確率論の問題です。解き方が分からなくて困っております。回答宜しくお願いいたします。

問2. [10点] R2 値確率ベクトル (X,Y) を、 z=0z = 1, y = r. y=x+1で囲まれた領域S CR2 上の一 様分布とする.すなわち, (X,Y) の確率密度関数 (pdf) は、 ある定数c > 0 を用いて以下で得られる。 »-( f(x,y)(x,y) = (1) [2点] の値を求めよ. (2) [2点]周辺分布 X が従う分布を答えよ.I (3) [2点] [X2] を求めよ. (4) [2点] Y | {X = 0.5} が従う分布を答えよ. (5) [2点] [XY] を求めよ. ifres, 3 O.W.

人工骨頭置換術の術後はいつまで脱臼に気をつけなければなりませんか。 調べたら、人工股関節置換術だと3ヶ月程度らしいのですが、人工骨頭置換術については見つかりませんでした。

強酸と弱酸のようにその物質によって同じ温度、濃度で電離度が違うのはなぜでしょうか。 どのような要因で電離度が決定しているのか教えていただきたいです。 よろしくお願いいたします。

確率論です。 Y=0のもとでのの後からどのようにして{}内の数値が出てきたのか分かりません。

例 1.3 確率変数 X,Y の同時確率分布が Y = 0 Y=1 X = 1 X = 2 X = 3 X = 4 1 4 1-8 1 1-8 111 4'4'4'4 1111 2'4'8'8 となる. のように与えられているとする. このとき, Xの周辺分布は 313 3 3 Y の周辺分布は {}} (11) となる.また, Y = 0 のも 8'4'16'16 (2¹2) とでの X の条件付分布は Y=1のもとでの X の条件 付分布は一様分布 2 1 16 SI 1-8 会 漢 ミ 2 B 1 1 16 P 1-8 A

0以上の値をとる独立でない確率変数X,Yの積の期待値E[XY]が \int_{0}^{∞}\int_{0}^{∞}Pr[X>x, Y>y]dxdy で表される証明が知りたいです。 (\int_{0}^{∞}は0から∞の積分を表しています)

(4)の式と(5)の式の説明を分かりやすく教えて頂けませんか？

第2章 確 家 12 5. 理(3) として採用されている. 以上の定理は確率測度 P が与えられていればどんな型の標本空間にも適 できる。もちろん, これらの定理が使えるためには, 右辺の確率の値がわか。 ていなければならない. 前に指摘したように, 標本空間が有限個の点だけをる むときは,この種の事象の確率の計算はとくに簡単になるので,いま議論をこ のような標本空間に限定することにする。 有限標本空間に対する事象 A の確率を求める際の第一歩は,標本点の各人 に確率を割り当てることである. これらの確率は, 確率の公理のはじめの2つ を満たすように割り当てねばならない。 すなわち,これらの確率はすべて非色 の数で,その和が1となるようなものでなければならない. 確率モデルが予測 に有効であるためには, 特定の標本点に割り当てる確率が,実験を多数回繰り 返したとするときその標本点が得られると期待される回数の割合と一致する上 うなものでなければならない. このような割り当ての可能性はわれわれの経験 や外部の情報,対称性に関する考察, またはこれらを一緒にしたものに基づく であろう.それゆえ,サイコロを転がした経験があってもなくても,図2の標 本空間の各標本点には1/36 の確率を割り当てることが現実的なのである。 標本点の総数を n とし, 各標本点に割り当てた確率を p1, P2, る。各標本点は1つの可能な結果を表わすから, それらは1つの事象である。 この種の事象を単一事象という. これらの事象を e1, @2, *… …, en で表わす. 明 らかにこれらは排反な事象である.さて, いかなる事象 Aも標本点の集合で あるから,Aはそれに対応している単一事象の和である.ゆえに, 公理 (3) に よって次の式が得られる。 2 *……, Pn とす n だすこと P(A} =2 P{e} =M p. と思た k UA ここで和は Aに含まれるすべての標本点についての和である.宝共具(3) 偶然をともなうゲームの多くは, 初期の確率論発展のための原動力であっ た。これらゲームの標本空間は有限個の標本点から成り,すべての標本点には 同じ確率が割り当てられている. これはたとえば,クラップ* とよばれるゲー ム(その標本空間は図2で与えられている)の場合にもいえることである. これ らの標本点の各々には確率1/36 が割り当てられる. n を標本点の総数とし, J(A) を集合 Aの中の標本点の個数とすれば, いまの場合はすべてのi=1, A A 2個のサイコロを用いて行なう 孫の取1

この問題を解いていただきたいです(｀_´)ゞ a＝4 b＝3 c＝2の場合とa＝6 b＝4 c＝3の2通りお願いしたいです 途中式もお願いしたいですおこがましくてすみません:;(∩´﹏`∩);:

連続型確率変数X が確率分布 1 (-aSSaのとき) f(x) = 2a (それ以外のとき) に従うとき,以下の問いに答えよ。 (1) f(0) の値を求めよ。 (2) P(X<b) を求めよ。 (3) F(z) をXの累積分布関数とするとき, y= F() のグラフを描け. (4) X の期待値 E[X] を求めよ。 (5) μ= E[X] とするとき, P(|X-川W)を求めよ (6) X の分散 V[X] を求めよ。 0 0

銀、青、黒の3 色の玉が合計 10 個入った袋の中から，袋に戻さず 2 つを同時に取り出す試行を考える.銀3コ青1コ黒6コある。 赤玉は +4 点青玉は+1 点緑玉は−2 点とする。X を 2 つの玉の合計得点で決まる確率変数 とする． 問題1. X の取り得る値全体の... 続きを読む

88888888 s8828 58 銀·青·黒の3色の玉が合計 10個入った袋の中から,袋に戻さず2つを同 時に取り出す試行を考える.ただし,袋の中身は各自異なるので, moodle の最終レポートにある「袋の中身」で確認し,銀·青·黒の個数を半角で 入力してから解答を始めること、 銀玉 +4点 青玉 +1点 黒玉 -2点 として、Xを2つの玉の合計得点で決まる確率変数とする。 1. X の取り得る値全体の集合を求めよ。 2. X の確率密度関数 f(x) を求め,そのグラフを描け、 3. P(X = 2) と P(0SX<4) を求めよ。 4. X の累積分布関数を F(z) とするとき,F(0) を求めよ。 5.期待値 E[X]と分散 V[X] を求めよ。

🥺至急お願いです！ 青マーカーの部分がよく分からないので説明してください！！

1 アンソニー·ギデ- Anthony Giddens. 1三八年。イギリ 会学者。構造化冊 帰的近代化論を担 2 再帰性 自らの" わる情報を、そ 根拠について槍 ための材料とし だから、リスクの一般化は、アンソニー·ギデンズが近代の本質的な特徴として挙げ ている「再帰性 reflexivity」を必要条件としている。どのような行為も規範を前提にし ている。ギデンズによれば、近代社会においては、その規範への反省的再帰的な態度 が浸透し、常態化している。すなわち、規範を「変えるこをができる/変えるべきであ る」との自覚を前提にして、規範が不断にモニタリングされ、修正や調整がほどこされ るのが、近代社会である(リスクは、再帰的近代に至らなければ、ここかしこに見いだ ること されるような状態に 3モニタリング こと。観測し こと。[英語 3リスク社会のリスクには、二一つの顕著な特徴がある。第一に、予想され、危されて ing いるリスクは、しばしば、きわめて大きく、破壊的な結果をもたらす。たとえば、温室| 効果ガス(二酸化炭素等)の増大に代表される、自然生態系の破壊は、リスクの典型だ」 4 テロー ロ 語] Terror が、その結果は、場合によっては、人類の、あるいは地球の生物全体の絶滅でさえあり うる。あるいは、テロもまた、リスク社会のリスクだが、それがもたらす死傷者数や精 力的手段を の脅威に訴 対立する者 と。政治的 神的なダメージがいかに大きなものであるかを、われわれはすでによく知っている。 4第二に、このようなリスクが生じうる確率は、一般に、非常に低いか、あるいは計算一 不能である。たとえば、地球の温暖化によってある島が完全に水没してしまう確率を、 きちんと算定することはほとんど不可能である。あるいは、東京やロンドンのような、 先進国の大都市で無差別テロが起こりうることは分かっているが、その確率は、非常に ロ 低いと見積もらさるをえない。一 mつまり、リスクがもたらす損害は、計り知れないほどに大きいが、実際にそれが起こ る確率は、きわめて小さい(と考えないわけにはいかない)。それゆえ、損害の予想一 (確率論でいうところの期待値)に関して~人は、互いに相殺しあうような分裂した感」 覚をもたざるをえない。 6 マクロ e述べてきたように、リスク社会は、社会システムが、マクロなレベルでも、ミクロな 0 巨視的であ 器」macro レベルでも、人間の選択の所産であることが自覚されている段階に登場する。システム の再帰性の水準が上昇し、システムにとって与件と見なされるべき条件が極小化してき 7 ミクロ非非 と。微視的。 [フランス語 8システム た段階の社会である。このとき、ときに皮肉な結果に立ち会うことになる。火スクの低 [英語] syst 9与件 事前 条件。 減や除去をめざした決定や選択そのものが、リスクの原因となるのだ。たとえば、石油一 等の化石燃料の枯渇はリスクだが、それに対処しようとして原子力発電を導入した場合 (常態化》 《危倶〉《算 には、それが新たなリスクの源泉となる。あるいは、テロへの対抗策として導入された、 う3こん1

数学の問題を作る授業があります。その中で、 ・数学的に面白いと感じる問題であること という条件があるんですけど、皆さんの数学的に面白いと感じる問題って何ですか？