Hoofdstuk 9 : Steekproefstatistieken. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent.
|
|
- Stefan van Dongen
- 7 jaren geleden
- Aantal bezoeken:
Transcriptie
1 Hoofdstuk 9 : Steekproefstatistieke Marix Va Daele MarixVaDaele@UGetbe Vakgroep Toegepaste Wiskude e Iformatica Uiversiteit Get Steekproefstatistieke p 1/20
2 Schattige Waeer uit ee steekproef de waarde va ee statistiek wordt bereked om de waarde va ee bepaalde parameter of karakteristiek te beadere, da wordt ee schattig estimate gemaakt Waeer éé ekele waarde vooropgesteld wordt, da spreekt me va ee putschattig Omdat me meestal ook ee idee west omtret de betrouwbaarheid va de schattig, ka me uitgaade va de steekproef ook betrouwbaarheidsitervalle cofidece iterval opstelle waarbie de te schatte parameter met ee vrij grote kas zal gelege zij Steekproefstatistieke p 2/20
3 Putschattige Ogelijkheid va Chebyshev : P Y µ Y >kσ Y < 1 k 2 ɛ = kσ Y 1 k = σ Y ɛ = P Y µ Y >ɛ < σ2 Y ɛ 2 Als lim σ Y =0, da lim P Y µ Y >ɛ=0 ɛ willekeurig = lim PY = µ Y =1 Praktisch : aarmate groter wordt zal Y alsmaar dichter bij µ Y gelege zij Me zegt dat Y ee schattig is voor µ Y of dat Y i waarschijlijkheid aar µ Y covergeert i kas Notatie : Y µ Y Steekproefstatistieke p 3/20
4 Putschattige voor µ Is X : Nµ X,σ X da is X : Nµ X, σx Zoiet, da geldt voor voldoede grote dat X Nµ X, σx lim σ X =0 Het steekproefgemiddelde X is ee putschattig voor het populatiegemiddelde µ X X i kas µ X Steekproefstatistieke p 4/20
5 Putschattige voor σ 2 Is X : Nµ X,σ X da is Y = S2 σ 2 : χ 2 1 µ Y = 1 σ 2 Y =2 1 S 2 = S2 1 = σ2 Y 1 = µ S 2 = σ 2 e σ 2 S 2 = 2 1 σ4 lim σ2 S =0= S 2 i kas σ 2 2 De verbeterde steekproefvariatie S 2 is ee putschattig voor σ 2 S 2 = σ2 Y = µ S 2 = 1 σ2 e σ 2 S 2 = σ 4 lim σ2 S =0= S 2 i kas σ 2 2 De steekproefvariatie S 2 is ee putschattig voor σ 2 Steekproefstatistieke p 5/20
6 Putschattige voor θ Is X : biomiaal met parameter θ, da is µ X = θ σ 2 X = θ1 θ X : steekproefverhoudig µ X/ = θ σ 2 X/ = X i kas θ θ 1 θ Steekproefstatistieke p 6/20
7 Eigeschappe va schatters Ee statistiek Y is ee cosistete schatter voor de parameter ω i kas idie Y ω X is ee cosistete schatter voor µ S 2 e S 2 zij cosistete schatters voor σ 2 X/ is ee cosistete schatter voor θ Steekproefstatistieke p 7/20
8 Eigeschappe va schatters Ee statistiek Y is ee overtekede ubiased schatter voor de ϕ Y y parameter ω idie E[Y ]=ω ogeacht ϕ Y y ω ẏ ω ẏ X is ee overtekede schatter voor µ S 2 is ee vertekede schatter voor σ 2 S 2 is ee overtekede schatter voor σ 2 X/ is ee overtekede schatter voor θ Steekproefstatistieke p 8/20
9 Eigeschappe va schatters De schatter Y voor de parameter ω met de kleist mogelijke spreidig wordt de meest efficiëte schatter voor ω geoemd ϕ Y y ϕ Y y ω ẏ ω ẏ S 2 is ee efficiëtere schatter voor σ 2 da S 2 wat σ 2 S = 2 1 σ 4 <σ S = σ4 Steekproefstatistieke p 9/20
10 Itervalschattige voor µ X : N µ, σ met σ geked = X : N µ, σ 1 p 100 = P X µ <λ p σ = P λ p σ <µ X<λ p σ = P X λ p σ <µ<x + λ p σ λ p 0 λ p x ψx 100 p 100 p/2 100 p/2 100 I 100 p% va alle gevalle bevat het iterval [ x λ p σ, x + λ p σ ] de ware µ Steekproefstatistieke p 10/20
11 Itervalschattige voor µ I 100 [ p%va alle gevalle ] bevat het iterval σ x λ p σ, x + λ p de ware µ µ ẋ 100 p%bepaalt de betrouwbaarheid va de schattig µ = x ± λ p σ λ p σ bepaalt de auwkeurigheid va de schattig Steekproefstatistieke p 11/20
12 Betrouwbaarheid auwkeurigheid Stel dat de steekproefgrootte costat is Als de betrouwbaarheid 100 p % stijgt, da worde de itervalle lager, e da daalt de auwkeurigheid Als de auwkeurigheid stijgt, da worde de itervalle korter e daalt de kas e dus ook de betrouwbaarheid dat zo iterval de ware µ bevat Coclusie : auwkeurigheid e betrouwbaarheid kue iet tegelijkertijd geoptimaliseerd worde Steekproefstatistieke p 12/20
13 Itervalschattige voor µ X : N µ, σ met σ obeked = X µ S/ 1 =P =P =P 1 p 100 X µ <T p 1 T p 1 X T p 1 S 1 S 1 <µ X<T p 1 : T 1 S 1 <µ<x + T p 1 I [ 100 p%va alle gevalle bevat het iterval ] s s x T p 1, x + T p de ware µ S 1 S 1 Steekproefstatistieke p 13/20
14 Itervalschattige voor µ X willekeurig verdeeld met σ geked : σ X N µ, als groot σ σ P X λ p <µ<x + λ p 1 p 100 X willekeurig verdeeld met σ obeked : s X N µ, 1 als groot P X λ p S 1 <µ<x + λ p S 1 1 p 100 Steekproefstatistieke p 14/20
15 Itervalschattige voor σ Is X :Nµ, σ met µ e σ obeked = S2 σ 2 : χ 2 1 P χ 2p1 1 < S2 σ 2 <χ 2 p 2 1 = p 1 p P 1 χ 2 p 2 1 < σ2 S 2 < 1 χ 2 p 1 1 = p 1 p P S 2 χ 2 p 2 1 <σ2 < S 2 χ 2 p 1 1 = p 1 p ϕ S 2 σ 2 x x χ 2 p 1 1 χ 2 p 2 1 p 1 p Steekproefstatistieke p 15/20
16 Itervalschattige voor θ Is X biomiaal verdeeld e voldoede groot, da X : N θ, θ1 θ P X θ >λ p θ1 θ p 100 X θ 1 θ P λ p <θ< X θ 1 θ + λ p 100 p 100 P X X λ 1 X p <θ< X X + λ 1 X p 100 p 100 Steekproefstatistieke p 16/20
17 Voorbeelde va biomiale verdelige Voor voldoede grote geldt theoretisch N i : N θ, θ1 θ waarbij θ = ϕ X x i Φ X ti + i 2 ΦX ti i 2 F i = N i : relatieve frequetie Voor voldoed grote geldt theoretisch N c w : N θ, θ1 θ waarbij θ =Φ X w F C w = N cw : cumulatieve relatieve frequetie X discreet X cotiu Steekproefstatistieke p 17/20
18 Schattige die gelde ogeacht ω voorwaarde Y betrouwbaarheidsiterval rede 100 p% of p 1 p 2 % µ X X : Nµ X,σ X X σ X beked [ ] σ X σ X x λ p, x + λ p X : N µ X, σ X X : Nµ X,σ X σ X obeked X σ 2 X X : Nµ X,σ X S2 1 [ x st p 1 1, x + st p 1 1 ] X µx S/ 1 [ ] s 2 χ 2 p 2 1, s 2 χ 2 p 1 1 S 2 : T 1 σ 2 : χ 2 1 Steekproefstatistieke p 18/20
19 Schattige die beadered gelde voor grote ω voorwaarde Y 100 p% betrouwbaarheidsiterval rede µ X σ X beked X σ X obeked X θ X X : Biomiaal X [ ] σ X σ X x λ p, x + λ p [ x λ p x λ p s 1, x + λ p x x + λ p 1 x x ] s 1, 1 x X : N X : N X : N S 2 1 µ X, σ X µ X, σ X i kas σ 2 θx 1 θ θ X, X Steekproefstatistieke p 19/20
20 Schatt va freq die beadered gelde voor grote θ = ϕ X x i Φ X ti + i 2 ΦX ti i 2 X discreet X cotiu ω Y 100 p% betrouwbaarheidsiterval rede θ F i [ ] fi 1 f i fi 1 f i f i λ p,f i + λ p ] θ N i [ i λ p i 1 f i, i + λ p i 1 f i F i : N N i : N θ, i kas F i θ 1 θ θ θ, θ1 θ i kas N i θ Steekproefstatistieke p 20/20
2de bach TEW. Statistiek 2. Van Driessen. uickprinter Koningstraat Antwerpen ,00
de bach TEW Statistiek Va Driesse Q www.quickpriter.be uickpriter Koigstraat 3 000 Atwerpe 46 5,00 Nieuw!!! Olie samevattige kope via www.quickpritershop.be Hoofdstuk : Het schatte va populatieparameters.
Nadere informatieOpgeloste Oefeningen Hoofdstuk 5: Wet van de grote aantallen en Centrale limietstelling
Opgeloste Oefeige Hoofdstuk 5: Wet va de grote aatalle e Cetrale limietstellig 5.. Ee toevalsveraderlijke X is oisso-verdeeld met parameter λ = 00. Bepaal ee odergres voor de waarschijlijkheid (75 X 5).
Nadere informatieHOOFDSTUK III. SCHATTEN VAN PARAMETERS Schatters en Betrouwbaarheidsintervallen. Theorie Statistiek Les 6
HOOFDSTUK III SCHATTEN VAN PARAMETERS Schatters e Betrouwbaarheidsitervalle 3. HET GEMIDDELDE VAN EEN NV Steekproef uit ee ormaal verdeelde populatie De kasveraderlijke X, X, X 3,..., X zij N(µ, σ) verdeeld
Nadere informatieAntwoorden bij Inleiding in de Statistiek
Atwoorde bij Ileidig i de Statistiek Hoofdstuk. model: bi(, p), p [0, ], schattig: /.2 (i) i bloeddrukveraderig i e persoo i treatmet groep, Y j bloeddrukveraderig j e persoo i cotrolegroep, model:,...,,
Nadere informatieOpgave 1 Zij θ R, n 1 en X 1, X 2,..., X n onafhankelijk, identiek verdeelde stochasten met kansdichtheidsfunctie. f θ (x) =
Opgave 1 Zij θ R, 1 e X 1, X 2,..., X oafhakelijk, idetiek verdeelde stochaste met kasdichtheidsfuctie { 1 als x (θ 2, θ + 2) f θ (x) = als x (θ 2, θ + 2). a pt) Bepaal E(X 1 ) e V ar(x 1 ). ANTWOORD:
Nadere informatieStatistiek Voor studenten Bouwkunde College 6
Statistiek Voor studete Bouwkude College 6 extrapolatie va steekproef aar populatie Programma voor vadaag Terugblik Populatie e steekproef: extrapolatiestap Represetativiteit, (o)zuiverheid Populatiepercetage
Nadere informatieBetrouwbaarheidsintervallen
tatistiek voor Iformatiekude, 005 Les 3 Betrouwbaarheidsitervalle I de vorige les hebbe we era gekeke hoe we groothede va ee populatie met behulp va steekproeve kue schatte. We hebbe daarbij gezie dat
Nadere informatieSchatters en betrouwbaarheidsintervallen
Statistiek voor Iformatiekude, 006 Les 3 Schatters e betrouwbaarheidsitervalle I de vorige les hebbe we era gekeke hoe we bijvoorbeeld het gemiddelde e de variatie va ee populatie kue schatte, door deze
Nadere informatiefamilie verdelingen van alle waardes van θ Binomiaal X~Bin(n,θ) π " (k)=p(x=k)= ( ) θ) 1 θ (-) μ " =nθ σ & " =nθ(1-θ) X=# successen in n pogingen
. Statistische modellerig Stappepla:. Succes?. Wat geregistreerd? 3. meerdere successe per eeheid? à Aatal successe? Max. #? JA Bi θ NEE Poisso λ JA: cotiu: Poisso of Exp λ à wachttijd? Komma? JA Exp λ
Nadere informatieCursus Theoretische Biologie. Onderdeel Statistiek
Cursus Theoretische Biologie Oderdeel Statistiek J.J.M. Bedaux Oktober 2000 1 THEORETISCHE BIOLOGIE, ONDERDEEL STATISTIEK 1 Theorie 1 Parameterschattig We begie met ee voorbeeld. I Wiskude e Modelbouw
Nadere informatieBetrouwbaarheid. Betrouwbaarheidsinterval
Betrouwbaarheid Ee simulatie beoogt éé of i.h.a. twee of meerdere sceario s te evaluere e te vergelijke, bij Mote Carlo (MC) simulatie voor ee groot aatal istelwaarde, voor éé of meerdere parameters. Hierbij
Nadere informatieDe Approximatiestelling van Weierstraß
De Approximatiestellig va Weierstraß Korteweg-de Vries Istituut voor Wiskude Uiversiteit va Amsterdam Mastercourse 15 ovember 2005 Peter Spreij spreij@sciece.uva.l 1 Itroductie I deze mastercourse behadele
Nadere informatieVOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Verklarende statistiek. 6. Proporties. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert
VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Verklarede statistiek 6. Werktekst voor de leerlig Prof. dr. Herma Callaert Has Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vacaudeberg 1. Ee ieuwe aam voor ee gekede grootheid...2
Nadere informatieStatistiek. (relatieve) frequenties: histogram cumulatieve (relatieve) frequenties: cumulatief frequentiepolygoon of ogief
Samevattig statistiek Academiejaar 006-007 Statistiek 4 examevrage: - tabel aavulle met spreidigs- e cetrummate - poisso- e biomiale verdelig Deel Beschrijvede statistiek Soorte variabele Kwalitatief:
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 8 Donderdag 13 Oktober 1 / 23 2 Statistiek Vandaag: Stochast en populatie Experimenten herhalen Wet van de Grote Getallen Centrale Limietstelling 2 / 23 Stochast en populatie
Nadere informatieSteekproeven en schatters
Statistiek voor Iformatiekude, 25 Les 2 Steekproeve e schatters We zulle i deze les bekijke, hoe we gegeves va ee populatie zo als het gemiddelde e de spreidig kue schatte, zoder aar elk idividu va de
Nadere informatie2.1 De normale verdeling
Les 2 Steekproeve We zulle i deze les bekijke, hoe we gegeves va ee populatie zoals het gemiddelde e de spreidig kue schatte, zoder aar elk idividu va de populatie te kijke. Het idee hierbij is, i plaats
Nadere informatieFORMULARIUM: STATISTIEK
FORMULARIUM: STATISTIEK VARIABELE STEEKPROEF x,x,...,x POPULATIE X Dichtheid relatieve frequetie: f j kas met kasregels P(G C ) = P(G) P(G G ) = P(G ) + P(G ) P(G G ) P(G \ G ) = P(G ) P(G ) als G G voorwaardelijke
Nadere informatieSAMENVATTING HOOFDSTUK 1. Eigenschappen gebeurtenissen. uitkomsten kan hebben. A = AB A B. 3. (Regels van de Morgan)
SAMENVATTING HOOFDSTUK Toevalsexperimet: experimet, dat meerdere uitkomste ka hebbe Uitkomsteruimte: S = {uitkomste} Gebeurteis A : deelverzamelig vas : A S A e B sluite elkaar uit als A B = A,A 2,...
Nadere informatieVOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS
VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Steekproefmodelle e ormaal verdeelde steekproefgroothede 6. Werktekst voor de leerlig Prof. dr. Herma Callaert Has Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vacaudeberg 1.
Nadere informatieReductietechnieken. Spenderen de stedelijke huisgezinnen meer geld voor boeken dan de landelijke huisgezinnen? Maten van centrale tendentie.
Reductietechieke Spedere de stedelijke huisgezie meer geld voor boeke da de ladelijke huisgezie? Mate va cetrale tedetie Modus Modus : de frequetste waarde Budget Fr Stad Fr Pl Budget Fr Stad Fr Pl Budget
Nadere informatieSet 3 Inleveropgaven Kansrekening (2WS20)
1 Techische Uiversiteit Eihove Faculteit Wiskue e Iformatica Set 3 Ileveropgave Kasrekeig (2WS20) 2014-2015 1. (Flesjes ie uit e ba sprige) Aa ee lopee ba wore bierflesjes gevul. Helaas gaat er zo u e
Nadere informatieEindexamen wiskunde A vwo 2010 - I
Eidexame wiskude A vwo - I Beoordeligsmodel Maratholoopsters maximumscore 3 uur, 43 miute e 3 secode is 98 secode De selheid is 495 98 (m/s) Het atwoord: 4,3 (m/s) maximumscore 3 Uit x = 5 volgt v 4,4
Nadere informatieHoofdstuk 4: Aanvullende Begrippen (Extra Oefeningen)
Hoofdstuk 4: Aavullede Begrippe (Extra Oefeige) 9. Veroderstel dat X e Y ormaal verdeeld zij met resp. gemiddelde waarde µ X e µ Y e met dezelfde variatie 2. Wat is da de distributie va X Y? Bepaal de
Nadere informatieStochastiek 2. Inleiding in de Mathematische Statistiek 1 / 18
Stochastiek 2 Inleiding in de Mathematische Statistiek 1 / 18 t-toetsen 2 / 18 Steekproefgemiddelde en -variantie van normale observaties Stelling. Laat X 1,..., X n o.o. zijn en N(µ, σ 2 )-verdeeld. Dan:
Nadere informatie1. Hebben de volgende rijen een limiet, en zo ja, bepaal die dan: (i) u n = sin(πn) (d) u n = cos(2πn) (l) u n = log n
Hoofdstuk 1 Limiet va ee rij 1.1 Basis 1. Hebbe de volgede rije ee iet, e zo ja, bepaal die da: (a) 1,, 3, 4, 5, 6, 7, 8,... (b) 1, 4, 9, 16, 5, 36, 49,... (c) 1, 8, 7, 64, 15,... (d) u = ( 1) (e) u =
Nadere informatieHoofdstuk 7 : Continue distributies als stochastische modellen. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent
Hoofdstuk 7 : Continue distributies als stochastische modellen Marnix Van Daele MarnixVanDaele@UGentbe Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent Continue distributies als stochastische
Nadere informatieGemengde opgaven. 10 Mathematische statistiek. w 2,50 2,50 47,50 997, ,50. P(W = w) 0,95 0,049 0,0007 0,0002 0,0001
Gemegde opgave 0 Mathematische statistiek 9 a W = uitbetalig 2,0 w 2,0 2,0 47,0 997,0 4997,0 (W = w) 0,9 0,049 0,0007 0,0002 0,000 E(W) = 2,0 0,9 + 2,0 0,049 + 47,0 0,0007 + 997,0 0,0002 + 4997,0 0,000
Nadere informatieDeze week: Steekproefverdelingen. Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 7: Steekproefverdelingen. Kwaliteit van schatter. Overzicht Schatten
Deze week: Steekproefverdelingen Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 7: Steekproefverdelingen Cursusjaar 29 Peter de Waal Zuivere Schatters Betrouwbaarheidsintervallen Departement Informatica Hfdstk
Nadere informatieStatistiek Voor studenten Bouwkunde College 5
Statistiek Voor studete Bouwkude College 5 toevalsfluctuaties Programma voor vadaag Terugblik Wet va de grote aatalle Verwachtigswaarde Stadaardfout e wortel wet Normale beaderig voor kashistogramme Prof.
Nadere informatieOefeningen Analyse II
ste Bachelor Igeieursweteschappe ste Bachelor Natuurkude/Wiskude Academiejaar 27-28 9 jui 28 Oefeige Aalyse II. Ee lichaam bove het xy-vlak met willekeurige hoogte wordt lags oder begresd door de cirkel
Nadere informatie12 Kansrekening. 12.1 Kansruimten WIS12 1
WIS12 1 12 Kasrekeig 12.1 Kasruimte Kasmaat Ee experimet is ee hadelig of serie hadelige met ee of meer mogelijke resultate uitkomste geoemd). De uitkomsteruimte, die we steeds zulle aageve met Ω, is de
Nadere informatieHelp! Statistiek! Overzicht. Voorbeeld: bloeddruk. Interpretatie van het 95%-BI. Interpretatie van 95%-BI (2) Meest voorkomende vorm van het BI
Help! Statistiek! Overzicht Doel: Iformere over statistiek i kliisch oderzoek. Tijd: Derde woesdag i de maad, -3 uur 8 maart: Betrouwbaarheidsitervalle 5 april: Herhaald mete met twee mate 0 mei: Statistiek
Nadere informatieEindexamen wiskunde A1 vwo 2008-II
Eidexame wiskude A vwo 008-II Beoordeligsmodel Cotrole bij ieuwbouw maximumscore 4 I 00 ware er (ogeveer) 7 000 ieuwbouwwoige I 004 ware er (ogeveer) 4 800 ieuwbouwwoige De toeame is 7000 4800 00% (: de
Nadere informatieWenS eerste kans Permutatiecode 0
Aatekeige op de vrageblade zij NIET TOEGELATEN. Je mag gebruik make va schrijfgerief e ee eevoudige rekemachie; alle adere materiaal blijft achteri. Leg je studetekaart duidelijk zichtbaar op je bak. Klap
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 informatieNaam Formule R-code Extra Populatieparameters toetsen
Naam Formule R-code Extra Populatieparameters toetse Obekede verwachtig µ e populatievariatie Oafhakelijke verwachtige µ1 e µ e populatievariaties die iet gelijk zij aa elkaar Afhakelijke verwachtige µ1
Nadere informatieWenS eerste kans Permutatiecode 0
WeS eerste kas 203 204 Permutatiecode 0 Aatekeige op de vrageblade zij NIET TOEGELATEN. Je mag gebruik make va schrijfgerief e ee eevoudige rekemachie; alle adere materiaal blijft achteri. Gee GSM s toegelate:
Nadere informatieOpgaven OPGAVE 1 1... OPGAVE 2. = x ( 5 stappen ). a. Itereer met F( x ) = en als startwaarden 1 en 100. 100...
Opgave OPGAVE 1 a. Itereer met F( ) = e als startwaarde 1 e 1. 16 1............... 16 1............... b. Stel de bae grafisch voor i ee tijdgrafiek. c. Formuleer het gedrag va deze bae. (belagrijk is
Nadere informatieElementaire speciale functies
ANALYSE 1A, Ivoerig Elemetaire Speciale Fucties p.1 Elemetaire speciale fucties 1. Differetieerbaarheid zie syll. Calculus Ia, II.1.1 of Browder, Ch. 4). Zij I ee iterval, a ee iwedig put va I e f: I R
Nadere informatieBetrouwbaarheid van een steekproefresultaat m.b.t. de hele populatie
Betrouwbaarheid va ee steekproefresultaat m.b.t. de hele populatie Verschillede steekproeve uit eezelfde populatie levere verschillede (steekproef) resultate op. Dit overmijdelijke verschijsel oeme we
Nadere informatieFourierreeksen. Calculus II voor S, F, MNW. 14 november 2005
Fourierreekse Calculus II voor S, F, MNW. 14 ovember 2005 Deze tekst is gedeeltelijk gebaseerd op het Aalyse BWI I dictaat e op aatekeige va Alistair Vardy. 1 Ileidig Het is vaak belagrijk ee gegeve fuctie
Nadere informatieHoofdstuk 1 Rijen en webgrafieken
Hoofdstuk Rije e wegrafieke Voorkeis: Rije ladzijde V-a u 7 + v +, c De vergelijkig 7 + +, oplosse geeft, e dus 8. Ze hee eide 8 rode gelope. V- u, u met u V-a u + ( ) + + s u + u + u +... + u + + 8 +
Nadere informatien -wet Wisnet-hbo update mei. 2008
-wet Wiset-hbo update mei. 2008 1 Ileidig De wortel--wet komt i de praktijk erg vaak voor op twee maiere, amelijk bij het eme va steekproeve e bij het bepale va de va ee aatal trekkige uit ee verdelig.
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 16 Donderdag 4 November 1 / 25 2 Statistiek Indeling: Schatten Correlatie 2 / 25 Schatten 3 / 25 Schatters: maximum likelihood schatters Def. Zij Ω de verzameling van
Nadere informatieSamenvatting. Inleiding Statistiek - Collegejaar
Samevattig Ileidig Statistiek - Collegejaar 2012-2013 Mathematical Statistics ad Data Aalysis, 3-rd editio. Joh A. Rice Hoofdstuk 7 paragraaf 1, 2, 3 e 5. Hoofdstuk 8 e paragraaf 1, 2 e 3 va Hoofdstuk
Nadere informatieSteekproeftrekking Onderzoekspopulatie Steekproef
Steekproeftrekkig I dit artikel worde twee begrippe beschreve die va belag zij voor het uitvoere va ee oderzoek. Het gaat om de populatie va het oderzoek e de steekproef. Voor wat betreft steekproeve lichte
Nadere informatieHoofdstuk 8: Het Toetsen van Hypothesen (Extra Oefeningen)
Hoofdstuk 8: Het Toetsen van Hypothesen (Extra Oefeningen) 8.16. Men wenst H 0 : p 0.2 te testen tegenover H 1 : p 0.4 voor een binomiale distributie met n 10. Bepaal α en β als de testfunctie gegeven
Nadere informatieDe standaardafwijking die deze verdeling bepaalt is gegeven door
RUDOLF STEINERCOLLEGE HAARLEM WISKUNDE VWO CM T311-VCM-H911 Voor elk oderdeel is aagegeve hoeveel pute kue worde behaald. Atwoorde moete altijd zij voorzie va ee berekeig, toelichtig of argumetatie. MAX:
Nadere informatiePROEFEXAMEN SOCIALE STATISTIEK November 2009 REEKS 1
PROEFEXAMEN SOCIALE STATISTIEK November 009 REEKS Score /5. ( pute) Beatwoord volgede vraag aa de had va oderstaade SPSSoutput: Omcirkel de juiste waarde voor A e voor B als je weet dat deze verdelig bereked
Nadere informatieCorrectievoorschrift VWO. wiskunde A1,2 (nieuwe stijl)
wiskude A, (ieuwe stijl) Correctievoorschrift VWO Voorbereided Weteschappelijk Oderwijs 0 04 Tijdvak izede scores Verwerk de scores va de alfabetisch eerste vijf kadidate per school i het programma Wolf
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 informatieTentamen Voortgezette Kansrekening (WB006C)
WB6C: Voortgezette Kansrekening Donderdag 26 januari 212 Tentamen Voortgezette Kansrekening (WB6C) Het is een open boek tentamen. Gebruik van een rekenmachine of andere hulpmiddelen is niet toegestaan.
Nadere informatieG0N34a Statistiek: Examen 7 juni 2010 (review)
G0N34a Statistiek: Exame 7 jui 00 review Vraag Beoordeel de volgede uitsprake. Als ee uitspraak iet juist is of ovolledig, leg da uit waarom e verbeter de uitspraak.. Bij het teste va hypotheses is de
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 informatieStatistiek = leuk + zinvol
Statistiek = leuk + zivol Doel 1: Doel : Doel 3: zie titel ee statistisch oderzoek kue beoordele ee statistisch oderzoek kue opzette ee probleem vertale i stadaardmethode gegeves verzamele, verwerke via
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 15 Dinsdag 2 November 1 / 16 2 Statistiek Indeling: Filosofie Schatten Centraal Bureau voor Statistiek 2 / 16 Schatten Vb. Het aantal tenen plus vingers in jullie huishoudens:
Nadere informatieOPLOSSINGEN KANSREKENEN STATISTIEK. voor ingenieurs. Katholieke Universiteit Leuven Academiejaar
OPLOSSINGEN KANSREKENEN EN STATISTIEK voor igeieurs Katholieke Uiversiteit Leuve Academiejaar 00-0 H Beschrijvede Statistiek MKZ..4 d. De steekproefomvag is te klei om dit met zekerheid te besluite. Je
Nadere informatieopgave Opgave Bepaal de convergentiestralen van de volgende machtreeksen: (n + 1)! n! = lim n = lim (n + 1)!/(2n + 2)! n!/(2n)!
opgave 7 7 Bepaal de covergetiestrale va de volgede machtreekse: a!z ; b! (! z ; c 3 z! ; d z! a Zij a!, da lim ( +!! ( +, dus R 0 b Zij a!, da (! lim ( +!/( +!!/(! ( + 0, dus R c Zij a 3, da! lim 3 +
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 12 Vrijdag 16 Oktober 1 / 38 2 Statistiek Indeling vandaag: Normale verdeling Wet van de Grote Getallen Centrale Limietstelling Deductieve statistiek Hypothese toetsen
Nadere informatie1. Meetniveaus en Notatie
1. Meetiveaus e Notatie Meetiveaus Oderzoek wordt gedaa met het verzamele va iformatie over éé of meer variabele. Ee variabele wordt gemete ee va de volgede 4 meetiveaus (va laag aar hoog) : Er wordt oderscheid
Nadere informatieStatistiek Voor studenten Bouwkunde College 2
Statistiek Voor studete Bouwkude College Numerieke samevattige va data Dataverdelig, meetfoute, uitbijters e scatterplots Programma voor vadaag Terugblik op college Numeriek samevatte va data Normale beaderig
Nadere informatieINLEIDING FYSISCH-EXPERIMENTELE VAARDIGHEDEN (3A560) , ANTWOORDEN. en y m.b.v. y = n
INLEIDING FYICH-EXEIENTELE VAADIGHEDEN (3A56 3-1-, ANTWOODEN OGAVE 1 (a y wordt bereked mb y ³ e y mb y Uit de laatste ergelijkig ide we y i ³ x1 1 + + x ³ x1 1 + + x ³ + j6i i j xj y + j6i i j xj Omdat
Nadere informatieFormules uit de cursus Waarschijnlijkheidsrekenen en statistiek
UNIVERSITY OF GHENT Samenvatting Formules uit de cursus Waarschijnlijkheidsrekenen en statistiek Auteur: Nicolas Vanden Bossche Lesgever: Prof. Hans De Meyer Hoofdstuk 1 Het kansbegrip en elementaire kansrekening
Nadere informatieKanstheorie. 2de bachelor wiskunde Vrije Universiteit Brussel. U. Einmahl
Kastheorie 2de bachelor wiskude Vrije Uiversiteit Brussel U. Eimahl Academiejaar 2011/2012 Ihoudsopgave 1 Kasruimte 1 1.1 Toevallige experimete................................. 1 1.2 De axioma s va Kolmogorov.............................
Nadere informatien n n bedoelen we uiteraard dat n N : 0 f x divergeert naar + of.
Limiete Defiities a Limiet voor a I het hoofdstuk ratioale fucties i het begi va dit schooljaar zage we reeds dat zulke fucties soms perforatiepute hebbe De fuctiewaarde i zo put bestaat iet, maar de grafiek
Nadere informatieKansrekening en stochastische processen 2S610
Kansrekening en stochastische processen 2S610 Docent : Jacques Resing E-mail: j.a.c.resing@tue.nl http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/2s610 1/28 Schatten van de verwachting We hebben een stochast X en
Nadere informatieLes 7-8: Parameter- en Vergelijkingstoetsen
Les 7-8: Parameter- e Vergelijkigstoetse I Theorie : A. Algemee :. Hypothese formulere. H 0 : ul-hypothese H : alteratieve hypothese. teekproef eme. x e zij te berekee uit de steekproefresultate. 3. Toetsgrootheid
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 10. Donderdag 18 Oktober
Statistiek voor A.I. College 10 Donderdag 18 Oktober 1 / 28 Huffington Post poll verkiezingen VS - 12 Oktober 2012 2 / 28 Gallup poll verkiezingen VS - 15 Oktober 2012 3 / 28 Jullie - onderzoek Kimberly,
Nadere informatieFaculteit der Exacte Wetenschappen Vrije Universiteit Wiskunde II (Deel 1) :30-15:30. f(x, y) = x(x 2 + y 2 1)
Faculteit der Exacte Weteschappe Deeltetame Vrije Uiversiteit Wiskude II (Deel 6-- 3:3-5:3. Gegeve is de volgede fuctie: f(x, y x(x + y a. Bepaal de statioaire pute va f e geef va elk statioair put aa
Nadere informatieVideoles Discrete dynamische modellen
Videoles Discrete dyamische modelle Discrete dyamische modelle Orietatie Algebraisch Algebraisch/ umeriek Numeriek Maak de volgede rijtjes af: Puzzele met rijtjes a. 2 4 6 8 10 - b. 1 2 4 8 16 - c. 1 2
Nadere informatieConstructie van schatters bij het lokaliseren van QTL s
Costructie va schatters bij het lokalisere va QTL s Suzae Siekers 29 jui 2009 Bachelorscriptie Begeleidig: prof.dr. C.A.J. Klaasse Korteweg-de Vries Istituut voor Wiskude Faculteit der Natuurweteschappe,
Nadere informatieStatistiek Voor studenten Bouwkunde College 8
Statistiek Voor studete Bouwkude College herhalig e ekele voorbeelde Programma voor vadaag Uitgebreide terugblik (per deel Is 0% va de Nederladers likshadig? Hoe checke we of ee theorie klopt? Aalyse va
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 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 informatieFuncties, Rijen, Continuïteit en Limieten
Fucties, Rije, Cotiuïteit e Limiete Fucties, Rije, 2-0 Cotiuïteit e Limiete Fucties, Rije, Cotiuïteit e Limiete Ihoud 1. Fucties Defiitie e kemerke / bewerkige op fucties Reële fucties va éé reële veraderlijke
Nadere informatieStatistiek Voor studenten Bouwkunde College 7
Statitiek Voor tudete Bouwkude College tochatiche modelle e toete va hypothee Programma voor vadaag Terugblik SD e voor vaamodel Model voor meetfoute Vaamodel al pecifiek tochatich model Betrouwbaarheiditerval
Nadere informatieSamenvatting. Fouriertheorie en distributies. Fourier en Schwartz. De warmtevergelijking. De exacte benadering
Samevattig Fouriertheorie e distributies De exacte beaderig Ileidig 2 De warmtevergelijkig Ja Wiegerick Korteweg - de Vries Istituut voor Wiskude Uiversiteit va Amsterdam 27 september 22 3 Oplossig door
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 informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 12 Donderdag 21 Oktober 1 / 38 2 Statistiek Indeling: Stochast en populatie Experimenten herhalen Wet van de Grote Getallen Centrale Limietstelling 2 / 38 Deductieve
Nadere informatieHOOFDSTUK II BIJZONDERE THEORETISCHE VERDELINGEN
HOOFDSTUK II BIJZONDERE THEORETISCHE VERDELINGEN. Continue Verdelingen 1 A. De uniforme (of rechthoekige) verdeling Kansdichtheid en cumulatieve frequentiefunctie Voor x < a f(x) = 0 F(x) = 0 Voor a x
Nadere informatie7. Betrouwbaarheidsintervallen voor proporties
VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Verklarede statistiek 7. Betrouwbaarheidsitervalle voor proporties Werktekst voor de leerlig Prof. dr. Herma Callaert Has Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vacaudeberg
Nadere informatieMedische Statistiek Kansrekening
Medische Statistiek Kansrekening Medisch statistiek- kansrekening Hoorcollege 1 Uitkomstenruimte vaststellen Ook wel S of E. Bij dobbelsteen: E= {1,2,3,4,5,6} Een eindige uitkomstenreeks Bij het gooien
Nadere informatie1 Ileidig De vraag is of de spelers i het spel Fatasie 24 (ee variat va observatie roulette), gespeeld i casio YYY te ZZZ, ivloed kue hebbe op de kasb
Behedigheid bij Fatasie 24? R.D. Gill, C.G.M. Oudshoor 4 maart 1997 Samevattig Dit artikel is ee aagepaste versie va ee verslag wat geschreve is.a.v. ee oderzoek voor ee casio. Dit oderzoek gig over de
Nadere informatieExamen HAVO. wiskunde A. tijdvak 2 woensdag 19 juni 13.30-16.30 uur. Bij dit examen hoort een uitwerkbijlage.
Exame HAVO 2013 tijdvak 2 woesdag 19 jui 13.30-16.30 uur wiskude A Bij dit exame hoort ee uitwerkbijlage. Dit exame bestaat uit 21 vrage. Voor dit exame zij maximaal 80 pute te behale. Voor elk vraagummer
Nadere informatieEquidistributie en ergodiciteit
Equidistributie e ergodiciteit Michiel Lieftik, Wouter Rieks, Mike Daas 9 december 207 Ileidig Beschouw ee situatie waari me ee grote verzamelig umerieke data tot zij beschikkig heeft Ee vraag die me zich
Nadere informatieKansrekening en stochastische processen 2DE18
Kansrekening en stochastische processen 2DE18 Docent : Jacques Resing E-mail: resing@win.tue.nl 1/23 Voor een verzameling stochastische variabelen X 1,..., X n, de verwachting van W n = X 1 + + X n is
Nadere informatie2.6 De Fourierintegraal
2.6 De Fourieritegraal We vertrekke va de Fourierreeks i complexe vorm: voor g : [ π,π] C kue we schrijve met g(t) α e it, α 1 Z π g(t)e it dt. 2π π We herschrijve deze formules eerst voor ee fuctie f
Nadere informatieHoofdstuk 5. Toevalsveranderlijken en waarschijnlijkheidsdistributies. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent
Hoofdstuk 5 Toevalsveranderlijken en waarschijnlijkheidsdistributies Marnix Van Daele MarnixVanDaele@UGentbe Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent Toevalsveranderlijken en waarschijnlijkheidsdistributies
Nadere informatieInleiding Applicatie Software - Statgraphics
Inleiding Applicatie Software - Statgraphics Beschrijvende Statistiek /k 1/35 OPDRACHT OVER BESCHRIJVENDE STATISTIEK Beleggen Door een erfenis heeft een vriend van u onverwacht de beschikking over een
Nadere informatieBass eenheden in ZG.
Bass eehede i ZG. 2 Hoofdstuk 1 Bass eehede 1.1 Cyclotoische eehede i Z(ɛ ) Als G ee abelse groep is, da zij de bicyclische eehede i ZG alleaal triviaal. We oete i die situatie dus op zoek gaa aar adere
Nadere informatieSheets K&S voor INF HC 10: Hoofdstuk 12
Sheets K&S voor INF HC 1: Hoofdstuk 12 Statistiek Deel 1: Schatten (hfdst. 1) Deel 2: Betrouwbaarheidsintervallen (11) Deel 3: Toetsen van hypothesen (12) Betrouwbaarheidsintervallen (H11) en toetsen (H12)
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 informatieDeze week: Verdelingsfuncties. Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 5: Verdelingsfuncties. Bernoulli verdeling. Bernoulli verdeling.
Deze week: Verdelingsfuncties Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 5: Verdelingsfuncties Cursusjaar 29 Peter de Waal Toepassingen Kansmassafuncties / kansdichtheidsfuncties Eigenschappen Departement Informatica
Nadere informatieHoofdstuk 6 Discrete distributies
Hoofdstuk 6 Discrete distributies Marnix Van Daele MarnixVanDaele@UGentbe Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent Discrete distributies p 1/33 Discrete distributies binomiale verdeling
Nadere informatieKanstheorie. 2de bachelor wiskunde Vrije Universiteit Brussel. U. Einmahl
Kastheorie 2de bachelor wiskude Vrije Uiversiteit Brussel U. Eimahl Academiejaar 208/209 Ihoudsopgave Kasruimte. Toevallige experimete..................................2 De axioma s va Kolmogorov.............................
Nadere informatieBedrijfskunde. Hoofdstuk 1. Vraag 1.1 Welke naam hoort bij het concept Elementaire bewegingen voor arbeidsanalyse
Hoofdstuk 1 Bedrijfskunde Vraag 1.1 Welke naam hoort bij het concept Elementaire bewegingen voor arbeidsanalyse - McGregor - Elton Mayo - Frank Lilian Gilbreth - Alfred Sloan - Henri Fayol Vraag 1.2 Je
Nadere informatieInleiding Applicatie Software - Statgraphics. Beschrijvende Statistiek
Inleiding Applicatie Software - Statgraphics Beschrijvende Statistiek OPDRACHT OVER BESCHRIJVENDE STATISTIEK Beleggen Door een erfenis heeft een vriend van u onverwacht de beschikking over een klein kapitaaltje
Nadere informatieTentamen Kansrekening (NB004B)
NB4B: Kansrekening Dinsdag november 2 Tentamen Kansrekening (NB4B) Het is een open boek tentamen. Gebruik van een rekenmachine of andere hulpmiddelen is niet toegestaan. Vermeld op ieder blad je naam en
Nadere informatie