(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

この写真の赤線で引いてあるところがわかりません、具体的には、 １本目はX=Ax＋Bで、X(0)＝０なんだからB＝０ではないのか？なぜA＝B＝０なんですか？ 2本目は理解できました、X＝Ae^√−λx＋Be^-√−λxで、X(0)＝０だから０＝A+Bで、これはA=B=0でない... 続きを読む

と変数以上の関数について,その偏微分を含んだ微分方程式を偏微分方程式という。 特に次の偏微分方程式 °u du =c? dr? (c>0) at を熱伝導方程式という。 要点1 du 熱伝導方程式 c? at °u (c>0) は,解をu = X(x)T)とおいて解くことがで dx? きる。この方法を変数分離法という。 (1)u=X(x) T()を式(13.5.1) に代入して整理すると, 解説 T(t) c°T(t) X"(x) X(x) (13.5.2) となる。この左辺はtだけの関数であり, 右辺はxだけの関数である。したがって, 式(13.5,2) の両辺はある定数に等しい。そこで, この定数を一とおく。よって,式(13.4.1)は2つの方程式 X"+入X=0 (13.5.3) T'+AC°T=0 に分解する。この2つの方程式を解いて, u=X(x)T()とおけば, 解が得られる。 (2)ここで,微分方程式 X"+AX=0に, X(0) = 0, X(L) =D 0という境界条件が与えられていたとし よう。 もし入=0ならば, X=Ax+B (A, Bは任意定数) と表されるので,、境界条件からA=B=0とな 2-V-Ax と表されるので, これも境界条件からA=B=0と V-Ax る。え<0のときも, X=Ae' + Be なる。したがって, 入>0を仮定できる。 33 え>0のときの解は, X=AcosV入x+BsinV入xである。さらに, 境界条件x(0) = 0なので, A=0である。よって, X=BsinVAxである。さらに境界条件X(L) =D0より, Bsin L、入 = 0 1 を得る。B=0ならばXは恒等的に0となるので, B+0である。よって, sin L入 = 0 である。したがって, LA 入=[ (n=1,2,…) = Nπ, すなわち L P2

「物質 Aと物質Bが反応して、物質Cが生成される状況を考える。ただし、AとBがそれぞれ 1mg反応したとき、Cが1mg生成されるとする。そして、時刻tにおけるCの質量をQ(t) とし、 Q(t) の変化率はAとBの反応していない質量に比例すると仮定し、Aの全質量をα、Bの全... 続きを読む

画像の問題の解説が聞きたいです！！

問題 3. 四面体OABC について, 次の問いに答えよ。 (1) 線分 OA の垂直二等分面のベクトル方程式を求めよ。 (2) 線分 OA, OB, OC の垂直二等分面の交点をPとする.Pは線分 AB, BC, CA の垂直二等分面上の 点でもあることを証明せよ.ただし,交点Pが存在することは仮定しても構わない。 ※垂直二等分面とは,空間内の2点を結ぶ線分の中点を通り,その線分に垂直な平面のことである。

これも全部わかりました

問3 以下のデータはある町における最高気温 x,平均湿度x2, 熱中症患者数yの5日 分のデータである。 1日目 2日目 3日目 4日目 5日目 最高気温 x」[°C] 32 33 31 34 30 平均湿度x2[%] 50 65 50 70 75 熱中症患者数y[人 4 6 3 9 8 このデータに対し,重回帰式y= bo + bjx」 + bzX2 を仮定して回帰係数を最小二乗法 により推定すると,b。 空欄にあてはまる数値に最も近いものを以下の選択肢の中から一つずっ選べ、 (1) |, b, = | (2) ,62 = | (3) |である。 三 (1)の選択肢 (a) -38.8 (b) -19.4 (c) -9.7 (d) -4.8 (e) 4.8 (f) 9.7 (g) 19.4 (h) 38.8 (2), (3) の選択肢(同じ値を二度用いてもよい) (a) 0.1 (b) 0.2 (C) 0.3 (d) 0.4 (e) 0.5 (f) 0.6 (g) 0.7 (h) 0.8

何から考え出せば良いのかがわかりません、ヒントをいただけませんか🤔

B A 図3のように、真空中に2つの極板(面積4) E を距離dだけ離して平行に向かい合わせたもの を平行板コンデンサーという。極板の端の影響 が無視できるとき、このコンデンサーの静電容 量Cは C-4 d で与えられる。今、極板間の電場Eが一様であ ると仮定して、式(a)を導け。式(a)を導く過程 で、必要ならば極板上の面電荷密度をgを使っ てよい。真空の誘電率は&。である。 x XB d XA 図3

(6-3)を(6-1)(6-2)に代入すると(6-4)になるようなのですが、出ません、 教えてください。

- ンN ノ (1) ロスピー波の持っている渦度が,平均流 Uによって運ばれる(移流 される)こと。 (2) 波に伴う南北流 ひが惑星渦度fを運ぶこと(8効果). (3) 波に伴う上昇下降流 w によって渦の伸縮が生ずること。 ここで,地衡風としての南北流uをもたらす波の圧力場に相当する量と して fu=0¢l@x となるような量φを導入する. これと地衡風の式(3-15)と を見比べると,φは気圧かに対応する量であることがわかる. そのとき, 渦 度の保存関係式は,上記(1)~(3) に対応して, 10¢- f 0x ー人品 lw=0 (6-1) Or(ア)+8 H

この問題がわからないです。 教えてください！🙏

下の図のように△ABCがある。また,線分ADはZBACの二等分線である。 5 【図1) 【図2】 E G B D C B D C (1) AB=x, AC=yとするとき,BD:DC=r:y であることを証明したい。 以下の空欄に当てはまる適当な数や語句を補い,証明を完成させなさい。 (証明) 【図1】のように,点Cを通り,DAに平行な直線と,BAを延長した直線との交点をEとする。 AD/ECから、 平行線の ア は等しいので、 ZBAD= ZAEC また,平行線の錯角は等しいので, ZDAC= Z イ 仮定より, ZBAD= ZDAC したがって、 ZAEC= Z ウ 2つの角が等しいから,△ は二等辺三角形となり, エ AE=AC ……① ABECで, AD/ECから、 BA:AE= オ カ の, 2から、 AB:AC=BD: DC よって、 以下,r=9,y=6, BD=6 とする。次の問いに答えなさい。 (2) DCの長さを求めなさい。 BD:DC= r :y (3) さらに【図2】のように辺BCをCの方に延ばし,点Fをとったとき, AC//EFであった。 辺ECと辺AFの交点をGとするとき,AG:GFを求めなさい。 (4) (3)のとき,AAGCの面積をSとすると,△ABCの面積をSを用いて表しなさい。

統計学の偏相関係数について自分の解釈があっているかの確認をしたいのですが、 こればかりは自力ではできないので確認をお願いしたいです。 (画像は参考にした教科書の内容です。ファイルサイズの問題で必要な情報をすべては載せられませんが一応貼ります。) この教科書の内容は ある人... 続きを読む

Gのデータに対して、yおよびxを戦りの像数から下引する次のような る8,備相関係数 のデータに対して,yおよびえを吸りの象数から下刊する次のような S くうか考えられ,それらの影響も限形的であれば、上の1次式のモデルの愛 SyS」 (間題A1.6)。 親がふえるこになる。また,もしこれらの変のうち採力国)が2次関数的 に移響する可能性がある場合には、当のほかにx=という4満日の変数 を予デルに加えておけば、 2次開数的な影響も上のような線格デルにより 分析ることができる。 コーつの重国帰をデルを考える。 -ッ pe ただし、 Sy S Sy S エ-dx p+る。 -のとき、最小2堀法によって求めた重回帰式は次のょうになる。 S, S1 S12 S,p いま去6のように1つの目的変数とp個の説明変数光認を に n個のデータ(数値)が与えられたとしよう. S1y S Sg Sp S= たたし。 表6 重回帰分析の場合のアータ 22 1 帰分析法 S S 日的変哉 明 数 S Sp Sp"Sp S. S 81式のいかをyおよびからあ,為,Xoの回帰が消去されたときの 偏相関係数(partial correlation coefficient)という。 テータ号 そしてS,は行列式Sの1行」列の余因了(行」列の要素を取り除いて作。 Sは式のSの2行2列2)余国子からさらに1行1列の余因子をと 1 『1 『1 T」 ったもの。 S はSの2行2列の余囚子からさらに1行+1引の余因子をと 2 エ以 た行列式に(一1}* をかけたもの)。 | 式からわかるように00式で小される偏相関係数は(a,る,…,ズ)の影響 を除いたyととの相関係数と考えることができる。同様にしてyとxj- っかもめ。 1,2,p)の間の偏相関係数を定識することができる。 また。式に小す行列式Sとその余因子を用いると、ル は次のよう! S , S. も同様に考える。 エ J= (-arュー+) , =(ddエ み) も書ける。(町E A1.7)。 Sie VS」Sa 51と同様にズ,海。, y からyの値を子測するとき、,た。, とりの 関係を示す一つの数式モデルを設定しなければならない、この数式モデル(予 第1式)を11のように与える,必は- , -…, e だけでは説明しきれない部 分の予測誤差を表す。 『122.p=ー こおくとき、変数とpの単相相関係数は次のように書ける。 S Sa, Saは行列式Sの1行1列, 2行2列,1行2列の余因子 去8に示すデータで、yおよびから,石のの国帰が消去されした 5aト ただし、 『121 -ー -4十aエ,サ角約」十, +山i-6 この式を、線形重回帰モデル(linear multiple regression model} と呼ぶ中 * Sas Ss 例7。 ただ。 ときの偏相関係数()を求めよ。 [解] 例6の解答の中に示す行列式Sと式より 回滑の場合(x,平面上のヵ個の点の集まりドに直線をあてはめたが、重回帰 1、 ( , Spー -1 場合には(, , y)の(ゆ+1)次元空間での の点の集まりに対してき次 S』 VS」S。 元超平面 S--(-は)(カー)。 『yト23- -6.941×10° V6171×10×2.011×10 0.623 をあてはめ、それによって説明変数の他x,あ から目的変数の値 を予測する。このときの誤差は式から去?のように表される。

基礎生物統計学のサイコロの問題です

問題1 次の設問に答えなさい。 (1) 二項分布 B(n,p) に従う確率変数Xがある.Xの期待値が12,分散が10であるとき n,pをそれぞれ求めなさい。 (2) 1個のサイコロを100回投げる試行において6の因が出る回数をYとおくと,Yは二 項分布に従う、Yの期待値と分散を求めなさい.答えは既約分数(これ以上約分でき ない分数)の形で答えなさい。 解答欄 (2) (期待値) (分散)