Ukenummeret viser til hvilken uke det er tiltenkt at man kan f? hjelp til ? gj?re de respektive ukesoppgavene i gruppetimene. Legg merke til at det er fem mulige gruppetimer p? mandager og fredager (se Timeplan).
Alle ukesoppgaver som ikke er gjengitt i sin helhet er oppgitt som oppgavenummer i l?reboka (10de utgave).
Uka 40
L?s disse oppgavene for h?nd:
Oppgaver 1, 2, 4-8 og 10 fra midtveiseksamen h?sten 2009
Section 5.2: Exercises 5.16, 5.17, 5.24 (side 296-297)
Section 5.3: Exercises 5.30, 5.43 (side 320-322)
Chapter 5 Exercises 5.47, 5.63, 5.72, 5.74, 5.76 (side 322-327)
L?s oppgaven ved hjelp av R og forklar resultatene:
Section 5.2: Exercise 5.15 (side 295-296), pluss tilleggs-deloppgave 'e': gjenta b)-d) for n=100 og noter kommentarene dine
Uka 39
L?s disse oppgavene for h?nd:
Oppgavene 9, 10 og 17 fra midtveiseksamen h?sten 2011 og oppgavene 11-12 og 14-15 fra midtveiseksamen h?sten 2012
Section 4.3: Exercises 4.46, 4.51 (side 234-235)
Section 4.4: Exercises 4.58, 4.63, 4.65, 4.67, 4.73, 4.76, 4.77 (side 251-252)
Section 4.5: Exercises 4.90 og 4.91 (l?s sammen), 4.94, 4.97, 4.98 (side 266)
Uka 38
L?s disse oppgavene for h?nd med mindre annet er angitt:
Oppgavene 1-8 og 10 fra midtveiseksamen v?ren 2006
Oppgavene 6-10 fra midtveiseksamen h?sten 2008
Section 3.3: Exercises 3.26, 3.32, 3.36 (bruk R for ? trekke tilfeldig utvalg) (side 189-190)
Section 4.2: Exercises 4.17, 4.18, 4.23, 4.27 (side 222-223)
R-hint: Funksjonen ?sample(x,n)? trekker et utvalg av n unike enheter fra vektoren x (uten tilbakelegging).
Uka 37
L?s disse oppgavene for h?nd:
Section 2.1: Exercises: 2.2 (side 76)
L?s disse oppgavene ved hjelp av R og forklar resultatene:
Section 2.2: Exercises: 2.11, 2.12, 2.13 (side 88-89)
Section 2.3: Exercises: 2.32, 2.33 (side 96-97)
Section 2.4: Exercises: 2.50, 2.51 (side 109)
R-hint:
- Funksjonen ?plot(x,y)? kan blant annet brukes til ? lage spredningsplott for x og y
- Funksjonen ?cor(x,y)? returnerer korrelasjonen mellom x og y
- Funksjonen ?lm(y~x)? tilpasser linjen y=a+b*x ved minste kvadraters regresjon
- Funksjonen ?summary()? er ofte nyttig for ? oppsummere resultatene fra en funksjon, for eksempel vil ?summary( lm( y~x ) )? gi en nyttig oppsummering av resultatene for tilpasningen av minste kvadraters regresjons-linjen y=a+b*x
Uka 36
L?s disse oppgavene ved hjelp av R og forklar resultatene:
Section 1.2 Exercises: 1.15 (side 22)
Section 1.3 Exercises: 1.33, 1.44, 1.45, 1.56 (side 43-46)
Section 1.4 Exercises: 1.103 (side 66)
- Se gjerne hjelp for ? laste inn datasettene tilh?rende boka
- Noen nyttige R-kommandoer:
barplot(), pie(), mean(), sd(), hist(), summary(), stem(), hist(), boxplot(), qqnorm(), qqline() - Du kan ogs? sl? opp i manualen med help(), feks help(barplot), eller bruke hjelpen i RStudio
Uka 35
L?s disse oppgavene for h?nd (enkelte deler kan eventuelt l?ses ved hjelp av R):
"Tidligere erfaringer med et gitt innf?ringsemne i statistikk antyder at poengsummene i faget kommer fra en fordeling som er tiln?rmet normal med forventning 72 og standardavvik 10. Ti av studentene i faget fikk poengsummene 62, 93, 54, 76, 73, 98, 64, 55, 80 og 71, hhv, p? eksamen.
poengsummene til hver av disse 10 studentene.
b) Retningslinja er ? gi karakter A til de studentene med poengsummer i topp 15%
basert p? normalfordelinga med forventning 72 og standardavvik 10. Hva er
da grensa for karakter A i form av en standardisert poengsum?
c) Hvilke av de 10 studentene fikk karakter A i dette emnet?"
Section 1.4 Exercises: 1.71, 1.73, 1.75, 1.79, 1.82, 1.95 (sider 63-66)