Hoofdstuk 2. Aanduiding 1: Aanduiding 2: Formule 1: Formule 2: s2 x = Formule 3: s x = Formule 4: X nieuw = X oud ± a betekent ook

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "Hoofdstuk 2. Aanduiding 1: Aanduiding 2: Formule 1: Formule 2: s2 x = Formule 3: s x = Formule 4: X nieuw = X oud ± a betekent ook"

Transcriptie

1 Hoofdstuk 2 Aanduiding 1: X ij Aanduiding 2: Formule 1: Formule 2: s2 x = Formule 3: s x = Formule 4: X nieuw = X oud ± a betekent ook ± a Formule 5: X nieuw = bx oud betekent t X nieuw = X oud/b betekent /b

2 Hoofdstuk 3 Formule 6: f(x) =. Formule 7: z = geeft ± 1.96 = X μ = ± 1.96σ is dus X = μ ±1.96σ

3 Hoofdstuk 4 Formule 8: z = = = -2.42

4 Hoofdstuk 5 Formule 9: P N r = (waarbij er N objecten zijn die in r keer gepakt worden). Formule 10: P 4 4 = = 4! / 0! = (4 x 3 x 2 x 1)/1 = 24. Formule 11: P 4 2 = = (4 x 3 x 2 x 1)/2 = 12. Formule 12: C N r = Formule 13: C 4 2 = = (4 x 3 x 2 x1)/(2 x 1 x 2 x 1) = 6 Formule 14: p(g P) = = =.68 Formule 15: p(h D) = voor niet H.. Hierbij staat H voor hypothese, D voor data en Aanduiding 3: Formule 16: p(x) = C N X p X q (N-X) = p X q (N-X) Formule 17: Formule 18: p(x1, X 2,, X k) = p 1 X1 p 2 X2 p k Xk Formule 19: p(4,3,3) = (.500) 4 (.333) 3 (.167) 3 = 4200 x.0625 x.0369 x.0047 =.0455

5 Hoofdstuk 6 Formule 20: χ² = Formule 21: Formule 22: χ² = = (4-8) 2 /8 + (12-8) 2 /8 = 4 Formule 23: χ² (C-1) = 2 O i ln ( ) Formule 24: OR (Odds ratio) = Formule 25: φ = Formule 26: V = Formule 27: κ =

6 Hoofdstuk 7 Formule 28: z = wordt z = = Formule 29: t = = Formule 30: t = (103,24-100) / (13,51/ ) 1,79 met 51-1 = 50 vrijheidsgraden Formule 31: ± Dit kan je herschrijven als μ = ± 2,262(0,158) + 1,5 = ± 0, ,5 Formule 32: (X 1 - )/s μ boven = + 0, ,5 = 1,86 μ onder = - 0, ,5 = 1,14 Formule 33: (31-40)/9 1,05 Aanduiding 4: Aanduiding 5: Formule 34: t = ( -μ)/ = ( - μ)/(s D/ )., In dit geval is μ = 0, want dat is de nulhypothese. Formule 35: t = (( 1-2) - (μ 1 μ 2)) / = ( 1-2) / Formule 36: t = ( 1-2) / Formule 37: CI.95 = ( 1-2) ± t.025 Formule 38: t = ( 1-2) / Formule 39: df =

7 Hoofdstuk 8 Formule 40: = σ²/n Formule 41: δ = d Formule 42: d = ( )/15 = 0.33 δ = 0.33 = 1.65 Formule 43: t = ( - μ0)/(s/ ) Formule 44: δ = (μ 1 - μ 0)/( σ/ ) Formule 45: δ = d Formule 46: h = k/ (1/X i) Formule 47: h = 2 / (1/n 1 + 1/n 2) = 2n 1n 2/(n 1+n 2) Aanduiding 6: h Aanduiding 7: h Formule 48: σ 2 X1-X2 = 2σ 2-2ρσ 2 = 2σ 2 (1 - ρ) σx1-x2 = σ Formule 49: δ = d

8 Hoofdstuk 9 Formule 50: cov xy = (X- )(Y- ) / (N-1) Formule 51: r aang = Formule 52: = bx + a = de voorspelde waarde van Y b = de helling van de regressielijn (hoeveel verandert bij een één-eenheid-verschil in X) a = het snijpunt (de waarde van waar X=0) X = de waarde van de voorspellende variabele Aanduiding 8: (Y - ) Aanduiding 9: (Y - ) Formule 53: a = - b b = cov xy / s 2 x Aanduiding 10: Formule 54: s Y = Formule 55: S Y X = Formule 56: S Y X = s Y Formule 57: s Y Formule 58: r 2 = (SSY - SSresidu) / SSY = / SSY Formule 59: = ( - ) 2 Formule 60: = SSY en SSresidu = 0

9 Formule 61: 1 - Formule 62: s Y X = s Y X Formule 63: CI(Y) = ± (t α/2)(s Y X) Formule 64: s Y X = s Y X Formule 65: CI (Y) = ± (tα/2)(s Y X) Formule 66: t = Formule 67: s b = Formule 68: t = (b-b*)/s b = b / (s Y X / s X ) = (b)(s X )( )/s Y X Formule 69: CI(b*) = b ± (t α/2)( ) Formule 70: s b1-b2 = met t = (b 1 -b 2 )/ Formule 71: s b1-b2 = Formule 72: s r = 1/ Formule 73: z = (r 1 - r 2) / Formule 74: 1/ met z = (r - ρ )/ Formule 75: CI(p ) = r ± z α/2 Formule 76: δ = d = ρ 1

10 Hoofdstuk 10 Formule 77: t = met N-2 vrijheidsgraden Formule 78: d = = Formule 79: s d = Aanduiding 11: φ = Formule 80: s τ = en z = τ/s τ

11 Hoofdstuk 11 Formule 81: σ 2 e/n = of σ 2 e = n, Formule 82: θ 2 T = = τ 2 j Formule 83: (X- ) 2 Formule 84: s 2 X = (X- ) 2 /(n-1) = ( X 2 - ( X) 2 /n) / (n-1) Formule 85: SS total = (X ij - ) 2 Formule 86: SS behandeling = n ( - ) 2 Formule 87: SS behandeling = n ( - ) 2 Formule 88: SS behandeling = [n j( - ) 2 ] Formule 89: W k = n k/s 2 k. = w k k/ w k F = Deze F is verdeeld als F met k-1 en vrijheidsgraden: df : Aanduiding 12: Formule 90: Y = of Y = + Formule 91: Y = 2 arcsin Formule 92: d = Formule 93: E(MS behandeling)/e(ms error) = ( 2 e + n τ 2 j/(k-1))/ Formule 94: E(MS behandeling )/E(MS error ) = 1 + (n τ 2 j/(k-1))/ 2 e 2 e = 1 + λ/(k-1), waarbij λ = n τ 2 j/ 2 e Formule 95: φ = f =

12 Hoofdstuk 12 Formule 96: MS error is: t = Formule 97: L = a a a k k = a j j Formule 98: ψ = (1) 1 + (-1) 2 + (0) 3 = 1-2 Formule 99: Ψ = (1/2) 1 + (1/2) 2 + (-1) 3 = ( 1 + 2)/2-3 Formule 100: SS contrast = nψ 2 / a 2 j = n( a j j) 2 / a 2 j Formule 101: a j j is dan 1/4 ( ) - 1/3 ( ) Formule 102: t W = met vrijheidsgraden: df W = Formule 103: CI.95 = (Ψ j) ± t.025s error s error = Formule 104: = ψ/s e = (a i i)/s e, waar s e een schatting is van de within groups standaarddeviatie Formule 105: q r = Formule 106: t = Formule 107: q = t. Formule 108: q = - Formule 109: 4,07 = 8,14

13 Hoofdstuk 13 Formule 110: SStotaal = (X - ) 2 Formule 111: SSL = nc ( - ) 2 Formule 112: SS cellen = n ( - ) 2 Aanduiding 13: ( - ) 2 Formule 113: φ α = φα = φ α Formule 114: φ αβ = φαβ = φ αβ Aanduiding 14: Aanduiding 15: 2 totaal 2 effect Aanduiding 16: 2 a Formule 115: ω²α = 2 a / 2 totaal = 2 a / ( 2 α e) Formule 116: 2 a = (a - 1)(MS A - MS AB) / nab Formule 117: partieel ω² = 2 effect / ( 2 effect + 2 e) Formule 118: = / Formule 119: serror = Aanduiding 17:

14 Hoofdstuk 14 Formule 120: X ij = X ij - i. Formule 121: Voor SS totaal geldt: (X -..) 2 Voor SS subjects geldt: w ( S -..) 2 Voor SS weken geldt: n ( W -..) 2 Formule 122: = 1/2 1+ 1/2 2 + (-1/3) 3 + (-1/3) 4 + (-1/3) 5 Formule 123: t = / Formule 124: = /s error Aanduiding 18: Formule 125: is constant voor alle i en j (j i)

15 Hoofdstuk 15 Formule 126: = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X b p X p Formule 127: (Y - ) 2 Formule 128: = 1147, ,13(Uitgave) - 78,20(PercSAT) Formule 129: Z = 0.023Z Uitgaven 1.040Z PercSAT (bij gestandaardiseerde variabelen is het intercept gelijk aan 0) Formule 130: MS error = (Y - ) 2 /(N-p-1) Aanduiding 19: i Formule 131: F = = ( , ,3)/2/664,646 = 0.47 Aanduiding 20: cv Figuur 1: a Mediator b Onafhankelijke variabele c Afhankelijke variabele Formule 132: s βaβb =

16 Hoofdstuk 16 Figuur 2: A 1 B 1 AB 11 a1b a1b a2b a2b Figuur 3: A1 B1 B2 AB11 AB12 a1b a1b a1b a2b a2b a2b Formule 133: ij = 0,4347(Pre) - 0,5922(T1) + 0,0262(T2) + 0,8644(T3) + 0,0738(T4) + 0,2183 Formule 134: F(1,N-a-1) = Formule 135: d = / Formule 136: = b 0 + b 1C + b 2T 1 b 3T 2 + b 4G 1 + b 5G 2 + b 6TG 11 + b 7TG 12 + b 8TG 21 + b 9TG 22

17 Hoofdstuk 17 Formule 137: Van LogOddsRatio naar d: d = LogOddsRatio x en var(d) = var(logoddsratio) x 3/π 2 Van r naar d: d = (2 x r)/ en var(d) = 4 x var(r)/(1-r 2 ) 3 Van LogRisicoRatio naar d: d = ln(rr/(1-rr)) x en var(d) = var(logoddsratio) x 3/π 2 Formule 138: d = ( controle - behandeling)/s controle Formule 139: = W i d i / W i Formule 140: Aanduiding 21: Formule 141: Sd = Formule 142: = W i d i / W i Formule 143: De CI( ) voor het voorbeeld is: ± 1.96(s ) = 1.45 ± 1.96 x 0.300

18 Hoofdstuk 18 Formule 144: W s = 2 - W s. 2 = n 1(n 1 + n 2 + 1). Formule 145: Gemiddelde = n1(n1 + n2 + 1)/2 Standaardfout = Z = Formule 146: Gemiddelde = n(n+1)/4 Standaardfout = Z = Figuur 4: Voor: Na: Verschil: Rang: Rang met waarde: T+ = positieve rangen = 27 T- = negatieve rangen = -9

Formuleblad. Hoofdstuk 1: Gemiddelde berekenen: = x 1 + x 2 + x 3 + +x n / n Of: = 1/n Σ x i

Formuleblad. Hoofdstuk 1: Gemiddelde berekenen: = x 1 + x 2 + x 3 + +x n / n Of: = 1/n Σ x i Formuleblad Hoofdstuk 1: Gemiddelde berekenen: = x 1 + x 2 + x 3 + +x n / n Of: = 1/n Σ x i Plaats van de median berekenen: Oneven aantal observaties: (n+1)/2 Even aantal observaties: gemiddelde van de

Nadere informatie

9. Lineaire Regressie en Correlatie

9. Lineaire Regressie en Correlatie 9. Lineaire Regressie en Correlatie Lineaire verbanden In dit hoofdstuk worden methoden gepresenteerd waarmee je kwantitatieve respons variabelen (afhankelijk) en verklarende variabelen (onafhankelijk)

Nadere informatie

Hoofdstuk 10: Regressie

Hoofdstuk 10: Regressie Hoofdstuk 10: Regressie Inleiding In dit deel zal uitgelegd worden hoe we statistische berekeningen kunnen maken als sprake is van één kwantitatieve responsvariabele en één kwantitatieve verklarende variabele.

Nadere informatie

College 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie

College 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie College Enkelvoudige Lineaire Regressie - Leary: Hoofdstuk 7 tot p. 170 (Advanced Correlational Strategies) - MM&C: Hoofdstuk 10 (Inference for Regression) - Aanvullende tekst 3 Jolien Pas ECO 011-01 Correlatie:

Nadere informatie

5S Simula)e spel Werkplekorganisa)e. Het 5S getallen spel

5S Simula)e spel Werkplekorganisa)e. Het 5S getallen spel 5S Simula)e spel Werkplekorganisa)e Het 5S getallen spel Je huidige werkplek Het werkblad op de volgende pagina vertegenwoordigt jouw huidige werkplek [niet spieken!!!!] Het is jouw taak om met pen de

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.

+ ( 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 informatie

mlw stroom 2.1: Statistisch modelleren

mlw stroom 2.1: Statistisch modelleren mlw stroom 2.1: Statistisch modelleren College 5: Regressie en correlatie (2) Rosner 11.5-11.8 Arnold Kester Capaciteitsgroep Methodologie en Statistiek Universiteit Maastricht Postbus 616, 6200 MD Maastricht

Nadere informatie

WPO Differentiaalmeetkunde I

WPO Differentiaalmeetkunde I 1 Vrije Universiteit Brussel Academiejaar 006-007 Prof. Dr. R. Kieboom Dr. G. Sonck WPO Differentiaalmeetkunde I Krommen in R n 1. Neem R met een orthonormale basis en a R + 0. Voor elk punt p o, gelegen

Nadere informatie

11. Multipele Regressie en Correlatie

11. Multipele Regressie en Correlatie 11. Multipele Regressie en Correlatie Meervoudig regressie model Nu gaan we kijken naar een relatie tussen een responsvariabele en meerdere verklarende variabelen. Een bivariate regressielijn ziet er in

Nadere informatie

Kansrekening en stochastische processen 2DE18

Kansrekening 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 informatie

b) Het spreidingsdiagram ziet er als volgt uit (de getrokken lijn is de later uit te rekenen lineaire regressie-lijn): hoogte

b) 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 informatie

Data analyse Inleiding statistiek

Data analyse Inleiding statistiek Data analyse Inleiding statistiek Terugblik - Inductieve statistiek Afleiden van eigenschappen van een populatie op basis van een beperkt aantal metingen (steekproef) Kennis gemaakt met kans & kansverdelingen

Nadere informatie

Kansrekening en stochastische processen 2S610

Kansrekening 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 informatie

HOOFDSTUK IV TOETSEN VAN STATISTISCHE HYPOTHESEN

HOOFDSTUK IV TOETSEN VAN STATISTISCHE HYPOTHESEN HOOFDSTUK IV TOETSEN VAN STATISTISCHE HYPOTHESEN 4. VERGELIJKINGSTOETSEN A. Vergelijken van varianties Men beschouwt twee steekproeven uit normaal verdeelde populaties: X, X,, X n ~ N(µ, σ ) Y, Y,, Y n

Nadere informatie

Hoofdstuk 12: Eenweg ANOVA

Hoofdstuk 12: Eenweg ANOVA Hoofdstuk 12: Eenweg ANOVA 12.1 Eenweg analyse van variantie Eenweg en tweeweg ANOVA Wanneer we verschillende populaties of behandelingen met elkaar vergelijken, dan zal er binnen de data altijd sprake

Nadere informatie

Bijlage Figuren en formules voor de stof van Professionele Ontwikkeling en Wetenschap, 13-14

Bijlage Figuren en formules voor de stof van Professionele Ontwikkeling en Wetenschap, 13-14 Bijlage Figuren en formules voor de stof van Professionele Ontwikkeling en Wetenschap, 1314 Bijlage Figuren en formules voor de stof van Professionele Ontwikkeling en Wetenschap, 1314 Figuren en formules

Nadere informatie

Toegepaste Statistiek, Dag 7 1

Toegepaste Statistiek, Dag 7 1 Toegepaste Statistiek, Dag 7 1 Statistiek: Afkomstig uit het Duits: De studie van politieke feiten en cijfers. Afgeleid uit het latijn: status, staat, toestand Belangrijkste associatie: beschrijvende statistiek

Nadere informatie

Stochastiek 2. Inleiding in de Mathematische Statistiek 1 / 17

Stochastiek 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 informatie

Feedback examen Statistiek II Juni 2011

Feedback examen Statistiek II Juni 2011 Feedback examen Statistiek II Juni 2011 Bij elke vraag is alternatief A correct. 1 De variabele X is Student verdeeld in een bepaalde populatie, met verwachting µ X en variantie σ 2 X. Je trekt steekproeven

Nadere informatie

Tentamen Inleiding Statistiek (WI2615) 10 april 2013, 9:00-12:00u

Tentamen Inleiding Statistiek (WI2615) 10 april 2013, 9:00-12:00u Technische Universiteit Delft Mekelweg 4 Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica 2628 CD Delft Tentamen Inleiding Statistiek (WI2615) 10 april 2013, 9:00-12:00u Formulebladen, rekenmachines,

Nadere informatie

HOOFDSTUK II BIJZONDERE THEORETISCHE VERDELINGEN

HOOFDSTUK 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 informatie

Data analyse Inleiding statistiek

Data analyse Inleiding statistiek Data analyse Inleiding statistiek 1 Terugblik - Inductieve statistiek Afleiden van eigenschappen van een populatie op basis van een beperkt aantal metingen (steekproef) Kennis gemaakt met kans & kansverdelingen»

Nadere informatie

Kansrekening en Statistiek

Kansrekening 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 informatie

Examen Statistiek I Feedback

Examen 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 informatie

Statistiek voor A.I.

Statistiek 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 informatie

Kansrekening en Statistiek

Kansrekening en Statistiek Kansrekening en Statistiek College 14 Donderdag 28 Oktober 1 / 37 2 Statistiek Indeling: Hypothese toetsen Schatten 2 / 37 Vragen 61 Amerikanen werd gevraagd hoeveel % van de tijd zij liegen. Het gevonden

Nadere informatie

Toegepaste biostatistiek

Toegepaste biostatistiek Toegepaste biostatistiek 1 e master biomedische wetenschappen 1 Hoofdstuk 11: regressie en correlatie methoden Lineaire regressie: hier ga je willen onderzoeken hoe normaal verdeelde uitkomsten gerelateerd

Nadere informatie

Tentamen Fysica: Elektriciteit en Magnetisme (MNW)

Tentamen Fysica: Elektriciteit en Magnetisme (MNW) Tentamen Fysica: Elektriciteit en Magnetisme (MNW) Tijd: 27 mei 12.-14. Plaats: WN-C147 A t/m K WN-D17 L t/m W Bij dit tentamen zit aan het eind een formuleblad. Eenvoudige handrekenmachine is toegestaan

Nadere informatie

WenS tweede kans Permutatiecode 0

WenS tweede kans Permutatiecode 0 Aantekeningen op de vragenbladen zijn NIET TOEGELATEN. Je mag gebruik maken van schrijfgerief en een eenvoudige rekenmachine; alle andere materiaal blijft achterin. Geen GSM s toegelaten: voor wie tijdens

Nadere informatie

Tabellen en Eenheden

Tabellen en Eenheden Naslagwerk deel 1 Tabellen en Eenheden Uitgave 2016-2 Auteur HC hugoclaeys@icloud.com Inhoudsopgave 1 Tabellen 2 1.1 Griekse letters.................................... 2 1.2 Machten, voorvoegsels en hun

Nadere informatie

WenS eerste kans Permutatiecode 0

WenS eerste kans Permutatiecode 0 WenS eerste kans 2012 2013 Aantekeningen op de vragenbladen zijn NIET TOEGELATEN. Je mag gebruik maken van schrijfgerief en een eenvoudige rekenmachine; alle andere materiaal blijft achterin. Leg je studentenkaart

Nadere informatie

G0N11a Statistiek en data-analyse: project Eerste zittijd Modeloplossing

G0N11a 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 informatie

Wiskundige Technieken

Wiskundige Technieken 1ste Bachelor Ingenieurswetenschappen 1ste Bachelor Fysica en Sterrenkunde Academiejaar 014-015 1ste semester 1 oktober 014 Wiskundige Technieken 1. Beschouw een scalaire functie f : R R en een vectorveld

Nadere informatie

Statistiek II. Sessie 5. Feedback Deel 5

Statistiek II. Sessie 5. Feedback Deel 5 Statistiek II Sessie 5 Feedback Deel 5 VPPK Universiteit Gent 2017-2018 Feedback Oefensessie 5 1 Statismex, gewicht en slaperigheid2 1. Lineair model: slaperigheid2 = β 0 + β 1 dosis + β 2 bd + ε H 0 :

Nadere informatie

Tentamen Statistische Thermodynamica MST 19/6/2014

Tentamen Statistische Thermodynamica MST 19/6/2014 Tentamen Statistische Thermodynamica MST 19/6/214 Vraag 1. Soortelijke warmte ( heat capacity or specific heat ) De soortelijke warmte geeft het vermogen weer van een systeem om warmte op te nemen. Dit

Nadere informatie

Berekenen en gebruik van Cohen s d Cohen s d is een veelgebruikte manier om de effectgrootte te berekenen en wordt

Berekenen en gebruik van Cohen s d Cohen s d is een veelgebruikte manier om de effectgrootte te berekenen en wordt A. Effect & het onderscheidingsvermogen Effectgrootte (ES) De effectgrootte (effect size) vertelt ons iets over hoe relevant de relatie tussen twee variabelen is in de praktijk. Er zijn twee soorten effectgrootten:

Nadere informatie

HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE

HOOFDSTUK 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 informatie

EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I. 5 februari 2010

EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I. 5 februari 2010 EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I 5 februari - Dit tentamen bestaat uit vier opgaven onderverdeeld in totaal 9 subvragen. - Geef bij het beantwoorden van de vragen een zo volledig mogelijk antwoord.

Nadere informatie

Hoeveel elementen? Non impeditus ab ulla scientia. K. P. Hart. Faculteit EWI TU Delft. Leiden, 18 november 2009: 13:15 14:15

Hoeveel elementen? Non impeditus ab ulla scientia. K. P. Hart. Faculteit EWI TU Delft. Leiden, 18 november 2009: 13:15 14:15 Hoeveel elementen? Non impeditus ab ulla scientia K. P. Hart Faculteit EWI TU Delft Leiden, 18 november 2009: 13:15 14:15 De vragen van vandaag Hoeveel provincies heeft Nederland? Hoeveel natuurlijke getallen

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Tentamen Biostatistiek voor BMT (2S39) op 8--25 U mag alleen gebruik maken van een onbeschreven Statistisch Compendium (dikt. nr. 228) en van een zakrekenmachine. De uitwerkingen

Nadere informatie

Aanpassingen takenboek! Statistische toetsen. Deze persoon in een verdeling. Iedereen in een verdeling

Aanpassingen takenboek! Statistische toetsen. Deze persoon in een verdeling. Iedereen in een verdeling Kwantitatieve Data Analyse (KDA) Onderzoekspracticum Sessie 2 11 Aanpassingen takenboek! Check studienet om eventuele verbeteringen te downloaden! Huidige versie takenboek: 09 Gjalt-Jorn Peters gjp@ou.nl

Nadere informatie

Sheets K&S voor INF HC 10: Hoofdstuk 12

Sheets 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 informatie

HERTENTAMEN WISKUNDIGE BEELDVERWERKINGSTECHNIEKEN

HERTENTAMEN WISKUNDIGE BEELDVERWERKINGSTECHNIEKEN HERTENTAMEN WISKUNDIGE BEELDVERWERKINGSTECHNIEKEN Vakcode: 8D00. Datum: vrijdag 3 juni 008. Tijd: 09:00-:00. Lees dit vóórdat je begint! Maak iedere opgave op een apart vel. Schrijf je naam en studentnummer

Nadere informatie

Kansrekening en statistiek WI2211TI / WI2105IN deel 2 2 februari 2012, uur

Kansrekening en statistiek WI2211TI / WI2105IN deel 2 2 februari 2012, uur Kansrekening en statistiek WI22TI / WI25IN deel 2 2 februari 22, 4. 6. uur VOOR WI22TI: Bij dit examen is het gebruik van een (evt. grafische) rekenmachine toegestaan. Een formuleblad is niet toegestaan.

Nadere informatie

Relevante vragen , eerste examenperiode

Relevante vragen , eerste examenperiode Relevante vragen 2006 2007, eerste examenperiode OEFENING y = x 2 2, y = x, z = x 2 + y 2, z = x + 6 omvatten, indien we ons tot het gedeelte binnen de parabolische cilinder beperken, twee verschillende

Nadere informatie

WI1708TH Analyse 3. College 5 23 februari Challenge the future

WI1708TH Analyse 3. College 5 23 februari Challenge the future WI1708TH Analyse 3 College 5 23 februari 2015 1 Programma Vandaag Richtingsafgeleide (14.6) Gradiënt (14.6) Maximalisatie richtingsafgeleide (14.6) Raakvlak voor niveauoppervlakken (14.6) 2 Richtingsafgeleide

Nadere informatie

34 HOOFDSTUK 1. EERSTE ORDE DIFFERENTIAALVERGELIJKINGEN

34 HOOFDSTUK 1. EERSTE ORDE DIFFERENTIAALVERGELIJKINGEN 34 HOOFDSTUK 1. EERSTE ORDE DIFFERENTIAALVERGELIJKINGEN 1.11 Vraagstukken Vraagstuk 1.11.1 Beschouw het beginwaardeprobleem = 2x (y 1), y(0) = y 0. Los dit beginwaardeprobleem op voor y 0 R en maak een

Nadere informatie

FYSICA-BIOFYSICA : FORMULARIUM (oktober 2004)

FYSICA-BIOFYSICA : FORMULARIUM (oktober 2004) ste bachelor GENEESKUNDE ste bachelor TANDHEELKUNDE ste bachelor BIOMEDISCHE WETENSCHAPPEN FYSICA-BIOFYSICA : FORMULARIUM (oktober 004) Kinematica Eenparige rechtlijnige beweging : x(t) = v x (t t 0 )

Nadere informatie

werkcollege 6 - D&P9: Estimation Using a Single Sample

werkcollege 6 - D&P9: Estimation Using a Single Sample cursus 9 mei 2012 werkcollege 6 - D&P9: Estimation Using a Single Sample van frequentie naar dichtheid we bepalen frequenties van meetwaarden plot in histogram delen door totaal aantal meetwaarden > fracties

Nadere informatie

Experiment. Dutch Speaking Countries. page 1 of 2

Experiment. Dutch Speaking Countries. page 1 of 2 G0 page 1 of 2 G0 page 2 of 2 E1 1. 2. page 1 of 6 E1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. page 2 of 6 E1 δ ξ dn dy Y Yi = ξ i Z 0 Z 0 +d+z Z Z 0 d page 3 of 6 E1 Z 0 d dn ( dy ) i = δ i Zd page

Nadere informatie

Stochastiek 2. Inleiding in de Mathematische Statistiek 1 / 18

Stochastiek 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 informatie

HOOFDSTUK 7: STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN VOOR DISTRIBUTIES

HOOFDSTUK 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 informatie

Voorbeeld Tentamen Quantumchemie II

Voorbeeld Tentamen Quantumchemie II voorbeeld-tentamens - - Voorbeeld Tentamen Quantumchemie II -- L e e s d e o p g a v e n z o r g v u l d i g. L i c h t a l U w a n t w o o r d e n t o e. opgave (20 pnt.) We behandelen het vlakke vierkante

Nadere informatie

1. Reductie van error variantie en dus verhogen van power op F-test

1. Reductie van error variantie en dus verhogen van power op F-test Werkboek 2013-2014 ANCOVA Covariantie analyse bestaat uit regressieanalyse en variantieanalyse. Er wordt een afhankelijke variabele (intervalniveau) voorspeld uit meerdere onafhankelijke variabelen. De

Nadere informatie

V A D E M E C U M M E C H A N I C A. 2 e 3 e graad. Willy Cochet Pagina 1

V A D E M E C U M M E C H A N I C A. 2 e 3 e graad. Willy Cochet Pagina 1 V A D E M E C U M M E C H A N I C A e 3 e graad Willy Cochet Pagina 1 Vooraf 1. Dit is een basiswerk waarbij de vakleerkracht eventuele aanpassingen kan doen voor zijn specifieke studierichting : vectoren

Nadere informatie

Indicatie van voorkennis per les Algemene relativiteitstheorie Docent: Dr. H. (Harm) van der Lek

Indicatie van voorkennis per les Algemene relativiteitstheorie Docent: Dr. H. (Harm) van der Lek Indicatie van voorkennis per les Algemene relativiteitstheorie Docent: Dr. H. (Harm) van der Lek Dit document bevat niet alleen voorkennis in de zin dat moet u al gehad hebben en kennen, maar ook in de

Nadere informatie

Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen

Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen 5.1 Gemiddelde, variantie, standaardafwijking: De variantie is als het ware de gemiddelde gekwadrateerde afwijking van het gemiddelde. Hoe groter de variantie

Nadere informatie

1 Uitwendige versus inwendige krachten

1 Uitwendige versus inwendige krachten H1C8 Toegepaste mechanica, deel FORMULRIUM STERKTELEER 1 G. Lombaert en L. Schueremans 1 december 1 1 Uitwendige versus inwendige krachten Relaties tussen belasting en snedekrachten: n(x) = dn p(x) = dv

Nadere informatie

Tentamen Fysica: Elektriciteit en Magnetisme (MNW en SBI)

Tentamen Fysica: Elektriciteit en Magnetisme (MNW en SBI) Tentamen Fysica: Elektriciteit en Magnetisme (MNW en SBI) Tijd: 2 Juni 217, 12: 14: uur Plaats: WN zalen S67; P647; P663; S 623, S 631, S 655; M 639, M 655 Bij dit tentamen zit aan het eind een formuleblad.

Nadere informatie

DH19 Bedrijfsstatistiek MC, 2e Bach Hir, Juni 2009

DH19 Bedrijfsstatistiek MC, 2e Bach Hir, Juni 2009 Naam:... Voornaam:... DH19 Bedrijfsstatistiek MC, 2e Bach Hir, Juni 2009 Slechts één van de vier alternatieven is juist. Kruis het bolletje aan vóór het juiste antwoord. Indien je een meerkeuzevraag verkeerd

Nadere informatie

Oneindig? Hoeveel is dat?

Oneindig? Hoeveel is dat? Oneindig? Hoeveel is dat? Non impeditus ab ulla scientia K. P. Hart Faculteit EWI TU Delft Leiden, 21 oktober 2009: 20:45 21:30 Wat zegt Van Dale? De allereerste editie (1864): eindig: bn. en bijw. een

Nadere informatie

FORMULARIUM: STATISTIEK

FORMULARIUM: 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 informatie

Cursus Statistiek Hoofdstuk 4. Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 4: Verwachtingen. Definitie (Verwachting van discrete stochast) Voorbeeld (1)

Cursus Statistiek Hoofdstuk 4. Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 4: Verwachtingen. Definitie (Verwachting van discrete stochast) Voorbeeld (1) Cursus Statistiek Hoofdstuk 4 Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 4: Verwachtingen Cursusjaar 29 Peter de Waal Departement Informatica Inhoud Verwachtingen Variantie Momenten en Momentengenererende functie

Nadere informatie

Vandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 3. Recap 2. Recap 1. Recap Centrale limietstelling T-verdeling Toetsen van hypotheses

Vandaag. 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 informatie

Hoofdstuk 12 : Regressie en correlatie. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent.

Hoofdstuk 12 : Regressie en correlatie. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent. Hoofdstuk 12 : Regressie en correlatie Marnix Van Daele MarnixVanDaele@UGentbe Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent Regressie en correlatie p 1/26 Regressielijn Vraag : vind het

Nadere informatie

Voorbehouden 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 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 informatie

Antwoorden bij Inleiding in de Statistiek

Antwoorden 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 informatie

Opgaven Functies en Reeksen. E.P. van den Ban

Opgaven Functies en Reeksen. E.P. van den Ban Opgaven Functies en Reeksen E.P. van den Ban c Mathematisch Instituut Universiteit Utrecht Augustus 2014 1 Opgaven bij Hoofdstuk 1 Opgave 1.1 Zij f : R n R partieel differentieerbaar naar iedere variabele

Nadere informatie

Bij herhaalde metingen ANOVA komt het effect van het experiment naar voren bij de variantie binnen participanten. Bij de gewone ANOVA is dit de SS R

Bij herhaalde metingen ANOVA komt het effect van het experiment naar voren bij de variantie binnen participanten. Bij de gewone ANOVA is dit de SS R 14. Herhaalde metingen Introductie Bij herhaalde metingen worden er bij verschillende condities in een experiment dezelfde proefpersonen gebruikt of waarbij dezelfde proefpersonen op verschillende momenten

Nadere informatie

IJkingstoets Deel 1. Basiskennis wiskunde. Vraag 1 Het gemiddelde van de getallen 1 2, 1 3 en 1 4 is 1 (A) 27 (B) 13 4 (C) 1 3 (D) 13 36

IJkingstoets Deel 1. Basiskennis wiskunde. Vraag 1 Het gemiddelde van de getallen 1 2, 1 3 en 1 4 is 1 (A) 27 (B) 13 4 (C) 1 3 (D) 13 36 4 IJkingstoets 08 Deel. Basiskennis wiskunde Vraag Het gemiddelde van de getallen, en 4 is (A) 7 (B) 4 (C) (D) 6 Vraag Beschouw de functie f met voorschrift f(x) = f ( g ( )) gelijk? en g met voorschrift

Nadere informatie

Statistiek II. Sessie 3. Verzamelde vragen en feedback Deel 3

Statistiek II. Sessie 3. Verzamelde vragen en feedback Deel 3 Statistiek II Sessie 3 Verzamelde vragen en feedback Deel 3 VPPK Universiteit Gent 2017-2018 Feedback Oefensessie 3 1 Statismex en bloeddruk 1. Afhankelijke variabele: Bloeddruk (van ratio-niveau) Onafhankelijke

Nadere informatie

Statistiek 1 Blok 6, Werkgroepopdrachten 11-6-2009

Statistiek 1 Blok 6, Werkgroepopdrachten 11-6-2009 Statistiek 1 Blok 6, Werkgroepopdrachten 11-6-2009 Opdracht 1 Onderstaande tabel bevat metingen aan de opbrengst van rozen bij verschillende mate van stikstofen fosfortoevoer. rozen/snijvak/dag fosfaatniveau

Nadere informatie

Het horizontale coördinatenstelsel

Het horizontale coördinatenstelsel Het horizontale coördinatenstelsel De positie van een hemellichaam wordt beschreven door - Azimuth: gemeten in graden van noord (0 o ) over oost (90 o ) - Hoogte: 0 o op de horizon, 90 o op zenith - Zenith

Nadere informatie

De vragen van vandaag. Hoeveel elementen? Hoeveel provincies? Hoeveel natuurlijke getallen? Non impeditus ab ulla scientia

De vragen van vandaag. Hoeveel elementen? Hoeveel provincies? Hoeveel natuurlijke getallen? Non impeditus ab ulla scientia De vragen van vandaag Hoeveel elementen? Non impeditus ab ulla scientia K. P. Hart Faculteit EWI TU Delft Hoeveel provincies heeft Nederland? Hoeveel natuurlijke getallen zijn er? Hoeveel reële getallen

Nadere informatie

Statistiek II. Sessie 1. Verzamelde vragen en feedback Deel 1

Statistiek II. Sessie 1. Verzamelde vragen en feedback Deel 1 Statistiek II Sessie 1 Verzamelde vragen en feedback Deel 1 VPPK Universiteit Gent 2017-2018 Feedback Oefensessie 1 1 Staafdiagram 1. Wat is de steekproefgrootte? Op de horizontale as vinden we de respectievelijke

Nadere informatie

Doe de noodzakelijke berekeningen met de hand; gebruik Maple ter controle.

Doe de noodzakelijke berekeningen met de hand; gebruik Maple ter controle. De n-de term van de numerieke rij (t n ) (met n = 0,, 2,...) is het rekenkundig gemiddelde van zijn twee voorgangers. (a) Bepaal het Z-beeld F van deze numerieke rij en het bijhorende convergentiegebied.

Nadere informatie

College 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie

College 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie College Enkelvoudige Lineaire Regreie - Leary: Hoofdtuk 8 t/m p. 65 - MM&C: Hoofdtuk 0 - Aanvullende tekt 3 (alinea ) Jolien Pa ECO 0-03 Correlatie: Hoe en Waarom? Een correlatie bechrijft niet HOE en

Nadere informatie

Antwoordmodel VWO wb I. Verschuivend zwaartepunt. Maximumscore 3 3 = 1. d T = ,2 (cm) Maximumscore 4. Dus d T = = Maximumscore 4

Antwoordmodel VWO wb I. Verschuivend zwaartepunt. Maximumscore 3 3 = 1. d T = ,2 (cm) Maximumscore 4. Dus d T = = Maximumscore 4 Antwoordmodel VWO wb -I Verschuivend zwaartepunt Maximumscore d W = = d T = + 5, (cm) h d T = h + h + 5 h + h + 5 h + Dus d T = = h + h + h + =,5 geeft (bijvoorbeeld met behulp van de GR) h, h 7,7 h +

Nadere informatie

Statistiek voor A.I. College 2. Donderdag 13 September 2012

Statistiek voor A.I. College 2. Donderdag 13 September 2012 Statistiek voor A.I. College 2 Donderdag 13 September 2012 1 / 42 1 Beschrijvende statistiek 2 / 42 Extrapolatie 3 / 42 Verkiezingen 2012 4 / 42 Verkiezingen 2012 5 / 42 1 Beschrijvende statistiek Vandaag:

Nadere informatie

Deze week: Steekproefverdelingen. Statistiek voor Informatica Hoofdstuk 7: Steekproefverdelingen. Kwaliteit van schatter. Overzicht Schatten

Deze 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 informatie

Uitwerking Tentamen Klassieke Mechanica I Dinsdag 10 juni 2003

Uitwerking Tentamen Klassieke Mechanica I Dinsdag 10 juni 2003 Uitwerking Tentamen Klassieke Mechanica I Dinsdag juni 3 OPGAE : de horizontale slinger θ T = mg cosθ mg m mg tanθ mg a) Op de massa werken twee krachten, namelijk de zwaartekracht, ter grootte mg, en

Nadere informatie

Kansrekening en Statistiek

Kansrekening en Statistiek Kansrekening en Statistiek College 11 Dinsdag 25 Oktober 1 / 27 2 Statistiek Vandaag: Hypothese toetsen Schatten 2 / 27 Schatten 3 / 27 Vragen: liegen 61 Amerikanen werd gevraagd hoeveel % van de tijd

Nadere informatie

Oefeningen Analyse II

Oefeningen 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 informatie

Rekenvaardigheden voor het vak natuurkunde

Rekenvaardigheden voor het vak natuurkunde Inhoud Formules uitrekenen... Balansmethode... Categorie eenvoudig... 3 Categorie moeilijker... 4 Categorie moeilijkst... 5 Uitgebreidere formules... 8 Balansmethode en abc-formule... 8 Stelsels van vergelijkingen...

Nadere informatie

Kansrekening en statistiek wi2105in deel 2 16 april 2010, uur

Kansrekening en statistiek wi2105in deel 2 16 april 2010, uur Kansrekening en statistiek wi205in deel 2 6 april 200, 4.00 6.00 uur Bij dit examen is het gebruik van een (evt. grafische) rekenmachine toegestaan. Tevens krijgt u een formuleblad uitgereikt na afloop

Nadere informatie

Data analyse Inleiding statistiek

Data analyse Inleiding statistiek Data analyse Inleiding statistiek 1 Doel Beheersen van elementaire statistische technieken Toepassen van deze technieken op aardwetenschappelijke data 2 1 Leerstof Boek: : Introductory Statistics, door

Nadere informatie

Eindtoets Toegepaste Biostatistiek

Eindtoets Toegepaste Biostatistiek Eindtoets Toegepaste Biostatistiek 2013-2014 29 januari 2014 Dit tentamen bestaat uit vier opgaven, onderverdeeld in 24 subvragen. Begin bij het maken van een nieuwe opgave steeds op een nieuw antwoordvel.

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 3 / Biomedische wiskunde

Tentamen Biostatistiek 3 / Biomedische wiskunde Tentamen Biostatistiek 3 / Biomedische wiskunde 25 maart 2014; 12:00-14:00 NB. Geef een duidelijke toelichting bij de antwoorden. Na correctie liggen de tentamens ter inzage bij het onderwijsbureau. Het

Nadere informatie

Kansrekening en Statistiek

Kansrekening en Statistiek Kansrekening en Statistiek College 9 Dinsdag 18 Oktober 1 / 1 2 Statistiek Vandaag: Centrale Limietstelling Correlatie Regressie 2 / 1 Centrale Limietstelling 3 / 1 Centrale Limietstelling St. (Centrale

Nadere informatie

5.8. De Bessel differentiaalvergelijking. Een differentiaalvergelijking van de vorm

5.8. De Bessel differentiaalvergelijking. Een differentiaalvergelijking van de vorm 5.8. De Bessel differentiaalvergelijking. Een differentiaalvergelijking van de vorm x y + xy + (x ν )y = met ν R (1) heet een Bessel (differentiaal)vergelijking. De waarde van ν noemt men ook wel de orde

Nadere informatie

Tentamen CT2031 ConstructieMechanica 3 2 april 2007 MODELUITWERKING. a) De grenzen kunnen m.b.v. de basisgevallen van Euler worden bepaald:

Tentamen CT2031 ConstructieMechanica 3 2 april 2007 MODELUITWERKING. a) De grenzen kunnen m.b.v. de basisgevallen van Euler worden bepaald: MODELUITWERKING VRAAGSTUK : Theorie Dee a) De grenzen kunnen m.b.v. de basisgevaen van Euer worden bepaad: r 0 en k 0 : π k 4 r inf en k 0 : r inf en k inf: 4π k r 0 en k inf : De knikast kan, afhankeijk

Nadere informatie

Vraag 1: Ne-He en Ne-He +

Vraag 1: Ne-He en Ne-He + Uitwerking tentamen chemische binding, MOL056, 4 januari 01 1 (Uitwerking versie 4 januari 01, dr. ir. Gerrit C. Groenenboom) Vraag 1: Ne-e en Ne-e + De elektronenconfiguratie van e is 1s en die van Ne

Nadere informatie

Keuzemenu - De standaardnormale verdeling

Keuzemenu - De standaardnormale verdeling ladzijde 4 a Volgens de vuistregels ligt 68% innen μ σ en μ + σ en ligt 95% innen μ σ en μ + σ. a c μ σ,5% 3,5% 34% 34% 3,5% μ σ μ De oppervlakte onder de klokvorm rechts van haar gewicht is,5%, dus daar

Nadere informatie

Statistiek ( ) eindtentamen

Statistiek ( ) eindtentamen Statistiek (200300427) eindtentamen studiejaar 2010-11, blok 4; Taalwetenschap, Universiteit Utrecht. woensdag 29 juni 2011, 17:15-19:00u, Educatorium, zaal Gamma. Schrijf je naam en student-nummer op

Nadere informatie

Herkansing Inleiding Intelligente Data Analyse Datum: Tijd: , BBL 508 Dit is geen open boek tentamen.

Herkansing Inleiding Intelligente Data Analyse Datum: Tijd: , BBL 508 Dit is geen open boek tentamen. Herkansing Inleiding Intelligente Data Analyse Datum: 3-3-2003 Tijd: 14.00-17.00, BBL 508 Dit is geen open boek tentamen. Algemene aanwijzingen 1. U mag ten hoogste één A4 met aantekeningen raadplegen.

Nadere informatie

Observationele Sterrenkunde

Observationele Sterrenkunde Observationele Sterrenkunde Søren S. Larsen s.larsen@astro.ru.nl Afdeling Sterrenkunde / IMAPP Assistenten: - Emilio Enriquez (e.enriquez@astro.ru.nl) - Tjibaria Pijloo (t.pijloo@astro.ru.nl) - Roque Ruiz

Nadere informatie

Tentamen Inleiding Kansrekening 9 juni 2016, 10:00 13:00 Docent: Prof. dr. F. den Hollander

Tentamen Inleiding Kansrekening 9 juni 2016, 10:00 13:00 Docent: Prof. dr. F. den Hollander Tentamen Inleiding Kansrekening 9 juni 6, : 3: Docent: Prof. dr. F. den Hollander Bij dit tentamen is het gebruik van boek en aantekeningen niet toegestaan. Er zijn 8 vragen, elk met onderdelen. Elk onderdeel

Nadere informatie

Deel I : beschrijvende statistiek

Deel I : beschrijvende statistiek HOOFDSTUK 1 TYPISCHE FOUTEN BIJ STATISTIEK Foute gegevens Fouten in berekening kans Foute interpretatie resultaten Statistiek : de wetenschap van het leren uit data & van het meten, controleren en communiceren

Nadere informatie

Eindexamen vwo natuurkunde pilot 2014-II

Eindexamen vwo natuurkunde pilot 2014-II Opgave Skydiver maximumscore 3 Voor de zwaartekracht geldt: Fz = mg = 00 9,8=,96 0 N. Als je dit aangeeft met een pijl met een lengte van 4,0 cm, levert opmeten: 3 3 F I =, 0 N, met een marge van 0,3 0

Nadere informatie