微分方程式です この続きを教えて下さい また、ここまでは合ってますか？？ お願い致します

713 1137 * dy = y + 1 lot + y っし 2 + cot + 美=Vとおくと=V+Cov dy 1/2 - v+ couv² = 1 + (-sin'√) dv ds dx = E de 1- Sinu du & you ε 12'> 4

この行列式の解き方が分かりません。

1 2 3 4 5 51 2 3 4 4 5 1 2 3 34512 2345 1

行列式を求めたいのですがわかりません。 誰か教えてくださいm(_ _)m

(3) C= e² e3 e4 : en en+1 C = e e3 3e en-1 en e3 2e4 2e5 2e¹+1 2en+2 0 w o e2 [Hint] To calculate this determinant elegantly, you can use the following: 0 e² e3 e² e3 0 e3 2e5 3e6 en-1 en e... S 3e¹+2 3n+3 0 0 e3 en-1 en ... ... ... .….. W 2en+1 3en+2 : (n-1)e2n-2 (n-1)e2n-1 en 0 en-1 en 0 en e 0 0 en+1 2en+2 3en+3 : (n-1)e2n-1 ne²n 0 0 0 0 e3 : 0 0 ... ... ⠀⠀ en-1 en-1 en-1 *** en-1 0 en en en : en en

統計学の知識ある方、以下にある式の導出方法分かりやすく教えていただきたいです。 分かるところだけでも教えてくれると嬉しいです😭 ちなみにこのサイトは、 統計学入門 http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat0001.html こ... Read More

19:56 1 allệ (注3) 相関分析と同様に回帰分析の場合も信頼区間を求めることができま す。まずyの推測値の信頼区間は次のようになります。 この信頼区間は母集 団のy推測値の100(1-α) % が含まれる範囲を表し、信頼限界と呼ぶことが多 いようです。 y=a+b=(my-bmx)+bx = my+b(z-mz)→(j-my)=b(x-mz) VR VR V(j-my) = V(j)+V(my)-2C(j,my) = V(g) + -2 = V(y) - VR =V n n n =V(b(z-mx))=(x-m²) 2V(b)=(x-m²) 2VR S エエ (x - ₂)² 2V (6) - Vx{1+ (².²} =VR n S x=X0の時のy推測値の100(1-α)% 信頼限界: U Dol=a+bro ±t(n-2,a) VR -2,0)√| V₁ { 1/2 + ( 2 = m₂) ² } n S エ mx:xの標本平均 Sxx:xの平方和 VR : 残差分散 VR C(jj,my) = y推定値とmyの共分散 t(n-2, α): 自由度(n-2)のt n 分布における100α%点 この100(1-α)% 信頼限界において、x=mxの時の値を計算すると次のように なります。 VR ŷOL =a+bm±t(n-2,0) VR・ -2,0) √/ VR { 1 1 1 + (m₂ - m₂)² S エエ 2²}. =my±t(n-2,a)V n n これは値と残差分散が少し異なるだけで、 平均値の信頼限界(信頼区間) とほ ぼ同じ式であることがわかると思います。 つまり回帰直線は平均値を2次元 に拡張したものに相当し、 y推測値の信頼限界は平均値の信頼限界を2次元に 拡張したものに相当することになります。 次にyの信頼限界を求めてみましょう。 もしaとbに誤差がない、つまりy推 測値に誤差がないとすると次のようになります。 これが許容限界になりま す。 V(g) = V(g+c)=V(e) =VR x=x0の時のyの100(1-α) % 許容限界: gol =a+bro ±t(n-2,a)VVR you x=mxの時: gol = my±t(n-2,a) VVR しかし実際にはaとbには誤差があるので次のようになります。 これが棄却 限界です。 回帰分析の場合は棄却限界のことを予測限界 (prediction limit)と 呼びます。 (x-²)) S エ n n SII V(g+c)=V(g)+V(c) +2C(j,c)=VR /R { 1 + (*² =− m ₂) ² } + V₁ + 0 = VR { 1 + 1 2 + ( x − m ₂ )² ]} x=X0の時のyの100(1-α) % 予測限界: 1 (x-m₂)² yoz=a+bro ±t(n-2.0)/VR =t(n-2,α) √ -2,0) √/V₁ { 1 + 1 + n S エ U x=mxの時: yol = my ±t(n-2,a) 2, a) √/ VR (1+1) VR (1+ 安全ではありません - snap-tck.com

2013年センター数学 第3問(2)に関しまして、 質問させていただきます。 画像に載せております。 分かる方、お教えください。 よろしくお願いいたします🙇‍♀️💦

(1) 数列{pm} は次を満たすとする。 1 p=3.pn+1 = 3 Pn+1 (n = 1, 2, 3, ...) 数列{pn}の一般項と,初項から第n項までの和を求めよう。 まず、 ①から ア ア 1 Pn+1 = Pn (n = 1, 2, 3, ...) 3 イ イ となるので,数列{bn}の一般項は Pn + n-2 ウ ● I である。 したがって, 自然数nに対して キ n 1 窓が + k=1 ク ケ サ である。 (2) 正の数からなる数列{an}は,初項から第3項が α = 3, a2 = 3,a3=3 であり,すべての自然数nに対して an+an+1 an+3= an+2 を満たすとする。 また, 数列{bn}, {cm} を, 自然数nに対して, b" = a2n-1, Cn=a2nで定める。 数列{bn}, {cn}の一般項を求めよう。 まず、②から ス a₁ + a₂ a5=3, a6 = a=3 a4= a3 セ である。 したがって, bı = b2= bg = b4=3 となるので bn=3 (n = 1, 2, 3, ...) と推定できる。 n オカ n 3

図の問３，４，５が分からないです。

在学生の皆様へ Campus Life × 6 OGU-Caddie ○ 統計学課題2a(確率)(1).F × S shisoushib-zentaisetsumei.r × 6 onlineshiken.pdf Clearnote - 勉強ノートまとめア × ロ C 0 ファイル|| C:/Users/81809/Downloads/統計学課果題2a(確率)%20(1).pdf 陽輝 更新 : 田 アプリ G Gmail マップ D YouTube 国 リーディングリスト 三 統計学課題2a(確率)(1).pdf 3/3 | 100% 統計学 学生番号 氏名 (母集団と標本) 問題3 正規母集団の母平均をm、母標準偏差をSとおく。1個の標本平均をX、標本標準偏差をS,と するとき、それぞれの関係を説明しなさい(100字程度)。 問題4 中心極限定理についてわかりやすく説明しなさい(丸写しではなく、高校生に説明するように 書くこと 200 字程度) 2 問題5 私たちの使うデータはサンプル(標本)である。標本から得られたデータが標本平均である。 n個の標本を調べた時の母平均の信頼区間を説明して表わしなさい。母標準偏差をSとする。 3 13:20 4 A 田 2022/01/25

留学先の統計学の問題です。 4、5、2問あります。 後、数時間で提出となり、焦っております。 どなたかお力添えをお願いします😭😭😭 時差があり、深夜回答はたいへんありがたいです。 朝までにお願いします。

4. The temperature of the Earth at different sites can be measured in two ways. One, by taking readings using thermometers on the ground (x), which is extremely tedious and time consuming. Second, bylasers positioned on satellites revolving about the Earth (v). which ie a less accurate method and may be biased. The readings for both are given below: Ground Therm., x Satellite Laser, y Site 1 4.6 4.7 2 17.3 19.5 3 12.2 12.5 4 3.6 4.2 5 6.2 6.0 6 14.8 15.4 7 11.4 14.9 8 14.9 17.8 emignaia 9 9.3 9.7 10 10.4 10.5 11 7.2 7.4 You would like to test the claim that the Laser method gives a significantly higher reading than the ground therm. method. You may assume that the difference between pairs of scores is approximately normal. A) Would testing for a difference in means or a paired difference test be better to use here? Why? B) Perform the test you concluded in part A). 200 seetV C) Would you have any reservations about yourinference? Why?

この問題の解き方をお願いします

P(マニームん) =p(1一の* (ん=1, 2, 3,...) に従う確率変数 X のモーメント母関数 47x(の を定義より求めてください。 また、 求めた 47x(の を利用して、 万(ズ), レ(ズ) を求めてください。

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ターザ(Z, の, z 三 を示して下さい。

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1. 次の関数は, 原点 (0. 0) において, 連続ですか?また, 偏微分可能ですか? 2 zy=テ0 7@、 9-1 iD