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Mathematics Undergraduate

2次元確率分布の期待値について 画像のように期待値は定義されています。 これから離散の場合だと E[X]=Σ[j=1 to r]xj•P(x=xj)と求めることができます。 しかし E[Y]=Σ[k=1 to c]yk•P(Y=yk)を上みたいに簡単に求めることはできない... Read More

(x,9) = f(x)fa(y). X X, Y:独立 Y =yを与えたときのXの条件付き密度関数は f(z,y) f(x, v) h (zl) = *o nal . (z,y) de 18 で定義される。この条件付き密度関数による平均, 分散が Y = yを与えた こ、 ときのXの条件付き平均, 分散である: *00 E[Xy] = E[X|Y=y]= |zf(zl) da , ional VIXl] = V[X|Y=v]= _(x-E[X\v]}"A(zl») dx. 18 午 また、X=ェを与えたときの Yの条件付き密度関数,平均,分散も同様 a である。 4.2 共分散と相関係数 (X, Y) の関数 h(X, Y) の平均は, 確率変数の平均と同様に O X E((X, Y)} = |/ Me,y) dF(x,1) ときで定義され,離散分布と密度型分布に対しては次のように計算される: r E{h(X, Y)} = 2と(x;, Ya)f(x;, Uk) (離散) j=1 k=1 E(h(X, Y)} = | T Ma,y)f(x,v) drdy (密度)。 前述の(E1) - (E4) (19 ページ) と同様な性質に加え,さらに,次の性質が成 り立つ: (E5)関数が直積のときは, 条件付き平均を使って,ー E(h(X)h(Y)} = E(E[h(X)|Y]h(Y)). (E6) X, Y が独立のとき, 関数の積の平均は平均の積に等しい: E(h(X)h(Y)} = E{h(X)}E{ha(Y).

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Mathematics Undergraduate

データの分析です。 (3)がわかりません。教えてください!

あるクラスの生徒 40人について、100点満点のテ ストを行った。右の図は、テストの得点のヒストグ ラムである。 (1) 次のア]に当てはまるものを,下の0~ ●のうちから1つ選べ。 この40人のデータの第3四分位数が含まれる階 (人) 10 20 0 0 0 0 0 0 1(点) 級は、ア」である。 0 10点以上20点未満 0 40点以上50点未満 0 70 点以上80点未満 (2) 次のイコ ウ]に当てはまるものを、 右の図の0~0のうちから1つずつ選べ。ただし、 解答の順序は問わない。 このデータを箱ひげ図にまとめたとき,ヒストグ ラムと矛盾するものは、 ロウである。 0 20 点以上30点未満 0 50 点以上60点未満 0 80 点以上90 点未満 30 点以上40点未満 60 点以上70点未満 ● 90 点以上100点未満 0 0 10 20 30 40 50 60 0 0 (点) (3) 後日,このクラスで再試験を行ったところ,再 試験の得点の箱ひげ図は右の図のようになった。 次のa~cのうち、最初のテストの得点から再試 験の得点への変化の分析結果として、箱ひげ図と矛盾するものは、エ]である。 |]に当てはまるものを、次の0~0のうちから1つ選べ。 a どの生徒の得点も上がった。 6 10 20 0 0 50 0 (点) b 最初のテストの特点で下位-に入るすべての生徒の得点が上がった。 c 最初のテストの得点で下位-に入るすべての生徒の得点が下がった。 0 aのみ 0 bのみ 0 cのみ 0 aとb 0 aとc

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