Matematisk statistik Tentamen: 2025–04–22 kl 0800–1300 Matematikcentrum FMSF30 & FMSF32 Lunds universitet Matematisk statistik • Till̊atna hjälpmedel: Miniräknare samt utdelad formelsamling (häftad med tentamen). • Tentamen best̊ar av 6 uppgifter om 1.0 poäng vardera, med delpoäng om minst 0.1 poäng. • Betygsgränser: Betyg 3 (godkänt): 3.0 poäng. Betyg 4: 4.0 poäng. Betyg 5: 5.0 poäng.

https://www.maths.lu.se/fileadmin/matematik_lth_hbg/Matematisk_statistik/Tentor/fmsf30_32_250422.pdf - 2025-08-28

Matematisk statistik Tentamen: 2025–08–22 kl 0800–1300 Matematikcentrum FMSF30 & FMSF32 Lunds universitet Matematisk statistik • Till̊atna hjälpmedel: Miniräknare samt utdelad formelsamling (häftad med tentamen). • Tentamen best̊ar av 6 uppgifter om 1.0 poäng vardera, med delpoäng om minst 0.1 poäng. • Betygsgränser: Betyg 3 (godkänt): 3.0 poäng. Betyg 4: 4.0 poäng. Betyg 5: 5.0 poäng.

https://www.maths.lu.se/fileadmin/matematik_lth_hbg/Matematisk_statistik/Tentor/fmsf30_32_250822.pdf - 2025-08-28

FORMELSAMLING FÖR HELSINGBORGSKURSERNA I MATEMATISK STATISTIK Del 1 - Sannolikhetsteori Sannolikhet och händelser • Additionssatsen: P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B) • Betingad sannolikhet: P(A |B) = P(A∩B) P(B) • A och B är oberoende ⇐⇒ P(A ∩ B) = P(A) P(B). • Bayes sats: P(A |B) = P(B | A)P(A) P(B) • Satsen om total sannolikhet: P(A) = n∑ i=1 P(A |Hi) P(Hi) om Hi ∩ Hj = ∅ då i ̸= j och ⋃n i

https://www.maths.lu.se/fileadmin/matematik_lth_hbg/Matematisk_statistik/formelsamling_matstat_hbg_v6.pdf - 2025-08-28

FORMELSAMLING FÖR HELSINGBORGSKURSERNA I MATEMATISK STATISTIK Del 1 - Sannolikhetsteori Sannolikhet och händelser • Additionssatsen: P(A [ B) = P(A) + P(B) P(A \ B) • Betingad sannolikhet: P(A | B) = P(A\B) P(B) • A och B är oberoende () P(A \ B) = P(A) P(B). • Bayes sats: P(A | B) = P(B | A)P(A) P(B) • Satsen om total sannolikhet: P(A) = nX i=1 P(A | Hi) P(Hi) om Hi \ Hj = ; då i 6= j och Sn

https://www.maths.lu.se/fileadmin/matematik_lth_hbg/Sannolikhetsteori_och_diskret_matematik/Formelblad_FMSF40_nyversion.pdf - 2025-08-28

Lunds Tekniska Högskola Matematik Helsingborg Lösningar, FMSF40 Sannolikhetsteori och Diskret Matematik 2023-04-12 1) L̊at ξ beteckna vikten av en p̊asa, vi har d̊a ξ ∈ N(m, 5). Därför gäller P (ξ ≥ 500) = 0.99 ⇐⇒ P (ξ < 500) = 0.01 ⇐⇒ Φ ( 500−m 5 ) = 0.01 ⇐⇒ 500−m 5 = Φ−1(0.01) = −2.326348 ⇐⇒ m = 500 + 5 · 2.326348 = 511.6317 Allts̊a gäller m = 511.6317. 2a) D̊a |B ∪ C| = |B|+ |C| − |B ∩ C|

https://www.maths.lu.se/fileadmin/matematik_lth_hbg/Sannolikhetsteori_och_diskret_matematik/Loesningar/Solution_Sannolikhetsteori_och_Diskret_Matematik_FMSF40_2023_04_12.pdf - 2025-08-28

Lunds Tekniska Högskola Matematik Helsingborg Lösningar, FMSF40 Sannolikhetsteori och Diskret Matematik 2023-08-25 1. a) L̊at ξ vara värden p̊a ett slumptal. D̊a ξ ∈ R(−1, 1) gäller P (ξ > 0.2) = ∫ 1 0.2 1 1−(−1) dx = 1 2 (1− 0.2) = 1 2 · 0.8 = 0.4. b) L̊at η vara antallet slumptal av tio p̊a varandra följande som överstiger 0.2. Enligt a) gäller η ∈ Bin(10, 0.4). Den sökta sonnolikheten a

https://www.maths.lu.se/fileadmin/matematik_lth_hbg/Sannolikhetsteori_och_diskret_matematik/Loesningar/Solution_Sannolikhetsteori_och_Diskret_Matematik_FMSF40_2023_08_25.pdf - 2025-08-28

Matematisk statistik Lösningar: 2024–08–30 kl 0800–1300 Matematikcentrum FMSF40 Lunds universitet Sannolikhetsteori och diskret matematik 1. Givet att ξ ∈ N(m, 0.1) vill vi bestäma µ s̊a att P (ξ ≥ 5) = 0.99 P ( ξ −m 0.1 ≥ 5−m 0.1 ) = 0.99 Vi söker allts̊a ett värde s̊a att en N(0,1) fördelning är större än värdet i 99% av fallen. Detta svarar mot −λ0.01 = −2.3263, vilket ger 5−m 0.1 = −λ

https://www.maths.lu.se/fileadmin/matematik_lth_hbg/Sannolikhetsteori_och_diskret_matematik/Loesningar/fmsf40_2024_08_30_lsn.pdf - 2025-08-28

Matematisk statistik Tentamen: 2024–11–01 kl 0800–1300 Matematikcentrum FMSF40 Lunds universitet Sannolikhetsteori och diskret matematik Lösningsförslag 1. Kretskort: Definiera händelserna T: tillverkad p̊a Taiwan, K: tillverkad i Kalifornien samt D: defekt enhet. Vi har d̊a ur uppgiften P (D | T ) = 0.001 och P (D | K) = 0.03 samt att T ∪K = Ω eller att K = T c. (a) Vi f̊ar att P (K) = 0.2 och

https://www.maths.lu.se/fileadmin/matematik_lth_hbg/Sannolikhetsteori_och_diskret_matematik/Loesningar/fmsf40_tenta_241101_lsg.pdf - 2025-08-28

Matematik LTH Helsingborg Tentamensskrivning, FMSF40 Sannolikhetsteori och diskret matematik 2023-10-27 kl 8.00–13.00 • Hjälpmedel: Miniräknare och utdelad formelsamling. • Lösningar ska vara försedda med ordentliga motiveringar och svaren förenklas maxi- malt. • Skriv anonymkod (eller namn om du saknar kod) p̊a varje papper. • P̊a omslaget m̊aste du skriva med bläck. • Skriv endast p̊a ena

https://www.maths.lu.se/fileadmin/matematik_lth_hbg/Sannolikhetsteori_och_diskret_matematik/Tentor/Tentamen___Sannolikhetsteori_och_diskret_matematik___FMSF40_2023_10_27.pdf - 2025-08-28

Matematik LTH Helsingborg Tentamensskrivning, FMSF40 Sannolikhetsteori och diskret matematik 2024-04-03 kl 8.00–13.00 • Hjälpmedel: Miniräknare och utdelad formelsamling. • Lösningar ska vara försedda med ordentliga motiveringar och svaren förenklas maxi- malt. • Skriv anonymkod (eller namn om du saknar kod) p̊a varje papper. • P̊a omslaget m̊aste du skriva med bläck. • Skriv endast p̊a ena

https://www.maths.lu.se/fileadmin/matematik_lth_hbg/Sannolikhetsteori_och_diskret_matematik/Tentor/Tentamen___Sannolikhetsteori_och_diskret_matematik___FMSF40_2024_04_03.pdf - 2025-08-28

Matematisk statistik Tentamen: 2024–08–30 kl 0800–1300 Matematikcentrum FMSF40 Lunds universitet Sannolikhetsteori och diskret matematik • Hjälpmedel: Miniräknare och utdelad formelsamling • Lösningar ska vara försedda med ordentliga motiveringar och svaren förenklas maximalt • Skriv anonymkod (eller namn om du saknar kod) p̊a varje papper • P̊a omslaget m̊aste du skriva med bläck • Skriv en

https://www.maths.lu.se/fileadmin/matematik_lth_hbg/Sannolikhetsteori_och_diskret_matematik/Tentor/fmsf40_2024_08_30.pdf - 2025-08-28

Microsoft Word - PMexa_kand[1] English NT version 2.docx                 Cent re fo r Mathemat ica l Sc iences Mathemat ics , Facu l ty o f Sc ience Degree projects for a Bachelor’s degree in Mathematics The Bachelor’s degree programme concludes with a degree project that consists of an independent assignment selected in consultation with a supervisor. It can be a minor mathematical research task,

https://www.maths.lu.se/fileadmin/maths/Matematik_NF/Kandidatprogram/PMexa_kand_1__English_NT_version_2.pdf - 2025-08-28

Microsoft Word - NAMAT-NA-Courses-Eng.docx Appendix to Programme Syllabus established by the Board of the Faculty of Science on 2007-02-07. The Course requirements have been approved by the Study Programmes Board on 2012-03-29, with latest update on 2016-12-08. COURSE REQUIREMENTS FOR A GENERAL QUALIFICATION Degree of Master of Science 120 credits Major: Mathematics With specialization in Numerica

https://www.maths.lu.se/fileadmin/maths/Matematik_NF/Masterprogram/NAMAT-NA-Courses-Eng.pdf - 2025-08-28

CLOSING THE GAP BETWEEN SCHOLARSHIP AND PRACTICE TRACY S. CRAIG A great deal of research has been carried out on the teaching and learning of subspaces, linear independence, basis, span – concepts students struggle to understand. No clear route for that research to influence classroom practice. 05/11/22Øresundsdagen 3 - Lund, Sweden 2 November 2022 2 THE EXISTENCE OF A GAP LINEAR ALGEBRA AS AN EXA

https://www.maths.lu.se/fileadmin/maths/Oresundsdagen_3/craig.pdf - 2025-08-28

Group assignments in an online mathematics course Laura Fainsilber, Linnea Hietala Chalmers, Göteborgs universitet Group assignments in an online course for the Foundation Year (Tekniskt Basår) Goals: • social contact • bridging the gap between secondary school and university math • developing forms for group work • mathematical communication • learning to handle open-ended questions • using GeoGe

https://www.maths.lu.se/fileadmin/maths/Oresundsdagen_3/fainsilber_etal.pdf - 2025-08-28

Emne: An overview of the paper The challenges of basing a full mathematics course entirely on realistic examples about a two-year struggle with the development of a first-term course containing several new (or at least: rare) pedagogical elements. Focus will be on the use made of results obtained in pedagogical research carried out prior to, as well as along with, the writing process and the actua

https://www.maths.lu.se/fileadmin/maths/Oresundsdagen_3/ottosen.pdf - 2025-08-28

Syllabus Mathematics Page 1 of 12 International Office, LTH Reg. No. U 2020/679 Date 2020-09-08 General syllabus for third-cycle studies in Mathematics TEFMAF00 The syllabus was approved by the Board of the Faculty of Engineering/LTH 21 May 2008 and most recently amended 8 September 2020 (reg. no U 2020/679). 1. Subject description Mathematics is a science that uses logical inferences to study con

https://www.maths.lu.se/fileadmin/maths/forskarutbildning/Studieplaner/Matematik_en.pdf - 2025-08-28

Syllabus Mathematical Statistics Page 1 of 11 International Office, LTH Reg. No. U 2020/679 Date 2020-09-08 General syllabus for third-cycle studies in Mathematical Statistics TEFMSF00 The syllabus was approved by the Board of the Faculty of Engineering/LTH 24 September 2007 and most recently amended 8 September 2020 (reg. no U 2020/679). 1. Subject description Mathematical statistics encompasses

https://www.maths.lu.se/fileadmin/maths/forskarutbildning/Studieplaner/Matematisk_statistik_en.pdf - 2025-08-28

Dynamical Borel-–Cantelli Lemmas Alejandro Sponheimer 21/03/2023 The classical Borel-Cantelli lemma in probability theory concerns sequences of independent events and whether or not infinitely many of the events occur. In the context of dynamical systems though, one rarely works with independent sets. Nevertheless, it is sometimes possible to prove dynamical versions of the Borel-Cantelli lemma. I

https://www.maths.lu.se/fileadmin/maths/personal_staff/PhD_seminar/alejandrosponheimer-phdseminar.pdf - 2025-08-28

Time difference of arrival estimation using neural networks Axel Berg 05/05/2022 In this talk I will go through the basics of time difference of arrival (TDOA) estimation using pairs of microphones, which can be used for acoustic sound source localization. Poor TDOA estimation is a common problem in adverse conditions where interference from noise and reverberation dominate the re- ceived signals.

https://www.maths.lu.se/fileadmin/maths/personal_staff/PhD_seminar/axelberg-phdseminar.pdf - 2025-08-28