Eksamenssett logo
eksamenssett.noTren målrettet
  • Ungdomsskole/VGS
  • Høyskole
  • Ressurser
  • Privatundervisning
  • Kontakt
eksamenssett.noTren målrettet

Komplett samling av eksamensoppgaver og løsninger for norsk skole.

Om ossPrivatundervisningPriserSlik bruker du sidenFAQPersonvernVilkårAngrerettKontaktKI-deklarasjon

© 2026 Eksamenssett.no · Alle rettigheter forbeholdt

Innholdet er utviklet med KI og kvalitetssikres kontinuerlig – av modellene, og ved at våre tusenvis av brukere kan melde fra om feil. Slik jobber vi med kvalitet →

Eksamenssett.no eies og drives av Studenthjelp Privatundervisning AS

Org.nr. 913 117 387 (Foretaksregisteret) · Aksel Olsens vei 10B, 1597 Moss · Ikke MVA-registrert

Eksamenssett logo
eksamenssett.noTren målrettet
  • Ungdomsskole/VGS
  • Høyskole
  • Ressurser
  • Privatundervisning
  • Kontakt
eksamenssett.noTren målrettet

Komplett samling av eksamensoppgaver og løsninger for norsk skole.

Om ossPrivatundervisningPriserSlik bruker du sidenFAQPersonvernVilkårAngrerettKontaktKI-deklarasjon

© 2026 Eksamenssett.no · Alle rettigheter forbeholdt

Innholdet er utviklet med KI og kvalitetssikres kontinuerlig – av modellene, og ved at våre tusenvis av brukere kan melde fra om feil. Slik jobber vi med kvalitet →

Eksamenssett.no eies og drives av Studenthjelp Privatundervisning AS

Org.nr. 913 117 387 (Foretaksregisteret) · Aksel Olsens vei 10B, 1597 Moss · Ikke MVA-registrert

Eksamenssett logo
eksamenssett.noTren målrettet
  • Ungdomsskole/VGS
  • Høyskole
  • Ressurser
  • Privatundervisning
  • Kontakt
eksamenssett.noTren målrettet

Komplett samling av eksamensoppgaver og løsninger for norsk skole.

Om ossPrivatundervisningPriserSlik bruker du sidenFAQPersonvernVilkårAngrerettKontaktKI-deklarasjon

© 2026 Eksamenssett.no · Alle rettigheter forbeholdt

Innholdet er utviklet med KI og kvalitetssikres kontinuerlig – av modellene, og ved at våre tusenvis av brukere kan melde fra om feil. Slik jobber vi med kvalitet →

Eksamenssett.no eies og drives av Studenthjelp Privatundervisning AS

Org.nr. 913 117 387 (Foretaksregisteret) · Aksel Olsens vei 10B, 1597 Moss · Ikke MVA-registrert

Eksamenssett logo
eksamenssett.noTren målrettet
  • Ungdomsskole/VGS
  • Høyskole
  • Ressurser
  • Privatundervisning
  • Kontakt
eksamenssett.noTren målrettet

Komplett samling av eksamensoppgaver og løsninger for norsk skole.

Om ossPrivatundervisningPriserSlik bruker du sidenFAQPersonvernVilkårAngrerettKontaktKI-deklarasjon

© 2026 Eksamenssett.no · Alle rettigheter forbeholdt

Innholdet er utviklet med KI og kvalitetssikres kontinuerlig – av modellene, og ved at våre tusenvis av brukere kan melde fra om feil. Slik jobber vi med kvalitet →

Eksamenssett.no eies og drives av Studenthjelp Privatundervisning AS

Org.nr. 913 117 387 (Foretaksregisteret) · Aksel Olsens vei 10B, 1597 Moss · Ikke MVA-registrert

Eksamenssett logo
eksamenssett.noTren målrettet
  • Ungdomsskole/VGS
  • Høyskole
  • Ressurser
  • Privatundervisning
  • Kontakt
  1. Hjem
  2. Matematikk
  3. S2
  4. Løsning Høst 2024
VG3

Løsningsforslag Matematikk S2Høst 2024

Se eksamensoppgaven
Vår 2025NyereVår 2024Eldre

PDF Løsningsforslag

Bidrag fra Ståle Gjelsten

Last ned PDF
Om løsningsforslaget: Dette er et veiledende løsningsforslag laget av eksamenssett.no. Det kan finnes alternative fremgangsmåter som også gir riktig svar.

Løsningsforslag – Matematikk S2 Høst 2024

Del 1 – Uten hjelpemidler

Oppgave 1 (6 poeng)

Oppgave 1a)

  • \(\displaystyle \int u\,\mathrm{d}v = uv - \int v\,\mathrm{d}u\)delvis integrasjon, også skrevet \(\int u v'\,\mathrm{d}x = uv - \int u' v\,\mathrm{d}x\)Må kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle (\ln x)' = \dfrac{1}{x}\)den deriverte av \(\ln x\)Må kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle \int x^n\,\mathrm{d}x = \dfrac{x^{n+1}}{n+1} + C\)integrasjon av en potens (\(n \neq -1\))Må kunnes (del 1)
Regn ut integralet \(\displaystyle \int x^2 \cdot \ln x \, dx\).

Vi bruker delvis integrasjon med formelen \(\int u \, dv = uv - \int v \, du\).

Vi velger:

\[ u = \ln x \quad \Rightarrow \quad du = \frac{1}{x}\,dx \] \[ dv = x^2\,dx \quad \Rightarrow \quad v = \frac{x^3}{3} \]

Delvis integrasjon gir:

\[ \int x^2 \cdot \ln x \, dx = \frac{x^3}{3} \cdot \ln x - \int \frac{x^3}{3} \cdot \frac{1}{x}\,dx \] \[ = \frac{x^3}{3} \ln x - \frac{1}{3}\int x^2 \, dx \] \[ = \frac{x^3}{3} \ln x - \frac{1}{3} \cdot \frac{x^3}{3} + C \]
\[ \int x^2 \cdot \ln x \, dx = \frac{x^3}{3} \ln x - \frac{x^3}{9} + C \]
Vanlig feil: Ved delvis integrasjon velger mange feil for \(u\) og \(v'\). Tommelregelen LIATE hjelper: logaritmiske funksjoner (som \(\ln x\)) bør velges som \(u\) fordi de forenkles ved derivasjon. Verifiser svaret ved å derivere tilbake.

Oppgave 1b)

  • \(\displaystyle \int_a^b f(t)\,\mathrm{d}t = F(b) - F(a)\)bestemt integral med antiderivert \(F\)Må kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle \int t^n\,\mathrm{d}t = \dfrac{t^{n+1}}{n+1} + C\)integrasjon av en potens (\(n \neq -1\))Må kunnes (del 1)
Bestem \(x\) når \(\displaystyle \int_{-1}^{x} (3t^2 - 1)\,dt = 0, \quad x > -1\).

Vi regner først ut integralet:

\[ \int_{-1}^{x} (3t^2 - 1)\,dt = \Big[t^3 - t\Big]_{-1}^{x} \] \[ = (x^3 - x) - ((-1)^3 - (-1)) \] \[ = (x^3 - x) - (-1 + 1) \] \[ = x^3 - x \]

Vi setter dette lik null:

\[ x^3 - x = 0 \] \[ x(x^2 - 1) = 0 \] \[ x(x-1)(x+1) = 0 \]

Dette gir \(x = 0\), \(x = 1\) eller \(x = -1\).

Siden vi har kravet \(x > -1\), forkaster vi \(x = -1\).

\(x = 0\) eller \(x = 1\).

Oppgave 1c)

  • \(\displaystyle \int_a^b f(t)\,\mathrm{d}t = A_{\text{over}} - A_{\text{under}}\)det bestemte integralet er arealet over aksen minus arealet underMå kunnes (del 1)
Gi en praktisk tolkning av svaret i oppgave b).

Integralet \(\displaystyle \int_{-1}^{x} (3t^2 - 1)\,dt\) representerer det totale arealet (med fortegn) mellom grafen til \(f(t) = 3t^2 - 1\) og \(t\)-aksen, fra \(t = -1\) til \(t = x\).

At integralet er lik null betyr at det positive arealet (der \(f(t) > 0\)) er like stort som det negative arealet (der \(f(t) < 0\)) i intervallet fra \(t = -1\) til \(t = x\).

For \(x = 0\) og \(x = 1\) er arealet over \(t\)-aksen like stort som arealet under \(t\)-aksen, regnet fra \(t = -1\).

Oppgave 2 (6 poeng)

Oppgave 2a)

  • \(\displaystyle a_n = a_1 + (n-1)d\)ledd nummer \(n\) i en aritmetisk følgeMå kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle S_n = \dfrac{n}{2}(a_1 + a_n)\)summen av de \(n\) første leddene i en aritmetisk rekkeMå kunnes (del 1)
Finn summen av den aritmetiske rekken \(3 + 7 + 11 + 15 + \cdots + 399\).

Vi identifiserer:

  • Første ledd: \(a_1 = 3\)
  • Differanse: \(d = 7 - 3 = 4\)
  • Siste ledd: \(a_n = 399\)

Vi finner antall ledd \(n\):

\[ a_n = a_1 + (n-1) \cdot d \] \[ 399 = 3 + (n-1) \cdot 4 \] \[ 396 = (n-1) \cdot 4 \] \[ n - 1 = 99 \quad \Rightarrow \quad n = 100 \]

Summen av en aritmetisk rekke:

\[ S_n = \frac{n}{2}(a_1 + a_n) = \frac{100}{2}(3 + 399) = 50 \cdot 402 \]
\(S_{100} = 20\,100\)
Vanlig feil: En vanlig feil er å telle feil antall ledd i en aritmetisk rekke. Bruk formelen \(a_n = a_1 + (n-1)d\) for å finne \(n\), og dobbeltsjekk at du får riktig siste ledd.

Oppgave 2b)

  • \(\displaystyle S = \dfrac{a_1}{1-k}, \quad |k| < 1\)summen av en uendelig geometrisk rekke — gjelder bare når \(|k| < 1\)Må kunnes (del 1)
Bestem kvotienten \(k\) for en uendelig geometrisk rekke som konvergerer og som har \(a_1 = 12\) og sum \(= 18\).

Summen av en konvergent uendelig geometrisk rekke er gitt ved:

\[ S = \frac{a_1}{1 - k} \]

Vi setter inn:

\[ 18 = \frac{12}{1 - k} \] \[ 18(1 - k) = 12 \] \[ 1 - k = \frac{12}{18} = \frac{2}{3} \] \[ k = 1 - \frac{2}{3} = \frac{1}{3} \]

Sjekk: \(|k| = \frac{1}{3} < 1\), så rekken konvergerer.

\(k = \dfrac{1}{3}\)
Vanlig feil: Mange glemmer å sjekke konvergenskravet \(|k| < 1\) etter å ha funnet kvotienten. Hvis \(|k| \geq 1\), divergerer rekken og sumformelen \(S = \frac{a_1}{1-k}\) gjelder ikke.

Oppgave 2c)

  • \(\displaystyle S = \dfrac{a_1}{1-k}, \quad |k| < 1\)summen av en uendelig geometrisk rekke — gjelder bare når \(|k| < 1\)Må kunnes (del 1)
Vis at tallet \(0{,}75757575\ldots\) kan skrives som en uendelig geometrisk rekke. Bruk dette til å vise at \(1{,}75757575\ldots = \dfrac{58}{33}\).

Vi skriver:

\[ 0{,}757575\ldots = 0{,}75 + 0{,}0075 + 0{,}000075 + \cdots \] \[ = \frac{75}{100} + \frac{75}{10\,000} + \frac{75}{1\,000\,000} + \cdots \]

Dette er en uendelig geometrisk rekke med:

  • Første ledd: \(a_1 = \dfrac{75}{100}\)
  • Kvotient: \(k = \dfrac{1}{100}\)

Siden \(|k| = \frac{1}{100} < 1\), konvergerer rekken, og summen er:

\[ S = \frac{a_1}{1-k} = \frac{\frac{75}{100}}{1 - \frac{1}{100}} = \frac{\frac{75}{100}}{\frac{99}{100}} = \frac{75}{99} = \frac{25}{33} \]

Dermed:

\[ 1{,}757575\ldots = 1 + 0{,}757575\ldots = 1 + \frac{25}{33} = \frac{33}{33} + \frac{25}{33} \]
\[ 1{,}757575\ldots = \frac{58}{33} \]
Vanlig feil: Noen identifiserer feil førsteledd eller kvotient. En alternativ metode: sett \(x = 0{,}757575\ldots\), gang med 100: \(100x = 75{,}7575\ldots\), og løs \(99x = 75\), som gir \(x = \frac{25}{33}\).

Oppgave 3 (2 poeng)

  • \(\displaystyle E(X) = \sum x \cdot P(X = x)\)forventningsverdien til en diskret stokastisk variabelMå kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle E(X^2) = \sum x^2 \cdot P(X = x)\)forventningsverdien til \(X^2\), brukt i variansenMå kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle \text{Var}(X) = E(X^2) - \big(E(X)\big)^2\)variansen til \(X\)Må kunnes (del 1)
Tabellen viser sannsynlighetsfordelingen til en stokastisk variabel \(X\):
\(x\)014\(b\)
\(P(X=x)\)0,300,400,100,20
\(E(X) = 2\). Vis at \(b = 6\), og bestem \(\text{Var}(X)\).
Vanlig feil: Når du beregner varians, husk at \(\text{Var}(X) = E(X^2) - [E(X)]^2\). Beregn \(E(X)\) og \(E(X^2)\) som separate steg. Mange gjør feil ved å forveksle disse uttrykkene.

Vise at \(b = 6\):

Forventningsverdien er:

\[ E(X) = 0 \cdot 0{,}30 + 1 \cdot 0{,}40 + 4 \cdot 0{,}10 + b \cdot 0{,}20 \] \[ = 0 + 0{,}40 + 0{,}40 + 0{,}20b \] \[ = 0{,}80 + 0{,}20b \]

Vi setter \(E(X) = 2\):

\[ 0{,}80 + 0{,}20b = 2 \] \[ 0{,}20b = 1{,}20 \] \[ b = 6 \]

Bestemme \(\text{Var}(X)\):

Vi bruker formelen \(\text{Var}(X) = E(X^2) - (E(X))^2\).

\[ E(X^2) = 0^2 \cdot 0{,}30 + 1^2 \cdot 0{,}40 + 4^2 \cdot 0{,}10 + 6^2 \cdot 0{,}20 \] \[ = 0 + 0{,}40 + 1{,}60 + 7{,}20 = 9{,}20 \]
\[ \text{Var}(X) = E(X^2) - (E(X))^2 = 9{,}20 - 2^2 = 9{,}20 - 4 \]
\(b = 6\) og \(\text{Var}(X) = 5{,}20\)

Oppgave 4 (4 poeng)

Oppgave 4a)

  • \(\displaystyle E(X) = np\)forventningsverdien i en binomisk fordelingMå kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle \sigma = \sqrt{np(1-p)}\)standardavviket i en binomisk fordelingMå kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle P(\mu - 3\sigma < X < \mu + 3\sigma) \approx 0{,}997\)nesten alle verdier ligger innenfor tre standardavvik fra \(\mu\)Må kunnes (del 1)
En gartner sår 1000 frø med spireevne 70 %.
Klokkeformet tetthetskurve med toppunkt ved 700. x-aksen er merket fra minus 200 til 1600 med steg på 200. Kurven stiger fra nær null ved 200, har topp ved 700 og faller mot null igjen ved rundt 1200.

Figur 1

Klokkeformet tetthetskurve med toppunkt ved 700. x-aksen er merket fra 660 til 740 med steg på 10. Kurven har nøyaktig samme form som i figur 1; bare aksetallene er andre.

Figur 2

Hvilken av figurene (Figur 1 eller Figur 2) viser sannsynlighetstettheten for antall frø som spirer?
Vanlig feil: Mange forveksler formen på normalfordelingskurver med ulike parametre. En større \(\sigma\) gir en bredere og lavere kurve, mens en mindre \(\sigma\) gir en smalere og høyere kurve. Arealet under kurven er alltid 1.

Antall frø som spirer kan modelleres som en binomisk stokastisk variabel \(X\) med \(n = 1000\) og \(p = 0{,}70\).

Forventningsverdien er:

\[ E(X) = np = 1000 \cdot 0{,}70 = 700 \]

Standardavviket er:

\[ \sigma = \sqrt{np(1-p)} = \sqrt{1000 \cdot 0{,}70 \cdot 0{,}30} = \sqrt{210} \approx 14{,}5 \]

Siden \(n\) er stor, kan vi tilnærme med normalfordelingen. Kurven skal ha:

  • Topp ved \(x = 700\)
  • Standardavvik \(\sigma \approx 14{,}5\), altså en smal klokkeform rundt 700
Figur 2 viser riktig sannsynlighetstetthet. Legg merke til at de to figurene er tegnet med nøyaktig samme klokkeform – det er bare aksetallene som skiller dem, og det er derfor aksen, ikke formen, som avgjør. På Figur 2 dekker aksen 660–740, altså \(\mu \pm 40 \approx \mu \pm 2{,}8\sigma\), som passer godt for \(\sigma \approx 14{,}5\). På Figur 1 dekker aksen \(-200\) til \(1600\), altså om lag \(\mu \pm 900 \approx \mu \pm 62\sigma\) – med \(\sigma \approx 14{,}5\) ville kurven vært en loddrett strek på den aksen.

Oppgave 4b)

  • \(\displaystyle \begin{aligned} P(\mu - \sigma < X < \mu + \sigma) &\approx 0{,}68 \\ P(\mu - 2\sigma < X < \mu + 2\sigma) &\approx 0{,}95 \\ P(\mu - 3\sigma < X < \mu + 3\sigma) &\approx 0{,}997 \end{aligned}\)andelen av en normalfordeling innenfor ett, to og tre standardavvikMå kunnes (del 1)
En stokastisk variabel er normalfordelt med \(E(X) = 50\) og \(\sigma = 10\).
Klokkeformet tetthetskurve med toppunkt ved 50. x-aksen er merket fra 10 til 90 med steg på 10. Kurven stiger fra nær null ved 20, har topp ved 50 og faller mot null igjen ved rundt 80.

Figur 3

Klokkeformet tetthetskurve med toppunkt ved 50. x-aksen er merket fra 30 til 70 med steg på 5. Kurven har nøyaktig samme form som i figur 3; bare aksetallene er andre.

Figur 4

Hvilken av figurene (Figur 3 eller Figur 4) viser sannsynlighetstettheten?
Vanlig feil: Når du vurderer normalfordelingskurver, husk at ca. 68 % av verdiene ligger innenfor étt standardavvik fra gjennomsnittet, og ca. 95 % innenfor to standardavvik. Bruk disse tommelfingerreglene for å raskt vurdere om en kurve passer.

Normalfordelingen med \(\mu = 50\) og \(\sigma = 10\):

  • Toppen skal ligge ved \(x = 50\)
  • Ca. 99,7 % av verdiene ligger innenfor \(\mu \pm 3\sigma\), altså mellom 20 og 80

Figur 3 er tegnet på en akse fra 10 til 90. Kurven dekker altså om lag \(50 \pm 40 = 50 \pm 4\sigma\), og selve klokkeformen faller av mot null rundt \(50 \pm 3\sigma\). Dette stemmer godt.

Figur 4 er tegnet på en akse fra 30 til 70, altså bare \(50 \pm 20 = 50 \pm 2\sigma\). Kurven faller av mot null allerede innenfor dette området; standardavviket i Figur 4 er om lag 5, ikke 10. Figur 4 kan derfor ikke vise denne fordelingen.

Figur 3 viser riktig sannsynlighetstetthet. Den er sentrert rundt 50, og bredden stemmer med et standardavvik på 10 (kurven strekker seg ca. 3-4 standardavvik til hver side).
Vanlig feil: Husk at oppgaven ber om en begrunnelse. Å peke ut riktig figur uten å si hvorfor den andre er utelukket, gir ingen uttelling. Knytt begrunnelsen til konkrete tall: her til at \(\mu = 50\) og at kurven må dekke om lag \(\mu \pm 3\sigma = 20\) til \(80\).

Oppgave 5 (4 poeng)

Oppgave 5a)

  • \(\displaystyle \text{grensekostnad} = K'(x)\)grensekostnaden er den deriverte av kostnadsfunksjonenMå kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle \text{enhetskostnad} = \dfrac{K(x)}{x}\)kostnad per enhetMå kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle K'(x) = \dfrac{K(x)}{x}\)her er enhetskostnaden lavestMå kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle (x^n)' = n\,x^{n-1}\)derivasjon av en potensMå kunnes (del 1)
En bedrift har kostnad \(K(x) = 0{,}3x^2 + 10x + 3000\). For hvilken \(x\)-verdi er grensekostnaden lik enhetskostnaden? Gi en praktisk tolkning.

Grensekostnaden er den deriverte av kostnadsfunksjonen:

\[ K'(x) = 0{,}6x + 10 \]

Enhetskostnaden er kostnad per enhet:

\[ \frac{K(x)}{x} = \frac{0{,}3x^2 + 10x + 3000}{x} = 0{,}3x + 10 + \frac{3000}{x} \]

Vi setter grensekostnad lik enhetskostnad:

\[ 0{,}6x + 10 = 0{,}3x + 10 + \frac{3000}{x} \] \[ 0{,}3x = \frac{3000}{x} \] \[ 0{,}3x^2 = 3000 \] \[ x^2 = 10\,000 \] \[ x = 100 \quad (x > 0) \]

Praktisk tolkning: Enhetskostnaden er lavest når den er lik grensekostnaden. Når bedriften produserer 100 enheter, er gjennomsnittskostnaden per enhet på sitt minimum. Det er det mest kostnadseffektive produksjonsnivået.

Grensekostnaden er lik enhetskostnaden for \(x = 100\) enheter. Ved dette produksjonsnivået er enhetskostnaden lavest mulig.

Oppgave 5b)

  • \(\displaystyle O(x) = I(x) - K(x)\)overskudd er inntekt minus kostnadMå kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle I(x) = p \cdot x\)inntekt er pris per enhet ganger antall solgte enheterMå kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle O'(x) = 0 \ \text{og}\ O''(x) < 0\)gir toppunkt: der er overskuddet størstMå kunnes (del 1)
  • \(\displaystyle (x^n)' = n\,x^{n-1}\)derivasjon av en potensMå kunnes (del 1)
Bedriften selger varen for 400 kr per enhet. Hvor mange enheter må bedriften produsere og selge for at overskuddet skal bli størst mulig?

Inntekten er \(I(x) = 400x\).

Overskuddet er:

\[ O(x) = I(x) - K(x) = 400x - (0{,}3x^2 + 10x + 3000) \] \[ = -0{,}3x^2 + 390x - 3000 \]

Overskuddet er størst der \(O'(x) = 0\):

\[ O'(x) = -0{,}6x + 390 = 0 \] \[ x = \frac{390}{0{,}6} = 650 \]

Ettersom \(O''(x) = -0{,}6 < 0\), er dette et maksimumspunkt.

Bedriften må produsere og selge \(x = 650\) enheter per uke for at overskuddet skal bli størst mulig.

Del 2 – Med hjelpemidler

Oppgave 1 (6 poeng)

Oppgave 1a)

Marco løper maraton. Vis at \(\displaystyle L(t) = \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21\,e^{-0{,}24t}}\) er en god modell for dataene:
\(t\)15101520
\(L\)143280115145
Forklar hvorfor denne modelltypen passer godt.

Vi beregner modellverdiene for hvert datapunkt:

\[ L(1) = \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21\,e^{-0{,}24 \cdot 1}} = \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21 \cdot 0{,}7866} \approx \frac{156{,}31}{1 + 9{,}605} \approx \frac{156{,}31}{10{,}605} \approx 14{,}7 \] \[ L(5) = \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21\,e^{-1{,}2}} \approx \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21 \cdot 0{,}3012} \approx \frac{156{,}31}{4{,}678} \approx 33{,}4 \] \[ L(10) = \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21\,e^{-2{,}4}} \approx \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21 \cdot 0{,}0907} \approx \frac{156{,}31}{2{,}108} \approx 74{,}2 \] \[ L(15) = \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21\,e^{-3{,}6}} \approx \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21 \cdot 0{,}0273} \approx \frac{156{,}31}{1{,}334} \approx 117{,}2 \] \[ L(20) = \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21\,e^{-4{,}8}} \approx \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21 \cdot 0{,}00823} \approx \frac{156{,}31}{1{,}100} \approx 142{,}1 \]

Sammenligning:

\(t\)ObservertModell
11414,7
53233,4
108074,2
15115117,2
20145142,1

Modellverdiene stemmer godt overens med de observerte verdiene.

Hvorfor denne modelltypen passer godt: Dette er en logistisk vekstmodell. Den har en S-formet kurve som:

  • Starter lavt (Marco løper lite i starten)
  • Vokser raskt i midtfasen (treningen gir god effekt)
  • Flater ut mot en øvre grense (kroppen har en fysisk grense for hvor mange kilometer man kan løpe per uke)
Modellverdiene avviker lite fra de observerte verdiene, så modellen passer godt. En logistisk modell er naturlig fordi treningsutviklingen starter sakte, akselererer, og deretter flater ut mot en kapasitetsgrense (\(\approx 156\) km/uke).
💻 Slik gjør du det i GeoGebra CAS:
  • Definer den logistiske modellen: L(t) := 156.31 / (1 + 12.21 * e^(-0.24 * t))
  • Finn maks vekstrate: Numerisk(L'(10.4)) → gir \(\approx 9{,}38\) km/uke per uke
  • Beregn total distanse: Numerisk(Integral(L, 0, 11.6)) → gir \(\approx 498\) km
GeoGebra CAS: L(t) = 156.31/(1+12.21e^(-0.24t)), L'(10.4) ≈ 9.38, Integral ≈ 498

Oppgave 1b)

  • \(\displaystyle L(t) = \dfrac{M}{2}\)vendepunktet til en logistisk funksjon \(\frac{M}{1 + ae^{-bt}}\), der veksten er størstDel 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle e^{u} = c \iff u = \ln c\)løser likninger med den ukjente i eksponentenDel 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle \big(e^{kt}\big)' = k\,e^{kt}\)den deriverte av en eksponentialfunksjon (kjerneregelen)Del 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle \left(\dfrac{u}{v}\right)' = \dfrac{u'v - uv'}{v^2}\)derivasjon av en brøk (brøkregelen)Del 2: kan slås opp
Når økte antallet løpte kilometer per uke raskest, ifølge modellen? Hvor stor var økningen da?

Den raskeste økningen tilsvarer vendepunktet til \(L(t)\). For en logistisk funksjon av typen \(\dfrac{M}{1 + ae^{-bt}}\) ligger vendepunktet der \(L = \dfrac{M}{2}\).

\[ L = \frac{156{,}31}{2} = 78{,}155 \]

Vi finner tilhørende \(t\):

\[ \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21\,e^{-0{,}24t}} = 78{,}155 \] \[ 1 + 12{,}21\,e^{-0{,}24t} = 2 \] \[ 12{,}21\,e^{-0{,}24t} = 1 \] \[ e^{-0{,}24t} = \frac{1}{12{,}21} \] \[ -0{,}24t = \ln\left(\frac{1}{12{,}21}\right) = -\ln(12{,}21) \] \[ t = \frac{\ln(12{,}21)}{0{,}24} \approx \frac{2{,}502}{0{,}24} \approx 10{,}4 \]

Vi finner økningen (vekstraten) ved vendepunktet. Vi deriverer \(L(t)\):

\[ L'(t) = \frac{156{,}31 \cdot 12{,}21 \cdot 0{,}24 \cdot e^{-0{,}24t}}{(1 + 12{,}21\,e^{-0{,}24t})^2} \]

Ved vendepunktet (\(t \approx 10{,}4\)) har vi \(12{,}21\,e^{-0{,}24t} = 1\), slik at nevneren er \((1+1)^2 = 4\), og \(e^{-0{,}24t} = \frac{1}{12{,}21}\):

\[ L'(10{,}4) = \frac{156{,}31 \cdot 12{,}21 \cdot 0{,}24 \cdot \frac{1}{12{,}21}}{4} = \frac{156{,}31 \cdot 0{,}24}{4} \approx \frac{37{,}51}{4} \approx 9{,}4 \]
Antall løpte kilometer per uke økte raskest etter ca. 10,4 uker. Økningen var da ca. 9,4 km per uke per uke.

Oppgave 1c)

  • \(\displaystyle \int_0^{T} L(t)\,\mathrm{d}t\)total distanse de første \(T\) ukene: arealet under grafen til \(L\)Del 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle \text{gjennomsnitt} = \dfrac{\text{total distanse}}{T}\)gjennomsnittlig distanse per ukeDel 2: kan slås opp
Marco kjøper nye sko etter å ha løpt totalt 500 km. Hvor mange uker hadde han løpt? Hvor mange km i gjennomsnitt per uke?

Det totale antall kilometer etter \(T\) uker er gitt ved integralet:

\[ \int_0^{T} L(t)\,dt = \int_0^{T} \frac{156{,}31}{1 + 12{,}21\,e^{-0{,}24t}}\,dt = 500 \]

Dette integralet løses med digitale verktøy (CAS). Vi søker \(T\) slik at integralet blir 500.

Ved numerisk beregning finner vi:

\[ T \approx 11{,}6 \text{ uker} \]

Gjennomsnittlig antall kilometer per uke:

\[ \text{Gjennomsnitt} = \frac{500}{T} \approx \frac{500}{11{,}6} \approx 43{,}0 \text{ km/uke} \]
Marco hadde løpt i ca. 11,6 uker da han kjøpte nye sko. Han hadde i gjennomsnitt løpt ca. 43 km per uke.

Oppgave 2 (4 poeng)

Oppgave 2a)

En bedrift har 100 søkere: 60 kvinner og 40 menn. 20 inviteres til intervju: 8 kvinner og 12 menn. Formuler \(H_0\) og \(H_1\), og forklar hvorfor en hypergeometrisk fordeling er passende.

La \(X\) være antall menn blant de 20 inviterte.

Hypoteser:

\[ H_0: \text{Utvelgelsen er tilfeldig (ingen kjønnsdiskriminering)} \] \[ H_1: \text{Ledelsen velger bevisst flere menn enn forventet} \]

Hvorfor hypergeometrisk fordeling?

Den hypergeometriske fordelingen brukes fordi:

  • Vi trekker uten tilbakelegging fra en endelig populasjon (100 søkere)
  • Populasjonen er delt i to grupper (40 menn og 60 kvinner)
  • Vi trekker et fast antall (20 personer) og teller antall av en bestemt type (menn)

Binomisk fordeling ville vært passende ved trekning med tilbakelegging, men her velges personer uten tilbakelegging fra en relativt liten populasjon.

\(H_0\): Utvelgelsen er tilfeldig. \(H_1\): Ledelsen velger bevisst flere menn. En hypergeometrisk fordeling er passende fordi vi trekker uten tilbakelegging fra en endelig populasjon med to kategorier.

Oppgave 2b)

  • \(\displaystyle P(X = k) = \dfrac{\binom{M}{k}\binom{N-M}{n-k}}{\binom{N}{n}}\)hypergeometrisk fordeling: \(k\) av \(n\) trukket fra gruppen med \(M\) av \(N\)Del 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle E(X) = n \cdot \dfrac{M}{N}\)forventningsverdien i en hypergeometrisk fordelingDel 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle p\text{-verdi} = P(X \geq 12) < 0{,}05 \ \Rightarrow\ \text{forkast } H_0\)ensidig test: forkast \(H_0\) når \(p\)-verdien er under signifikansnivåetDel 2: kan slås opp
Gjennomfør hypotesetesten med signifikansnivå 5 % og vurder om ledelsen bevisst velger menn.
Vanlig feil: \(p\)-verdien i en ensidig test er \(P(X \geq 12)\), ikke \(P(X = 12)\). Mange regner ut punktsannsynligheten for det observerte antallet og får en for liten verdi. Ta med alle utfall som er minst like ekstreme som det observerte.

Under \(H_0\) er \(X\) hypergeometrisk fordelt med parametere:

  • \(N = 100\) (totalt antall søkere)
  • \(M = 40\) (antall menn)
  • \(n = 20\) (antall inviterte)

Forventet antall menn under \(H_0\):

\[ E(X) = n \cdot \frac{M}{N} = 20 \cdot \frac{40}{100} = 8 \]

Vi observerte 12 menn. Siden \(H_1\) påstår at ledelsen velger bevisst flere menn, gjennomfører vi en ensidig test (høyresidig). Vi beregner:

\[ P(X \geq 12) = P(X = 12) + P(X = 13) + \cdots + P(X = 20) \]

Den hypergeometriske sannsynligheten er:

\[ P(X = k) = \frac{\binom{40}{k}\binom{60}{20-k}}{\binom{100}{20}} \]

Ved bruk av digitale verktøy beregner vi:

\[ P(X \geq 12) \approx 0{,}038 \]

Siden \(P(X \geq 12) \approx 0{,}038 < 0{,}05\) (signifikansnivået), forkaster vi \(H_0\).

\(P(X \geq 12) \approx 0{,}038 < 0{,}05\). Vi forkaster \(H_0\) på 5 % signifikansnivå. Det er grunnlag for å si at ledelsen bevisst velger menn til intervju.

Oppgave 3 (4 poeng)

Oppgave 3a)

  • \(\displaystyle S = \dfrac{a_1}{1-k}, \quad |k| < 1\)summen av en uendelig geometrisk rekke — gjelder bare når \(|k| < 1\)Del 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle \ln\dfrac{1}{c} = -\ln c, \quad \ln e = 1\)logaritmeregler som gir \(\ln\frac{1}{e} = -1\)Del 2: kan slås opp
En uendelig geometrisk rekke er gitt ved \(1 + (\ln x - 1) + (\ln x - 1)^2 + \cdots\)
Påstand: Dersom \(x = \frac{1}{e}\) vil summen av rekken være \(\frac{1}{3}\).

Vi har en geometrisk rekke med første ledd \(a_1 = 1\) og kvotient \(k = \ln x - 1\).

For \(x = \dfrac{1}{e}\):

\[ k = \ln\left(\frac{1}{e}\right) - 1 = -1 - 1 = -2 \]

Rekken konvergerer kun dersom \(|k| < 1\). Her er \(|k| = |-2| = 2 > 1\).

Påstanden er usann. For \(x = \frac{1}{e}\) blir kvotienten \(k = -2\), og rekken konvergerer ikke. Summen eksisterer altså ikke.

Oppgave 3b)

  • \(\displaystyle A = \int_a^b \big(f(x) - g(x)\big)\,\mathrm{d}x\)arealet mellom to grafer der \(f(x) \geq g(x)\)Del 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle h(-x) = -h(x) \ \Rightarrow\ \int_{-c}^{0} h(x)\,\mathrm{d}x = -\int_{0}^{c} h(x)\,\mathrm{d}x\)for en oddefunksjon er arealene på hver side av origo like storeDel 2: kan slås opp
\(f(x) = x^3 - x^2 - ax\) der \(a \in \mathbb{R}\), og \(g(x) = -x^2 + x\).
Påstand: Grafene til \(f\) og \(g\) avgrenser to områder som er like store når \(a > -1\).

Vi finner skjæringspunktene mellom \(f\) og \(g\):

\[ f(x) = g(x) \] \[ x^3 - x^2 - ax = -x^2 + x \] \[ x^3 - ax - x = 0 \] \[ x^3 - (a+1)x = 0 \] \[ x\big(x^2 - (a+1)\big) = 0 \]

Skjæringspunktene er \(x = 0\) og \(x^2 = a+1\).

For \(a > -1\) har vi \(a + 1 > 0\), slik at det finnes to reelle løsninger \(x = \pm\sqrt{a+1}\). Vi har altså tre skjæringspunkter: \(x = -\sqrt{a+1}\), \(x = 0\), og \(x = \sqrt{a+1}\).

Differansefunksjonen er:

\[ f(x) - g(x) = x^3 - (a+1)x = x(x^2 - (a+1)) \]

La \(c = \sqrt{a+1}\). Differansefunksjonen er \(h(x) = x^3 - c^2 x = x(x-c)(x+c)\).

Vi sjekker at \(h\) er en oddefunksjon: \(h(-x) = (-x)^3 - c^2(-x) = -\big(x^3 - c^2x\big) = -h(x)\).

Integralet over det ene området:

\[ \int_{-c}^{0} h(x)\,dx = \int_{-c}^{0} \big(x^3 - c^2 x\big)\,dx \]

Og over det andre:

\[ \int_{0}^{c} h(x)\,dx = \int_{0}^{c} \big(x^3 - c^2 x\big)\,dx \]

Siden \(h(x)\) er en oddefunksjon, har vi:

\[ \int_{-c}^{0} h(x)\,dx = -\int_{0}^{c} h(x)\,dx \]

Altså er integralene over de to delintervallene like store i absoluttverdi, men med motsatt fortegn. Det betyr at de to områdene avgrenset av \(f\) og \(g\) mellom \(x = -c\) og \(x = 0\), og mellom \(x = 0\) og \(x = c\), har samme areal.

Påstanden er sann. Differansefunksjonen \(f(x) - g(x) = x^3 - (a+1)x\) er en oddefunksjon, så de to områdene mellom grafene er symmetriske om origo og dermed like store, for alle \(a > -1\).

Oppgave 4 (4 poeng)

Oppgave 4a)

Bestem en rekursiv formel for tallfølgen 1, 2, 6, 15, 31, 56, ...

Vi studerer differansene mellom påfølgende ledd:

Ledd \(a_n\)126153156
1. differanse1491625

Differansene er \(1, 4, 9, 16, 25, \ldots\), altså \(1^2, 2^2, 3^2, 4^2, 5^2, \ldots\)

Dermed:

\[ a_{n+1} - a_n = n^2 \]
Rekursiv formel: \[ a_1 = 1, \qquad a_{n+1} = a_n + n^2 \quad \text{for } n \geq 1 \]

Oppgave 4b)

  • \(\displaystyle S_n = a_1 + a_2 + \cdots + a_n\)summen av de \(n\) første leddeneDel 2: kan slås opp
Bruk den rekursive formelen til å lage et program som regner ut summen av de 30 første leddene.

Et Python-program som løser oppgaven:

a = 1
s = a

for n in range(1, 30):
    a = a + n**2
    s = s + a

print("Summen av de 30 første leddene:", s)
    

Resultat av kjøringen:

Summen av de 30 første leddene: 67455
    

Forklaring: Vi starter med \(a_1 = 1\) og \(s = 1\). For \(n = 1, 2, \ldots, 29\) oppdaterer vi \(a\) med formelen \(a_{n+1} = a_n + n^2\) og legger det nye leddet til summen. Etter løkken har vi beregnet \(a_1 + a_2 + \cdots + a_{30}\).

Summen av de 30 første leddene i tallfølgen er 67 455.

Oppgave 5 (6 poeng)

Oppgave 5a)

  • \(\displaystyle T = L \cdot \dfrac{r^n(r-1)}{r^n - 1}\)terminbeløpet på et annuitetslån med \(n\) terminer og vekstfaktor \(r\)Del 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle S_n = a_1 \cdot \dfrac{k^n - 1}{k - 1}\)summen av en endelig geometrisk rekke med kvotient \(k\) — med \(k = r\) gir den annuitetsformelenDel 2: kan slås opp
Ole har lån på 799 273 kr med rente 5,242 % per år, og maks 30 års nedbetaling med én termin per år. Vis at terminbeløpet blir 53 437 kr.

Vi bruker annuitetsformelen. Med vekstfaktor \(r = 1{,}05242\), lån \(L = 799\,273\) og \(n = 30\) terminer:

\[ T = L \cdot \frac{r^n(r-1)}{r^n - 1} \]

Vi beregner:

\[ r^{30} = 1{,}05242^{30} \approx 4{,}6310 \]
\[ T = 799\,273 \cdot \frac{4{,}6310 \cdot 0{,}05242}{4{,}6310 - 1} \] \[ = 799\,273 \cdot \frac{0{,}24276}{3{,}6310} \] \[ = 799\,273 \cdot 0{,}06686 \] \[ \approx 53\,437 \text{ kr} \]
Terminbeløpet med 30 års nedbetaling blir 53 437 kr.

Oppgave 5b)

  • \(\displaystyle T = L \cdot \dfrac{r^n(r-1)}{r^n - 1}\)terminbeløpet på et annuitetslån med \(n\) terminer og vekstfaktor \(r\)Del 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle r = 1 + i\)vekstfaktor fra rentesats \(i\) skrevet som desimaltallDel 2: kan slås opp
Hva må rentesatsen være for at Ole skal betale ned lånet på 25 år med terminbeløp 53 437 kr?

Vi bruker annuitetsformelen med \(T = 53\,437\), \(L = 799\,273\), \(n = 25\) og ukjent vekstfaktor \(r = 1 + i\):

\[ 53\,437 = 799\,273 \cdot \frac{r^{25}(r-1)}{r^{25} - 1} \]

Vi løser denne likningen numerisk (med CAS/digitalt verktøy).

Vi prøver ulike rentesatser:

  • \(i = 4\,\%\): \(T = 799\,273 \cdot \frac{1{,}04^{25} \cdot 0{,}04}{1{,}04^{25} - 1} \approx 799\,273 \cdot 0{,}06401 \approx 51\,163\) kr (for lavt)
  • \(i = 4{,}5\,\%\): \(T \approx 799\,273 \cdot 0{,}06744 \approx 53\,902\) kr (for høyt)

Ved numerisk løsning (CAS):

\[ i \approx 0{,}0442 = 4{,}42\,\% \]
Rentesatsen må være ca. 4,42 % per år for at Ole skal betale ned lånet på 25 år med terminbeløp 53 437 kr.

Oppgave 5c)

  • \(\displaystyle R_k = L \cdot r^k - T \cdot \dfrac{r^k - 1}{r - 1}\)restlånet etter \(k\) like terminbeløp \(T\)Del 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle R_{\text{ny}} = R \cdot r - T_k\)restlånet etter neste termin: renter legges til, terminbeløpet trekkes fraDel 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle T_k = T \cdot 1{,}05^k\)terminbeløpet øker med \(5\,\%\) per terminDel 2: kan slås opp
Ole betaler 53 437 kr de 12 første årene, deretter øker han terminbeløpet med 5 % per termin. Renten er 5,242 % gjennom hele perioden. Hvor mange år tar det?

Vi lar \(r = 1{,}05242\) (vekstfaktor for rente) og \(T = 53\,437\).

Steg 1: Restlån etter 12 år med fast terminbeløp

Restlån etter \(k\) terminer med annuitetslån:

\[ R_k = L \cdot r^k - T \cdot \frac{r^k - 1}{r - 1} \]

Etter 12 år beregner vi restlånet iterativt (digitalt verktøy):

\[ R_{12} \approx 613\,010 \text{ kr} \]

Steg 2: Nedbetaling med økende terminbeløp

Fra år 13 betaler Ole \(T_{13} = 53\,437 \cdot 1{,}05 = 56\,109\) kr, og beløpet øker med 5 % per år.

Vi setter opp en iterasjon. La \(R\) være restlånet, og la \(k = 1, 2, 3, \ldots\) telle terminene etter de 12 første. Terminbeløp nummer \(k\) betales altså i år \(12 + k\):

\[ T_k = 53\,437 \cdot 1{,}05^k, \qquad R_{\text{ny}} = R \cdot 1{,}05242 - T_k \]

Vi itererer med digitalt verktøy til restlånet \(\leq 0\):

År etter startTerminbeløpRestlån etter betaling
1356 109589 035
1458 914560 998
1561 860528 545
1664 953491 299
1768 201448 852
1871 611400 770
1975 191346 587
2078 951285 804
2182 898217 888
2287 043142 266
2391 39558 329
2495 965< 0
Lånet er nedbetalt i løpet av ca. 24 år (det 24. terminbeløpet dekker restlånet).

Oppgave 6 (4 poeng)

Oppgave 6a)

  • \(\displaystyle E(p) = 300\,e^{-0{,}01p}\)etterspørselen ved prisen \(p\) — sett inn \(p = 30\)Gitt i oppgaven
En bedrift har kostnad \(K(x) = 0{,}2x^2 + 50x + 1500\) og etterspørsel \(E(p) = 300\,e^{-0{,}01p}\). Regn ut \(E(30)\) og gi en praktisk tolkning.

Vi setter inn \(p = 30\):

\[ E(30) = 300\,e^{-0{,}01 \cdot 30} = 300\,e^{-0{,}3} \]

Vi beregner:

\[ e^{-0{,}3} \approx 0{,}7408 \] \[ E(30) \approx 300 \cdot 0{,}7408 \approx 222{,}2 \]

Praktisk tolkning: Når prisen per vare er 30 kr, vil etterspørselen (antall enheter kundene ønsker å kjøpe) være ca. 222 enheter.

\(E(30) \approx 222\). Når prisen er 30 kr per enhet, etterspørres ca. 222 enheter av varen.

Oppgave 6b)

  • \(\displaystyle I = p \cdot x\)inntekt er pris per enhet ganger antall solgte enheterDel 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle E(p) = 300\,e^{-0{,}01p}\)etterspørselen gir sammenhengen mellom \(x\) og \(p\)Gitt i oppgaven
  • \(\displaystyle e^{u} = c \iff u = \ln c\)løser \(x = 300\,e^{-0{,}01p}\) med hensyn på \(p\)Del 2: kan slås opp
  • \(\displaystyle \ln\dfrac{a}{b} = \ln a - \ln b\)logaritmen til en brøkDel 2: kan slås opp
Finn et uttrykk \(I(x)\) for inntekten som funksjon av antall solgte enheter.

Inntekten er \(I = p \cdot x\), der \(x = E(p) = 300\,e^{-0{,}01p}\).

Vi trenger å uttrykke \(p\) som funksjon av \(x\). Fra etterspørselsfunksjonen:

\[ x = 300\,e^{-0{,}01p} \] \[ \frac{x}{300} = e^{-0{,}01p} \] \[ \ln\left(\frac{x}{300}\right) = -0{,}01p \] \[ p = -100\,\ln\left(\frac{x}{300}\right) = 100\,\ln\left(\frac{300}{x}\right) \]

Inntekten som funksjon av \(x\):

\[ I(x) = p \cdot x = 100x\,\ln\left(\frac{300}{x}\right) \]

Dette kan også skrives som:

\[ I(x) = 100x\big(\ln 300 - \ln x\big) \]
\[ I(x) = 100x\,\ln\!\left(\frac{300}{x}\right), \qquad 0 < x \leq 300 \]

Om oppgaveteksten: Oppgaveteksten i dette løsningsforslaget er gjengitt fra Utdanningsdirektoratets (UDIR) eksamen i Matematikk S2 (høsten 2024). Vi gjengir oppgaveteksten bevisst, slik at du kan følge løsningen uten å veksle mellom dokumenter. Eksamensoppgaver fra offentlige myndigheter er uten opphavsrettsvern etter åndsverkloven § 14 og kan gjengis fritt. Selve løsningsforslaget, forklaringene og figurene er utarbeidet av Eksamenssett.no. Opphavsrettsbeskyttede bilder og illustrasjoner fra originaleksamen er fjernet.

Nyere løsning
Vår 2025
Eldre løsning
Vår 2024

Alle løsningsforslag for S2

Vår 2026Høst 2025Vår 2025Høst 2024Vår 2024Høst 2023Vår 2023
Se eksamensoppgaven
eksamenssett.noTren målrettet

Komplett samling av eksamensoppgaver og løsninger for norsk skole.

Om ossPrivatundervisningPriserSlik bruker du sidenFAQPersonvernVilkårAngrerettKontaktKI-deklarasjon

© 2026 Eksamenssett.no · Alle rettigheter forbeholdt

Innholdet er utviklet med KI og kvalitetssikres kontinuerlig – av modellene, og ved at våre tusenvis av brukere kan melde fra om feil. Slik jobber vi med kvalitet →

Eksamenssett.no eies og drives av Studenthjelp Privatundervisning AS

Org.nr. 913 117 387 (Foretaksregisteret) · Aksel Olsens vei 10B, 1597 Moss · Ikke MVA-registrert