3.64から3.65へ、　偏微分して0と置いたとき ・なぜ-2が消えるのか ・なぜΣが消えるのか がわかりません。ご教示いただければと思います

n n Var [Y] -2こ6 Cov[Y, X,] + こ6,b, Cov[X, X;] (3.64) =1 i,j で与えられることがわかる.(3.64) 式を b; について偏微分して0とおけば n Cov[Y, X,] = b;, Cov[X, X;], i=D1, , 7 (3.65) j=1

全部わかりません。 助けてください😭

右のデータは, 1パックに入っていた10個の卵の重さを計測し, 小数第1位を四捨五入したものである。このデータについて,次のも のを求めよ。 (1) 平均値と中央値 考え方 1 63 60 56 59 63 64 58 60 59 58 (単位:g) e) トン の( 中央値は, データを大きさの順に並べたときに中央にくる値。データの個数が偶数の 肉) 場合は,中央の2つの値の平均をとる。 でよ さでのモ モ) (2) 四分位偏差 考え方 データを大きさの順に並べたとき,4等分する値を小さいほうから, 第1四分位数,第 2四分位数(中央値), 第3四分位数とよび, (第3四分位数)- (第1四分位数) を四分位範 囲という。四分位偏差とは, この四分位範囲の2分の1のこと。 (3) 標準偏差 (根号がついたままでよい) 回 合 Hoof 合 効 ケま 旨ケ対学小 右の表は,ある神社の境内にある杉のうち, 樹齢のわ かっている5本について, 樹齢工年と地上1mにおける幹 の直径y cm を調べたものである。次の問いに答えよ。 (1) エ, yのデータの組を表す点を右の ry平面上にとり, この5本の杉の樹齢と直径の間にはどのような関係があ るか答えよ。 2 樹木番号 の 2 3 r(年) 42 29 60 39 55 y (cm) 20 16 32 21 36 プレートは 合場 160食 40 (2) 変量z, yのn個の組(zi, y), …, (In, Y)がある 30 とき, エ, yの平均をそれぞれz, y として 20 今度× 10 Szy n (zュ-) ( …+(zn-エ) (4-) 大ゲ光 合 t 0 10 20 30 40 50 60 エ を2, yの共分散という。また, エ, yの標準偏差をそれ ぞれ Sz, Sy とするとき 手国S の女ゆはで送へ (yーy)(z-ェ)(y-y) Szy =ー SzX Sy リ-y I 2(エーエ) - Slool で計算される値rを, zとyの相関係数とい う。右の表を埋めて, 5本の杉の樹齢と直径 の相関係数を求めよ (小数第2位を四捨五 の 42 20 代ン出く の 29 16 (3 60 32 39 21 るるっ 36 55 入して,小数第1位ま ので)。計算には電卓を 実使用してよい。 0 0 計| 225 125 =」のリニ ラ ー 15

この写真の(b)のII以降と(c)がわかりません。 近似値についての問題です。どなたか教えていただけませんか？

7) 以後の問題において, 感覚的に把握しやすくするために大文字を大きな数, 小文字を小さな 数として表す。例えば, R» r, X» 2 (a) 円の半径がR→R+rに変化するとき, (円周) = 2π × (半径) はどれだけ変化するか。 i) 半径 10 m の円形トラックとその1m外側との距離の差 i) 半径6400 km の地球の赤道1周とその高さ1m 上空での1周との距離の差を求 めよ。 y ii. の方がi.にくらべて大きな差が生じるように思えるが … (b)血管にコレステロールが付着して, 血管の半径が 15% 減となると,血管の断面積は元 の何%になるか?

(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

相関分析を計算したのですが回答合ってますでしょうか？

ある商品XとYの販教量実時でるか これぶり相関分称を 行なって相関係数および状態を示して下さい No 23 456789| 0計 X||3415038 3415||49 323635 400 Y465434| 5053 383956 5248 470

問題としてはこのURLのやつでexercise2.2.9の問題です。 2.2.9. Define T : ℓ^2(Zn ) → ℓ^2(Zn ) by (T(z))(n) =z(n + 1) − z(n). Find all eigenvalues of T.... 続きを読む

16:22マ l 全 の Exerc: 164/520 matrices, convolution operators, and Fourier r operators. 2.2.9. Define T:l'(Zn) - → e°(ZN) by ニ Find all eigenvalues of T. 2.2.10. Let T(m):e'(Z4) → '(Z) be the Fourier multipliei (mz)' where m = (1,0, i, -2) defined by T (m)(2) = i. Find be l(Z4) such that T(m) is the convolutior Tb (defined by Th(Z) = b*z). ii. Find the matrix that represents T(m) with resp standard basis. 2.2.11. i. Suppose Ti, T2:l(ZN) → e(ZN) are tra invariant linear transformations. Prove that th sition T, o T, is translation invariant. ii. Suppose A and B are circulant NxN matric directly (i.e., just using the definition of a matrix, not using Theorem 2.19) that AB is Show that this result and Theorem 2.19 imp Hint: Write out the (m + 1,n+1) entry of the definition of matrix multiplication; compare hint to Exercise 2.2.12 (i). iii. Suppose b,, bz e l'(Zn). Prove that the cor Tb, o Tb, of the convolution operators Tb, and convolution operator T, with b = 2 bz * b.. E Exercise 2.2.6. iv. Suppose m,, mz € l"(Z). Prove that the cor T(m2) ° T(m) and T(m) is the Fourier multiplier operator T) m(n) = m2(n)m」(n) for all n. v. Suppose Ti, T2:l"(Zw) → e'(Zn) are linear tra tions. Prove that if Ti is represented bya matri respect to the Fourier basis F (i.e., [T; (z)]F =A Tz is represented by a matrix Az with respect t the composition T20T, is represented by the ma with respect to F. Deduce part i again. Remark:ByTheerem 2.19, we have just proved of the Fourier multiplier operat Aresearchgate.net - 非公開

わかったら随時言うんですけど、同じ問題解いてる人、これは解けたよって人、既に解けてて仕方ないから教えてやるよって方もしいたら教えてください。 連投すみません

問4 あるチェーン店の各店舗について, 店先の通行者数[人旧], 最寄り駅からの移動 時間[分],店舗面積 [m°], 従業員数[人],品目数[個]と売上高[万円/週のデータがあ る。このデータを用いて,売上高を目的変数,その他を説明変数として重回帰分析をR で行ったところ次のような結果を得た(ただし出力の一部を省略している)。 以下の各間に答えよ。 Coefficients: Estimate t value Pr(>|t|) (Intercept) 通行者数 1.970 0.061 0.9526 0.049 3.073 0.0133 最寄り駅からの移動時間 店舗面積 -2.235 -2.584 0.0295 0.064 0.159 0.8776 従業員数 3.959 1.484 0.1721 品目数 0.480 3.009 0.0147 Multiple R-squared: 0.8972, Adjusted R-squared: 0.8956

わかったら随時言うんですけど、同じ問題解いてる人、これは解けたよって人、既に解けてて仕方ないから教えてやるよって方もしいたら教えてください。

問4 あるチェーン店の各店舗について, 店先の通行者数[人旧], 最寄り駅からの移動 時間[分],店舗面積 [m°], 従業員数[人],品目数[個]と売上高[万円/週のデータがあ る。このデータを用いて,売上高を目的変数,その他を説明変数として重回帰分析をR で行ったところ次のような結果を得た(ただし出力の一部を省略している)。 以下の各間に答えよ。 Coefficients: Estimate t value Pr(>|t|) (Intercept) 通行者数 1.970 0.061 0.9526 0.049 3.073 0.0133 最寄り駅からの移動時間 店舗面積 -2.235 -2.584 0.0295 0.064 0.159 0.8776 従業員数 3.959 1.484 0.1721 品目数 0.480 3.009 0.0147 Multiple R-squared: 0.8972, Adjusted R-squared: 0.8956

1.2.3全て解けました！ 同じ問題解いててわからないって人もしいたら言ってくださーい！

問1 ある都市Aの1日の最高気温yと最低気温xを7日間にわたって観測したとこ ろ,次のデータを得た。 1日目 2日目 3日目 4日目 5日目 6日目 7日目 最低気温x[°C] 22 24 25 24 24 26 23 最高気温y[°C] 26 29 32 33 30 34 33 このデータから,yを目的変数,xを説明変数とした回帰直線を最小二乗法で求める とy= (1)| +|(2) xであり,決定係数は「(3) |である。 (1)の選択肢 (a) -7 (b) -5 (C) -3 (d) -1 (e) 1 (f) 3 (g) 5 (h) 7 (2)の選択肢 3 (3) の選択肢 11 17 25 15 25 21 37 29 (の ( (b) 32 48 64 32 48 32 48 32

標準正規分布において、P(-k <= X <= k)=0.97を満たすkの値はいくらか。 という問題なのですが、何かヒントでもいいので教えていただけないでしょうか。

標準正規分布表 N(0,1°) 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.07 0.08 90°0 60°0 0.0279 | 0.0319 0000°0 0.0040 0.0438 0.0080 0.0120 0.0160 0.0199 0.0239 0.0359 0°0 0.1 0.0398 0.0478 0.0517 0.0557 0.0596 0.0636 | 0.0675 0.0714 0.0753 0.2 0.0793 0.0832 0.0871 0.0910 0.0948 0.0987 0.1026 0.1064 0.1103 0.1141 0.3 0.1179 0.1217 0.1255 0.1293 | 0.1331 0.1368 0.1406 | 0.1443 0.1480 0.1517 0.4 0.1554 0.1591 0.1628 0.1664 0.1700 0.1736 0.1772 | 0.1808 0.1844 0.1879 0.5 0.1915 0.1950 0.1985 0.2019 0.2054 0.2088 0.2123 0.2157 0.2190 0.2224 0.6 0.2257 0.2291 0.2324 0.2357 0.2389 0.2422 0.2454 | 0.2486 0.2517 0.2549 0.7 0.2580 0.2611 0.2642 0.2673 0.2704 0.2734 0.2764 | 0.2794 0.2823 0.2852 0.8 0.2881 0.2910 0.2939 0.2967 0.2995 0.3023 0.3051 0.3078 0.3106 0.3133 12|0.3238 0.3159 | 0.3186 60 0.3413 | 0.3438 0.3212 0.3264 0.3289 0.3315 0.3340 0.3365 0.3389 1.0 0.3461 0.3485 0.3508 0.3531 0.3554 0.3577 0.3599 0.3621 1.1 0.3643 0.3665 0.3686 0.3708 0.3729 0.3749 0.3770 0.3790 0.3810 0.3830 1.2 0.3849 0.3869 0.3888 0.3907 0.3925 0.3944 0.3962 0.3980 0.3997 0.4015 1.3 0.4032 0.4049 0.4066 0.4131 660V0 0.4115 0.4265 0.4082 0.4147 0.4162 0.4177 1.4 0.4192 0.4207 0.4222 0.4236 | 0.4251 0.4279 0.4292 0.4306 0.4319 1.5 0.4332 0.4345 0.4357 0.4370 0.4382 0.4394 0.4406 0.4418 0.4429 | 0.4441 1.6 0.4452 0.4463 0.4474 0.4484 0.4495 0.4505 0.4515 0.4525 0.4535 | 0.4545 1.7 0.4554 0.4564 0.4573 0.4582 0.4591 0.4599 0.4608 0.4616 0.4625 0.4633 1.8 0.4641 0.4656 0.4664 0.4671 0.4678 0.4706 669F0 0.4767 0.4649 0.4686 0.4693 0.4732 0.4738 6°9 0.4713 0.4772 0.4719 0.4726 0.4744 0.4750 0.4756 0.4761 2.0 0.4778 0.4783 0.4788 0.4793 0.4798 0.4803 0.4808 | 0.4812 0.4817 2.1 0.4821 0.4826 0.4830 0.4834 0.4838 0.4842 0.4846 0.4850 0.4854 0.4857 2.2 0.4861 0.4864 | 0.4868 0.4871 0.4875 0.4878 0.4881 0.4884 0.4887 0.4890 0.4913 | 0.4916 6060 0.4911 0.4932 2.3 0.4893 0.4904 968F0 0.4898 0.4922 0.4901 0.4906 2.4 0.4918 0.4920 0.4925 0.4927 0.4929 0.4931 0.4934 | 0.4936 2.5 || 0.4938 0.4940 | 0.4941 0.4943 0.4945 0.4946 0.4948 0.4949 0.4951 0.4952 2.6 0.4953 0.4955 0.4956 | 0.4957 0.4959 | 0.4960 0.4961 0.4962 0.4963 0.4964 0.4972 | 0.4973 696°0 0.4970 0.4978 2.7 0.4965 0.4966 0.4967 0.4968 0.4971 0.4974 2.8 0.4974 0.4975 0.4976 0.4977 0.4977 0.4979 0.4979 0.4980 0.4981 0.4985 0.4986 0.4986 6°7 0.4981 0.4987 0.4982 0.4982 0.4983 0.4984 0.4984 0.4985 3.0 0.4987 0.4987 0.4988 | 0.4988 0.4989 | 0.4989 0.4989 | 0.4990 066F0