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数学 大学生・専門学校生・社会人

2次元確率分布の期待値について 画像のように期待値は定義されています。 これから離散の場合だと E[X]=Σ[j=1 to r]xj•P(x=xj)と求めることができます。 しかし E[Y]=Σ[k=1 to c]yk•P(Y=yk)を上みたいに簡単に求めることはできない... 続きを読む

(x,9) = f(x)fa(y). X X, Y:独立 Y =yを与えたときのXの条件付き密度関数は f(z,y) f(x, v) h (zl) = *o nal . (z,y) de 18 で定義される。この条件付き密度関数による平均, 分散が Y = yを与えた こ、 ときのXの条件付き平均, 分散である: *00 E[Xy] = E[X|Y=y]= |zf(zl) da , ional VIXl] = V[X|Y=v]= _(x-E[X\v]}"A(zl») dx. 18 午 また、X=ェを与えたときの Yの条件付き密度関数,平均,分散も同様 a である。 4.2 共分散と相関係数 (X, Y) の関数 h(X, Y) の平均は, 確率変数の平均と同様に O X E((X, Y)} = |/ Me,y) dF(x,1) ときで定義され,離散分布と密度型分布に対しては次のように計算される: r E{h(X, Y)} = 2と(x;, Ya)f(x;, Uk) (離散) j=1 k=1 E(h(X, Y)} = | T Ma,y)f(x,v) drdy (密度)。 前述の(E1) - (E4) (19 ページ) と同様な性質に加え,さらに,次の性質が成 り立つ: (E5)関数が直積のときは, 条件付き平均を使って,ー E(h(X)h(Y)} = E(E[h(X)|Y]h(Y)). (E6) X, Y が独立のとき, 関数の積の平均は平均の積に等しい: E(h(X)h(Y)} = E{h(X)}E{ha(Y).

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薬学 大学生・専門学校生・社会人

物理化学の質問です。赤線のところがなぜ0になるのかが分かりません。

5. 単純な混合物 202 貸ま 0. をとって、 0 Amix G = nRT(x^ In xA + xB Inxp) 理想溶液 混合ギブズエネルギー (5B·3) となる、ここで, n=nA+mBである. 気体のときと同様 に、2種類の液体の理想混合エントロピーは, 全 Amix S = -nR (xa In xa + xB Inxg) 5 理想溶液 混合エントロピー (5B-4) である。Amix H =AmixG+TAmix S=0 より, 理想混合エ ンタルピーは0. Amix H=0 となる。混合に伴う体積変化, すなわち理想混合体積もまた0となる.これは,(3D·8) 式(aG/ap)ァ=V から AmixV=(aAmix G/Qp)T と表せる が,(5B-3)式によればAmixG には圧力依存性がないので 圧力で微分すると0になることからわかる。 味 (5B-3)式と(5B-4)式は完全気体の混合のものと同じな ので, 気体に対して得られた結論がすべてここでも成り立 つ,混合の駆動力は分子が混じり合う際の系のエントロ ピーの増大であるし, 混合エンタルピーは0である.ただ し,特筆すべきは, 溶液の理想性は気体の完全性とは意味 的に異なるという点である。 完全気体では, 分子間に相互 作用は働いていない, 理想溶液では、相互作用は働いてい るものの,混合物中での A-B相互作用の平均エネルギー 混合 の m 0. 2 は 純流仕 Amix S/nR

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