各行がどうやって式変形してるのか全く分かりません 🙏

N (I) (I) = Σ wij x}} wi = == j=1 N P j=1 p=1 ji N j=1 ji (P) (P) (I) xi X (I). P N (I) P x D ΣΣ x (D) + Σ Σ x (P) x (P) x (1 x i p=1 j=1 pIji

(2)(3)(5)の解答を頂けると嬉しいです

*小数表示する場合には小数点以下3桁目で四捨五入した値を用いよ . (1) 二種類のデータ AとBに関して以下の問いに答えよ.. データ A(x) 7 7 3 6 7 6 データ B(y) 3 5 2 3 6 5 (a) データ A の平均値、中央値、最頻値,分散,標準偏差を求めよ. (b) データ AとデータBの共分散と相関係数を求めよ. (2) 市販されている牛乳の表記を見るとカルシウムが 200ml 当たり 227mg含まれているという表記が正しいかを調べるために16回測 定をしたところ, カルシウムの含有量は平均して228.4mgであった. この結果を用いて、 表記されているカルシウムの含有量 227mg が正 しいかどうかを有意水準 5% で検定する. 帰無仮説 Hoμ = 227, 対立仮説 H1:μ≠227 とおいて, カルシウムの含有量を X で表し, X は母分散 32 の正規分 布に従うと仮定できるとする. このとき, Z = X - μ Vo2/n 366777 = ア となっている.従って, Zの値を棄却域の基準値イと比較するこ とにより、帰無仮説は有意水準 5% ウ ウの選択肢: 棄却できる, 棄却できない

統計方法についてです。 (下に要約) 次の例も考えてみましょう。植物40株の葉に対して、葉に影響を与えると考えた化学物質をいれた水Aと、植物の葉に影響を与えない物質を入れた水Bを、それぞれ20株に吹きかけた。2週間後、葉の色の様子を程度6（大部分が色が変わった）から程度0... 続きを読む

すみません統計全くわかりません 解答とわかりやすい解説どうかお願いします🤲

統計 まとめ問題 ある地域の無数に居る学生を対象とした100点満点の試験において、 数学と理科の点数はそれぞ れおよそ正規母集団N (μa, z) N (μb, of) を成すという。 数学試験の事情に詳しい人に話を伺っ たところ、 数学の得点の母平均 μa の値については教えてくれなかったが、 母分散は2 で 250.0 あるという。理科の得点が成す正規母集団の母平均 μと母分散 of については全く分からない。 そこでこれらの値を推定するべくこの地域から10人の学生を無作為に選び、 その学生に順に ①,②,... ⑩ と番号を付けて数学と理科の試験を実施することにした。 試験実施前の段階で、 学 生 水の取る数学、理科の得点をそれぞれ Xk, Yk と置いておく (この段階ではまだXk, Yk の値は分か らないので、これらは確率変数と考える)。 このとき (1) 確率変数 X10 - Ha √2/10 10 (2) 確率変数X は f(x) = である。また、 μa に対する 90%信頼区間を、 この分布の両側10% 点 Z0.05 と を用いて 表すと (Yi - Y10)² 分布に従う。この分布の確率密度関数 f(z) は であり、ゆえにの ZER は 品 i=1 頼区間を、この分布の左側5%点w0.95 と右側 5%点 wo.05 を用いて表すと X1 X2 31 2 分布に従う。このときに対する90%信 実際に試験を実施したところ、 学生の数学と理科の得点をそれぞれ Tk, ykと表す (つまりこれ らはXk, Yk の実現値) とき 2次元データ (z)=( X10 Y10 1 となる。 を順に 学生 (2) ③ 4 5 (8) (9) 10 数学の得点 56 60 62 24 70 63 44 77 36 60 理科の得点 76 70 60 45 82 51 39 98 60 63 となる。 = のように得た(例えば 26 (学生⑥の数学の得点)=63であり、 36 (学生 ⑥の理科の得点)=51 という こと)。 (3) 上の1次元データ = (x1, 2, 10) を小さい順に並べると

応用力学1です。

以下の問に答えよ。 (1) 上空 200 [m] を速さ 200 [km/h] で飛んでいる飛行機から、 救援物資を詰め込んだコンテナを地表に向けて静かに落下さ せる。 このコンテナを地表の目標に落とすには、 目標地点の何 m手前で落下を開始すればよいか。 (2) ある高層ビルの最上階付近の一角で火災が発生した。 この火 災を消火するために、ビルから x = 20.0 [m] 離れた位置に 止めた消防車が水を初速度 v = 40.0 [m/s] で放水する。 こ のときホースの地表面との角度 0 をいくらにすれば最も高い 位置に放水が届くか。

【大学・経済計算問題】 熱帯林を農地に転換するときの転換面積を x ｈａとする。このときの転換費用は x2+2x とする。農地の市場価格が１ｈａあたり p 円のとき、農地の需要関数はx=8－pとする。 （1） このとき市場均衡の農地転換面積とそのときの市場価格を求めなさい... 続きを読む

表4.1においてABC全てのクラスについて3%タイル値と80%タイル値を求めよ。 という問題がよく分かりません

10 第4章 基本統計量 84 データ解析する(推測統計学篇で学修する) ときに使うデータがどれくらい 正規分布に近いかは, 解析方法にかなり影響するため、歪度と尖度は非常に役 に立つ。また,データに外れ値がある場合は尖度が異常に高い値になるので、 尖度は外れ値の判定にも有効である. 4.3 散布度 表 4.1 3 つのクラスの得点分布 クラス名 Aクラス Bクラス Cクラス 10 30 10 10 40 20 20 40 30 20 40 30 30 40 40 30 40 40 40 40 40 40 50 40 40 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 60 50 50 60 50 60 60 60 60 70 60 60 80 60 60 80 60 70 90 60 80 100 70 100 49.5 49.5 49.5 50 50 50 平均値 中央値

すみません。なにも理解していません。教えていただけると嬉しいです。

n 30%の確率で不良品を作ってしまう工作機械があるとする.この機械が製品を4個作った とき,そのうち2個が不良品である確率はいくつ また,不良品が2個以下である確率はいくつか。 演習問題 六郎で、通続型 十 類の回さ) 不良品が2個の確率 本ロ p n

何から考え出せば良いのかがわかりません、ヒントをいただけませんか🤔

B A 図3のように、真空中に2つの極板(面積4) E を距離dだけ離して平行に向かい合わせたもの を平行板コンデンサーという。極板の端の影響 が無視できるとき、このコンデンサーの静電容 量Cは C-4 d で与えられる。今、極板間の電場Eが一様であ ると仮定して、式(a)を導け。式(a)を導く過程 で、必要ならば極板上の面電荷密度をgを使っ てよい。真空の誘電率は&。である。 x XB d XA 図3

統計学の偏相関係数について自分の解釈があっているかの確認をしたいのですが、 こればかりは自力ではできないので確認をお願いしたいです。 (画像は参考にした教科書の内容です。ファイルサイズの問題で必要な情報をすべては載せられませんが一応貼ります。) この教科書の内容は ある人... 続きを読む

Gのデータに対して、yおよびxを戦りの像数から下引する次のような る8,備相関係数 のデータに対して,yおよびえを吸りの象数から下刊する次のような S くうか考えられ,それらの影響も限形的であれば、上の1次式のモデルの愛 SyS」 (間題A1.6)。 親がふえるこになる。また,もしこれらの変のうち採力国)が2次関数的 に移響する可能性がある場合には、当のほかにx=という4満日の変数 を予デルに加えておけば、 2次開数的な影響も上のような線格デルにより 分析ることができる。 コーつの重国帰をデルを考える。 -ッ pe ただし、 Sy S Sy S エ-dx p+る。 -のとき、最小2堀法によって求めた重回帰式は次のょうになる。 S, S1 S12 S,p いま去6のように1つの目的変数とp個の説明変数光認を に n個のデータ(数値)が与えられたとしよう. S1y S Sg Sp S= たたし。 表6 重回帰分析の場合のアータ 22 1 帰分析法 S S 日的変哉 明 数 S Sp Sp"Sp S. S 81式のいかをyおよびからあ,為,Xoの回帰が消去されたときの 偏相関係数(partial correlation coefficient)という。 テータ号 そしてS,は行列式Sの1行」列の余因了(行」列の要素を取り除いて作。 Sは式のSの2行2列2)余国子からさらに1行1列の余因子をと 1 『1 『1 T」 ったもの。 S はSの2行2列の余囚子からさらに1行+1引の余因子をと 2 エ以 た行列式に(一1}* をかけたもの)。 | 式からわかるように00式で小される偏相関係数は(a,る,…,ズ)の影響 を除いたyととの相関係数と考えることができる。同様にしてyとxj- っかもめ。 1,2,p)の間の偏相関係数を定識することができる。 また。式に小す行列式Sとその余因子を用いると、ル は次のよう! S , S. も同様に考える。 エ J= (-arュー+) , =(ddエ み) も書ける。(町E A1.7)。 Sie VS」Sa 51と同様にズ,海。, y からyの値を子測するとき、,た。, とりの 関係を示す一つの数式モデルを設定しなければならない、この数式モデル(予 第1式)を11のように与える,必は- , -…, e だけでは説明しきれない部 分の予測誤差を表す。 『122.p=ー こおくとき、変数とpの単相相関係数は次のように書ける。 S Sa, Saは行列式Sの1行1列, 2行2列,1行2列の余因子 去8に示すデータで、yおよびから,石のの国帰が消去されした 5aト ただし、 『121 -ー -4十aエ,サ角約」十, +山i-6 この式を、線形重回帰モデル(linear multiple regression model} と呼ぶ中 * Sas Ss 例7。 ただ。 ときの偏相関係数()を求めよ。 [解] 例6の解答の中に示す行列式Sと式より 回滑の場合(x,平面上のヵ個の点の集まりドに直線をあてはめたが、重回帰 1、 ( , Spー -1 場合には(, , y)の(ゆ+1)次元空間での の点の集まりに対してき次 S』 VS」S。 元超平面 S--(-は)(カー)。 『yト23- -6.941×10° V6171×10×2.011×10 0.623 をあてはめ、それによって説明変数の他x,あ から目的変数の値 を予測する。このときの誤差は式から去?のように表される。