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

【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。

間違いを教えてください

9 君は、2 月の案暖は直前の 1 月の寒暖に影響を受けているのではないかと考え、2010一 還2020 年の各年(ヵ=11)の 1月の最低気温 () と 2 月の最低気温 (ゆ) のそれぞれのデータを集 有2 ニa 訪の関係を明らかにしようとしました。n=11 のデータから、Z(一の2=6.95、 mm5.41、テ(の(一ゆ)=4.13 を計算し、それを用いて、/の推定価#を求めました。 4.13 /= 955" 0594 医の0594が、本当に信頼できる値であるかどうか、有意性検定 () = 0か否か) を行う した。 まず、標準誤差*を、次のように推定しました。 94 x 4.13) = 0573 値を計算しました。 0594-0 1 0573 = 3.438 yij 国分布表から、自由度りの石上側 2.5%に対応するて値として、2.262 を 53.438>2.262 であることから、A旭は、有意水傘5 %で、「1 月の最低 三えている」 と結論しました。

間違いを教えてください

<資料> ⑪ 気象庁の全国 924 カ所の観測地点(ヵ =924)における「最低気温(ある月の毎日の最低気温の 平均を表すとします)」 の 2020 年2 月の平均は0.79C、 標準師差は 6.47C、平年の 2 月の最 條気温の平均は2.52で、 標準信送は 6.63Cでした。A君は、 らばりの大きさを比較するにあ たって、2020 年と平年では、平均に大きな條いがあることから、要人差を平均で割った変動 係数を計算し、 一8.19<一2.63 の関係を見出しました。そして、2020 年の 2 月は、平年の 2 月 に比べて変動係数が小さく、全国的に暖そであったことを指岳しました。 ②A若は、「最低温」の全国の分布を調べるため、度数分布家を作成しました。 階級によって 帆が異なる表となったことから、「2020 年」 と「平年」の分布の比較にあたって、相対度数を計 算し、それにもとづいて次の住状図(階級区分は、以上未満) を作成しまし 平 傘は右にすそ野が広く、大きく歪んでおり、「2020 年」は歪みが小さいこ 。 2020生 4 和仁 きっ 本 e ] -4<0 0-4 4<20 4 -4<0 0-4 4<20 上 2月の最人気温(C) 2月の最作気温(で) 論の度分胡から、 経験的率の考え方に基づいて、2020 年2 月の最人所 誠の表のよう に、孤値をとした区確率分布の形で表しました。そし 押温をyとすると、その関係は、y = 0.16 + 1.08xで表されると、B 君に教わ 基)をそれぞれ、この関係式を用いて変換し、 次の石の表のよぅ に、2019 年 たその 遇杖によるな0)の税いが小さくなり、2019 年2月の 上天分仙であったと考えられることを指岳しました。 年 2019年 な ァ な | e2 10.208 | 0.4084 0.28 ゴ.784 | 0.4624 CE 2.212 | 0.5056 7 8.908 | 0.3436

ニュートン法の不変性について 添付画像の波線部分の証明が分かりません。ご教授いただけたら幸いです。

ニュートン法の1 次変換に対する不変性: ニュートン方向は, 最急降下方向と直e, 変数の定数倍という変換に対し不変性がある (影響を受けない) という特徴をもつ、簡 えば変数ベクトルァニテ(+i, .…, zz) に対し, 正の実数係数 (2+ .…。 2z) で変数を スケ玩砺 変換した新たな変数 ニァ:/2, について議論しよう. 与えられた関数(>) に対し』 の)デア(のか, .…) のzの) と定義する. (る, …。 g) を対角成分にもつ zXヶ行列を 4 と書 く. すると, **ー4g* を満たす y* と のに対し, 勾配ベクトルについては Yg(@り= 4 TV7(e) が成り立ちゆ, ヘッ行列についてはYYg(ゅの=4TV(う4が成り立っ (証明は読者に任せる'?). これより, 点 〆 での関数7に対するニュートン 方向は, ー(V7g(gりVCがの)デー4(Vプ(YO (4 リ 2 VIニース IO IE UI となっている. ゆえにのニュートン方向は gのニュートン方向を 4 で変換して得ら れる, すなわち 一(Vゲが(*り)-'V7(*り=テ4(一(V79(ぁの) Vg(みの) が成り立っていること がなわかる.。 これ よう人4 を衝電 ン方向は変数の定数借と いう変換でも影響を受けな い!9 ヘッ行列 Vゲ7(*?) が正定値ならば, その逆行列 (Vゲ(9)~ が存在し正定値 行列となることから。 ニュェエトドレンカ条 VCO ION (が(9)-'V7(ァ)=0 を満たし, 最急降下方向 一V7(*?り との角度が90'以 内であることがわかる < れに加えxy*が停留点でをければ, 一V/(xり" リー na ANSn っが胡わ立ち。最信隆思玉向Iに の 角請還OMNNあ

大学統計学です。 この問題の解き方を教えてください。 よろしくお願いします。

no 演習(レポート)問是 喫煙の心臓活動への影響を調査するために, 10人を無作為に選び 喫煙の前後における1分間の脈拍の差として次のデータを得た. H A B C D 回 員 G I 上 由 回 | 0 凡 人軸 1 2 0 n員旨 これらのデータが正規分布 V(//,o?) に従っていると仮定して, 以下の問いに答えよ. (1) 脈拍差の平均 // の95%信頼区間を求めよ. (2) // = 0 であるか否かを有意水準 ニ 0.1 で検定せよ. ただし, 5(0.1) = 1.38, 7(0.05) = 1.84, 6(0.025) = 2.26.