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数学 高校生

pointに書いてある式はどのようにして求められたのですか?

重要 例題 16 変量の変換 40人の生徒に行った2科目の試験の得点をx,yとすると,次のようであった。 満点最高点 最低点 平均点 標準偏差 x 40 38 10 25 4.5 y 25 23 5 18 2.0 どちらの試験も,満点を100点,最低点を 40 点に揃えるように, 得点を1次式 x'=2x+20,y'=3y+25で変換した。 このとき、xの平均点は アイ 点, x'′ の標準偏差はウ エ 点となる。 また,xとyの共分散が 7.65のとき,xとyの共分散はオカキ,xとy の相関係数は0. クケとなる。 POINT ! 解答 x'の平均点は 2×25+20= アイ 70 x' の標準偏差は 2×4.5 = 9.0 また, xとyの共分散が 7.65 のとき, xとyの共分散は y'′ の標準偏差は 3×2.0 = 6.0 よって, x' とy'の相関係数は rxy= 変量x,yをu=ax+b, v=cy+d (a,b,c,d は定数)によって新しい 変量 u, vに変換するとき 平均値 u=ax+b 分散 su²=a'sx2 標準偏差 Su=|a|Sx 共分散 Suv=acSxy a>0のとき,相関係数 変わらない の 10-0350VENTY -x'=2x+20 ←Sx=|2|Sx 2×3×7.65=オカ45.キ9 第4章 データの分析 45.9 9.0×6.0 =0.クケ85... (*) =rxy Sxy=2×3Sxy 参考 xとyの相関係数をrxy, x'y' の相関係数を rxy とすると, (*)は 2×3×7.65 7.65 ( 2×4.5)×(3×2.0) 4.5×2.0 EML ✓ 1+2+ 73 ←sy=|3|sy Sx'y' Sx'Sy となり, rxy=rxy が成り立つ。これは,本問の変換において,相関係数は変わらな いことを意味する。 Ald

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数学 大学生・専門学校生・社会人

統計学の知識ある方、以下にある式の導出方法分かりやすく教えていただきたいです。 分かるところだけでも教えてくれると嬉しいです😭 ちなみにこのサイトは、 統計学入門 http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat0001.html こ... 続きを読む

19:56 1 allệ (注3) 相関分析と同様に回帰分析の場合も信頼区間を求めることができま す。まずyの推測値の信頼区間は次のようになります。 この信頼区間は母集 団のy推測値の100(1-α) % が含まれる範囲を表し、信頼限界と呼ぶことが多 いようです。 y=a+b=(my-bmx)+bx = my+b(z-mz)→(j-my)=b(x-mz) VR VR V(j-my) = V(j)+V(my)-2C(j,my) = V(g) + -2 = V(y) - VR =V n n n =V(b(z-mx))=(x-m²) 2V(b)=(x-m²) 2VR S エエ (x - ₂)² 2V (6) - Vx{1+ (².²} =VR n S x=X0の時のy推測値の100(1-α)% 信頼限界: U Dol=a+bro ±t(n-2,a) VR -2,0)√| V₁ { 1/2 + ( 2 = m₂) ² } n S エ mx:xの標本平均 Sxx:xの平方和 VR : 残差分散 VR C(jj,my) = y推定値とmyの共分散 t(n-2, α): 自由度(n-2)のt n 分布における100α%点 この100(1-α)% 信頼限界において、x=mxの時の値を計算すると次のように なります。 VR ŷOL =a+bm±t(n-2,0) VR・ -2,0) √/ VR { 1 1 1 + (m₂ - m₂)² S エエ 2²}. =my±t(n-2,a)V n n これは値と残差分散が少し異なるだけで、 平均値の信頼限界(信頼区間) とほ ぼ同じ式であることがわかると思います。 つまり回帰直線は平均値を2次元 に拡張したものに相当し、 y推測値の信頼限界は平均値の信頼限界を2次元に 拡張したものに相当することになります。 次にyの信頼限界を求めてみましょう。 もしaとbに誤差がない、つまりy推 測値に誤差がないとすると次のようになります。 これが許容限界になりま す。 V(g) = V(g+c)=V(e) =VR x=x0の時のyの100(1-α) % 許容限界: gol =a+bro ±t(n-2,a)VVR you x=mxの時: gol = my±t(n-2,a) VVR しかし実際にはaとbには誤差があるので次のようになります。 これが棄却 限界です。 回帰分析の場合は棄却限界のことを予測限界 (prediction limit)と 呼びます。 (x-²)) S エ n n SII V(g+c)=V(g)+V(c) +2C(j,c)=VR /R { 1 + (*² =− m ₂) ² } + V₁ + 0 = VR { 1 + 1 2 + ( x − m ₂ )² ]} x=X0の時のyの100(1-α) % 予測限界: 1 (x-m₂)² yoz=a+bro ±t(n-2.0)/VR =t(n-2,α) √ -2,0) √/V₁ { 1 + 1 + n S エ U x=mxの時: yol = my ±t(n-2,a) 2, a) √/ VR (1+1) VR (1+ 安全ではありません - snap-tck.com

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