大学数学のストークスの定理を用いる問題です。 大問7がわからないので教えて貰いたいです。

I. 曲面Sを原点 (0,0,0) と点 (1,1,0) を頂点とする一辺の長さが1の ry 平面上の正方形の内部と し,S の単位法線ベクトル n は正方形から上向き(z20) とする.また S の境界を Cとし,その 向きは反時計回りであるとする. このときベクトル関数 a = |エ+!,-エ+1y,z] について C に沿っ た線積分 a. dr を Stokes の定理を用いて求めよ. ab? ab (2) 2md2 (3) 30 (4) 2 II. 18T III. (1) 8md (2) 4m (3) 3 (4) 8 6 . 略 tauss の発散定理を用いる) V. 2π VI. T VII. -2

これの（2）がどうしてこうなるのか分からないです。出来れば解説をしていただきたいです。よろしくお願いします

lim 12) 不三形 25m0 lim (32-2c) (3)1im ー× 2m50 50 -limE() -8 X→ →1 0 1

分からないので教えて頂きたいです。

題A S の-スとおき= ー(j-12,ッ)と 受換する.このときぎの物ずの九希と分散S緒(めまが を求めなさい。 希器(むーラ (定義式)を変形してご~元がー( が成り注っことを示しなさい。.

高校数学ですが解答がなく、困ってます。 回答して欲しいですm(_ _)m

7 【20 点】.次の表は、 あるクラスの生徒10人 (生徒 A~J) のテストの得点である。 このテス トの得点の平均値、 分散、 標準偏差を求めよ。 分散及び標準偏差の定義 求め方については、 以 下の説明を参照にしても良い。

ポアソン分布を使うと思うのですが解けません...教えていただけないでしょうか。

6. ジャムの瓶詰を生産している工場がある. この工場の瓶詰には 2 %の不良品が含ま れることが分かっている. (1) 製品5個を無作為抽出する. 不良品の数を確率変数Xぶとするとき, 確率変 数Xはどのような確率分布に従うか示せ. 平均と分散を求めよ. (2) 製品100個を無作為抽出する. 不良品の数を確率変数ぶとするとする. このときの平均と分散を求めよ. (3) 製品10 0個を無作為抽出する. 不良品の数を確率変数X, 標本の大きさ は十分大きいと考え正規分布で近似する. このときの平均と分散は(2 ) で求めた 値を用いる. 不良品が3 個以上含まれている確率はおよそ何%か求めよ.

少しでもわかる人教えてください

1. 正規母集団 W1,4) からの無作為標本 メュ, ズぅ,.……,メio があり, その標本平均を 好, 標本分散を 92 とする. 以下の値を求めよ. 1) P((Xュ - 1)/2 < 1.96) の値. (2) ア(一zo < Y10(丈 1)/2 < zo) = 0.8990 となる zo の値. (3) P(1052/4 < zo) = 0.10 となる zo の値. (4) (3ズー 1)/S < ヵo) = 0.05 を満たす 4。 の値. 2. 離散型確率変数 メ が以下を満たすとする. P(メーー gニ012… このとき, アー4テがe9 の不偏推定量となることを示せ. 3.z > 2とする. 母平均が 母分散が 2 である母集団からの無作為標本 メュ, X。,、.,え。 に対して, 旭 ニ ga (2 4%) と人の ニe(ズえっ え。) がなの不信推定量であるとき, 定数。 と o と求めよさ らに, 本 と作がの不偏推定量であるとき, どち らが有効であるか判定せよ.

この問題の答え、これで合ってますか？

⑨ 続 このテストの平均は70点、分散は16で あった。A君の信 T= (67-70) /V16x10+50 T=-3/Y16x10+50 T=-075x10+50

(1)不偏推定量はどれか。 (2)有効性の観点から望ましい推定量どれか。 です。よろしくお願いします。

3を教えて下さい🙇‍♂️

1. 次の各標本の算術平均 ・分散 22・標準偏差 s を求めよ. (1) 11, 10, 9, 8, 13, 12, 10, 8, 9, 10. (2) 152, 148, 155, 145, 150. 2. 次の標本の算術平均 *・分散 s2・標準偏差 ・不偏分散 2・不偏標準偏差 w・メ ジアン AMe を求めよ: 157,160,154,168, 162,155, 163, 167, 156, 158. 3. 問題 1 (2) のデータの幾何平均 G・調和平均 万 を求めよ.

Σa(n) で発散するがΣa(n)^2 で収束するような数列 a(n)>=0 の例を挙げてください。 お願いします🙇‍♀️🙇‍♀️