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数学 大学生・専門学校生・社会人

問題2.28の解き方が分かりません。元 はどうやって求めるのですか。

0 (2) (1) ¹ sgn(o) sgn(¹) = sgn(e) : よって sgn (7) = ±1 のとき sgn (™)=±1 (複号同順). 例 2.20. 置換o= 1 2 3 4 5 67 8 9 を互換の積に分解し, 偶置換か奇置換かを判定せよ。 7 6 8 21 4 93 5 (解答例). まず巡回置換の積に分解する。 1→7→9→5→1,26→4 → 2,3→8→3なので、 a = (38) (264) (1795) さらに互換に分解し, =(38) (24) (26) (15) (19) (17) よって sgn (r)=(-1)=1.つまり偶置換. 問題 2.27. 次の置換を互換の積に分解せよ。 また各々の置換の符号を求めよ。 (1) (1364) 1 2 3 4 5 6 7 (2) (1 2 5 3 4) (3) (2 4 6) (4) (5) 2 3 4 5 6 7 8 9 3 4 3 7 412 5 1 986572) n 文字の置換全体 (の集合) を Sm とかく. n 文字の置換 = (k 0= 1 2 www n k₁ k₂ は k1,..., km を決めれ ば一意的に定まるので, S, の元の個数はn個の順列の個数に等しく, n! である. 例えば3の場合, S3 = {e, (12), (13), (23) (123), (132) } の6(=3!) 個ある。 問題 2.28. ら の元をすべて求め, 偶置換と奇置換に分けよ.. 2.7 行列式 (テキスト 814) n個の置換を考える。 n次正方行列 A = (at) に対し、 第1行, 第2行,・・・ 第n 行の成分をそれぞれ異 なる列から1つずつとり、それらの積 41個(1) 2個 (2) ・One(n) をつくる、これに置換の符号sgn (o) をかけて和 But al 14 dot & toxx tt

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問題2.28の解き方が分かりません。解く手順を教えて頂きたいです。

0 (2) (1) ¹ sgn(o) sgn(¹) = sgn(e) : よって sgn (7) = ±1 のとき sgn (™)=±1 (複号同順). 例 2.20. 置換o= 1 2 3 4 5 67 8 9 を互換の積に分解し, 偶置換か奇置換かを判定せよ。 7 6 8 21 4 93 5 (解答例). まず巡回置換の積に分解する。 1→7→9→5→1,26→4 → 2,3→8→3なので、 a = (38) (264) (1795) さらに互換に分解し, =(38) (24) (26) (15) (19) (17) よって sgn (r)=(-1)=1.つまり偶置換. 問題 2.27. 次の置換を互換の積に分解せよ。 また各々の置換の符号を求めよ。 (1) (1364) 1 2 3 4 5 6 7 (2) (1 2 5 3 4) (3) (2 4 6) (4) (5) 2 3 4 5 6 7 8 9 3 4 3 7 412 5 1 986572) n 文字の置換全体 (の集合) を Sm とかく. n 文字の置換 = (k 0= 1 2 www n k₁ k₂ は k1,..., km を決めれ ば一意的に定まるので, S, の元の個数はn個の順列の個数に等しく, n! である. 例えば3の場合, S3 = {e, (12), (13), (23) (123), (132) } の6(=3!) 個ある。 問題 2.28. ら の元をすべて求め, 偶置換と奇置換に分けよ.. 2.7 行列式 (テキスト 814) n個の置換を考える。 n次正方行列 A = (at) に対し、 第1行, 第2行,・・・ 第n 行の成分をそれぞれ異 なる列から1つずつとり、それらの積 41個(1) 2個 (2) ・One(n) をつくる、これに置換の符号sgn (o) をかけて和 But al 14 dot & toxx tt

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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。

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