Oppgave 1-1
Jeg ser at integranden er produktet av to funksjoner, og jeg velger derfor å bruke delvis integrasjon med DI-metoden.
| D | I | |
|---|---|---|
| 0 |
Oppgave 1-2
1-2a
Vi kjenner
Summen av den aritmetisk rekka er dermed
1-2b
Konvergensområdet er de verdiene av
Konvergensområdet for rekka er
1-2c
Ballen vil bevege seg på følgende måte:
m ned m opp m ned m opp m ned - Og så videre ...
Ballens totale distanse kan altså modelleres ved hjelp av to geometriske rekker,
Ballen vil totalt bevege seg 14 meter.
Oppgave 1-3
1-3a
Områder som ligger over
Vi deler derfor opp integrasjonen vår i to deler, en for området over
Området fra
Uttrykk 4 gir arealet markert på figuren.
1-3b
Jeg finner først det ubestemte integralet
Arealet er gitt ved
Arealet er
1-3c
Likningen til Kristian er sann når vi velger
Fra figuren kan vi se at Kristians beregning ser riktig ut, området som er avgrenset av
Hvis vi tar
Vi ser videre at
- Hvis vi velger
så ser det ut til at vi har litt mer areal over -aksen enn under. - Hvis vi velger
så ser det ut til at vi har litt mer areal under -aksen enn over.
Likningen til Kristian krever like mye areal på oversiden og undersiden av
Oppgave 1-4
1-4a
Jeg forutsetter at sannsynligheten er lik for alle fire sidene av terningen.
| Farge | Gul | Grønn | Blå | Rød |
|---|---|---|---|---|
1-4b
1-4c
Jeg har regnet ut hvert kvadratavvik i tabellen over.
Variansen
Oppgave 1-5
1-5a
Når standardavviket er 5 cm så skal ca. 68 % av sannsynligheten ligge innenfor intervallet
Figurene A og B viser fordelinger med standardavvik som er svært mye lavere enn 5 cm. Figur D viser et standardavvik som er mye høyere enn 5 cm.
Figur C passer til beskrivelsen.
1-5b
Vi lar
Vi ser at figur B har vendepunktene sine ved
Figur B passer til beskrivelsen.
Oppgave 2-1
2-1a

Jeg brukte regresjon i GeoGebra for å finne en logistisk modell som passer til uttrykket i oppgaveteksten. Den modellen som passer best er
Salget starter i uke 17, så modellen er ikke gyldig før dette. I uke 24 så ser vi at salget minker noe fra uke 23, og det er naturlig med tanke på at uke 24 er starten av sommerferien. Sannsynligvis selger man ikke like mye planter på sommeren som man gjør i vekstperioden på våren.
Jeg vurderer modellens gyldighetsområde til å kun være fra uke 17 til og med uke 24, altså
2-1b

Inntekten øker mest ved vendepunktet
Inntektene vokser raskest i uke 20. De vokser da med omtrent 9486 kr per uke.
2-1c
Se linje 4 i GeoGebra-utklippet.
De samlede salgsinntektene for planten passerte 65 000 kr i uke 21.
Oppgave 2-2

2-2a
Se linje 2 i utklippet.
Grensekostnaden
2-2b
Enhetskostnadene er
Vi har lavest enhetskostnader ved produksjon av 200 enheter. Da er enhetskostnaden 9,51 kroner.
2-2c
Jeg løser ulikheten
Bedriften må produsere og selge fra og med 10 enheter til og 500 enheter for å gå med overskudd.
Oppgave 2-3
2-3a
Vi lar

Vi lar
Sannsynligheten for å finne 1 eller flere defekte komponenter gitt at nullhypotesen er sann er omtrent
2-3b
Jeg klarer ikke forstå hva oppgaven spør etter. Jeg er ikke sikker på at dette er riktig løsning.
Nullhypotesen er fremdeles
Kontrolløren har kontrollert

Ved å endre på
- Ved
så er - Ved
så er
Hvis kontrolløren kontrollerte 473 komponenter, så er sannsynligheten for å kun finne 0 eller 1 defekte komponenter 4,98 %.
Kontrolløren må minst ha kontrollert 473 komponenter.
Oppgave 2-4

2-4a
Et annuitetslån passer godt til oppgaven siden den spør etter en geometrisk rekke som viser hvor mye Mathias må betale.
I et annuitetslån må summen av nåverdiene til terminbeløpene tilsvare lånebeløpet, altså
Jeg løser denne i CAS (se linje 1).
Terminbeløpene er 53 024 kr.
2-4b
Siden det er fast terminbeløp på 52 000 kr, så vil også dette lånet være et annuitetslån.
Jeg setter opp likningen i CAS og løser (se linje 2). Vekstfaktoren er
Rentesatsen er 2,72 %.
2-4c
Rentekostnadene er summen av terminbeløpene minus prisen på bilene. Disse har jeg beregnet i linje 3 og 4 i utklippet.
Å kjøpe elbilen vil gi høyest rentekostnader totalt, men det er først og fremst på grunn av at elbilen er dyrere og nedbetalingstiden er lengre. Rentesatsen er lavest for elbilen.
Oppgave 2-5
Den rekursive sammenhengen kan skrive matematisk som
Vi kan også beskrive sammenhengen som at sparingen starter på 1 krone og at sparingen øker med 4 kroner til dag 2. Deretter øker sparingen med 1 krone mer per dag. Jeg velger å bruke dette mønsteret til programmeringen.
sparing = 1 # daglig sparebeløp i starten
økning = 4 # den første økningen
sum_spart = sparing # sum på sparekontoen
dag = 1 # dag nummer
while sum_spart < 100_000:
dag = dag + 1 # ny dag
sparing = sparing + økning # nytt sparebeløp
sum_spart = sum_spart + sparing # setter inn beløpet på konto
økning = økning + 1 # beregner økningen til neste dag
print(f"Etter {dag} dager har Wiggo spart over 100 000 kr. Han har da spart {sum_spart} kr.")
Output: Etter 82 dager har Wiggo spart over 100 000 kr. Han har da spart 101926 kr.
Oppgave 2-6
2-6a
I denne oppgaven er jeg veldig usikker på hva som kreves for å forklare at uttrykket i oppgaveteksten er det samme som forventningsverdien. Jeg tror ikke det er meningen at elever skal gjøre det samme som jeg har gjort her – men jeg klarer ikke helt å se en enklere måte å argumentere for at forventningsverdien er eksakt lik summen av «antall kast nødvendig».

Vi lar
Forventningsverdien til
Vi kaller alt inni parentesen for
Vi deler nå opp denne summen i en rekke delsummer slik at
Forventningsverdien er altså
Hvis vi ser bort fra det aller første leddet (
Vi kan finne summen av rekka
Til sammen blir altså
Verdien av rekka er 7.
2-6b
Vi skal simulere forventningsverdien til summen av antall øyne på alle terningene som kastes i jakten på å få to like kast på rad.
from random import randint
N = 100_000
sum_øyne = 0 # totalt antall øyne på terningene
for i in range(N):
t1 = randint(1,6) # terningkast 1
t2 = randint(1,6) # terningkast 2
sum_øyne = sum_øyne + t1 + t2 # legger til resultatene til summen
while t1 != t2:
t1 = t2 # flytter t2's verdi til t1
t2 = randint(1,6) # ruller t2 på nytt
sum_øyne = sum_øyne + t2 # legger til nytt resultat til summen
EX = sum_øyne/N # forventningsverdi = snitt i det lange løp
print(f"Jeg estimerer forventningsverdien til å være {EX:.3f} etter {N} simuleringer.")
Output: Jeg estimerer forventningsverdien til å være 24.502 etter 100000 simuleringer.
Etter å ha kjørt programmet flere ganger ser det ut til estimatet mitt er stabilt på rundt
Jeg estimerer forventningsverdien til summen av antall øyne før Ane får to like terninger på rad til å være 24,5.