TMA4245 Statistikk - Våren 2013

MTDESIG, MTIØT, MTMART og MTPROD

Beskjeder


  • [20/05]
    • Flere studenter har etterlyst gule ark de siste dagene. Jeg har nå lagt ut en bunke slike på et bord utenfor heisen til sentralbygg 2 på Stripa, rett ovenfor kiosken. Dørene til Stripa er åpne det meste av dagen i dag.
    • Lykke til på eksamen!
  • [14/05]
    • Jeg vil minne om de siste spørretimene før eksamen:
      • onsdag 15. mai 12:15-14:00, auditorium S2
      • torsdag 16. mai 12:15-14:00, auditorium S2
    • Jeg har ikke noen treffetid utenom dette og har ikke anledning til å ta faglige spørsmål på mail så dette er de siste sjansene dere har til å få stilt spørsmål før eksamen.
    • Spørretimene fungerer som før: Du setter navnet ditt i en kø på tavla, og kan sitte og jobbe mens du venter på at en faglærer kommer og svarer på spørsmålene du måtte ha.
    • Det kommer antagelig til å være stor pågang disse to dagene, så bruk tiden dere får med en faglærer så effektivt som mulig:
      • Ha spørsmålene dine klare.
      • Hvis du har spørsmål til en eksamens- eller øvingsoppgave, ha både oppgaveteksten og løsningsforslaget liggende framme på papir eller skjerm – så vi slipper og stå og vente på at dere finner dem fram.
  • [08/05]
    • En søkbar pdf-fil med alle eksamensoppgaver fra våren-08 til og med høsten-12 ligger nå her.
  • [07/05]
    • Eksamen nærmer seg. Det er nå to uker igjen…
    • Tillatte hjelpemidler er:
      • ett gult A5-ark med egne håndskrevne notater
      • Blåheftet: Tabeller og formler i statistikk
      • Rottmanns formelsamling
      • Godkjent kalkulator (HP30S eller Citizen SR-270X)
  • [24/04]
    • Siste forelesning er utsatt, fra tirsdag 30. april til mandag 6. mai, og vil bli holdt i auditorium S3 på Stripa. Tidspunktet er det samme som før: 12:15 - 14:00
    • Jeg vil igjen anbefale The Cartoon Guide to Statistics til alle som sliter med å forstå noe i pensum. Jeg har hørt fra flere studenter som opplever at den forklarer grunnbegrepene i pensum på en mer forståelig måte enn læreboka.
    • Når dere er ferdige med øvingene er det lurt å begynne å se på gamle eksamensoppgaver.
      • Løsningsforslagene vil bli lagt ut 1. mai.
      • Dere lærer desidert mest av å prøve å gjøre oppgavene uten å kikke på LF. Mange "lurkikker" på LF for å se hvilken metode de skal bruke; dette er slett ikke så lurt, siden valg av metode er det viktigste du lærer.
    • Dere som ikke har fått et gult A5-ark, kan hente det utenfor instituttkontoret i 7.etg. sentralbygg II.
      • Dere kan skrive på begge sider av et slikt ark og ta det med på eksamen.
    • Eksempelet på bruk av r^2 i regresjon jeg nevnte i forelesninga i dag, finner dere i notatet som heter "Snøtetthet" på Matlab-sida.
      • Dette korte notatet tar for seg flere deler av pensum, dere finner delen om lineær regresjon på side 8.
  • [23/04]
    • Vi gjør oss ferdige med pensum i morgen, som er nest siste forelesning.
    • Spørretimer før eksamen:
      • Det blir spørretimer som vanlig torsdag 25. og mandag 29. mai.
      • Etter det blir spørretimene utvidet fra én til to timer, og med flere faglærere. Tid og sted blir også endret. De nye tidene er (med forbehold om endringer):
        • tirsdag 7. mai 12:15-14:00, auditorium S3
        • fredag 10. mai 10:15-12:00, auditorium S2
        • onsdag 15. mai 12:15-14:00, auditorium S2
        • torsdag 16. mai 12:15-14:00, auditorium S2
      • Spørretimene vil fungere som før: Du setter navnet ditt i en kø på tavla, og kan sitte og jobbe mens du venter på at en faglærer kommer og svarer på spørsmålene du måtte ha.
      • Det vil som regel være tre eller flere faglærere/øvingslærere på disse timene, etter behov. Jeg regner med å være der på alle sammen.
  • [17/04]
    • Jeg fikk spørsmål i går om tilnærminga på side 361 i læreboka, om p-verdi i tosidig test på suksessannsynligheten når n er liten. Denne tilnærminga synes å anta at den binomiske fordelinga er symmetrisk, noe den jo ikke er. Dette forklares ikke i boka, men tilfellet er at tilnærminga ikke er så god når n er liten og p er langt fra 0.5. Vi regner den imidlertid som "god nok".
    • Her er litt Matlab-kode som viser hvordan formen på den binomiske fordelinga endrer seg med n og p.
  • [06/03]
    • Øving 8 er en ren Matlab-øving. Husk at dere finner nyttige innføringer og annen info om Matlab på denne sida, som dere også finner lenke til i menyen til venstre.
    • Dere kommer ikke til å bli bedt om å programmere Matlab på eksamen, men dere kommer (med 95% sannsynlighet) til å bli bedt om å tolke Matlab-figurer, så denne øvinga er svært eksamensrelevant.
  • [23/01]
    • Repetisjonsarkene legges ut fortløpende ettersom jeg gjennomgår dem i forelesning. Merk at nummereringa av teoremer på disse arkene ikke alltid stemmer med boka sin nummerering.
  • [16/01]
    • New York Times-artikkelen jeg innledet første forelesning med, finner dere her.
    • The Cartoon Guide to Statistics er ikke noen erstatning for læreboka, men den kan være et artig supplement. Den koster 150 kroner i bokhandelen, eller hvis du er villig til å vente et par uker for å spare en femtilapp, kan du bestille den på nett
    • PDF-er av repetisjonsarkene jeg viser i forelesning ligger nederst på denne siden.
  • [09/01]
    • Første forelesning blir tirsdag 15. januar kl. 12:15 i auditorium F1.
    • De fleste av dere skal ha noe kjennskap til Matlab fra tidligere. For de av dere som ikke har kjennskap til Matlab fra før arrangeres det en basisintroduksjon til Matlab på mandag 21. januar kl. 17:15 i F1. Ta med egen laptop hvis du har.

(Nyeste beskjeder ligger nå øverst.)

Generell informasjon

ForeleserArild Brandrud Næss
Forelesninger Tirsdag 12-14, Aud. F1
Onsdag 8-10, Aud. EL5

Forelesningslogg

Uke Dato Kapittel Eksamensoppgaver & Matlab-kode
3 15.01 1, 2.1 - 2.2
16.01 2.3 - 2.5
4 22.01 2.6, 2.7 K07:1
23.01 3.1 - 3.3
5 29.01 3.4 V10:2a (Matlab-kode)
30.01 3.4, 4.1 Gjennomsnitt av terningkast
6 05.02 4.2
06.02 4.3, 4.4
7 12.02 5.1 - 5.3 Binomisk og trinomisk
13.02 5.4, 5.5 H09:2a, H10:2a
8 19.02 6.1 - 6.6
20.02 6.7, 6.9, 6.10, 7.1, 7.2
9 26.02 7.3, Notat
27.02 Notat, 8.1 - 8.4
10 05.03 8.4, 8.6, 9.1 - 9.4
06.03 8.8, 9.4, 9.6, 9.8 Simulering av konfidensintervall
11 12.03 9.8 V12:2a-b
13.03 8.5, 9.9 - 9.12
12 19.03 9.8, 9.12, 9.14
20.03 9.14 K08:3, H12:2d, V01:3b
Påske
14 03.04 10.1 - 10.2 ( Bo Lindqvist vikarierte. )
15 09.04 10.4, 10.3
10.04 10.2, 10.5, 10.8
16 16.04 10.8 - 10.10 H07:3b
17.04 11.1 - 11.3 H07:3c
17 23.04 11.3 - 11.5
14.04 11.5, 11.6, 11.12 Reell vs. estimert regresjonslinje
Studieuke
19 06.05 Repetisjon

(Eksamensoppgaver: H = høst, V = vår, K = kont. For eksempel står "H11:2a" for "oppgave 2a i eksamen fra høsten 2011". Merk også at eksamener i august ikke er "høst", men "kont".)

Tentativ forelesningsplan

Uke Kapittel Emne
3 1-2 Innledning og sannsynlighet.
4 2-3 Stokastiske variabler og fordelinger.
5 3-4 Forventning, varians og kovarians.
6 4-5 Diskrete sannsynlighetsfordelinger.
7 5-6 Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger.
8 6-7 Funksjoner av stokastiske variabler. Ordningsvariabler.
9 notat+8 Utvalgsfordelinger.
10 8-9 Estimering og konfidensintervall.
11 9 Estimering og konfidensintervall.
12 9-10 Hypotesetesting.
13 Påskeferie (inkl. mandag 1.4)
14-15 10 Hypotesetesting (forts.)
16-17 11 Lineær regresjon.
17-18 Oppsummering og avslutning.

Pensumoversikt

Blokk Kapittel Emne
1 1 Innledning
2 Sannsynlighet
3 Stokastiske variabler og fordelinger
4 Forventning, varians og kovarians
5 Diskrete sannsynlighetsfordelinger
6 Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger
7 Funksjoner av stokastiske variabler.
Notat Ordningsvariabler
2 8 Utvalgsfordelinger
9 Estimering og konfidensintervall
10 Hypotesetesting
11 Lineær regresjon

Repetisjonsark

Kapittel Emne
2.2 Regneregler for mengder
2.5 - 2.8 Sannsynlighetsregning
3.1 - 3.3 Stokastiske variable og sannsynlighetsfordelinger
3.4 Fordelinger for diskrete vs. kontinuerlige stokastiske variabler
4.1 - 4.2 Forventningsverdi, varians, kovarians
4.3 - 4.4 Regneregler og Chebyshevs teorem
5 Diskrete sannsynlighetsfordelinger
5 Bernoulli- og Poisson-prosessene
6 Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger
7.2 Transformasjonsformler
7.3 Momentgenererende funksjoner
8 Observatorer og Sentralgrenseteoremet
9 Konfidensintervall
9.14 Maximum likelihood
10 Hypotesetesting
Oppsummering av kap. 9 & 10 med tabell
11 Lineær regresjon
2018-05-23, Hallvard Norheim Bø