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2019年統計検定1級_統計数理問2_解説

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   こちらの動画 を参考に記事を作成します. この動画のまとめ記事を作成しております。動画の学習補助としてご使用ください。 目次 問2(1)確率母関数 問2(2)確率母関数からの期待値・分散導出 問2(3) 問2(4) 問2(1) 期待値が何かを理解している。 確率変数×確率変数を得る確率の総和が期待値 期待値の詳しい解説動画は こちら 非常に基本的な操作です。覚えましょう! 問2(2) 畳み込み法を理解している 分布の再生性の証明で利用される手法です。 畳み込み法について詳しい解説動画は こちら 分布の再生についての詳しい解説は こちら 問2(3) 問2(1)と同じです。 問2(4) 誘導にのりましょう。 標本平均の期待値は、確率変数の期待値と等しい 注意

2019年統計検定1級_統計数理問1_解説

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  こちらの動画 を参考に記事を作成します. この動画のまとめ記事を作成しております。動画の学習補助としてご使用ください。 目次 問1(1)確率母関数 問1(2)確率母関数からの期待値・分散導出 問1(3) 問1(4) 問1(1) 確率母関数のメリットを知っている&理解している。 確率母関数を導出できる。 確率母関数は1回微分して,新たに導入した変数に=1を代入すると期待値E[X]が 確率母関数を2回微分して,新たに導入した変数に=1を代入するとE[X(X-1)]が求まる 確率母関数の詳しい解説動画は こちら 非常に基本的な操作です。覚えましょう! 問1(2) 二項分布の確率密度関数を知っている。 確率母関数の計算に習熟している。 (1)の結果を利用する。 二項分布の確率母関数について詳しい解説動画は こちら 問1(3) ポイント特になし。誘導にのりましょう。 問1(4) 誘導にのりましょう。 (2)(3)の形を利用する。 微分によって最小値を求める方法を知っている。 最小値が存在する時、最小値は極値なので、微分した時に=0である必要がある 誘導的に、必ず最小値は存在して、最小値の値が代入されていると読む。 注意

英語よりも統計のすすめ①

 英語よりも統計のすすめ 勉強にバイト、インターンに恋愛と、日常のエントロピーは増すばかり。 こんにちは、「はじめての統計学」です。 統計的に有意な話では、数理統計や統計的な考察、統計に関係ないような話をコラム的に発信していきます。 皆様の勉強の息抜きがてら楽しんで頂けたらと思います。 英語よりも統計のすすめ 統計は翻訳できない あくまで研究や論文を読むことによる情報収集に限った話です。 英語は既に、精密な日本語に翻訳することが出来ますが、統計学の解釈は翻訳できません。 そして、表面的なことを検索してもデータへの理解はすすまず、研究結果(データ分析結果)等を鵜呑みにせざるを得なくなります。 そういう意味では、数理統計を学習して本質的なデータの背後まで学習・理解するのが急がば回れだと思う最近です。 特に、自分含め若いのであれば、検索して毎回理解に難儀するよりは、一回腰を据えてしっかり学習した方が、最終的なリターンは大きいのかと思いますね。 そんな学習の一助になる動画をつくります!! それでは!

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