Eksamenssett.no
  • Python-lærebok
  • GeoGebra-lærebok
  • Ressurser
  • Hoderegning
Eksamenssett.no

Komplett samling av eksamensoppgaver og løsninger for norsk skole.

Lærebok
PersonvernVilkår

© 2025 Eksamenssett.no · Alle rettigheter forbeholdt

Deler av innholdet er utviklet med hjelp av AI-verktøy

Eksamenssett.no
  • Python-lærebok
  • GeoGebra-lærebok
  • Ressurser
  • Hoderegning

Innholdsfortegnelse

  • 1.1

    Kommentarer, print() og feilmeldinger

    3 øvelser8 min
  • 1.2

    Variabeltyper og datatyper

    1 øvelser12 min
  • 1.3

    Regneoperatorer

    4 øvelser15 min
  • 1.4

    Input fra bruker

    3 øvelser10 min
  • 1.5

    If-setninger og logiske operatorer

    5 øvelser15 min
  • 1.6

    Funksjoner

    6 øvelser20 min
  • 1.7

    Lister og listeoperasjoner

    2 øvelser12 min
  • 1.8

    While-løkker

    4 øvelser15 min
  • 1.9

    For-løkker og range()

    5 øvelser18 min
  • 1.10

    and, or og elif

    1 øvelser10 min
  • 1.11

    Bibliotek import og random-modulen

    5 øvelser15 min
  • 2.1

    Variabler og print

    4 øvelser15 min
  • 2.2

    Input og beregninger

    4 øvelser15 min
  • 2.3

    If-setninger

    4 øvelser18 min
  • 2.4

    Løkker

    4 øvelser18 min
  • 2.5

    Prosjekt - Enkel kalkulator

    3 øvelser25 min
  • 3.1

    Funksjoner

    5 øvelser20 min
  • 3.2

    Lister

    5 øvelser18 min
  • 3.3

    Statistikk med lister

    5 øvelser22 min
  • 3.4

    Prosjekt - Dataanalyse

    4 øvelser30 min
  • 4.1

    Repetisjon og funksjoner

    5 øvelser20 min
  • 4.2

    Matematisk modellering

    5 øvelser25 min
  • 4.3

    Løse likninger numerisk

    5 øvelser25 min
  • 4.4

    Prosjekt - Modellering

    4 øvelser35 min
  • 5.1

    Prosentregning

    4 øvelser18 min
  • 5.2

    Økonomi og budsjett

    4 øvelser20 min
  • 5.3

    Lån og renter

    5 øvelser22 min
  • 5.4

    Prosjekt - Økonomiplanlegger

    3 øvelser30 min
  • 6.1

    Funksjoner i Python

    5 øvelser20 min
  • 6.2

    Polynomer og nullpunkter

    5 øvelser22 min
  • 6.3

    Halveringsmetoden

    5 øvelser25 min
  • 6.4

    Prosjekt - Funksjonsanalyse

    4 øvelser30 min
  • 7.1

    Statistiske mål

    5 øvelser20 min
  • 7.2

    Standardavvik

    5 øvelser22 min
  • 7.3

    Simulering

    5 øvelser25 min
  • 7.4

    Prosjekt - Statistisk analyse

    4 øvelser35 min
  • 8.1

    Kombinatorikk

    5 øvelser22 min
  • 8.2

    Binomialfordeling

    5 øvelser25 min
  • 8.3

    Simulering av forsøk

    5 øvelser25 min
  • 8.4

    Prosjekt - Monte Carlo

    4 øvelser35 min
  • 9.1

    Numerisk derivasjon

    5 øvelser25 min
  • 9.2

    Ekstremalpunkter

    5 øvelser25 min
  • 9.3

    Newtons metode

    5 øvelser28 min
  • 9.4

    Prosjekt - Optimering

    4 øvelser35 min
  • 10.1

    Normalfordeling

    5 øvelser25 min
  • 10.2

    Konfidensintervall

    5 øvelser28 min
  • 10.3

    Hypotesetesting

    5 øvelser30 min
  • 10.4

    Prosjekt - Statistisk inferens

    4 øvelser40 min
  • 11.1

    Numerisk integrasjon

    5 øvelser25 min
  • 11.2

    Trapesmetoden og Simpson

    5 øvelser28 min
  • 11.3

    Rekursive følger

    5 øvelser30 min
  • 11.4

    Prosjekt - Arealer og volum

    4 øvelser40 min

Bruk ← → piltaster for navigasjon

Total fremgang
0%
8.3: Øvelser bestått0 av 0

0% fullført

Lærebok/Kapittel 8.3

Kapittel 8.3

S1

Simulering av forsøk

Simuler binomialforsøk og sammenlign med teoretiske beregninger.

Simulere myntkast

Vi kan simulere binomialforsøk (som myntkast) og sammenligne resultatet med teoretisk sannsynlighet.

Simuler 1000 serier med 10 myntkast
PythonAuto-lagret
Loading...

Sammenlign med teori

La oss sammenligne simulert sannsynlighet med teoretisk binomialsannsynlighet.

Simulert vs teoretisk
PythonAuto-lagret
Loading...
Informasjon
Med mange simuleringer (10 000+) blir simulert sannsynlighet veldig nær den teoretiske verdien.

Store talls lov

Store talls lov sier at gjennomsnittlig utfall konvergerer mot forventet verdi når antall forsøk øker.

Konvergens mot forventet verdi
PythonAuto-lagret
Loading...
Tips
Forventet verdi i binomialfordeling: E(X) = n × p
For myntkast: E(X) = 20 × 0.5 = 10

Oppgaver

Oppgave 8.3.1: Simuler terningkast
Simuler 5000 serier hvor du kaster en terning 6 ganger. Tell hvor mange serier som gir nøyaktig 1 sekser. Sammenlign med teoretisk: P(X=1) med n=6, p=1/6.
Medium
PythonAuto-lagret
Loading...
Oppgave 8.3.2: Forventet verdi
Simuler 20 000 serier med 15 myntkast hver. Beregn gjennomsnittlig antall mynt og sammenlign med forventet verdi E(X) = n×p.
Lett
PythonAuto-lagret
Loading...
Oppgave 8.3.3: Usannsynlig hendelse
Kast 20 mynter 10 000 ganger. Tell hvor ofte du får 15 eller flere mynt. Dette er en usannsynlig hendelse - hvor sjelden skjer det?
Medium
PythonAuto-lagret
Loading...

Oppsummering

✓ Simulering validerer teoretiske beregninger

✓ Store talls lov: flere simuleringer → mer nøyaktig

✓ Forventet verdi: E(X) = n × p

✓ Sammenlign simulert og teoretisk sannsynlighet

✓ Med 10 000+ simuleringer får vi god tilnærming

Forrige kapittel

8.2: Binomialfordeling

Bruk binomialfordelingen til å løse sannsynlighetsproblemer.

Neste kapittel

8.4: Prosjekt - Monte Carlo

Bruk Monte Carlo-simuleringer til å løse komplekse problemer.

Tips: Bruk ← og → piltaster for å navigere

Eksamenssett.no

Komplett samling av eksamensoppgaver og løsninger for norsk skole.

Lærebok
PersonvernVilkår

© 2025 Eksamenssett.no · Alle rettigheter forbeholdt

Deler av innholdet er utviklet med hjelp av AI-verktøy