市場調査論の課題で出てきたのですが解ける方いませんか？

iを個人を識別するための添え字とする。 y を1か0しかとらないダミー変数とす る。y = 1 となる確率を pi としを連続量の独立変数とする。 pi をロジスティッ クモデルで定義し 1 Pi 1+ exp(-(01 +α2%)) とする。 (1) 選択肢が2つあるとする。 j を選択肢を識別するための添え字とし、k を独立変数 を識別するための添え字とする。 個人żにおける選択肢jの選択確率を Pij とする。 lijk を個人żにおける選択肢 jのk番目の独立変数とし、βk を各選択肢におけるk 番目の独立変数に対応する共通のパラメータとする。個人żにおける選択肢jの確定 的効用を Uij であらわし Uij = Bixij+β2xij2 と定義する。xijl をj = 1 のとき0,j=2のとき1となるダミー変数とし、xij2 連続量の独立変数とする。選択肢1の選択確率を二項ロジットモデルで定義し (2) exp(Uil) Pil = exp(Ua) + exp(Ui2) とあらわす。 Pi と Pi を比較し相違点を整理して説明しなさい。 (3)

統計学実践ワークブック準1級 第27章 時系列解析 問27.1[1]について教えてください。 解答を見ると、Φ1=-0.8, 0, 0.7 の場合、平均が2になるとありますが、どのような計算をすると2にたどり着けるのでしょうか。自己回帰過程の式のΦ1に値をそれぞれ代入して期... Read More

計量として, 4-DWが に近い場合に帰無仮説を受容し, 2より十分小さな場合に帰無仮説を棄却すればよい。 無仮説を受容も棄却もできない検定不能領域があることと,被説明変数(従属変数)の DW 比は計算が単純であり、 多くの統計ソフトウエアで自動的に求められるが、帰 過去の値を説明変数として含むようなモデル, たとえば、Y=+BX1+781-1+0 つようなモデルの残差には、 DW 比を用いることができない点に注意が必要である。 - 例題 問27.1 次の時系列データのグラフ (a)~(d) は, 1次の自己回帰過程 Yt = 2(1-$1)+1Yt_1+Ut から生成されている。ただし,{U}はN(0,1) に従う擬似乱数より生成されている。 0 2 0 10 10 20 (a) 20 30 (c) 30 40 40 50 50 Joyeriy 図 27.6 0 0 10 10 20 (b) 20 30 (d) 30 40 40 50 50

５つ問題があります。解答がわかる方お願いします。

8 課題 以下の内容を読み進めて、5つの問題に答えてください。 計算の際は、電卓やRを使っていただいて構いません。 ある選挙において, 候補者は二人(AさんとBさんとします) で, 投票者の全員がどちらかに投票しているとします。話 を聞いた人をn, そのうちAさんに投票する人をk, Aさんの得票率をRとすると,以下のような確率モデルが書けます。 \[ P(X=k) = 0_n C_k R^k (1-R)^{n-k} \] 1. ここから 得票率Rが50%の時, 10人に話を聞いて (n=10), A投票する人が0人 (k=0) という場合が起こる確率を求 めてください。 2.Rとnは同じでAに投票する人が10人の時の確率を求めてください。 3. Rとnは同じでAに投票する人が5人の時の確率を求めてください。 上記の確率 市は二項分 れ、 平均 \(np\), 分散\(np (1-p)\) です。 心極限定理からnが十分 分布に従うことがわかっています。 正規分布は以下のように範囲ごとに確率が決まっていま す。 ・標準偏差(\(\sigma\)), 平均 (\(\mu\)) ●1シグマ範囲 \ (\mu\sigma \le X \le \mu + \sigma\) 確率68.3% ■2シグマ範囲 \(\mu - 2\sigma \le X \le \mu + 2\sigma\) 確率 95.4% 3シグマ範囲 \ (\mu-3\sigma \le X \le \mu + 3\sigma\) 確率 99.7% • \(\mu -1.96\sigma \le X \le \mu +1.96\sigma\) の 範囲が確率95%です 3 a a 9 これを使うと、真の得票率Rは95%の確率で \[ r - 1.96 \sqrt(\frac{r(1-r)}{n}}\le R \ler + 1.96\sqrt {\frac{r(1-r)}{n}} \] に含まれると計算できます (詳しい計算は省略します)。 大きい時、 1 4.今,500人に出口調査をして、 Aの得票率が58%だったとします。 この時、真の得票率Rはどんな範囲に入ります か? 5. この計算結果から、 選挙の結果について言えることはなんですか?

５つ問題があります。解答がわかる方お願いします

8 課題 以下の内容を読み進めて、5つの問題に答えてください。 計算の際は、電卓やRを使っていただいて構いません。 ある選挙において, 候補者は二人 (AさんとBさんとします) で, 投票者の全員がどちらかに投票しているとします。 話 を聞いた人をn, そのうちAさんに投票する人をk, Aさんの得票率をRとすると,以下のような確率モデルが書けます。 \[ P(X=k) = 0_n C_k R^k(1-R)^{n-k} \] 1. ここから 得票率Rが50%の時, 10人に話を聞いて (n=10), A投票する人が0人(k=0) という場合が起こる確率を求 めてください。 2.Rとnは同じでAに投票する人が10人の時の確率を求めてください。 3. Rとnは同じでAに投票する人が5人の時の確率を求めてください。 上記の確率分布は二項分布と呼ばれ、平均 \(np\), 分散 \ (np (1-p)\) です。 中心極限定理からnが十分に大きい時, 正規 分布に従うことがわかっています。 正規分布は以下のように範囲ごとに確率が決まっていま す。 ・標準偏差 (\(\sigma\)) 平均 (\(\mu\)) 1シグマ範囲 \(\mu\sigma \le X \le \mu + \sigma\) 確率68.3% 2シグマ範囲 \ (\mu-2\sigma \le X \le \mu + 2\sigma\) 確率 95.4% 3シグマ範囲 \ (\mu-3\sigma \le X \le \mu + 3\sigma\) 確率99.7% • \(\mu - 1.96\sigma \le X \le \mu +1.96\sigma\) の 範囲が確率95%です J 3 a 8 これを使うと、真の得票率Rは95%の確率で \[r-1.96 \sqrt{\frac{r(1-r)}{n}}\le R \ler + 1.96\sqrt {\frac{r(1-r)){n}} \] に含まれると計算できます (詳しい計算は省略します)。 4.今,500人に出口調査をして、 Aの得票率が58%だったとします。 この時、真の得票率Rはどんな範囲に入ります か? 5. この計算結果から、 選挙の結果について言えることはなんですか?

５つ問題があります。わかる方お願いします

16:48 8 課題 以下の内容を読み進めて、5つの問題に答えてください。 計算の際は、電卓やRを使っていただいて構いません。 ある選挙において, 候補者は二人(AさんとBさんとします) で, 投票者の全員がどちらかに投票しているとします。 話 を聞いた人をn, そのうちAさんに投票する人をk, Aさんの得票率をRとすると以下のような確率モデルが書けます。 \[ P(X=k) = {_nC_k R^k(1-R)^{n-k} \] 1. ここから 得票率Rが50%の時, 10人に話を聞いて (n=10), A投票する人が0人 (k=0) という場合が起こる確率を求 めてください。 2.Rとnは同じでAに投票する人が10人の時の確率を求めてください。 3.Rとnは同じでAに投票する人が5人の時の確率を求めてください。 上記の確率分布は二項分布と呼ばれ、平均 \(np\), 分散 \ (np (1-p)\) です。 中心極限定理からnが十分に大きい時、 正規 分布に従うことがわかっています。 正規分布は以下のように範囲ごとに確率が決まっていま す。 ・標準偏差(\(\sigma\)), 平均 (\(\mu\)) ■1シグマ範囲 \(\mu\sigma \le X \le \mu + \sigma\) 確率68.3% ■2シグマ範囲 \(\mu-2\sigma \le X \le \mu + 2\sigma\) 確率95.4% ■3シグマ範囲 \(\mu-3\sigma \le X \le \mu + 3\sigma\) 確率99.7% • \(\mu - 1.96\sigma \le X \le \mu +1.96\sigma\) の 範囲が確率95%です a 三 [24] 8・ 9 これを使うと、真の得票率Rは95%の確率で \[r-1.96 \sqrt(\frac{r(1-r)}{n}} \le R \ler + 1,96\sqrt{\frac{r(1-r)}{n}} \] に含まれると計算できます (詳しい計算は省略します)。 4.今,500人に出口調査をして、 Aの得票率が58%だったとします。 この時、真の得票率Rはどんな範囲に入ります か? 5. この計算結果から、 選挙の結果について言えることはなんですか?

以下の問題を解いていただきたいです。 数学、大学数学、微分、微分方程式、常微分方程式、ホイン法マルサルモデル

自然現象のモデル化(微分方程式) 次の4問の微分方程式を立式してもらいたいです。

問題1 (自然現象のモデル化, 20点) 次の微分方程式を立てよ.各自で導入した記号には説明をつけること. (1) ry平面上の各点で,接線の傾きが sinh である曲線がみたす微分方程式. (2) 新型コロナ感染者数が、 ある地域で、感染者数の3乗に比例して増加していると共に感染者 数の2乗の比例して回復していく。 感染者数に対する微分方程式はどうなるか. (3) 質量と電荷が m1,91 (> 0) の分子が同じく m2,92(< 0) の分子と距離だけ離れている. 電 気的な力で運動する運動方程式は, 比例定数をんとして d²r dt2 = -k- m1 9192 72 である.さらに, 分子の間で距離の3乗に反比例する力が加わるとすると,どのような式に なるか. (4) 半径Rの球形の風船が、 時間 dt の間に一定の空気が送り込まれ, 半径R + dRの球形に膨張 した. 半径Rの増加速度 を求める微分方程式はどうなるか. dR dt

至急❗️ 画像の問題の答えを教えて頂きたいです！

以下の確率行列Pに対する定常状態を π = (xyz) としたとき、yの値を答えよ。ただ し,解答は小数で解答せよ。 0 0.2 0.8 P = 1 0 0 10 0 笑え

至急‼️ 画像の問題の答えを教えて頂きたいです！ わかるものだけで構いません！

ある遷移モデルから構成される確率行列 P= (Pij)が以下で与えられているとする.ただ し, Pijは地点aからaj に 1単位時間あたりに移る 確率を表す。 初期の各地点での存在確率(確率ベク トル)が,(a1a2) = (0.3 0.7) であったと き,1単位時間が経過した後に,a2に存在している 確率を求めよ.ただし, 答えは小数で解答せよ。 P = 0.6 0.4 0.1 0.9

(4)の式と(5)の式の説明を分かりやすく教えて頂けませんか？

第2章 確 家 12 5. 理(3) として採用されている. 以上の定理は確率測度 P が与えられていればどんな型の標本空間にも適 できる。もちろん, これらの定理が使えるためには, 右辺の確率の値がわか。 ていなければならない. 前に指摘したように, 標本空間が有限個の点だけをる むときは,この種の事象の確率の計算はとくに簡単になるので,いま議論をこ のような標本空間に限定することにする。 有限標本空間に対する事象 A の確率を求める際の第一歩は,標本点の各人 に確率を割り当てることである. これらの確率は, 確率の公理のはじめの2つ を満たすように割り当てねばならない。 すなわち,これらの確率はすべて非色 の数で,その和が1となるようなものでなければならない. 確率モデルが予測 に有効であるためには, 特定の標本点に割り当てる確率が,実験を多数回繰り 返したとするときその標本点が得られると期待される回数の割合と一致する上 うなものでなければならない. このような割り当ての可能性はわれわれの経験 や外部の情報,対称性に関する考察, またはこれらを一緒にしたものに基づく であろう.それゆえ,サイコロを転がした経験があってもなくても,図2の標 本空間の各標本点には1/36 の確率を割り当てることが現実的なのである。 標本点の総数を n とし, 各標本点に割り当てた確率を p1, P2, る。各標本点は1つの可能な結果を表わすから, それらは1つの事象である。 この種の事象を単一事象という. これらの事象を e1, @2, *… …, en で表わす. 明 らかにこれらは排反な事象である.さて, いかなる事象 Aも標本点の集合で あるから,Aはそれに対応している単一事象の和である.ゆえに, 公理 (3) に よって次の式が得られる。 2 *……, Pn とす n だすこと P(A} =2 P{e} =M p. と思た k UA ここで和は Aに含まれるすべての標本点についての和である.宝共具(3) 偶然をともなうゲームの多くは, 初期の確率論発展のための原動力であっ た。これらゲームの標本空間は有限個の標本点から成り,すべての標本点には 同じ確率が割り当てられている. これはたとえば,クラップ* とよばれるゲー ム(その標本空間は図2で与えられている)の場合にもいえることである. これ らの標本点の各々には確率1/36 が割り当てられる. n を標本点の総数とし, J(A) を集合 Aの中の標本点の個数とすれば, いまの場合はすべてのi=1, A A 2個のサイコロを用いて行なう 孫の取1