確率統計の問題です。かなり難問で詳しく解説いただけると幸いです。

問5次のようなパズルのような問題がある. 問題を簡単にするために1年は365日とする (閏年は考えない). ある工場では人の工員を雇うことにする が,このうちの1人でも誕生日の人がいればその日は休みに, 1人も誕生日の人がいなければ働き、その日は 人数と同じn (単位) の利益を得るものとする。このとき,この工場の1年間の利益は働いた日数 xn にな る.例えばたまたま全員が同じ誕生日の場合は働いた日数=364 なので 364n の年間利益を得る. n人の工員をランダムに雇うとき, すなわち人それぞれの工員の誕生日は独立で一様分布に従うときこの年 間利益は確率変数になるが,その期待値を f(n) とする. この f(n) を最大にする n を求めよ. この問題は一見かなり難しいが以下の設問に沿って解答することにより f(n) を最大にする n とその時の f (n) の値を求めよ. (1) n 人の工員を雇うとき,確率変数 S を1人も誕生日の人がいない日数とするとき f(n) を S (やその期待 値, 分散など) を用いて表せ. (2) i=1,2,...,365を日にちを表すパラメータとする. 確率変数 X を次のように定める 1日に1人も誕生日の人がいなかった場合 Xi = 0日の誕生日の人がいた場合 このときP(X = 1) を求めよ. (3) (2) の設定で S を X を用いて表せ.また E[S] を求めよ. (4) 以上を用いて f(n) を具体的に表せ. (5) (4) で求めた f(n) より f(n+1)-f(n) を考えることで f (n) が最大になる n を求め, f(n) の最大値 (の 近似値)を与えよ.

大学数学の分散共分散行列についてです。 アップロードしたファイル内にある数式変換がわかりません。 不明な箇所として、ファイル内の上から二行目の数式から、どういった理由や変換で三行目の数式になるのか理解できません。 教えていただけますでしょうか。

a Q-EW EXTERX) â V(â) Cov(a,B) ✓ (^) = ( cove Cov(a,b) V(B) 2 ΣW XW WiXi ΣX² -1 02 (ΣWΣX)-(Σ W;X;)² ( − Σ W;X; -ΣX;Wi (X)

大学数学の分散共分散行列についてです。 アップロードしたファイル内にある数式変換がわかりません。 不明な箇所として、ファイル内の上から二行目の数式から、どういった理由や変換で三行目の数式になるのか理解できません。 教えていただけますでしょうか。

α (C)-(EM EX(EN) ΣWX V(a) Cov(â,B) ✓ (2) = ( Cov Cov(a,B) ov (2.B)) ΣW XW ΣWX; ΣX 02 ΣYX ΣX -ΣX;W₁ (W)x)-(Σ W;X;)² ( − Σ W;X; - ΣW

わからないです。 教えてください🙇‍♀️

現学 課題内容 日本人で,毛髪の本数も誕生月日 (○○月 ◇◆日) も性別 (男or女) も全く同じである人 が少なくとも2人いる.このことが成立している ことを以下に, 「鳩の巣原理」を適用して説明 しています。 a, b, cに当てはまる正の整数を,dは「大き 「い数」か 「小さい数」 のいずれかの語句を答え 尚, 解答の回答には, 」の入力は不要 です (配点:a2点,b2点, c3点, d3点) 人の毛髪は平均で10,000 (十万) 本と言わ れていて、多くても15,000 (十五万) 本らし いですよって,考えられる毛髪の本数は0本~ 15,0000本の全 a通りです. 誕生月日については、閏年の2月29日生まれ の方がおられることを考慮すると、 考えられる 誕生月日は、全部でb通りあります。 よって、考えられる (毛髪の本数, 誕生月 日,性別)の相異なる組は, 全部でc通りにな ります これを 「鳩の巣」 と考えます. 一方, 「鳩」を日本人と考えると, 日本の人 口約1,2000,0000 (1億2千万)人と少なく見 積もっても、この数は上で求めた「鳩の巣」の 個数 cよりはdなので, 「鳩の巣原理」によ り,日本人で毛髪の本数も誕生月日 (○○月 ◇◇日) も性別も全く同じ2人が必ずいることが 解りました. 添付ファイルは ありません

標本平均についてです。 写真の問題を見たときに、①0か1の2択であること②政党支持率は30％で一定であること③0か1の番号に振り分けることを繰り返すことの３つの条件が揃っていたので、二項分布だと思い、二項分布B(n,0.3)に従うと考えました。 そのため問1の期待値を0.3... 続きを読む

基本 例題164 標本平均の期待値,標準偏差 ある県において, 参議院議員選挙における有権者のA政党支持率は30%である という。この県の有権者の中から,無作為にη人を抽出するとき,k番目に抽出 された人が A 政党支持なら1, 不支持なら0の値を対応させる確率変数を Xんと する。 (1) 標本平均 X= X+X2+・・・・・+Xn について, 期待値E (X) を求めよ。 059 n | (2) 標本平均 X の標準偏差 (X) を 0.02以下にするためには, 抽出される標本 の大きさは、少なくとも何人以上必要であるか。 指針 (1) まず, 母平均 m を求める。 p.636 基本事項 4 4章 21 (2)まず,母標準偏差のを求める。そして, o(X)≦0.02 すなわち 1 小の自然数 n を求める。 0.02 を満たす最 n 解答 (1)母集団における変量は,A 政党支持なら1,不支持なら0 という2つの値をとる。 Xh 1 0 at P 0.3 0.7 1 よって, 母平均は m=1・0.3+0・0.7 = 0.3 (2)母標準偏差は ゆえに EX) =m=0.3 o=√(12・0.3+020.7) -m²=√0.3-0.09 =√0.21 統計的な推測 よって o(X) = √n 0.21 √n 28.18 √0.21 0.21 0.02 とすると,両辺を2乗して ≦0.0004 n n 小数を分数に直して考えて もよい。 (S) T 2100 0.21 0.21 ゆえに NZ = =525 ≦0.02 から 0.0004 4 √n この不等式を満たす最小の自然数n は n=525 √21 したがって、少なくとも525人以上必要である。 1-5 よって1/15 n 25 21

確率変数についてです。 (2)の赤枠で囲んだ部分がよくわかりません。 どなたか教えていただきたいです。 よろしくお願いします🙇

3 連続値 (-∞ <x<∞) をとる確率変数Xの確率密度関数が (x) である, すな わち, Xが微小区間 dx の値をとる確率がp (x)dx であるとするとき, 次の各問に 答えよ。 (1)確率変数 X の平均と分散が存在して, その平均がm, 分散が 2 であるとき, 次の値をとを用いて表せ。 Sxp(x)dx (2) 確率変数 Y = X 2 の確率密度関数は 1 (p(vy)+p-vy)) (y≧0) gy)=2vy 20 であることを示せ。 (y<0) <京都大学工学部〉

写真の問題なのですが、ところで以下で語られているのは何を示したいからなのでしょうか？二乗したものと一乗のものが同値なのは分かりましたが、だから何なのだろう？と疑問です。この問題は誘導があるので、手書きの写真のように変形して解けばよいのですか？ Bでくくると（）ないが１になる... 続きを読む

324 B- 17 - 1,411, B = B (1 = ± 1.4) " E?

この答えを教えて欲しいです💦

下の表は、 10 人の学生が英語と数学の10点満点の小テストを受けたときの得点である。 学生番号 1 2 3 4 5 英語(点) 3 8 数学(点) 4 6 86 7 4 654 45 7 8 9 10 187 10 6 97 7 6 このとき、英語と数学の得点の相関係数を、 小数点以下第3位を四捨五入して求め ると、 0. [ となる。

統計学実践ワークブック準1級 第27章 時系列解析 問27.1[1]について教えてください。 解答を見ると、Φ1=-0.8, 0, 0.7 の場合、平均が2になるとありますが、どのような計算をすると2にたどり着けるのでしょうか。自己回帰過程の式のΦ1に値をそれぞれ代入して期... 続きを読む

計量として, 4-DWが に近い場合に帰無仮説を受容し, 2より十分小さな場合に帰無仮説を棄却すればよい。 無仮説を受容も棄却もできない検定不能領域があることと,被説明変数(従属変数)の DW 比は計算が単純であり、 多くの統計ソフトウエアで自動的に求められるが、帰 過去の値を説明変数として含むようなモデル, たとえば、Y=+BX1+781-1+0 つようなモデルの残差には、 DW 比を用いることができない点に注意が必要である。 - 例題 問27.1 次の時系列データのグラフ (a)~(d) は, 1次の自己回帰過程 Yt = 2(1-$1)+1Yt_1+Ut から生成されている。ただし,{U}はN(0,1) に従う擬似乱数より生成されている。 0 2 0 10 10 20 (a) 20 30 (c) 30 40 40 50 50 Joyeriy 図 27.6 0 0 10 10 20 (b) 20 30 (d) 30 40 40 50 50

統計検定準1級2021年6月の問6です。 [1]の解説で、1行目から2行目に変形できるのはなぜでしょうか。 直感的には分からなくもないのですが計算過程が知りたいです。

問6 2つのグループからのデータを判別する代表的な方法に,フィッシャーの線形判 別がある。 グループ 1, グループ2の2つのグループから2次元データを収集し たものとする。それぞれの標本サイズを ni, 72 とし, データを { 1,T2,...,Zn,}, ny 1. {¥1,92,.., Yng} とおく。 また, それぞれのグループの平均ベクトルを=- n1 8 y=- 722 1 n 72 i=1 722 i=1 とおく。 ただし,n=n+n2 である。 Yi とおく。 さらに, データ全体を {Z1,Z2,..., Zn}, 平均ベクトルをえ= とおき,さらに 〔1〕 各グループの分散共分散行列 S1, S2 とデータ全体の分散共分散行列 S をそれ ぞれ S1 = S2= n1 1 n1 n2 i=1 722 i=1 n (x₁ - x)(x₁ - x) ¹ i=1 (Yi — Y) (Yi – ÿ) - S= 1/2 (2₁-2) (2₁ - 2) T i=1 Sw=115₁ +25₂ n n n2 n1 - SB = 1/¹² ( x − z ) ( x − z ) ¹ + 2/2² (ÿ – z) (ÿ – z)™ n n Dis ① つねにS> Sw+SB が成り立つ。 ② つねにS=Sw + SB が成り立つ。 ③ つねに S < Sw + SB が成り立つ。 ④ 上記に正しいものは一つもない。 と定義する。ここで「は転置を表すとする。 3つの行列 S, Sw, SB の関係につい て、次の①~④のうちから最も適切なものを一つ選べ。 ただし, P > Q は行列 P-Q の固有値がすべて正であることを意味する。 10