解決お願いします。

1 表1で与えられたデータに対して, 平均値i, y, 分散 Var(), 共分散 Cov (x,y) を求め, 回帰直線 y=ax+bを決定せよ. さらに、表1の散布図と回帰直線の概略図を描け. 畑の番号 I y 1 2 3 0 1 3 2 1 3 表 1 co

解決お願いします🙇🏻‍♀️！回帰曲線についてです。

1 表1で与えられたデータに対して, 平均値i, y, 分散 Var(), 共分散 Cov (x,y) を求め, 回帰直線 y=ax+bを決定せよ. さらに、表1の散布図と回帰直線の概略図を描け. 畑の番号 I y 1 2 3 0 1 3 2 表 1 1 co 3

【数学】四分位数。共分散と相互関係。 共分散の求め方が分かりません。どのようにして求めるのでしょうか？

う の 6C. 下のデータは、5人の生徒のテスト1週間 前の7日間の勉強時間(時間) と、 20点満 点のテストの得点(点)をまとめたものです。 次の問いに答えなさい。 [思・判・表] (P140 ~ 141,144~145) 3 S *表の最下段は合計です。 12 +3+9+3 x 48 19 52 17 46 16 50 18 54 20 250 | 90 の偏差 (xの偏差yの偏差 (yの偏差) 偏差の個数 -2 はらだと 4 1 1 -2 2 -1 -2 0 -4 0 4 0 4 16 0 16 40 2 0 1 4 0 4 10 -2 8 0 8 12

すみません統計全くわかりません 解答とわかりやすい解説どうかお願いします🤲

統計 まとめ問題 ある地域の無数に居る学生を対象とした100点満点の試験において、 数学と理科の点数はそれぞ れおよそ正規母集団N (μa, z) N (μb, of) を成すという。 数学試験の事情に詳しい人に話を伺っ たところ、 数学の得点の母平均 μa の値については教えてくれなかったが、 母分散は2 で 250.0 あるという。理科の得点が成す正規母集団の母平均 μと母分散 of については全く分からない。 そこでこれらの値を推定するべくこの地域から10人の学生を無作為に選び、 その学生に順に ①,②,... ⑩ と番号を付けて数学と理科の試験を実施することにした。 試験実施前の段階で、 学 生 水の取る数学、理科の得点をそれぞれ Xk, Yk と置いておく (この段階ではまだXk, Yk の値は分か らないので、これらは確率変数と考える)。 このとき (1) 確率変数 X10 - Ha √2/10 10 (2) 確率変数X は f(x) = である。また、 μa に対する 90%信頼区間を、 この分布の両側10% 点 Z0.05 と を用いて 表すと (Yi - Y10)² 分布に従う。この分布の確率密度関数 f(z) は であり、ゆえにの ZER は 品 i=1 頼区間を、この分布の左側5%点w0.95 と右側 5%点 wo.05 を用いて表すと X1 X2 31 2 分布に従う。このときに対する90%信 実際に試験を実施したところ、 学生の数学と理科の得点をそれぞれ Tk, ykと表す (つまりこれ らはXk, Yk の実現値) とき 2次元データ (z)=( X10 Y10 1 となる。 を順に 学生 (2) ③ 4 5 (8) (9) 10 数学の得点 56 60 62 24 70 63 44 77 36 60 理科の得点 76 70 60 45 82 51 39 98 60 63 となる。 = のように得た(例えば 26 (学生⑥の数学の得点)=63であり、 36 (学生 ⑥の理科の得点)=51 という こと)。 (3) 上の1次元データ = (x1, 2, 10) を小さい順に並べると

【数学】1時間くらい頑張ってみましたが、どうしても分かりません。。共分散はどうやって求めることが出来たのでしょうか？

であ 3 天 5 ひげ ず + 9 生徒のテスト1週間 前の7日間の勉強時間 ( x 時間) と、 20点満 点のテストの得点(点)をまとめたものです。 次の問いに答えなさい。 [思・判・表] (P140 ~ 141,144~145) *表の最下段は合計です。 切な語 y xの偏差 (xの偏差)² yの偏差 (yの偏差)² 偏差の積 -2 1 -2 2 -1 –4 0 48 19 52 17 46 16 50 18 54 20 250 90 4 || 0 4 5 10 4 16 0 16 40 20 (共分散) -2 2 0 Sx = 1 2 sy= 1 4 0 (1) x,yの分散 s2, s' と標準偏差 $x, $y をそれ ぞれ求めなさい。 40 4 10 -2 8 12 0 (2) x,yの共分散を求めなさい。 偏差の積の合計が4なので、 8 12 81-2.12 = 求めなさい。 Tombow MONO PLASTIC ERASER プラ

共分散の問題です。 答えのうち、 Corr(U,V)=1/5√2 となる理由がわかる方、教えてください。

Suppose that X₁ and X2 are independent random variables with mean o and variance o2. We define U = X₁ + 2X2 and V = 3X₁ X₂. Find the right answer. Cov(U,V)=o², corr(U,V) = 1 5√/2

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

全部わかりません。 助けてください😭

右のデータは, 1パックに入っていた10個の卵の重さを計測し, 小数第1位を四捨五入したものである。このデータについて,次のも のを求めよ。 (1) 平均値と中央値 考え方 1 63 60 56 59 63 64 58 60 59 58 (単位:g) e) トン の( 中央値は, データを大きさの順に並べたときに中央にくる値。データの個数が偶数の 肉) 場合は,中央の2つの値の平均をとる。 でよ さでのモ モ) (2) 四分位偏差 考え方 データを大きさの順に並べたとき,4等分する値を小さいほうから, 第1四分位数,第 2四分位数(中央値), 第3四分位数とよび, (第3四分位数)- (第1四分位数) を四分位範 囲という。四分位偏差とは, この四分位範囲の2分の1のこと。 (3) 標準偏差 (根号がついたままでよい) 回 合 Hoof 合 効 ケま 旨ケ対学小 右の表は,ある神社の境内にある杉のうち, 樹齢のわ かっている5本について, 樹齢工年と地上1mにおける幹 の直径y cm を調べたものである。次の問いに答えよ。 (1) エ, yのデータの組を表す点を右の ry平面上にとり, この5本の杉の樹齢と直径の間にはどのような関係があ るか答えよ。 2 樹木番号 の 2 3 r(年) 42 29 60 39 55 y (cm) 20 16 32 21 36 プレートは 合場 160食 40 (2) 変量z, yのn個の組(zi, y), …, (In, Y)がある 30 とき, エ, yの平均をそれぞれz, y として 20 今度× 10 Szy n (zュ-) ( …+(zn-エ) (4-) 大ゲ光 合 t 0 10 20 30 40 50 60 エ を2, yの共分散という。また, エ, yの標準偏差をそれ ぞれ Sz, Sy とするとき 手国S の女ゆはで送へ (yーy)(z-ェ)(y-y) Szy =ー SzX Sy リ-y I 2(エーエ) - Slool で計算される値rを, zとyの相関係数とい う。右の表を埋めて, 5本の杉の樹齢と直径 の相関係数を求めよ (小数第2位を四捨五 の 42 20 代ン出く の 29 16 (3 60 32 39 21 るるっ 36 55 入して,小数第1位ま ので)。計算には電卓を 実使用してよい。 0 0 計| 225 125 =」のリニ ラ ー 15

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