至急)これの3番がわかりません、、、

3.7 行列式の乗法公式を利用して次の行列式を計算せよ. x+y y + z z+x a + b a a + x a+y (2) y + z z+x_x+y (3) C b + c b+x b+y z+x x+yy+x C a "1) b c+a

【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

教えてください。 できればやり方もお願いします。

問題 1.3 A= -2, B= 2i, C = 2V3, D = 0, E =5- V2, F=3/2, G= 3+i, H=3 とおく。 (1) A~H から自然数をすべて選び, 記号(アルファベット)で答えよ。 (2) A~H から整数をすべて選び, 記号(アルファベット)で答えよ。 (3) A~H から有理数をすべて選び,記号(アルファベット)で答えよ。 (4) A~H から無理数をすべて選び,記号(アルファベット)で答えよ。 (5) A~H から実数をすべて選び, 記号(アルファベット)で答えよ。 (6) A~H から虚数をすべて選び,記号(アルファベット)で答えよ。

回帰係数a,bが求められません😵 解説お願いいたします

3. ある微生物の成長モデルにおいて, 時間tと大きさsの関係が s= BeAt ただし, Aと Bは定数 で表されるという. いまtとsについて5個の観測値 t 1 02 3 04 5 5.5 14.9 39.9 110.2 300.1 S を得たとき, Aと Bの値を最小2乗法によって求めよ。

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

1.2.3全て解けました！ 同じ問題解いててわからないって人もしいたら言ってくださーい！

問1 ある都市Aの1日の最高気温yと最低気温xを7日間にわたって観測したとこ ろ,次のデータを得た。 1日目 2日目 3日目 4日目 5日目 6日目 7日目 最低気温x[°C] 22 24 25 24 24 26 23 最高気温y[°C] 26 29 32 33 30 34 33 このデータから,yを目的変数,xを説明変数とした回帰直線を最小二乗法で求める とy= (1)| +|(2) xであり,決定係数は「(3) |である。 (1)の選択肢 (a) -7 (b) -5 (C) -3 (d) -1 (e) 1 (f) 3 (g) 5 (h) 7 (2)の選択肢 3 (3) の選択肢 11 17 25 15 25 21 37 29 (の ( (b) 32 48 64 32 48 32 48 32

剰余環は可換環であるとありますが、可換環であることは ⑴a⊕bについて可換群をなす ⑵a⊗bについて可換半群をなす ⑶分配法則が成り立つ ですが、 (1)の可換群をなすために、逆元が存在しなければならないですが、剰余環のa⊕bの逆元はなんでしょうか 画像の例である、p=4で... 続きを読む

整数を1より大きい正の整数がで割った余りの集合 Lゅ={0, 1, 2, ……, カー1} は, つぎのように定義された加法と乗法に対して可換環を作る。これを整 数の集合Zからかを法として作った 剰余環 という. とくに, かが素数のときは 集合 Lp は可換体となる(→p.2 ). Lpの2つの元a, bに対して a+bをかで割った余りを a田6 axbをかで割った余りを a&6 剰余環 と表す。 例1 カ=4 0 1 2 3 の 0 1 2 3 0 1 2 3 0 0 0 0 0 1 2 3 0 1 0 1 2 3 2 3 0 1 2 0 1 2 0 2 3 0 1 2 3 0 3 2 例2 カ=5 0 1 3 4 0 1 2 3 4 0 0 1 0 3 3 0 2 1 0 0 1 4 1 0 1 2 2 1 2 4 4 0 1 2 0 3 3 3 1 2 3 0 4 4 0 1 2 3 4 0 0|4-3|2|1 4-0 |2||2|3-40 12-3|4 0|1-23 |○-234

代数学 環 乗法の単位元1Rを持つ可換環Rの2つのイデアルI、JについてI+J=Rのとき Φ R→R/I⊕R/J r⟼(r+I,r+J) 全射であることを示せ。 本当にわからなくて困っています。

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。

大学のブール関数についてわかる人いますか🥺聞きたいことがあって