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Mathematics Senior High

数1データ分析です。 かれこれ5時間以上、この変量の変換というのに苦戦しています…😭 YouTubeでこれに関する動画をほぼ全てみて、評価がいいものはもう5回以上見ました。なぜか教科書には書いていなかったので、この参考書(青チャート)(写真の1枚目)を読みまくりましたが、理... Read More

生本事項 283 変量の変換 ロ し, =ネー%o 変量*のデータの平均を 標準偏差を 。 なる変民々のデータの平価を本を とすす (*。 cは定数) で定めら 誠 に Sz る。 ① 平均の変換 ャーcg 十a (な 計り の 分散・禁準信送の変換 了 分散は s“ーc*s2 ("=さ) 標準偏差は *=lels (s ) な のあとし< 工到玉癌 ,則列員Y吾 自 提 1 ニテtc(Zu寺2e十……二ん)二(0寺%上……十%o)} i z個 ーcX (ね26二…ーオみ。)二ao ーcgみ十%o ニテ(Gーのキ(aージサト……(2 ーテ(ca直す(cgx) (ZsOP… 圭((c土x%)一(cg填x%)】 =人c(ーの(の…+cf(計の 三cs2 ように, 関係式ァcz によって変量 を別の変量 x に変えることを 変量の変換 う。 変量の変換 /王 っ において, ゎニィ, c一sz と誠⑳g 標準化に関連する値の中で, 代表的なものとして 偏差値 があげられる。 教科の試験を受けた場合 各教科の平均点が異なることが多いため, 得点のみで教科 実力の差を見極めることは難しい。このようなとき, 信差値を用いれば各教科の平 が異なっていても教科間の実力の差が比較しやすくなる。 記モの信差信 ? は 平均値テ と標準偏差 を用いて, 次のように定義される。 EE を様準化し, 更に変換したものが > となっている。 のたと人搬| ーー"ー1 (*>0) このをャの 標準化 という。

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Mathematics Undergraduate

間違いを教えてください②

の気象庁の全国 924 カ所の観測地点(u =924)における冬日 (最低気温が0Cを下回る日数) と間 条日(最気温が 0Cを下回る日数) のデータを集め、度数分布家を作成し、 それをもとに人日 と真人日のそれぞれのローレンツ曲線を描いた図を作成しました。 0 日 50 真科日 90 9 50 10 果積観測地雪割合⑲ 累積日数割合(%) また、冬日のローレンツ曲線と” 平等線に囲まれた図形の面積は、 2906、 真冬日のローレ レジ曲線と完全不平等線に囲まれた図形の面積は、1190 となることから、 {それぞれのジニ係数を求めました。 8 放日のジニ係数が真人を日のジニ係数よりも 2 倍以上大きいのは、 真冬日は寒い地域に集 INるが、冬日は全国に広がってい- であると考えました。 間朋の逢模は、29 日中 10 日が真冬日でした。一方、平年の 2 月では、2 日に1日は 六記上5 とみら、旭は、この前合に基づいて、札幌のある年の 2 月のある 29 日 上の日数が 10 日以下となる確率を二項分布の正規近似で求めようと考えま 吉ける期待休と標準信は、 45、 の 26926 1 ルー29xテ EEを用いながら標準化すると、 95-145 26926 / 布表から、P(Z <186) = 09686であるため、平年 2 月の傾向 旧の5 ち 真人日が10 日以下となる確率は、1-0.9686-0.0314=3.1496 人2020 年は札幌でも吸えだったと結論しました。 reco-oo-6< <-1mo

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