Deze paragraaf is een grote verzameling gevarieerde oefenopgaven. Er zijn ook grote opgaven waarin
meerdere aspecten van Kansrekening en Statistiek aan de orde komen. Het is niet noodzakelijk dat alle
opgaven worden gemaakt.
De opgaven die van een examen afkomstig zijn, kunnen zijn aangepast.
Melddag
In deze opgave gaan we uit van een jaar van dagen. In zo'n jaar telt januari
, februari , maart
en april dagen. We nummeren de dagen van het jaar vanaf 1 januari; 1 februari heeft dan nummer 32.
Voor de bemesting van grasland gebruikt men stikstofkunstmest. Uit onderzoek is gebleken dat de eerste
bemesting in het voorjaar het hoogste rendement geeft als men direct na het bereiken van een
temperatuursom (-som) van °C strooit.
De -som is de som van de gemiddelde etmaaltemperaturen vanaf 1 januari. Elke volgende dag wordt de
gemiddelde etmaal-temperatuur van die dag bij de vorige -som opgeteld. Zodra de -som meer dan
is, worden de boeren hiervan via de radio op de hoogte gebracht. De dag waarop dit gebeurt, noemen we
de melddag.
Uit gegevens over lange tijd blijkt dat het nummer van de melddag bij benadering normaal verdeeld is
met een gemiddelde van en een standaardafwijking van .
Bereken de kans dat de melddag een dag in april is.
De mest moet beslist droog bewaard worden. Boeren en tussenhandelaren nemen deze daarom niet in voorraad. Zodra de melddag is aangebroken, wordt de mest bij kunstmestfabriek KF besteld. KF moet daar rekening mee houden. Bij het opstellen van een voorlopig jaarschema in december wenst KF dat het risico van een onvoldoende voorraad stikstofkunstmest op de melddag kleiner is dan %.
Bereken de uiterste datum die KF in het voorlopig jaarschema kan opnemen voor het op peil zijn van de voorraad kunstmest.
De boeren met veel grasland vormen een belangrijke afnemersgroep voor KF. Tot dusver bestelde %
van hen de mest in zakken en kozen de overigen voor de iets goedkopere aanvoer van losse mest. Met
deze percentages als uitgangspunt heeft KF al een voorraad opgebouwd als eind februari in een vakblad in
een artikel gewezen wordt op enige lichte risico's die verbonden zijn aan het gebruik van losse mest. In
het geval dit artikel een grote wijziging in het bestelgedrag veroorzaakt, moet KF alsnog haar productieschema
herzien. De directie laat daarom een onderzoeksbureau een enquête houden onder boeren met
veel grasland. Hen wordt de vraag voorgelegd of ze de kunstmest in zakken zullen bestellen.
Als het artikel geen invloed heeft mag men verwachten dat het aantal dat ja antwoordt verwachtingswaarde
heeft en standaardafwijking .
Het bleek dat van de boeren ja antwoordden.
Is deze uitslag, met een significantieniveau van %, voldoende reden om het productieschema te herzien?
Mendels bedrog?
Gregor Mendel (1822-1884) mag beschouwd worden als de vader van de genetica. Zijn experimenten
werden onder andere uitgevoerd met erwtenplantjes. Die hadden gele en groene zaadjes en na kruising
van de oudergeneraties ontstond een tweede generatie waarvan ongeveer % geel en % groen was.
Er is twijfel gerezen of Mendel wel eerlijk heeft gewerkt. Het bleek namelijk dat zijn resultaten wel akelig
goed met zijn theorie klopten.
In een van zijn experimenten bijvoorbeeld kreeg Mendel tweedegeneratie zaadjes waarvan er
groen waren. En dat is wel erg dicht in de buurt van het aantal dat er volgens de theorie uit moest komen.
Welk aantal moest er volgens de theorie uitkomen?
Wat is de kans dat in een binomiaal kansexperiment met en minder dan afwijkt van de verwachtingswaarde?
Dit is nog geen aanleiding voor argwaan. Maar Mendels andere experimenten gaven ook allemaal
resultaten die nauwelijks afweken van wat er volgens de theorie uit moest komen. Op grond hiervan
berekende de statisticus Fisher dat de kans dat door toeval de experimenten mooi kloppende waarden
op zouden leveren was.
Fisher formuleert het heel mild:
There are two possibilities:
- either Mendel's data were massaged
- or he was pretty lucky.
The first possibility is easier to believe.
Experimentatoren doen dit wel vaker. Ongewenste metingen worden niet meegeteld; aantallen worden
enigszins aangepast. Tenslotte wil elke onderzoeker overtuigend voor de dag komen.
Overigens doet dit niets af aan de theorie van Mendel: die klopt en is heel belangrijk in de biologie.
![]() |
![]() |
Alcohol beïnvloedt de rijvaardigheid. De politie houdt
daarom regelmatig alcoholcontroles.
Enkele jaren geleden meende Veilig Verkeer Nederland dat
er aan de alcoholcontroles nog wel wat verbeterd zou
kunnen worden. Zie het artikel hiernaast.
Bij een alcoholcontrole werd % van de gecontroleerde
automobilisten bestraft. Neem aan dat het percentage van
in de tweede zin van het artikel juist is. Als alle
automobilisten die te veel hadden gedronken, waren
bestraft dan zou het percentage niet zijn geweest,
maar hoger.
Bereken dat hogere percentage.
In het artikel speelt de onnauwkeurigheid van de apparatuur
een belangrijke rol: de metingen geven bijna nooit de
werkelijke waarde van het promillage alcohol dat in het
bloed aanwezig is. Het verschil tussen het gemeten
promillage en het werkelijke promillage noemen we de
meetfout.
We gaan er in deze opgave van uit dat de meetfout normaal verdeeld is, met een gemiddelde van
promille. Afwijkingen naar boven en afwijkingen naar beneden zijn dus even waarschijnlijk. Neem aan
dat de standaardafwijking van de meetfout promille is.
Een automobilist met promille alcohol in het bloed is wettelijk niet strafbaar. Stel dat deze
automobilist wordt gecontroleerd. Als de meting meer dan promille aangeeft, dan wordt deze
automobilist (ten onrechte) bestraft.
Bereken de kans dat de meetfout zo groot is dat deze automobilist (ten onrechte) wordt bestraft.
Toen de grens in de apparatuur op promille werd gesteld, was de apparatuur nog zo onnauwkeurig dat
een ruime marge noodzakelijk was: er zouden anders te veel mensen ten onrechte bestraft worden.
Volgens een woordvoerder van VVN is nauwkeurigheid tegenwoordig geen probleem meer. Kennelijk is
de standaardafwijking van de meetfout bij de huidige apparatuur kleiner geworden.
Neem aan dat de standaardafwijking van de meetfouten tegenwoordig promille is. Justitie wil de
grens waarop de apparatuur wordt afgesteld zo kiezen dat van de gecontroleerde automobilisten met
promille alcohol in het bloed slechts % (ten onrechte) bestraft wordt.
Bereken in twee decimalen nauwkeurig boven welk gemeten promillage automobilisten dan bestraft worden.
![]() |
![]() |
The Great Black Out
Op 9 november 1965 viel de stroom uit in New York City, een storing die uur duurde: "the Great Black
Out". Negen maanden later schreven de kranten over een geboorte-explosie in New York. Nevenstaande
tabel vermeldt het aantal geboorten per dag in New York gedurende de periode van tot
dagen na
de "the Great Black Out", in augustus 1966. Het gemiddelde aantal geboorten per dag dat over deze
periode ongeveer bedraagt, blijkt echter niet zoveel hoger te liggen dan het gemiddelde over het jaar
1966 dat bedraagt.
Neem aan dat het aantal geboorten per dag over het hele jaar in New York redelijk constant is.
Laat zien dat het aantal dagen in de periode van 4 tot en met 23 augustus 1966 waarop het aantal geboorten boven het gemiddelde van ligt, niet significant hoog is. Neem een significantieniveau van %.
In de dagen voorafgaande aan 4 augustus 1966 bleek op zoveel dagen het aantal geboorten kleiner te zijn dan , dat men van een significante afwijking kan spreken bij een significantieniveau van %.
Wat weet je van het aantal dagen dat het aantal geboorten beneden het jaargemiddelde lag?
Het aantal geboorten per dag op de drie zondagen in de periode 4 - 23 augustus 1966 is kleiner dan
Men wil onderzoeken of het aantal geboorten op zondag opvallend laag is. Neem aan dat het aantal
geboorten per dag in New York normaal is verdeeld met een gemiddelde van en een standaardafwijking
van in de weken die volgen op de periode van 4 - 23 augustus 1966.
Toon aan dat de kans dat op een willekeurig gekozen dag het aantal geboorten kleiner is dan ongeveer is.
In de weken die volgen op de periode 4 - 23 augustus 1966 blijken er zondagen te zijn met een aantal geboorten kleiner dan .
Is het aantal zondagen met het aantal geboorten kleiner dan significant hoog? Neem een significantieniveau van %.
Quiz
Ad en Bob zijn de spelers in een kennisquiz. De quiz bestaat uit een serie vragen op een gebied waar Ad
en Bob even bekwaam zijn: ze beantwoorden allebei % van de vragen goed.
Als een vraag gesteld wordt aan Ad en hij het antwoord niet weet, krijgt Bob de gelegenheid te
antwoorden. En omgekeerd.
Toon aan dat de kans dat een vraag goed wordt beantwoord (door een van beide spelers) gelijk is aan .
Degene die als eerste de gelegenheid krijgt te antwoorden krijgt voor het goede antwoord euro en de ander krijgt voor het goede antwoord euro.
Is degene die als eerste mag antwoorden in het voordeel, dat wil zeggen is het verwachte bedrag dat hij zal winnen groter dan dat van zijn tegenspeler?
Veronderstel dat voor beide spelers de kans om het goede antwoord te geven is (in plaats van ).
Bij welke waarde van maakt het niet uit wie als eerste de vraag mag beantwoorden?
Hierna geldt weer dat beide spelers kans hebben om een vraag goed te beantwoorden. Ad mag als eerste antwoorden.
Bereken de variantie van het bedrag dat Ad verdient bij deze vraag.
Bereken de variantie van het bedrag dat Bob verdient bij deze vraag.
Het bedrag dat Ad bij deze vraag meer verdient dan Bob heeft verwachtingswaarde en standaardafwijking .
Zijn "het bedrag dat A verdient" en "het bedrag dat B verdient" onafhankelijk?
Bij de tien vragen die A als eerste mocht beantwoorden won Ad euro meer dan Bob.
Is dit voldoende aanleiding om het uitgangspunt dat beide % van de vragen konden beantwoorden te verwerpen, bij significantieniveau van %?
Heupoperaties
Patiënten lopen na een operatie in het ene ziekenhuis veel meer gevaar een infectie te krijgen dan in het
andere. In het jaar 2003 werden in een bepaald ziekenhuis heupoperaties uitgevoerd, waarna
patiënten een infectie kregen. De directie vond het percentage van % infectiegevallen te hoog en nam
extra preventieve maatregelen. In 2004 werden heupoperaties uitgevoerd, met nu infectiegevallen.
Men vroeg zich af of dit betere resultaat toeval was of door de extra preventieve maatregelen kwam.
Bereken de kans op hoogstens infectiegevallen bij operaties voor het geval dat de kans op infectie per operatie is.
Omdat de zojuist berekende kans klein is, neemt men aan dat na de extra preventieve maatregelen de kans op infectie na een operatie is afgenomen. De kans op infectie na een operatie na de extra preventieve maatregelen noemen we .
Bereken voor welke waarde van geldt: de kans op hoogstens infectiegevallen bij patiënten is .
De afgelopen vijf jaar was de verpleegduur in Nederlandse ziekenhuizen bij heupoperaties ongeveer
normaal verdeeld met een gemiddelde van dagen en een standaardafwijking van dagen.
Enkele chirurgen hebben de laatste tijd bij heupoperaties een infectieremmend medicijn toegediend. Een
zorgverzekeraar beweert dat door behandeling met dit medicijn de gemiddelde verpleegduur korter is dan
dagen.
Men neemt een aselecte steekproef van patiënten die behandeld zijn met het medicijn.
Van deze patiënten blijkt de gemiddelde verpleegduur dagen te zijn.
Neem aan dat de standaardafwijking van de verpleegduur bij heupoperaties onveranderd dagen is.
Onderzoek of door de uitkomst dagen de zorgverzekeraar bij een significantieniveau van % gelijk krijgt.
Bij een onderzoek in de VS rond de volksgezondheid werd het gewicht van mannelijke baby's bij de geboorte geregistreerd. Dit geboortegewicht bleek normaal verdeeld te zijn met een gemiddelde van gram en een standaardafwijking van gram.
Toon aan dat ruim % van deze baby's minder dan gram weegt.
Bereken de kans dat van tien willekeurig gekozen jongetjes er precies vier bij de geboorte minder dan gram wegen.
Lange tijd werd aangenomen dat ook voor de Nederlandse situatie diezelfde normale verdeling met gemiddelde gram en standaardafwijking gram gold. Een Nederlandse onderzoeker is echter van mening dat het gemiddelde geboortegewicht bij mannelijke baby’s in Nederland hoger ligt. Van een aselecte steekproef van Nederlandse jongetjes is het gemiddelde geboortegewicht gelijk aan gram. We nemen aan dat de standaardafwijking gram is.
Onderzoek of dit steekproefresultaat voldoende aanleiding geeft deze onderzoeker gelijk te geven. Neem als significantieniveau .
Soepverkoop op school
In de schoolkantine verkoopt Hennie Gerritsen soep aan de scholieren. Het aantal bekers dat hij per dag
verkoopt wisselt nogal sterk. Dat aantal is bij benadering normaal verdeeld met verwachtingswaarde
en standaardafwijking .
Hennie maakt 's ochtends de soep voor de hele dag. Hij besluit om soep voor bekers te maken.
Bereken de kans dat Hennie of meer bekers overhoudt.
Elke verkochte beker soep levert Hennie cent winst op. Op elke niet verkochte (maar wel bereide) beker soep lijdt hij een verlies van cent.
Druk de nettowinst (in centen) uit in het aantal verkochte bekers .
Wat is de verwachtingswaarde en wat is de standaardafwijking van de nettowinst?
Hennie wil niet te veel soep maken, want daar blijft hij dan mee zitten.
Voor hoeveel bekers moet Hennie soep maken, opdat hij maximaal % kans heeft om te weinig te hebben?
Op een gegeven moment gaat Hennie het anders aanpakken: hij maakt soep voor twee dagen tegelijk en wel de dubbele hoeveelheid, dus voor bekers.
Wat is nu de kans dat hij na twee dagen of meer bekers overhoudt?
In vier opeenvolgende dagen worden bekers soep verkocht. Dat is meer dan Hennie normaal mag verwachten. Dit kan een gevolg zijn van een structurele verandering in de verkoop, maar het kan ook een toevallige schommeling zijn.
Bepaal op grond van de oude aannames de verwachtingswaarde en de standaardafwijking van de totale verkoop over vier dagen.
Hennie denkt dat zijn verkoop structureel is gestegen.
Onderzoek of deze conclusie gerechtvaardigd is bij een significantieniveau van %.
De badkuipkromme
Bij veel in massaproductie vervaardigde apparaten is de levensduur afhankelijk van het toeval. Bij de
modellering daarvan onderscheidt men drie tijdsintervallen:
een korte beginperiode, waarin fabricage- en materiaalfouten aan het licht komen; er gaan dan relatief veel apparaten stuk,
een lange normale werkperiode, waarin slechts weinig apparaten stukgaan,
een korte eindperiode, waarin vrijwel alle apparaten door veroudering en slijtage stukgaan.
Bovenstaande figuur illustreert een wiskundig model dat voor de analyse van de levensduur van een bepaald type apparaten gebruikt wordt. Het gaat om apparaten waarbij de begin- en eindperiode beide ongeveer een half jaar duren en de normale werkperiode ongeveer jaar bedraagt. De apparaten worden maximaal jaar oud.
Op de horizontale as staat de tijd , gemeten in jaren.
De figuur toont de grafiek van een functie
waarvoor geldt dat de oppervlakte onder de grafiek op het interval gelijk is aan . Voor ieder
tijdstip tussen en jaar is de kans dat een willekeurig apparaat stukgaat vóórdat het een leeftijd van
jaren bereikt, gelijk aan de oppervlakte onder de grafiek van tussen de tijdstippen en . In de
figuur is voor die oppervlakte gekleurd aangegeven. De grafiek van wordt vanwege de vorm een
badkuipkromme genoemd.
In dit geval heeft de badkuipkromme de volgende eigenschappen:
de grafiek is symmetrisch in de lijn ,
de oppervlakte onder de grafiek tussen en is ongeveer ,
de grafiek loopt tussen en ongeveer horizontaal.
Bereken met behulp van bovenstaande eigenschappen de kans dat een apparaat een levensduur bereikt tussen en jaar.
De fabrikant geeft één jaar garantie op het apparaat. Als het binnen één jaar stukgaat, wordt het gratis
vervangen door een nieuw exemplaar. Ook dat kan weer binnen een jaar stukgaan, waarna ook dat
exemplaar gratis wordt vervangen, enzovoort.
Iemand koopt vier van deze apparaten.
Bereken de kans dat precies één keer een apparaat van deze persoon gratis wordt vervangen door een nieuw exemplaar.
Men kiest aselect van deze apparaten en bekijkt hun levensduur. De standaardafwijking van de levensduur van één apparaat is jaar.
Wat is de standaardafwijking van de gemiddelde levensduur van de apparaten?
Van de groep van apparaten bleek de gemiddelde levensduur slechts jaar te zijn.
Geeft dit voldoende aanleiding om de veronderstelde gemiddelde levensduur van een apparaat naar beneden bij te stellen? Neem een significantieniveau van %.
Kwartetten
Een supermarktketen houdt een actie: “Kwartetten”. Bij elke
vijf euro aan boodschappen krijg je een kaart waarop één van de
volgende zes producten staat afgebeeld: aardbeienijs, kauwgum,
chocoladereep, frisdrank, chips, douchegel.
Als je vier kaarten met hetzelfde product erop hebt (een kwartet),
krijg je dat product als prijs. Op sommige kaarten staat geen
product, maar een hand met kaarten: dat is een joker. In plaats van
vier kaarten met hetzelfde product kun je ook drie kaarten met dat
product en één joker gebruiken voor een prijs. Je mag maximaal
één joker per kwartet gebruiken.
De eigenaar van de supermarktketen heeft er voor gezorgd dat %
van alle kaarten joker is. Verder zijn er van elk product evenveel
kaarten gemaakt, dus % kaarten met aardbeienijs,
% met
kauwgum, enzovoort. De kaarten die de klanten krijgen, zijn
willekeurig over de supermarkten verdeeld.
Er zijn kaarten gedrukt. De actie duurt twee weken.
Meneer De Vries krijgt in deze twee weken in totaal kaarten. Het aantal jokers dat hij krijgt, noemen
we . De kansverdeling van mag benaderd worden met een binomiale verdeling.
Waarom mag de kansverdeling van benaderd worden met een binomiale verdeling? Geef de twee argumenten die hiervoor nodig zijn.
Bereken de kans dat er bij die kaarten van meneer De Vries minstens één joker is.
De eigenaar van de supermarktketen probeert van tevoren in te
schatten hoeveel inkomsten hij door deze actie misloopt.
In de tabel hiernaast staan de prijzen van de producten in euro’s.
We gaan uit van de volgende denkbeeldige situatie: er zijn
klanten, die gemiddeld elk kaarten krijgen tijdens de twee
weken dat de actie duurt. Bij elke kaart is voor precies euro aan
boodschappen gedaan. Door kaarten te ruilen of door samen te
werken, kunnen klanten meer prijzen winnen tijdens deze actie.
We nemen aan dat al deze klanten hun kaarten onderling ruilen of
aan elkaar weggeven, zodat alle kaarten gebruikt worden
voor een kwartet. De klanten gebruiken de jokers bij het duurste
product.
In de hierboven beschreven situatie heeft de eigenaar maximaal inkomstenverlies. Dit bedrag is een klein
percentage van het bedrag dat de klanten hebben uitgegeven voor de kaarten.
Bereken dit percentage.
Deze kwartetactie wordt in een 6e klas bij wiskunde A besproken. Zoals in het begin van de opgave vermeld wordt, heeft de eigenaar van de supermarktketen ervoor gezorgd dat elk product op % van de kaarten afgebeeld is. De leerlingen van de 6e klas vermoeden echter dat er te weinig kaarten met de duurste producten zijn. Om hun vermoeden te onderzoeken, voeren ze een hypothesetoets uit. Ze houden de komende week bij welke kaarten ze krijgen. Na afloop van die week hebben ze in totaal kaarten waarvan kaarten met de drie duurste producten.
Tot welke conclusie komen ze op grond van hun hypothesetoets, bij een significantieniveau van %?
Spreekuur
Een (vrouwelijke) huisarts heeft op elke werkdag twee uren gereserveerd voor een spreekuur. De ervaring
heeft haar geleerd dat zij tijdens het spreekuur gemiddeld tien minuten voor een patiënt nodig heeft.
De huisarts deelt de patiënten die van haar spreekuur gebruik maken in drie groepen in:
gemakkelijke patiënten die hoogstens minuten tijd kosten;
gewone patiënten die tussen de en minuten tijd kosten;
tijdrovende patiënten die minstens minuten tijd kosten.
We maken bij deze situatie het volgende wiskundige model:
elke werkdag komen er patiënten op het spreekuur;
de tijd die de huisarts tijdens het spreekuur voor een patiënt nodig heeft, is normaal verdeeld met een gemiddelde van minuten en een standaardafwijking van minuten.
Bereken de verwachtingswaarde van het aantal tijdrovende patiënten tijdens een spreekuur.
Bereken de kans dat de huisarts tijdens een spreekuur gemakkelijke en gewone patiënten krijgt.
Bereken de kans dat tijdens een spreekuur minstens zes patiënten meer dan minuten kosten.
In een week had de arts voor de patiënten op haar spreekuur in totaal minuten nodig. Dat is aanzienlijk meer dan je zou verwachten bij patiënten.
Onderzoek of deze gegevens voldoende aanleiding geven om de veronderstelde gemiddelde tijd van minuten te verhogen, bij een significantieniveau van %.
De huisarts beweert dat zij de afgelopen vijf jaar van haar ruim patiënten % wel eens een keer doorverwezen heeft naar een specialist in het ziekenhuis. Haar plaatsvervanger (tijdens een vakantie) denkt dat dit percentage minder is en neemt een steekproef van patiënten.
Bij welke aantallen die worden doorverwezen zal de plaatsvervanger de bewering van de huisarts verwerpen. bij significantieniveau %?
Stoppen met roken
Veel mensen beginnen op jonge leeftijd met roken en
proberen daar op latere leeftijd weer mee op te houden.
Dat lukt niet altijd.
Het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) publiceert
regelmatig cijfers waarmee het rookgedrag van
Nederlanders kan worden bestudeerd. In de tabel
hieronder vind je enkele getallen.
jaar |
||
aantal Nederlanders, in miljoenen |
||
percentage rokers |
||
gemiddeld aantal sigaretten per roker per jaar |
Bereken met hoeveel procent het totale aantal gerookte sigaretten in 2005 is afgenomen ten opzichte van 2001.
Er zijn veel hulpmiddelen om minder te gaan roken of er
zelfs helemaal mee te stoppen. Eén daarvan is het gebruik
van tabletten van het merk Fumostop. Om na te gaan of
Fumostop een middel is dat inderdaad helpt, wordt het
volgende onderzoek uitgevoerd.
Uit alle zware rokers wordt aselect een groep van
proefpersonen gekozen. Elke proefpersoon krijgt tabletten die uiterlijk niet van elkaar verschillen. De
tabletten zijn genummerd verpakt in doordrukstrips.
Elke proefpersoon moet dagen lang iedere dag bij het opstaan een willekeurig gekozen tablet innemen,
het nummer van dat tablet noteren en bijhouden hoeveel sigaretten hij die dag rookt. Wat de proefpersonen
niet weten maar de onderzoekers wel, is dat van de tabletten inderdaad van het merk
Fumostop zijn. De andere tabletten bevatten geen enkele werkzame stof. We geven de ‘echte’ tabletten
aan met F en de andere tabletten met NF. Aan de genoteerde tabletnummers kunnen de onderzoekers zien
wanneer de F- en wanneer de NF-tabletten ingenomen zijn.
Nico is één van de proefpersonen. Het is mogelijk dat hij om de dag een F-tablet inneemt, waarmee
bedoeld wordt dat hij steeds na een F-tablet de volgende dag een NF-tablet inneemt en omgekeerd.
Bereken de kans dat hij om de dag een F-tablet inneemt.
De onderzoekers vermoeden dat het gebruik van F-tabletten leidt tot het roken van minder sigaretten. Om dat na te gaan, wordt van elke proefpersoon bijgehouden hoeveel sigaretten hij in totaal heeft gerookt op de vijf dagen met een F-tablet en op de vijf dagen met een NF-tablet. Het resultaat vind je in de tabel hieronder.
Onderzoek met behulp van een tekentoets of er voldoende aanleiding is om het vermoeden van de onderzoekers te bevestigen. Neem hierbij als significantieniveau %.
Van de mensen die in 2006 rookten, rookte % per dag
sigaretten of meer. Rokers rookten toen
gemiddeld sigaretten per dag. Tine wil onderzoeken of het aantal sigaretten per dag normaal
verdeeld zou kunnen zijn.
Ze bedenkt de volgende aanpak: “Als er sprake is van een normale verdeling, dan kan ik de bijbehorende
standaardafwijking berekenen. Daarna kan ik nagaan of die waarde – in combinatie met dat gemiddelde
– tot een conclusie leidt.”
Bereken die standaardafwijking en toon daarmee aan dat het aantal sigaretten dat een roker per dag in 2006 rookte, niet normaal verdeeld kan zijn.
Multiple choice
Een student moet een test afleggen die bestaat uit meerkeuzevragen.
Elke vraag bestaat uit drie alternatieven. De score op iedere vraag is
(fout) of (juist).
Een student haalt een score van en beweert gegokt te hebben.
Geloof je hem?
Antropometrie
Voor sommige doeleinden wordt onderscheid gemaakt tussen oudere
mensen ( jaar en ouder) en jongere mensen. Universiteit
Delft heeft in 1998 uitgebreid antropometrisch onderzoek gedaan bij
oudere mensen. Hierbij is onder andere de vuisthoogte gemeten.
De vuisthoogte is van belang voor bijvoorbeeld koffers en tassen
met wieltjes. Omdat oudere mensen gemiddeld minder lang zijn dan
jongere mensen, verwacht men dat de vuisthoogte van oudere mannen
kleiner is dan die van mannen van tot jaar.
De vuisthoogte van mannen van tot
jaar is gemiddeld mm
met een standaardafwijking van mm.
Bij een steekproef van mannen van jaar en ouder was
gemiddelde vuisthoogte mm.
Dit steekproefresultaat ( mm) was ruim voldoende aanleiding om
te concluderen dat de vuisthoogte van mannen van jaar en ouder
kleiner is dan die van mannen van tot jaar.
Bereken bij een steekproef van mannen van jaar en ouder tot welke waarde van het steekproefresultaat men deze conclusie nog kan trekken. Neem een significantieniveau van %.
Stollingstijd
Artsen schrijven aspirines voor aan hartpatiënten voor om te voorkomen dat bloedklonters aders zullen
verstoppen. De volgende studie werd uitgevoerd om na te gaan of het gebruik van aspirines een positieve
invloed heeft op klontervorming in het bloed, dat wil zeggen dat de de stollingstijd groter wordt.
Bij twaalf volwassen mannen observeerde men de stollingstijd (de tijd die het duurt voordat
bloedklonter is gevormd). De stollingstijd (in minuten) werd gemeten vóórdat de mannen aspirines
innamen en drie uur na het innemen van twee aspirines. De data vind je
hieronder (bovenste rij is vóór
inname; onderste rij is na inname).
Toets hiermee met een tekentoets of het toedienen van aspirines een positieve invloed heeft op klontervorming, met % significatieniveau.
Toevalsgetallen
Een grafische rekenmachine heeft een randomgenerator; die genereert toevalsgetallen van tien decimalen,
van tot en met
.
Het toevalsgetal is uniform verdeeld;
Het gemiddelde van is (nagenoeg) .
Genereer honderd randomgetallen en bereken het gemiddelde van deze honderd getallen.
Genereer vijfhonderd getallen en bereken daarvan het gemiddelde.
LIST / OPS / 5:seq( ENTER
Voer in: rand,k,1,500)
Sla de 500 getallen op: STO L1
Bereken het gemiddelde met STAT / CALC / 1 – Var Stats ENTER
voer in L1 ENTER
MENU Statistics=2
Je komt dan in het lijsten invoerscherm.
Zet de cursor op het woord List 1
Dan OPTN PROB=F5 RAND=F4 List=F5
Zorg nu voor RanList#(500)
Toets hiermee of de randomgenerator op je rekenmachine goed werkt, met % significatieniveau.