Somebody rang my doorbell,but I don't know who it was. このitは、somebodyを表していると思うのですが 人をitで表せるのですか？

icfによく記入されている#や♭の記号は何を示しているのかがわかりません。調べても出てこなかったので教えていただけると嬉しいです🙇‍♀️

自分の回答と照らし合わせて確認したいので、答えがなにになるかどなたか教えてください。 解説もあると助かります。

5 A Matter of Taste Reading Passage 042 At the age of just 22, Jamie Oliver became well known across the UK as "The Naked Chef." He called himself this not because he cooked wearing no clothes, but because he wanted to simplify food preparation so that everybody could follow his recipes. He wanted to "strip down" the idea of cooking. Since then he has had numerous TV shows, published 50 many books, and has become a household name in the UK. Today, one of the activities Jamie Oliver is best known for is his great effort to improve the school dinners that children eat every day. One day, he visited the kitchen of a typical London secondary school, and he was shocked to see how much processed junk food the kids were given to eat each day. Fat and sugar levels were extremely high, and nutritional values very 10 low. The "turkey twizzler" became the symbol of these unhealthy meals: processed meat containing 21.2% fat and only 34% actual turkey. Oliver ran the school kitchen for one year and tried to show that it was possible to serve healthy meals on a limited budget—and that kids actually enjoyed eating them. His mission was to radically change the eating habits of children in that school, and across the country. 150 200 15 20 25 CULTIES 250 His project (the "Feed Me Better" campaign) has had some influence on school dinners in the UK. After watching the documentary Jamie's School Dinners, 271,677 people signed a petition calling for healthier school meals. This led the Prime Minister to agree to spend 280 million pounds (about 37 billion yen) on school dinners, to ban some junk food from school menus, and to create a School Food Trust to provide support and advice for people preparing school meals. Research, by the way, shows that children who stop eating sugary, fatty food and instead eat Oliver's school dinners are better behaved in class, and they get higher test 300 scores, too. 350 Of course, the project has had some problems. At first, many students (and even parents) resisted the removal of the junk food they were so used to. In one famous instance, some parents were passing local takeaway food to their children through the school fence. Also, schools that followed the plan for a while were often found to gradually drift back into bad habits. After all, it is easier and cheaper to just give the kids junk food. However, Oliver's efforts represent a positive start, and with obesity becoming such a huge problem (see Unit 4), 400 it's a very necessary start.

下線部のforがなぜ△なのか教えて欲しいです。

3 [ying back coming back] to lokyo for the last [past] few 3 [several] years, but no one [nobody] knows (exactly) why 4 [knows the (exact) reason / knows the (immediate) cause]. (2) For some reason (or other), the number of swallows 5 returning to Tokyo has been decreasing over [A for] the last few years. 1 swallows は複数形だから less and less swallows は不可｡ 2 この文の「ツバメが来る」 とは 「ツバメが舞い戻ってくる」なので return が最適。 ###

英語の問題です。 1が分からなくて、2～4があっているのか不安なので全問教えていただけると助かります🙇🏻‍♀️

述語動詞の表す時よりも前の時を表す不定詞は「to + have 十過去分詞」、受動態の 意味を表す不定詞は「to +1be +過去分詞」進行形の意味を表す不定詞は| to + be + 現在分詞」となります。同様に動名詞も完了形 「having +過去分詞」受動態 | being + 過去分詞」があります。否定は不定詞、動名詞の直前に not をつけます。 6 次の日本語にあうように( )内に適する語を入れなさい。 ) the girl at the party. He denies ( 彼はその少女にパーティーで会ったことを否定している。 2. 1. The man seems ( to DC have DC been ) rich before. その男は以前は金持ちであったらしい。 DC be )(espected ) by everybody? 3. Do want ( to you あなたはみんなに尊敬されたいと思っていますか。 He regrets ( hot 在学中にもっと一生懸命勉強しなかったことを彼は後悔している。 4. D(Studying )worked harder at school.

統計学の質問です。 問題は1番上のものです。 周辺密度関数、X,Y,XYの平均を求めるときの積分範囲はどうすれば良いのでしょうか。 0<x,y<∞など単純なものであれば何も気にせず積分すればよかったのですが今回のように 0≦x≦y<∞(y=xより上側かつxは0以上の領域)... 続きを読む

4.10 確率変数 X, Y が独立であるとき,次の確率を求めよ。 (1) X, Y が同じ幾何分布に従うとき, P(Y> X). の点の座標をそれぞれ Y,Zとする.そのとき, 線分 QR の長さ L=1. 区間 [0, X] と区間 [X,1] からそれぞれにランダムに1点ずつ Q, Rをとりえ 1. 確率変数と確率分布 64 4.6 確率変数 X, Y の同時密度関数は 1 (x.y) = xp-- 0<z<y<。 f(x, y) = であるとする、ここでa,Bは, a, B > 0, a+ β なる定数である。 (1) X,Y の周辺密度関数 (z). f(y)を求めよ。 (2) X=xを与えたときの Yの条件付き密度関数 fa(ylz) を求めょ (3) X, Y の平均,分散はいくらか. Xと Yの相関係数はいくらか 4.7 XとYは独立な確率変数であって, それぞれ母数が p, q (0 < p,q< 幾何分布 G(), G(q)に従うとする。 このとき, Z= min(X, Y) はどん。 に従うか、また, 平均 E(Z) と分散 V(Z) を求めよ. 肩 4.8 区間 [0, 1]からランダムに1点をとりその点の座標をXとする。次に,1 [X,1] からランダムに1点をとりその点の座標を Yとする, このとき,(1 = の同時分布を求めよ. それぞれの平均と分散,また,X, Y の相関係数を よ。 A9 区間[0.1] からランダムに1点Pをとりその点の座標をXとする。 区間[0.X] と区間 [X,1] からそれぞれにランダムに1点ずつ Q.Rをとりを の平均,分散を求めよ。 .4.11 確率変数 X Yは同じ平む

広義重積分の順序交換について 画像の記述で理解できないところがあります。 ちなみに2次元正規分布に関することです。 また-∞<μX,μY<∞ , 0<σX, σY<∞ , -1≦ρ≦1です。 またu = (x-μX)/(σX√(1-ρ^2)),v= (y-μY)/(σY√... 続きを読む

-「 phe]ar g「 [ーpu)]Jan dv 1 のとき、 ELX]= | - exp 2r0x exp 2 do 1 exp 2rOx 公式 1.22(2)より (2元 1 1 exp -exp - 207 V2rOx V2rox これは正規分布 N(, o)であり、EX]=μy、 VLX]=oy? また、共分散を求める準備をしておくと、 (r-)(y-)(ar, y)dxdy 1 =O1-puay1-p'v。 -(0-pu) 2nOxOy/1-pexp| ×oxV1-pduoyT-pn なので、 Cov[X, Y]=E[(X-y) (Y-μy)] = (-)(y-4)(a, y)dady Ladu tn? |8 -oxo (1-p)zuvexp| -(0-pu)?-(1-p)a doda) 3 24 2元 一の1-p 。 3 Oyo (v-pu)*|dw) uexp 2元 vExp S(a)=1 (r-μ)? e 20のとき、 E[X]= | 2元G 1 (x-u)? 20° dx=μとなる(定義2.16 e 2rG のあと参照)。x→、 a41、μ→ pu として用いて 0(1-p)_ pudexp[-1-ウ]au 3 ニ V2元 'udu =のoyp(1-p) u. 1-Pexp 2元 du S(a)=D -e V2no 20のとき、ELXX?]= | 1 (x-p)? da=c°+μ? 1。 e 20 V2元o 1 x→U、0→- V1-p →0として用いて

統計学についての質問 2次元正規分布の共分散を求める過程で理解できないところがあります。 共分散を求めるとき重積分の変数変換を行わないといけないのでヤコビアンを考えないといけないと思うのですが なぜ画像の参考書の記述ではヤコビアンを考えていないのでしょうか。 1変数の置... 続きを読む

方向に Or倍、y軸万向に oy 倍してから、楕円の中心を ary 座標で(Hx, Ay) に 分散 VLX]、また共分散 Cov[X, Y]、相関係数r[X, Y]を求め 確率分布 平行移動した楕円になります。 よ。 直線 . o1のままでは計算が面倒になるので、ひ、 ひに変数変換して積分を計算しま 目 す。 リ-y V= 0-x O/1-p とおくと、OW1-p' du=da、 ay1-fdw=dy U=- a1-p 1 fa, y) = 2nOyOW1-p 1 exp-2(1-p) (r-y)? -2p- OxOy エー) ガール) (ガーズ) 1 xp|-(パ-2puw+が)] 2TOyOy1-p 1 -exp 2royOy1-p° -(0-pu) +(1-p')a') 1 1 exp 2moyOy1-p この右辺をg(u, v)とおきます。 2 Ahe)=ra, w)dy= g(u, w)ay1-Fdo S(x 1 1 -exp 2xOyOw1-p° ロ

統計学を勉強していて理解できない式変形がありました。 1行目から2行目の式変形について 2行目のk,lの動く範囲については理解できます。 しかしなぜ二重和の順番は Σ[k=0~n]Σ[l=0~n-k]になるのでしょうか。 1行目からなぜ2行目の二重和の順番になるのか理解... 続きを読む

「0SkSk+l$nt 満たす整数k、Lの十 -akb'cn-k-l ベての組(k, ) e 問題= 2次 (a+b+c)"= n! と 0SkSk+ISn k!I! (n-k-1)! [関する総和 V[X]. n n-k =EX k=0-0 k!U!(n-k-1)! となります。これ(多項定理)を用いると、 m! -akb'en-k-l k ハk+l<nより、 0<ISn-k。先に L1を動かします。 Xはニ n n-k E P(X=k, Y=1)= Z ZP(X=k, Y=l) 0SkSk+ISn k=01=0 です。 n n-k n! =Eと k=0-0 k!!!(n-k-1)! [多項定理で、a→p、 b→q、 c→1-p-qとする] (p+q+(1-p-q)】"=i -p'q(1-p-q)"-k- 共分 EX と全事象の確率が1となること (確率質量関数の条件)が確かめられます。 周辺確率分布を求めてみましょう。 問題 多項分布の周辺確率 aに従うとき、周辺確率

統計学の質問です。 この画像のF(x,y)が微分可能である時とありますが 全微分可能ということでしょうか。 しかし全微分可能だけではF(x,y)の一回偏微分可能ということしか言えませんよね？ C^2級ということでしょうか。 それとも2回全微分可能ということでしょうか。 2... 続きを読む

または条件付き期待値(conditional expectation)という、 で表し,Y= ykを与えたときのXの条件付き分散 (coná vIXlv VIX A]= V[X]Y=y4] =D {(- ELXlya}}fhka, E[Xl»_ を与 れる。こ を :の条件 VIXIA]= V[X|Y=リx」 = -EX{}Aa EIXI»】 j=1 =L 分散についても同様に定義される。 [C] 同時分布が密度型の場合 同時分布関数 F(x, y) が微分可能であるとき, 共分能 )の関 f(x, y) = F(x,y) 0.z0y を(X, Y)の同時密度関数(joint density function)という.こかイじ P の確率変数の密度関数と同じように次の性質が成り立つ: E (Dnl) f(z, y) > 0. E (Dn2) (x, ) dady = 1. E1) - (Dn3) 分布関数は F(x,y) = | [° f(u, v) dudv. 関数 X, Y の周辺密度関数は,それぞれ X, (x) = (x,w) dy. (w) =D " 1(は,9)) となる。