1. De wereld van de kansmodellen.

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "1. De wereld van de kansmodellen."

Transcriptie

1 STATISTIEK 3 DE GRAAD.. De wereld van de kansmodellen... Kansmodellen X kansmodel Discreet model Continu model Kansverdeling Vaas Staafdiagram Dichtheidsfunctie f(x) GraJiek van f Definitie: Een kansmodel is een geïdealiseerd model dat je gebruikt om experimenten te bestuderen waarbij het toeval een rol speelt. Symbool: X, Y, Z, W.2 Discreet- continu Voorbeeld discreet: een eerlijke dobbelsteen Voorbeeld continu: geboortegewichten.

2 .3 Kansmodel voor experimenten met discrete uitkomsten.3. Voorbeeld Gooi 8 keer met je dobbelsteen, probeer te voorspellen wat er zal gebeuren. We gebruiken de GRM (RANDVAAS) RANDVAAS FREQDISC Uitkomst x Frequentie ste keer Frequentie 2 de keer Frequentie totaal Frequentie in mijn groep Relatieve frequentie in mijn groep 2

3 .3.2 Kansmodel voorstellen door een vaas. X is het kansmodel dat een experiment beschrijft met mogelijke uitkomsten, 2, 3, 4, 5, 6 elk met kans???? ? DE RODE DOBBELSTEEN Maak een vaasmodel van de rode dobbelsteen. Maak een vaasmodel voor de rode dobbelsteen X waarbij er kaartjes in de vaas zitten. Hoe ga je de vaas vullen? Uitkomst x Frequentie ste keer Frequentie 2 de keer Frequentie totaal Frequentie in mijn groep Relatieve frequentie in mijn groep

4 .3.3 Kansmodel voorstellen door een staafdiagram Voorbeeld de rode dobbelsteen. Beschrijf in woorden het kansmodel X dat hieronder met een staafdiagram wordt voorgesteld. Bepaal ook een vaasmodel van X. 4

5 .3.4 De kansverdeling van een kansmodel P van Probability gebruik je bij een kansuitspraak Voorbeeld: een (gewone eerlijke) dobbelsteen. Schrijf niet P(5) = /6 Schrijf wel P(X=5) = /6. Je vermeldt het kansmodel waar je mee werkt. P(X = x) is dan een kansuitspraak waarbij het kansmodel X op één van zijn mogelijke uitkomsten valt. Als je wil weten wat de kans is om hoogstens een 4 te gooien dan schrijf je P(X 4) Om deze kans te berekenen gebruiken we een tabel.: de kansverdeling van X. x P(X=x) We gebruiken de somregel om volgende kans uit te rekenen: P(X 4) = ( = ) + ( = 2) + ( = 3) + ( = 4) = Opdracht: maak een kansverdeling van de rode dobbelsteen

6 3/0 /4 /4 /5 3/6 3/20 /8 /0 /20 /6 / Kansmodel X Dit staafdiagram stelt een kansmodel X voor waarbij de uitkomstenverzameling gelijk is aan 2,3,4,5,6,7 Het staafje boven 7 is weggevallen. Hoe hoog moet dat staafje zijn? Waarom? Maak een kansverdeling van X Bereken: P(X 6) = P(3 < < 5) = P(3 5)= Besluit: een discreet kansmodel heeft een uitkomstenverzameling x,,xn met kansen p, pn x x x2 xn P(X = x) p p2 pn De kansen p p2, pn zijn positief.de som van deze kansen p+p2+ +pn = 6

7 .4 Kansmodellen voor experimenten met continue uitkomsten. Voorbeeld : Bepaal 5 randomgetallen gekozen door je GRM (niet afronden) Waar komen deze getallen terecht? Heeft volgende uitspraak zin? P( X = 0, ) Waarom? Heeft volgende uitspraak zin? P(0,4 < X < 0,7) Waaraan is deze kans gelijk? En bereken dan P(X > 0,6) Continue kansmodellen worden voorgesteld door een functie: een dichtheidsfunctie dichtheidsfunctie van dit experiment is: f (x) = als0 x f (x) = 0 als x < 0 f (x) = 0 als x > Grafiek: Bekijk even P(0,4 < X <0,7) Vinden we deze kans op de grafiek terug? Wat is de totale oppervlakte onder de grafiek? 7

8 Voorbeeld 2: Ik wil de grootste zijn. Speel volgend spel met je buur 5 keer. Ieder laat de GRM een randomgetal kiezen (tussen 0 en ) en je schrijft het maximum van deze twee getallen op. Zijn jullie resultaten gelijkmatig verdeeld over 0,? De dichtheidsfunctie is dit keer niet en constante functie. f (x) = 2x als0 x f (x) = 0 als x < 0 f (x) = 0 als x > Teken de grafiek van f(x) Is de totale oppervlakte onder de grafiek =? Bereken nu: P(0,2<X<0,5)= 8

9 P(X > 0,8) Voorbeeld 3 De winkel Colraize uit Hasse laat een statistisch onderzoek doen door firma Statipas. De bedoeling is een idee te hebben over de wachttijd van een klant aan de kassa. De resultaten van het onderzoek geven volgende dichtheidsfunctie: = 0,72347 " 0 5 " " "#$ " "#$%&# = 0 "# < 0 = 0 "# > a.toon aan dat f(x) een dichtheidsfunctie is. * f(x) >0 * oppervlakte onder grafiek in het interval 0, 5 is gelijk aan " 0, 72347( x + 5 ) " = (controleer met GRM) 9

10 b. Hoe groot is de kans dat een klant langer dan 8 minuten maar minder dan 3 minuten moet wachten? We vinden deze kans via de oppervlakte: " P(8<X<3)= 0, 72347( x + 5 ) " = c. Hoe groot is de kans dat een willekeurige klant minder dan 6 minuten moet wachten aan de kassa? P(X<6) = oppervlakte gearceerde deel. Voorbeeld 4. De temperatuur De temperatuur in een bepaalde ruimte wordt gedurende een jaar gemeten. De temperatuur wordt beschreven door een continu kansmodel. f (x) = 0als x < 5 f (x) = x2 5x 50 als 5 " x "5 562, 5 f (x) = 0als x >5 Is f(x) een dichtheidsfunctie? Waarom? 0

11 Grafiek: Wat is de koudste temperatuur? Wat is de warmste temperatuur? Hoeveel % van de dagen lag de temperatuur tussen - 4 en- 2? Hoeveel dagen zijn dat effectief? (365 dagen in een jaar) P(- 4<X<- 2)= " = Hoeveel dagen van het jaar ligt de temperatuur boven het vriespunt?

12 " P(0<X)= " = Besluit: Continue kansmodellen worden beschreven door een dichtheidsfunctie f. f(x) > 0 in IR " = praktischer " = De kans dat X in een bepaald interval terecht komt wordt gegeven door een oppervlakte onder de grafiek en berekenen we met bepaalde integraal: P(c <X < d) = () " 2

13 Appendix: uitleg bij de programma s. Instructies bij het gebruik van het programma RANDVAAS. ============================================== Het programma RANDVAAS trekt met terugleggen een aantal kaarten uit een vaasmodel. De lijst wordt in dit programma gebruikt, en eventuele vorige getallen die nog in deze lijst zouden staan zullen gewist worden. In lijst moet je vooraf getallen ingeven. INPUT Elk kaartje in de vaas moet in lijst ingevuld worden. Als de vaas 5 kaartjes bevat met de getallen {, 2, 3, 4, 5} dan tik je deze 5 getallen (en niets anders) in lijst. Als de vaas 5 kaartjes bevat waarbij het cijfer op vier kaartjes staat en het cijfer 2 op het resterende kaartje dan tik je de getallen {,,,, 2} in lijst. In lijst moeten dus exact evenveel getallen staan als er kaartjes in de vaas zitten. Tijdens de uitvoering vraagt het programma hoeveel keren er lukraak een kaartje uit de vaas moet worden getrokken. Trekken gebeurt met terugleggen. OUTPUT In lijst staan de getallen die op de getrokken kaartjes stonden. Instructies bij het gebruik van het programma FREQDISC. ============================================== Het programma FREQDISC maakt een frequentietabel voor een discreet numerieke veranderlijke. Dit programma vervangt het handmatig turven. De lijsten en worden in dit programma gebruikt en eventuele vorige getallen die nog in deze lijsten zouden staan zullen gewist worden. INPUT Plaats in lijst alle uitkomsten van de discreet numerieke veranderlijke. OUTPUT In staan alle verschillende waarden uit, vanaf het kleinste observatiegetal tot het grootste. In staat de frequentie van de corresponderende waarden in. In staat de relatieve frequentie van de corresponderende waarden in. 3

14 Instructies bij het gebruik van het programma STAAFDGR. ============================================== Het programma STAAFDGR tekent een staafdiagram voor een discreet numerieke veranderlijke met een beperkt aantal (hoogstens 0) verschillende uitkomsten. INPUT De input is gebaseerd op een vooraf klaargemaakte frequentietabel. In de lijst tik je alle verschillende uitkomsten en in lijst plaats je de bijhorende frequentie. Voor de situatie waarbij alle ruwe gegevens in staan kan je het programma FREQDISC gebruiken om de nodige frequentietabel automatisch op te stellen. Je kan in ook kansen ingeven om een discreet kansmodel door een staafdiagram voor te stellen. Je kan de vensterinstellingen automatisch laten kiezen waarbij de grenzen op de x-as aangepast zijn aan de kleinste en grootste uitkomst. Je kan ook zelf Xmin en Xmax opgeven als je een andere schaal op de x-as wil zien OUTPUT als resultaat krijg je een staafdiagram dat je met kan doorlopen. De hoogte van de staafjes zijn ofwel frequenties ofwel relatieve frequenties ofwel kansen, afhankelijk van de keuze die je tijdens het uitvoeren van het programma gemaakt hebt. Instructies bij het gebruik van het programma CLSVAAS. ============================================= Het programma CLSVAAS berekent het steekproefgemiddelde van een steekpoef van grootte n ( n 00) die getrokken wordt uit een vaasmodel. Dit kan K keer herhaald worden ( K 400 ). De lijst wordt in dit programma gebruikt, en eventuele vorige getallen die nog in deze lijst zouden staan zullen gewist worden. In lijst moet je vooraf getallen ingeven. INPUT Elk kaartje in de vaas moet in lijst ingevuld worden. In lijst moeten dus exact evenveel getallen staan als er kaartjes in de vaas zitten. Tijdens de uitvoering vraagt het programma hoe groot de steekproef moet zijn en hoeveel keren er een steekproef moet getrokken worden. OUTPUT In lijst staan de K steekproefgemiddelden van de K getrokken steekproeven van grootte n. 4

15 2. Eigenschappen van kansmodellen. Gemiddelde van een kansmodel= verwachtingswaarde=e(x) Standaardafwijking =sd(x) Discreet via de kansverdeling: Continu via f(x) discreet : E(X) = x p + x 2 p x n p n : sd(x) = (x " E(X)) 2 p + (x 2 " E(X)) 2 p (x n " E(X)) 2 p n continu : E(X) = x f (x) sd(x) = b # a b # (x " E(X)) 2 f (x)dx a Voorbeeld : Een eerlijke dobbelsteen x P(X=x) E(X) = 5

16 Voorbeeld 2: De rode dobbelsteen. x 3 6 P(X = x) E(X) = sd(x)= Wat is het verschil tussen E(X) gemiddelde van X- en het gemiddelde van 450 uitkomsten die door X gegenereerd zijn? RANDVAAS Uitkomst xi Frequentie fi 3 6 Het gemiddelde van mijn experiment is: = Symbool voor het gemiddelde van je experiment, deze waarde is aan het toeval onderhevig. Voorbeeld 3: 6

17 Wachttijd bij Colraize 0, 72347( ) als0 x 5 x + 5 f (x) = 0 als x < 0 f (x) = 0 als x >5 Bereken de gemiddelde wachttijd Voorbeeld 4 Ik wil de grootste zijn. f (x) = 2x als0 x f (x) = 0 als x < 0 f (x) = 0 als x > Bereken het gemiddelde. 3. Steekproef uit een populatie 3. Voorbeeld: populatie van alle kinderen die in Vlaanderen werden geboren in steekproef: 400 namen uit deze populatie aselect trekken en de geboortegewichten noteren. populatie: de rode dobbelsteen steekproef: honderd keer gooien In statistiek beschrijf je een populatie met behulp van een geïdealiseerd model: een kansmodel. Het gemiddelde en standaardafwijking van een populatie noemen we e populatieparameters. E(X) = μ sd(x) = σ 7

18 De rode dobbelsteen: x 3 6 P(X =x) Bereken μ en σ. 3.2 Een kansmodel voor een steekproef. Voorbeeld: de rode dobbelsteen Voer een steekproef van grootte 2 uit (RANDVAAS) Steekproef Uitkomst ste trekking Uitkomst 2 de trekking Uitkomst steekproef Steekproef 2 Steekproef 3 Steekproef 4 Steekproef 5 Steekproef 6 Steekproef 7 Steekproef 8 Steekproef 9 Steekproef 0 8

19 Werk samen met je groepje: Uitkomst steekproef Frequentie Relatieve frequentie (,) (,3) (,6) (3,) (3,3) (3,6) (6,) (6,3) (6,6) We kunnen nu de kansverdeling van deze steekproef bepalen. We gebruiken een kansboom. 9

20 We vinden de kansverdeling (x,x2) (,) (,3) (,6) (3,) (3,3) (3,6) (6,) (6,3) (6,6) P(X=x,X2=x2) 20

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS

VOOR 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 informatie

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansmodellen. 4. Het steekproefgemiddelde. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert

VOOR 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 informatie

Oefeningen statistiek

Oefeningen statistiek Oefeningen statistiek Hoofdstuk De wereld van de kansmodellen.. Tabel A en tabel B zijn de kansverdelingen van model X en van model Y. In beide tabellen is een getal verloren gegaan. Kan jij dat verloren

Nadere informatie

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansmodellen. 3. Populatie en steekproef. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansmodellen. 3. Populatie en steekproef. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Kansmodellen. Werktekst voor de leerling Prof. dr. Herman Callaert Hans Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vancaudenberg . Populatie: een intuïtieve definitie.... Een

Nadere informatie

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansmodellen. 1. De wereld van de kansmodellen. Werktekst voor de leerling. Prof. dr.

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansmodellen. 1. De wereld van de kansmodellen. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Kansmodellen 1. Werktekst voor de leerling Prof. dr. Herman Callaert Hans Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vancaudenberg 1. De realiteit en het model...2 2. Kansmodellen...2

Nadere informatie

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Populatiemodellen en normaal verdeelde populaties 1. Werktekst voor de leerling Prof. dr. Herman Callaert Hans Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vancaudenberg 1. De

Nadere informatie

Populaties beschrijven met kansmodellen

Populaties 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 informatie

14.1 Kansberekeningen [1]

14.1 Kansberekeningen [1] 14.1 Kansberekeningen [1] Herhaling kansberekeningen: Somregel: Als de gebeurtenissen G 1 en G 2 geen gemeenschappelijke uitkomsten hebben geldt: P(G 1 of G 2 ) = P(G 1 ) + P(G 2 ) B.v. P(3 of 4 gooien

Nadere informatie

Inleiding Applicatie Software - Statgraphics

Inleiding 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 informatie

13.1 Kansberekeningen [1]

13.1 Kansberekeningen [1] 13.1 Kansberekeningen [1] Herhaling kansberekeningen: Somregel: Als de gebeurtenissen G 1 en G 2 geen gemeenschappelijke uitkomsten hebben geldt: P(G 1 of G 2 ) = P(G 1 ) + P(G 2 ) B.v. P(3 of 4 gooien

Nadere informatie

Statistiek I Samenvatting. Prof. dr. Carette

Statistiek I Samenvatting. Prof. dr. Carette Statistiek I Samenvatting Prof. dr. Carette Opleiding: bachelor of science in de Handelswetenschappen Academiejaar 2016 2017 Inhoudsopgave Hoofdstuk 1: Statistiek, gegevens en statistisch denken... 3 De

Nadere informatie

Inleiding Applicatie Software - Statgraphics. Beschrijvende Statistiek

Inleiding 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 informatie

6.1 Beschouw de populatie die beschreven wordt door onderstaande kansverdeling.

6.1 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 informatie

Vandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 2. Basisbegrippen. Theoretische kansverdelingen

Vandaag. 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 informatie

Empirische kansen = op ervaring gegrond; bereken je door relatieve frequenties te gebruiken. Wet van de grote aantallen.

Empirische kansen = op ervaring gegrond; bereken je door relatieve frequenties te gebruiken. Wet van de grote aantallen. Samenvatting Kansen Definitie van Laplace : P(G) = aantal _ gunstige _ uitkomsten aantal _ mogelijke _ uitkomsten Voorbeeld : Vb kans op 4 gooien met dobbelsteen: Aantal gunstige uitkomsten = 1 ( namelijk

Nadere informatie

Niet de hoogte, wel de oppervlakte. Aandachtspunten bij. - statistische technieken voor een continue veranderlijke

Niet de hoogte, wel de oppervlakte. Aandachtspunten bij. - statistische technieken voor een continue veranderlijke Niet de hoogte, wel de oppervlakte Prof. dr. Herman Callaert Aandachtspunten bij - statistische technieken voor een continue veranderlijke - de interpretatie van een histogram - de normale dichtheidsfunctie

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

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Populatiemodellen en normaal verdeelde populaties 3. Werktekst voor de leerling Prof. dr. Herman Callaert Hans Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vancaudenberg 1. Een

Nadere informatie

Kansrekening en Statistiek

Kansrekening 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 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

van de verwachtingswaarde groen is te verkiezen boven blauw en blauw is te verkiezen boven rood is dan groen te verkiezen boven rood?..

van de verwachtingswaarde groen is te verkiezen boven blauw en blauw is te verkiezen boven rood is dan groen te verkiezen boven rood?.. Verwacht winst altijd Prof. dr. Herman Callaert Een verrassende toepassing van de verwachtingswaarde bij kansmodellen. groen is te verkiezen boven blauw en blauw is te verkiezen boven rood is dan groen

Nadere informatie

9.0 Voorkennis. Bij samengestelde kansexperimenten maak je gebruik van de productregel.

9.0 Voorkennis. Bij samengestelde kansexperimenten maak je gebruik van de productregel. 9.0 Voorkennis Bij samengestelde kansexperimenten maak je gebruik van de productregel. Productregel: Voor de gebeurtenis G 1 bij het ene kansexperiment en de gebeurtenis G 2 bij het andere kansexperiment

Nadere informatie

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansmodellen. 5. Normaal verdeelde kansmodellen. Werktekst voor de leerling. Prof. dr.

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansmodellen. 5. Normaal verdeelde kansmodellen. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Kansmodellen 5. Werktekst voor de leerling Prof. dr. Herman Callaert Hans Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vancaudenberg 1. Een voorbeeld...2 2. De normale familie...5

Nadere informatie

Medische Statistiek Kansrekening

Medische 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 informatie

1BA PSYCH Statistiek 1 Oefeningenreeks 3 1

1BA PSYCH Statistiek 1 Oefeningenreeks 3 1 Juno KOEKELKOREN D.1.3. OEFENINGENREEKS 3 OEFENING 1 In onderstaande tabel vind je zes waarnemingen van twee variabelen (ratio meetniveau). Eén van de waarden van y is onbekend. Waarde x y 1 1 2 2 9 2

Nadere informatie

4.1 Eigenschappen van de normale verdeling [1]

4.1 Eigenschappen van de normale verdeling [1] 4.1 Eigenschappen van de normale verdeling [1] Relatief frequentiepolygoon van de lengte van mannen in 1968 1 4.1 Eigenschappen van de normale verdeling [1] In dit plaatje is een frequentiepolygoon getekend.

Nadere informatie

Samenvatting Wiskunde A

Samenvatting Wiskunde A Bereken: Bereken algebraisch: Bereken exact: De opgave mag berekend worden met de hand of met de GR. Geef bij GR gebruik de ingevoerde formules en gebruikte opties. Kies op een examen in dit geval voor

Nadere informatie

Y = ax + b, hiervan is a de richtingscoëfficiënt (1 naar rechts en a omhoog), en b is het snijpunt met de y-as (0,b)

Y = ax + b, hiervan is a de richtingscoëfficiënt (1 naar rechts en a omhoog), en b is het snijpunt met de y-as (0,b) Samenvatting door E. 1419 woorden 11 november 2013 6,1 14 keer beoordeeld Vak Methode Wiskunde A Getal en ruimte Lineaire formule A = 0.8t + 34 Er bestaat dan een lineair verband tussen A en t, de grafiek

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

META-kaart vwo5 wiskunde A - domein Afgeleide functies

META-kaart vwo5 wiskunde A - domein Afgeleide functies META-kaart vwo5 wiskunde A - domein Afgeleide functies Wat heb ik nodig: GR of afgeleide? Hoe ziet de grafiek eruit? Moet ik de afgeleide berekenen? Kan ik bij deze functie de afgeleide berekenen? Welke

Nadere informatie

Toetsende Statistiek, Week 2. Van Steekproef naar Populatie: De Steekproevenverdeling

Toetsende 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 informatie

Kansverdelingen Inductieve statistiek met Geogebra 4.2

Kansverdelingen Inductieve statistiek met Geogebra 4.2 Kansverdelingen Inductieve statistiek met Geogebra 4.2 Brecht Dekeyser Pedic 20 november 2013 Gent 1 Inhoud Nieuw in Geogebra 4.2 Kansverdelingen: Berekeningen en grafische voorstellingen Manueel in rekenblad

Nadere informatie

Statistiek: Herhaling en aanvulling

Statistiek: Herhaling en aanvulling Statistiek: Herhaling en aanvulling 11 mei 2009 1 Algemeen Statistiek is de wetenschap die beschrijft hoe we gegevens kunnen verzamelen, verwerken en analyseren om een beter inzicht te krijgen in de aard,

Nadere informatie

Voorbeeld 1: kansverdeling discrete stochast discrete kansverdeling

Voorbeeld 1: kansverdeling discrete stochast discrete kansverdeling 12.0 Voorkennis Voorbeeld 1: Yvette pakt vier knikkers uit een vaas waar er 20 inzitten. 9 van de knikkers zijn rood en 11 van de knikkers zijn blauw. X = het aantal rode knikkers dat Yvette pakt. Er zijn

Nadere informatie

36, P (5) = 4 36, P (12) = 1

36, P (5) = 4 36, P (12) = 1 Les 2 Kansverdelingen We hebben in het begin gesteld dat we de kans voor een zekere gunstige uitkomst berekenen als het aantal gunstige uitkomsten gedeelt door het totale aantal mogelijke uitkomsten. Maar

Nadere informatie

Een Bernoulli experiment is een experiment met slechts twee mogelijke uitkomsten, die we succes ( S ) en mislukking ( M ) noemen.

Een Bernoulli experiment is een experiment met slechts twee mogelijke uitkomsten, die we succes ( S ) en mislukking ( M ) noemen. Hoofdstuk 6 Kansverdelingen 6.1 Discrete stochasten 6.1.1 De Bernoulli verdeling Een Bernoulli experiment is een experiment met slechts twee mogelijke uitkomsten, die we succes ( S ) en mislukking ( M

Nadere informatie

7,7. Samenvatting door Manon 1834 woorden 3 mei keer beoordeeld. Wiskunde C theorie CE.

7,7. Samenvatting door Manon 1834 woorden 3 mei keer beoordeeld. Wiskunde C theorie CE. Samenvatting door Manon 1834 woorden 3 mei 2016 7,7 13 keer beoordeeld Vak Wiskunde Wiskunde C theorie CE. Permutaties: -Het aantal permutaties van drie dingen die je kiest uit acht dingen is: 8*7*6= 336.

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

Statistiek voor A.I. College 6. Donderdag 27 September

Statistiek voor A.I. College 6. Donderdag 27 September Statistiek voor A.I. College 6 Donderdag 27 September 1 / 1 2 Deductieve statistiek Kansrekening 2 / 1 Vraag: Afghanistan In het leger wordt uit een groep van 6 vrouwelijke en 14 mannelijke soldaten een

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

Paragraaf 5.1 : Frequentieverdelingen

Paragraaf 5.1 : Frequentieverdelingen Hoofdstuk 5 Beschrijvende statistiek (V4 Wis A) Pagina 1 van 7 Paragraaf 5.1 : verdelingen Les 1 Allerlei diagrammen = { Hoe vaak iets voorkomt } Relatief = { In procenten } Absoluut = { Echte getallen

Nadere informatie

Hoofdstuk 4 Kansen. 4.1 Randomheid

Hoofdstuk 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 informatie

Kansrekening en Statistiek

Kansrekening 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 informatie

Samenvatting Statistiek

Samenvatting Statistiek Samenvatting Statistiek De hoofdstukken 1 t/m 3 gaan over kansrekening: het uitrekenen van kansen in een volledig gespecifeerd model, waarin de parameters bekend zijn en de kans op een gebeurtenis gevraagd

Nadere informatie

11.1 Kansberekeningen [1]

11.1 Kansberekeningen [1] 11.1 Kansberekeningen [1] Kansdefinitie van Laplace: P(gebeurtenis) = Aantal gunstige uitkomsten/aantal mogelijke uitkomsten Voorbeeld 1: Wat is de kans om minstens 16 te gooien, als je met 3 dobbelstenen

Nadere informatie

Antwoorden bij 4 - De normale verdeling vwo A/C (aug 2012)

Antwoorden bij 4 - De normale verdeling vwo A/C (aug 2012) Antwoorden bij - De normale verdeling vwo A/C (aug 0) Opg. a Aflezen bij de 5,3 o C grafiek:,3% en bij de,9 o C grafiek: 33,3% b Het tweede percentage is 33,3 /,3 = 5, maal zo groot. c Bij de 5,3 o C grafiek

Nadere informatie

Feedback proefexamen Statistiek I 2009 2010

Feedback 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 informatie

Notatieafspraken Grafische Rekenmachine, wiskunde A

Notatieafspraken Grafische Rekenmachine, wiskunde A Notatieafspraken Grafische Rekenmachine, wiskunde A Bij deze verstrek ik jullie de afspraken voor de correcte notatie bij het gebruik van de grafische rekenmachine. Verder krijg je een woordenlijst met

Nadere informatie

Beschrijvend statistiek

Beschrijvend statistiek 1 Beschrijvend statistiek 1. In een school werd het intelligentiequotiënt gemeten van de leerlingen van het zesde jaar (zie tabel). De getallen werden afgerond tot op de eenheid. De berekeningen mogen

Nadere informatie

Populatie: De gehele groep elementen waarover informatie wordt gewenst.

Populatie: De gehele groep elementen waarover informatie wordt gewenst. Statistiek I Werkcollege 1 Populatie: De gehele groep elementen waarover informatie wordt gewenst. Steekproef: Gedeelte van de populatie dat feitelijk wordt onderzocht om informatie te vergaren. Eenheden:

Nadere informatie

De normale verdeling

De normale verdeling De normale verdeling Les 2 De klokvorm en de normale verdeling (Deze les sluit aan bij paragraaf 8 en 9 van Binomiale en normale verdelingen van de Wageningse Methode) De grafische rekenmachine Vooraf

Nadere informatie

7.1 Toets voor het gemiddelde van een normale verdeling

7.1 Toets voor het gemiddelde van een normale verdeling Hoofdstuk 7 Toetsen van hypothesen Toetsen van hypothesen is, o.a. in de medische en chemische wereld, een veel gebruikte statistische techniek. Het wordt vaak gebruikt om een gevestigde norm eventueel

Nadere informatie

Zo geldt voor o.o. continue s.v.-en en X en Y dat de kansdichtheid van X + Y gegeven wordt door

Zo geldt voor o.o. continue s.v.-en en X en Y dat de kansdichtheid van X + Y gegeven wordt door APP.1 Appendix A.1 Erlang verdeling verdeling met parameters n en λ Voor o.o. discrete s.v.-en X en Y geldt P (X + Y = z) =P (X = x 1 en Y = z x 1 )+P(X = x en Y = z x )+... = P (X = x 1 )P (Y = z x 1

Nadere informatie

Gezamenlijke kansverdeling van twee stochasten

Gezamenlijke kansverdeling van twee stochasten Gezamenlijke kansverdeling van twee stochasten Voorbeeld: V = de windsnelheid H = hoogte van het waterniveau in een rivier/zee De combinatie (V, H) is van belang voor een overstroming en niet zozeer V

Nadere informatie

Paragraaf 9.1 : De Verwachtingswaarde

Paragraaf 9.1 : De Verwachtingswaarde Hoofdstuk 9 Kansverdelingen (V5 Wis A) Pagina 1 van 8 Paragraaf 9.1 : De Verwachtingswaarde Les 1 Verwachtingswaarde Definities : Verwachtingswaarde Verwachtingswaarde = { wat je verwacht } { gemiddelde

Nadere informatie

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansrekening voor de derde graad. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansrekening voor de derde graad. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Werktekst voor de leerling Prof. dr. Herman Callaert Hans Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vancaudenberg Deze tekst sluit aan op de tekst: Kansrekening voor de tweede

Nadere informatie

Overzicht statistiek 5N4p

Overzicht statistiek 5N4p Overzicht statistiek 5N4p EEB2 GGHM2012 Inhoud 1 Frequenties, absoluut en relatief... 3 1.1 Frequentietabel... 3 1.2 Absolute en relatieve frequentie... 3 1.3 Cumulatieve frequentie... 4 2 Centrum en spreiding...

Nadere informatie

Overzicht voor deze voormiddag. Inleiding Kansrekening en Statistiek: een eigen discipline. Lesmateriaal en ICT ondersteuning: korte info

Overzicht voor deze voormiddag. Inleiding Kansrekening en Statistiek: een eigen discipline. Lesmateriaal en ICT ondersteuning: korte info Kansrekening Nascholing voor leerkrachten Prof. dr. Herman Callaert Hans Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vancaudenberg http://www.uhasselt.be/lesmateriaal-statistiek Overzicht voor deze voormiddag

Nadere informatie

Tentamen Kansrekening en Statistiek (2WS04), dinsdag 17 juni 2008, van uur.

Tentamen 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

Kansrekening en Statistiek

Kansrekening en Statistiek Kansrekening en Statistiek College 7 Dinsdag 11 Oktober 1 / 33 2 Statistiek Vandaag: Populatie en steekproef Maten Standaardscores Normale verdeling Stochast en populatie Experimenten herhalen 2 / 33 3

Nadere informatie

A. Week 1: Introductie in de statistiek.

A. Week 1: Introductie in de statistiek. A. Week 1: Introductie in de statistiek. Populatie en steekproef. In dit vak leren we de basis van de statistiek. In de statistiek probeert men erachter te komen hoe we de populatie het beste kunnen observeren.

Nadere informatie

Tentamen Kansrekening en Statistiek MST 14 januari 2016, uur

Tentamen 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 informatie

Werkbladen 3 Terugzoeken

Werkbladen 3 Terugzoeken Werkbladen Terugzoeken We keren nu de vraag om. Bij een gegeven percentage (oppervlakte zoeken we de bijbehorende grenswaarde(n. Als voorbeeld zoeken we hoe groot een Nederlandse vrouw anno 97 moest zijn

Nadere informatie

1 Kansbomen. Verkennen. Uitleg. Theorie en Voorbeelden. Beantwoord de vragen bij Verkennen.

1 Kansbomen. Verkennen. Uitleg. Theorie en Voorbeelden. Beantwoord de vragen bij Verkennen. 1 Kansbomen Verkennen www.math4all.nl MAThADORE-basic HAVO/VWO 4/5/6 VWO wi-a Kansrekening Kansbomen Inleiding Verkennen Beantwoord de vragen bij Verkennen. Uitleg www.math4all.nl MAThADORE-basic HAVO/VWO

Nadere informatie

Tentamenset A. 2. Welke van de volgende beweringen is waar? c. N R N d. R Z R

Tentamenset A. 2. Welke van de volgende beweringen is waar? c. N R N d. R Z R Tentamenset A. Gegeven de volgende verzamelingen A en B. A is de verzameling van alle gehele getallen tussen de 0 en 0 die deelbaar zijn door, en B is de verzameling gehele positieve getallen deelbaar

Nadere informatie

Voorbeelden van gebruik van 5 VUSTAT-apps

Voorbeelden van gebruik van 5 VUSTAT-apps Voorbeelden van gebruik van 5 VUSTAT-apps Piet van Blokland Begrijpen van statistiek door simulaties en visualisaties Hoe kun je deze apps gebruiken bij het statistiek onderwijs? De apps van VUSTAT zijn

Nadere informatie

VB: De hoeveelheid neemt nu met 12% af. Hoeveel was de oorspronkelijke hoeveelheid? = 1655 oud = 1655 nieuw = 0,88 x 1655 = 1456

VB: De hoeveelheid neemt nu met 12% af. Hoeveel was de oorspronkelijke hoeveelheid? = 1655 oud = 1655 nieuw = 0,88 x 1655 = 1456 Formules, grafieken en tabellen Procenten - altijd afronden op 1 decimaal tenzij anders vermeld VB: Een hoeveelheid neemt met 12% toe to 1456. Hoeveel was de oorspronkelijke hoeveelheid? Oud =? Nieuw =

Nadere informatie

3.1 Het herhalen van kansexperimenten [1]

3.1 Het herhalen van kansexperimenten [1] 3.1 Het herhalen van kansexperimenten [1] Voorbeeld: Op een schijf staan een zestal afbeeldingen in even grote vakjes: 3 keer appel, 2 keer banaan, 1 keer peer. Sandra draait zes keer aan de schijf. a)

Nadere informatie

Paragraaf 9.1 : De Verwachtingswaarde

Paragraaf 9.1 : De Verwachtingswaarde Hoofdstuk 9 Kansverdelingen (V5 Wis A) Pagina 1 van 8 Paragraaf 9.1 : De Verwachtingswaarde Les 1 Verwachtingswaarde Definities : Verwachtingswaarde Verwachtingswaarde = { wat je verwacht } { gemiddelde

Nadere informatie

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansrekening voor de tweede graad. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansrekening voor de tweede graad. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Werktekst voor de leerling Prof. dr. Herman Callaert Hans Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vancaudenberg 1. Kans als relatieve frequentie...1 1.1. Van realiteit naar

Nadere informatie

Samenvatting Wiskunde Samenvatting en stappenplan van hfst. 7 en 8

Samenvatting Wiskunde Samenvatting en stappenplan van hfst. 7 en 8 Samenvatting Wiskunde Samenvatting en stappenplan van hfst. 7 en 8 Samenvatting door N. 1410 woorden 6 januari 2013 5,4 13 keer beoordeeld Vak Methode Wiskunde Getal en Ruimte 7.1 toenamediagrammen Interval

Nadere informatie

Statistiek: Spreiding en dispersie 6/12/2013. dr. Brenda Casteleyn

Statistiek: Spreiding en dispersie 6/12/2013. dr. Brenda Casteleyn Statistiek: Spreiding en dispersie 6/12/2013 dr. Brenda Casteleyn dr. Brenda Casteleyn www.keu6.be Page 2 1. Theorie Met spreiding willen we in één getal uitdrukken hoe verspreid de gegevens zijn: in hoeveel

Nadere informatie

6.1 Beschouw de populatie die wordt beschreven door onderstaande kansverdeling.

6.1 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 informatie

We illustreren deze werkwijze opnieuw a.h.v. de steekproef van de geboortegewichten

We illustreren deze werkwijze opnieuw a.h.v. de steekproef van de geboortegewichten Hoofdstuk 8 Betrouwbaarheidsintervallen In het vorige hoofdstuk lieten we zien hoe het mogelijk is om over een ongekende karakteristiek van een populatie hypothesen te formuleren. Een andere manier van

Nadere informatie

Statistiek. Beschrijvend statistiek

Statistiek. Beschrijvend statistiek Statistiek Beschrijvend statistiek Verzameling van gegevens en beschrijvingen Populatie, steekproef Populatie = o de gehele groep ondervragen o parameter is een kerngetal Steekproef = o een onderdeel van

Nadere informatie

Hoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen

Hoofdstuk 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 informatie

Antwoorden Kans en Stat H4 Discrete verdelingen 1 = 7 = Opg. 3a. aantal kans. P(aantal=10) = aantal kans.

Antwoorden Kans en Stat H4 Discrete verdelingen 1 = 7 = Opg. 3a. aantal kans. P(aantal=10) = aantal kans. Antwoorden Kans en Stat H Discrete verdelingen Opg. a c d f b aantal 7 7 P(aantal) e aantal ` P(aantal) 7 0 0 7 0 0 7 7 g 0 (nul) h i aantal 0 7 7 7 0 Opg. a Alle mogelijkheden J of M, J of M, J of M,

Nadere informatie

Lesbrief de normale verdeling

Lesbrief de normale verdeling Lesbrief de normale verdeling 2010 Willem van Ravenstein Inhoudsopgave Inhoudsopgave... 1 Hoofdstuk 1 de normale verdeling... 2 Hoofdstuk 2 meer over de normale verdeling... 11 Hoofdstuk 3 de n-wet...

Nadere informatie

Antwoorden Kans en Stat H3 Discrete verdelingen

Antwoorden Kans en Stat H3 Discrete verdelingen Antwoorden Kans en Stat H Discrete verdelingen Opg. a b c d e f g h i 9 9 8 7 8 aantal 9 0 kans 8 8 8 P(aantal0) 8 9 8 0 7 7 0 aantal 9 0 kans 7 0 0 0 7 P(aantal0) 0 0 0 0 (nul) 7 7 7 7 aantal 9 0 kans

Nadere informatie

11.0 Voorkennis. Wanneer je met binomcdf werkt, werk je dus altijd met een kans van de vorm P(X k)

11.0 Voorkennis. Wanneer je met binomcdf werkt, werk je dus altijd met een kans van de vorm P(X k) 11.0 Voorkennis Let op: Cumulatieve binomiale verdeling: P(X k) = binomcdf(n,p,k) Wanneer je met binomcdf werkt, werk je dus altijd met een kans van de vorm P(X k) Voorbeeld 1: Binomiaal kanseperiment

Nadere informatie

5.0 Voorkennis. Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram:

5.0 Voorkennis. Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram: 5.0 Voorkennis Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram: De lengte van de staven komt overeen met de hoeveelheid; De staven staan meestal los van

Nadere informatie

Het schatten van de Duitse oorlogsproductie: maximum likelihood versus de momentenmethode

Het schatten van de Duitse oorlogsproductie: maximum likelihood versus de momentenmethode Het schatten van de Duitse oorlogsproductie: maximum likelihood versus de momentenmethode Rik Lopuhaä TU Delft 30 januari, 2015 Rik Lopuhaä (TU Delft) Schatten van de Duitse oorlogsproductie 30 januari,

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

HAVO 4 wiskunde A. Een checklist is een opsomming van de dingen die je moet kennen en kunnen....

HAVO 4 wiskunde A. Een checklist is een opsomming van de dingen die je moet kennen en kunnen.... HAVO 4 wiskunde A Een checklist is een opsomming van de dingen die je moet kennen en kunnen.... 1. rekenregels en verhoudingen Ik kan breuken vermenigvuldigen en delen. Ik ken de rekenregel breuk Ik kan

Nadere informatie

Verwachtingswaarde, Variantie en Standaarddeviatie

Verwachtingswaarde, Variantie en Standaarddeviatie Verwachtingswaarde, Variantie en Standaarddeviatie Wisnet-hbo Verwachtingswaarde update maart 200 De verwachtingswaarde van een kansvariabele is een soort gemiddelde waarde. Deze wordt aangeduid met E(k)

Nadere informatie

Statistiek voor Natuurkunde Opgavenserie 1: Kansrekening

Statistiek 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 informatie

Combinatoriek en rekenregels

Combinatoriek en rekenregels Combinatoriek en rekenregels Les 4: Rekenregels (deze les sluit aan bij de paragraaf 8 van Hoofdstuk 1 Combinatoriek en Rekenregels van de Wageningse Methode, http://www.wageningsemethode.nl/methode/het-lesmateriaal/?s=y456v-d)

Nadere informatie

Kansrekening en Statistiek

Kansrekening 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 informatie

begin van document Eindtermen havo wiskunde A (CE) gekoppeld aan delen en hoofdstukken uit Moderne wiskunde 9e editie

begin van document Eindtermen havo wiskunde A (CE) gekoppeld aan delen en hoofdstukken uit Moderne wiskunde 9e editie begin van document Eindtermen havo wiskunde A (CE) gekoppeld aan delen en hoofdstukken uit Moderne wiskunde 9e editie Domein Subdomein in CE moet in SE A A1: Informatievaardigheden X X Vaardigheden A2:

Nadere informatie

introductie kansen pauze meer kansen random variabelen transformaties ten slotte

introductie kansen pauze meer kansen random variabelen transformaties ten slotte toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen Moore, McCabe, and Craig. Introduction to the Practice of Statistics Chapter 4: Probability: The Study of Randomness 4.1: Randomness 4.2: Probability

Nadere informatie

Wiskunde D Online uitwerking 4 VWO blok 6 les 2

Wiskunde D Online uitwerking 4 VWO blok 6 les 2 Paragraaf 8 De klokvorm Opgave 1 a De top van de grafiek van de PvdA ligt bij 30 %. Dus voor de PvdA wordt 30% voorspeld. b De grafiek loopt van ongeveer 27 tot 33, dus het percentage ligt met grote waarschijnlijkheid

Nadere informatie

7.0 Voorkennis , ,

7.0 Voorkennis , , 7.0 Voorkennis Een gokkast bestaat uit een drietal schijven die ronddraaien. Op schijf 1 staan: 5 bananen, 4 appels, 3 citroenen en 3 kersen; Op schijf 2 staan: 7 bananen, 3 appels, 2 citroenen en 3 kersen;

Nadere informatie