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Y.(ワイ.)について
- ブランド名: Y.(ワイ.)
- ふりがな: Y.(わい.)
- フリガナ: Y.(ワイ.)
- ホームページ: http://www.yvonne.co.jp
Y.(ワイ.)に関する情報
標準偏差を求める問題です。答えではなく解き方を教えていただきたいです。期末試験は70点満点、各人の点数x?(?=1,2.....,n)の平均点エックスバーが40点、標準偏差sxが10点であった。100点満点の得点に直すために、y?=1.2x?+15を各人の得点とする。このときのyの平均ワイバーと標準偏差syの値はいくらになるか。
xの平均をE[X]、yの平均をE[Y]で表す。xの分散をV[X]、yの分散をV[Y]で表す。分散とは、標準偏差の二乗であり、定義はV[X]=E[(X-E[X])^2]、V[Y]=E[(Y-E[Y])^2]xの平均が40点であることから、E[X]=40xの標準偏差が10であることから、sx=√V[X]=10V[X]=10^2=100E[Y]=E[1.2X+15]=E[1.2X]+E[15]=1.2E[X]+15=40×1.2+15=48+15=63V[Y]=E[(Y-63)^2]=E[Y^2-2×63×E[Y]+63^2]=E[Y^2]-2×63^2+63^2=E[Y^2]-63^2=E[Y^2]-3969ここでE[Y^2]を求める。E[Y^2]=E[(1.2X+15)^2]=E[1.44X^2+2×1.2×15×X+15^2]=E[1.44X^2+36X+225]=1.44E[X^2]+36E[X]+225=1.44E[X^2]+36×40+225E[X^2]を求める。√V[X]=10より、V[X]=E[(X-40)^2]=100E[X^2-80X+40^2]=100E[X^2]-80E[X]+40^2=100E[X^2]-80×40+40×40=100E[X^2]=100+1600=1700以上よりE[X^2]が求められたので、これをもとにE[Y^2]を求める。E[Y^2]=1.44E[X^2]+36×40+15^2=1.44×1700+36×40+15^2=2448+1440+225=4113したがって、V[Y]=E[Y^2]-(E[Y])^2=4113-63^2=4113-3969=114Yの標準偏差=√V[Y]=√114=12答yの平均=63、yの標準偏差=12
xの平均をE[X]、yの平均をE[Y]で表す。xの分散をV[X]、yの分散をV[Y]で表す。分散とは、標準偏差の二乗であり、定義はV[X]=E[(X-E[X])^2]、V[Y]=E[(Y-E[Y])^2]xの平均が40点であることから、E[X]=40xの標準偏差が10であることから、sx=√V[X]=10V[X]=10^2=100E[Y]=E[1.2X+15]=E[1.2X]+E[15]=1.2E[X]+15=40×1.2+15=48+15=63V[Y]=E[(Y-63)^2]=E[Y^2-2×63×E[Y]+63^2]=E[Y^2]-2×63^2+63^2=E[Y^2]-63^2=E[Y^2]-3969ここでE[Y^2]を求める。E[Y^2]=E[(1.2X+15)^2]=E[1.44X^2+2×1.2×15×X+15^2]=E[1.44X^2+36X+225]=1.44E[X^2]+36E[X]+225=1.44E[X^2]+36×40+225E[X^2]を求める。√V[X]=10より、V[X]=E[(X-40)^2]=100E[X^2-80X+40^2]=100E[X^2]-80E[X]+40^2=100E[X^2]-80×40+40×40=100E[X^2]=100+1600=1700以上よりE[X^2]が求められたので、これをもとにE[Y^2]を求める。E[Y^2]=1.44E[X^2]+36×40+15^2=1.44×1700+36×40+15^2=2448+1440+225=4113したがって、V[Y]=E[Y^2]-(E[Y])^2=4113-63^2=4113-3969=114Yの標準偏差=√V[Y]=√114=12答yの平均=63、yの標準偏差=12
初めまして。Rによるデータのモデル当てはめとその検討を行っています。以下のデータ「x <- c(0, 2, 4, 8, 12)y <- c(1, 0.7, 0.4, 0.3, 0.04)dat <- data.frame(x, y) 」を指数関数分布とワイブル分布に当てはめ、AIC分析を行ってみましたがうまくいきません。x <- c(0, 2, 4, 8, 12)y <- c(1, 0.7, 0.4, 0.3, 0.04)dat <- data.frame(x, y) dat nls(y~exp(-a*x), dat, start=list(a=1)) a<- 0.1939f1 <- function(x)(exp(-a*x)) resid <- function(w) { yhat <- exp(-(w[1] *x)^w[2]) sum((y-yhat)^2)}optim(c(1,1),resid)nls(y ~ exp(-(b * x) ^ c), dat, start=list (b=0.1939223, c=0.9872986))b<-0.1939223c<-0.9872986f2<- function(x)(exp(-(b * x) ^ c)) AIC(f1,f2)この方法ではできないのでしょうか。可能なら解決方法を教えてください。
あんまり詳しくはないんだけど、AIC()に与えられるのはlogLik()にも与えられる当てはめ結果、glm/lm/nls/Arimaの出力です、とAIC()のヘルプに書いてあるけど。?AIC?logLikmethods(logLik)辺りを見てみるとよいよ。英語ヘルプはchrome辺りで翻訳しながらでも頑張って読んでね。x<-c(0, 2, 4, 8, 12)y<-c(1, 0.7, 0.4, 0.3, 0.04)(dat<-data.frame(x, y))(n1<-nls(y~exp(-a*x), dat, start=list(a=1)))a<-0.1939f1<-function(x)(exp(-a*x)) resid<-function(w){ yhat<-exp(-(w[1]*x)^w[2])sum((y-yhat)^2)}(bb<-optim(c(1,1),resid))(n2<-nls(y~exp(-(b*x)^c), dat, start=list(b=0.1939223, c=0.9872986)))b<-0.1939223c<-0.9872986f2<-function(x)(exp(-(b*x)^c)) ##plot(dat,type="l",col="blue")##curve(f1,add=T,col="red")##curve(f2,add=T,col="green")AIC(n1,n2)# http://ideone.com/dvlCu
あんまり詳しくはないんだけど、AIC()に与えられるのはlogLik()にも与えられる当てはめ結果、glm/lm/nls/Arimaの出力です、とAIC()のヘルプに書いてあるけど。?AIC?logLikmethods(logLik)辺りを見てみるとよいよ。英語ヘルプはchrome辺りで翻訳しながらでも頑張って読んでね。x<-c(0, 2, 4, 8, 12)y<-c(1, 0.7, 0.4, 0.3, 0.04)(dat<-data.frame(x, y))(n1<-nls(y~exp(-a*x), dat, start=list(a=1)))a<-0.1939f1<-function(x)(exp(-a*x)) resid<-function(w){ yhat<-exp(-(w[1]*x)^w[2])sum((y-yhat)^2)}(bb<-optim(c(1,1),resid))(n2<-nls(y~exp(-(b*x)^c), dat, start=list(b=0.1939223, c=0.9872986)))b<-0.1939223c<-0.9872986f2<-function(x)(exp(-(b*x)^c)) ##plot(dat,type="l",col="blue")##curve(f1,add=T,col="red")##curve(f2,add=T,col="green")AIC(n1,n2)# http://ideone.com/dvlCu
因数分解?計算がわかりません・・・。おしえてください番号順に教えていただければありがたいです・・・。よろしくおねがいします!3番6番は3・・・(3分の1X+9)2乗6・・・(−4分の1X+8Y)(−4分の1X−8Y)です!XはエックスでYはワイです!
?49x^2+7x+2/9?9/16a^2-3/4ab-6b^2?1/9x^2+6x+81?9/16x^2-xy+4/9y^2?25y^2-4/9?1/16x^2-64y^2^2 は二乗を表しています。/ は分数を表しています。問題が「次の式を展開しなさい」なので、因数分解は必要ありません。
?49x^2+7x+2/9?9/16a^2-3/4ab-6b^2?1/9x^2+6x+81?9/16x^2-xy+4/9y^2?25y^2-4/9?1/16x^2-64y^2^2 は二乗を表しています。/ は分数を表しています。問題が「次の式を展開しなさい」なので、因数分解は必要ありません。
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