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演習問題 *標本平均を \(\bar{X}\) 、標準偏差の不偏推定量を \(\bar{S}\)、データサイズを \(N \ge 30\) とするとき、未知の母集団平均 \(\mu\) の95%信頼区間、99%信頼区間を計算せよ (上記の計算を確認せよ) *上記にて、\(\bar{X} = 155\) 、標準偏差の不偏推定量を \(\bar{S} = 5...
5252 sym R (6544 sym/14 pcs) 7 img 2 tbl
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演習問題 データ分散の不偏推定量を計算せよ (もう一度計算を自分で追ってください) 中心極限定理の証明を計算せよ (もう一度計算を自分で追ってください) 統計の概念図 (再掲) 重要な点なので、再掲する。 母集団からランダムにサンプリングされるデ�...
3570 sym R (1416 sym/14 pcs) 5 img 2 tbl
Non-Stationary Mixed-Frequency Variables in Time Series Models: A New Design Approach(Part I))
Code Show All Code Hide All Code Non-Stationary Mixed-Frequency Variables in Time Series Models: A New Design Approach(Part I) Written at UIO 2013 Non-Stationary Mixed-Frequency Variables in Time Series Models: A New Design Approach(Part I) Abstract Preface Part I Chapter 1 Chapter 2 Part II Chapter 3 Chapter 4 DKWC Republished:2021-06...
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Web-Spider Ecological Community: Redundancy Analysis (RDA)
Code Show All Code Hide All Code Web-Spider Ecological Community: Redundancy Analysis (RDA) Web-Spider Ecological Community: Redundancy Analysis (RDA) 1 Redundancy Analysis 1.1 Hellinger-Chord Distances 1.2 Unconstrainted Ordination 1.3 Constrainted Ordination 1.4 Hellinger Distances 1.5 Chord Distances 2 Load Spider Dataset 2.1 Spider Me...
3962 sym R (27000 sym/33 pcs) 8 img
Dados categóricos
Dados Categóricos Exercícios do Cap.2 (pág 38) - exercício 3 # dados da Tabela 1.9 dad <- data.frame(sexo = rep(c("masculino", "feminino"), each = 2), anormalidade = rep(c("presente", "ausente"), 2), f = c(14, 12, 12, 1)) dad ## sexo anormalidade f ## 1 masculino presente 14 ## 2 masculino ...
1122 sym R (9622 sym/41 pcs) 14 img
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禁止事項 本試験を解くにあたり、下記のことを厳守すること。厳守していないことが判明した場合、カンニングと同等の扱いとする。カンニングと判断された場合、本学期に取得する予定の全ての単位が破棄される。 他者と対面やオンラインにて本試験に...
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GLM入門 モデルとは？ 題材：睡眠不足の研究（睡眠不足の日数が続くと、反応速度は遅くなるのか） Reaction: あるタスクに対する反応時間, Incorrect: 不正解=1 / 正解=0, Days: 睡眠不足日数, age: 年齢, sex; 性別 etc 睡眠不足日数は0～9日まであり、各レベルで18人�...
9439 sym R (18810 sym/24 pcs) 22 img 8 tbl
Stochastic Differential Equation: Problem Solving 1
Basic SDE Notation and Equations Problem 1 Problem 2 Problem 3 Problem 4 Problem 5 Problem 6 Problem 7 ...
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Stochastic Simulation: Brownian Bridges and Path Dependent Ornstein Uhlenbeck Dynamics
Problem 4.1 Answer 4.1-1 Answer 4.1-2 Answer 4.1-3 Answer 4.1-4 Answer 4.1-5 Problem 4.2 Answer 4.2:1-2-3 Answer 4.2:4 Euler-Maruyama Method for a Given Linear SDE: Integral form Differential equation form Euler-Maruyama(EM) method takes the form Problem 4.3 Answer 4.3:1 Answer 4.3:2 Answer 4.3-3 Problem 4.4 Answer 4.4: 1 Answe...
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Financial Monte Carlo Simulation with Matlab
Q1 Answer Q1-a This part is adapting the concept of Widynski (2020) for the construction of middle square Weyl sequence generator. One of the disadvantage of Middle Square Weyl Sequence Pseudorandom Generator is that irrational initial seed number should be used to span over the number of iteration space. Otherwise, the simulated x will fast a...
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