画像にある問題の求め方が分かりません！ 教えて欲しいです！

次の領域 D上での2重積分の値を求めよ (小数で答えよ)。 1 drdy, D = {(1, y) |0 ≤z ≤ 1, z ≤ y ≤ 1} D

画像の答えが何になるのか教えて欲しいです！

次の重積分の値を、以下の選択肢から選べ. 11₁² ry dedy, D= {(x, y) | x² + y² ≤ 1, x ≥ 0, y ≥ 0} 1つ選択してください: O O O ○ 1-6 1-2 1-8

【二重積分】 ピンクで囲った部分の答えは緑で囲った部分の答えと一致するはずなのですが、何度やっても合いません... どこで間違えているのでしょうか？わかる方教えてください🙏💦

例題1 次の二重積分を求めなさい。 1) ff xydxdy D: 0 ≤ x ≤ 1, x² ≤ y ≤ 1 解答 ff xydxdy = [" ["xydydx=[^x [*ydydx = [² x [²7] dx = [₁ x ( ²2 - ) ax dx 2 D 1 1 2 1 = ( (-) + = -1 = = 2 2 4 12 4 12 12 6 (2) 1.xx. D: 0 ≤ y ≤ 1, -y ≤ x ≤ y De dx.dy&ic & z 解答 (x + y)dxdy= › = √ ² E² + » × L_ ∞ = √ { ( ²² + x ²) - (Z² - y²)} dy 2 tra = ["^²y²³dy = 2 | - | - | 2 2 3 0 ¹0 7 多変量の確率分布, 最小2乗法 7-1-3. 連続的な同時確率分布 任意の実数a,b,c,d (a < b,c <d)に対して, a < X ≤ b, c <Y ≤ d £3*P(a < X ≤ b, c < Y ≤ d) ³ P (a ≤ x ≤ b, c < Y ≤ d) = √ √ n h (x, y)dxdy D: a ≤ x ≤ b, c ≤ y ≤d となるような関数h(x,y) を、 確率変数X,Yの同時確率密度関数という。 そして,X,Yとh (x,y) の対応関係を同時分布(または同時確率分布)という。 Xの確率密度関数をf(x), Y の確率密度関数をg(y) とするとき, So (x + y)dxdy (x + y)dxdy 3122 1-22 @S! Si y y=x² x その範囲を積分したい。 yの言葉でスの範囲を出す。 xY dx dy = - Jousinda dy dx • Jó [],"dy =√₁³ (1) 44 = 4 y47 1144 - L1 = 12 dy

(1)の重積分の広義積分の問題なのですが、近似増加列を求めて、xy平面の領域Dを極座標変換をしてrとθで表そうとしましたがやり方がいまいちわかりませんでした。どなたか教えてくださると嬉しいです。 よろしくお願いします。

ff (1 (1) hx (2) // = D (x² + y²)³ 1 dxdy, D = {(x, y) | x ≥ 1, y ≥ 1}. dxdy, D = {(x, y) | x > 0, y >0} 21 Tel TL の値を求め

この問題の解き方を教えて欲しいです、よろしくお願いします

(2) 重積分 数変換して求めよ.(答えが一致していなければ, どこかで計算間違いをしています.) (z-y)e"+y dedy, D:0<α+y< 1,0<a-y<1の値を c+y=u, a-y=ひと置き、 変

変数変換による重積分の問になります。 一つ目の赤マークはなぜそうなるのかがわからないのと2つめのnですが、なぜnが出てきたのかが不明です。 回答していただけると助かります

= || (x-9? sin? (x+ 9) dx dy I の値を求めよ.ただし, Dは(n, 0), (2n, π), (n, 2π), (0, π) を4頂点とする正 七エ」

重積分の問題です。 なぜ、領域dが赤のマーカーのようになるのか教えてください

の2重積分の値を求めよ。 「J20. v20 e-a-ay-y° dedy a No, yNo

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

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).