger Algemeen Voortgezet Onderwijs. Tijdvak CV14 Begin
Wiskunde A (oude stijl) Correctievoorschrift HAVO Hoger Algemeen Voortgezet Onderwijs 20 03 Tijdvak 1 300011 CV14 Begin 1 Regels voor de beoordeling Het werk van de kandidaten wordt beoordeeld met inachtneming
Nadere informatieLeerplandoelstelling Delta Nova 4 hoofdstukken en paragrafen. I Meetkunde. M1 B Bewijzen dat door drie niet-collineaire punten juist één cirkel gaat.
Het gevolgde leerplan is D/2002/0279/047. In de onderstaande tabel vind je een overzicht van de doelstellingen en waar ze in Delta Nova 4a en 4b (leerweg 5) terug te vinden zijn. B = basisdoelstelling
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Kansrekening (2WS2, Vrijdag 23 januari 25, om 9:-2:. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen van de opgaven dienen
Nadere informatieToetsende Statistiek, Week 2. Van Steekproef naar Populatie: De Steekproevenverdeling
Toetsende Statistiek, Week 2. Van Steekproef naar Populatie: De Steekproevenverdeling Moore, McCabe & Craig: 3.3 Toward Statistical Inference From Probability to Inference 5.1 Sampling Distributions for
Nadere informatieVrije Universiteit 28 mei Gebruik van een (niet-grafische) rekenmachine is toegestaan.
Afdeling Wiskunde Volledig tentamen Statistics Deeltentamen 2 Statistics Vrije Universiteit 28 mei 2015 Gebruik van een (niet-grafische) rekenmachine is toegestaan. Geheel tentamen: opgaven 1,2,3,4. Cijfer=
Nadere informatieCompex wiskunde A1-2 vwo 2003-I
Epidemie Men spreekt van een epidemie als in korte tijd minstens 2% van de bevolking een besmettelijke ziekte oploopt. Een voorbeeld van zo n ziekte is griep. Rond 930 hebben twee Schotse wiskundigen,
Nadere informatie= P(B) = 2P(C), P(A B) = 1 2 en P(A C) = 2 5. d. 31
Tentamen Statistische methoden 45STAMEY april, 9: : Studienummers: Vult u alstublieft op het MC formulier uw Delftse studienummer in; en op het open vragen formulier graag beide, naar volgend voorbeeld:
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO. Wiskunde A1 (nieuwe stijl)
Wiskunde A (nieuwe stijl) Correctievoorschrift VWO Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs 0 0 Tijdvak Inzenden scores Uiterlijk op 5 juni de scores van de alfabetisch eerste vijf kandidaten per school
Nadere informatieCorrectievoorschrift HAVO. Wiskunde B1 (nieuwe stijl)
Wiskunde B (nieuwe stijl) Correctievoorschrift HAVO Hoger Algemeen Voortgezet Onderwijs 0 03 Tijdvak Inzenden scores Vul de scores van de alfabetisch eerste vijf kandidaten per school in op de optisch
Nadere informatieOVERSCHRIJDINGSDUUR VAN STORMEN 1. INLEIDING
OVERSCHRIJDINGSDUUR VAN STORMEN 1. INLEIDING De marginale kansverdeling van de significante golfhoogte HS duidt aan met welke kans HS gemeten op een willekeurig tijdstip een bepaalde waarde overschrijdt.
Nadere informatieHoofdstuk 3 : Numerieke beschrijving van data. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent
Hoofdstuk 3 : Numerieke beschrijving van data Marnix Van Daele MarnixVanDaele@UGentbe Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent Numerieke beschrijving van data p 1/31 Beschrijvende
Nadere informatieKorte uitleg van twee veelvoorkomende statistische toetsen Veel wetenschappelijke hypothesen kunnen statistisch worden getoetst. Aan de hand van een
Korte uitleg van twee veelvoorkomende statistische toetsen Veel wetenschappelijke hypothesen kunnen statistisch worden getoetst. Aan de hand van een statistische toets beslis je of een hypothese waar is.
Nadere informatieVoorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs Tijdvak 2 Woensdag 18 juni uur
Wiskunde A (oude stijl) Examen VWO Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs Tijdvak 2 Woensdag 18 juni 13.3 16.3 uur 2 3 Voor dit examen zijn maximaal 9 punten te behalen; het examen bestaat uit 2 vragen.
Nadere informatie(g 0 en n een heel getal) Voor het rekenen met machten geldt ook - (p q) a = p a q a
Samenvatting wiskunde h4 hoofdstuk 3 en 6, h5 hoofdstuk 4 en 6 Hoofdstuk 3 Voorkennis Bij het rekenen met machten gelden de volgende rekenregels: - Bij een vermenigvuldiging van twee machten met hetzelfde
Nadere informatieKlantonderzoek: statistiek!
Klantonderzoek: statistiek! Statistiek bij klantonderzoek Om de resultaten van klantonderzoek juist te interpreteren is het belangrijk de juiste analyses uit te voeren. Vaak worden de mogelijkheden van
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO. Wiskunde A (oude stijl)
Wiskunde A (oude stijl) Correctievoorschrift VWO Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs 0 0 Tijdvak Inzenden scores Uiterlijk op juni de scores van de alfabetisch eerste vijf kandidaten per school op
Nadere informatieHoofdstuk 5: Steekproevendistributies
Hoofdstuk 5: Steekproevendistributies Inleiding Statistische gevolgtrekkingen worden gebruikt om conclusies over een populatie of proces te trekken op basis van data. Deze data wordt samengevat door middel
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO
Correctievoorschrift VWO 2007 tijdvak wiskunde A Het correctievoorschrift bestaat uit: Regels voor de beoordeling 2 Algemene regels 3 Vakspecifieke regels 4 Beoordelingsmodel 5 Inzenden scores Regels voor
Nadere informatieExamen HAVO. Wiskunde A1,2
Wiskunde A1,2 Examen HAVO Hoger Algemeen Voortgezet Onderwijs Tijdvak 1 Donderdag 25 mei 13.30 16.30 uur 20 00 Dit examen bestaat uit 19 vragen. Voor elk vraagnummer is aangegeven hoeveel punten met een
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO. Wiskunde A Experimenteel (oude stijl) Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs. Tijdvak 1. Begin WVA011ES.
Wiskunde A Exerimenteel (oude stijl) Correctievoorschrift VWO Voorbereidend Wetenschaelijk Onderwijs 0 0 Tijdvak WVA0ES.CRV Begin Regels voor de beoordeling Het werk van de kandidaten wordt beoordeeld
Nadere informatieNormale Verdeling Inleiding
Normale Verdeling Inleiding Wisnet-hbo update maart 2010 1 De Normale verdeling De Normale Verdeling beschrijft het gedrag van een continue kansvariabele x. Om kansen te berekenen, moet de dichtheidsfunctie
Nadere informatieDEEL 3 INDUCTIEVE STATISTIEK INLEIDING TOT DE INDUCTIEVE STATISTIEK 11.2 DE GROOTSTE AANNEMELIJKHEID - METHODE
DEEL 3 INDUCTIEVE STATISTIEK INHOUD H 10: INLEIDING TOT DE INDUCTIEVE STATISTIEK H 11: PUNTSCHATTING 11.1 ALGEMEEN 11.1.1 Definities 11.1.2 Eigenschappen 11.2 DE GROOTSTE AANNEMELIJKHEID - METHODE 11.3
Nadere informatie