당신은 주제를 찾고 있습니까 “수리 통계학 pdf – 통계학과 수학 공부“? 다음 카테고리의 웹사이트 you.tfvp.org 에서 귀하의 모든 질문에 답변해 드립니다: https://you.tfvp.org/blog. 바로 아래에서 답을 찾을 수 있습니다. 작성자 Joonsuk Park 이(가) 작성한 기사에는 조회수 2,359회 및 좋아요 97개 개의 좋아요가 있습니다.
Table of Contents
수리 통계학 pdf 주제에 대한 동영상 보기
여기에서 이 주제에 대한 비디오를 시청하십시오. 주의 깊게 살펴보고 읽고 있는 내용에 대한 피드백을 제공하세요!
d여기에서 통계학과 수학 공부 – 수리 통계학 pdf 주제에 대한 세부정보를 참조하세요
통계학을 공부하는 사람들이 해야 할 수학 공부 및 교재에 대해 이야기해 보았습니다.
수리 통계학 pdf 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
확률론, 수리통계학 pdf 교재 – 네이버 블로그
확률론, 수리통계학 pdf 교재 … PDF files can be viewed with the free program Adobe Acrobat Reader . Preface and Table of Contents Lectures …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 8/6/2021
View: 6641
수리통계학 – 모두를 위한 열린강좌 KOCW
차시별 강의 ; 1. · 1.1 서론 ~ 1.3 확률집합함수 ; 2. · 1.3 확률집합함수 ~ 1.4 조건부 확률과 확률적 독립성 ; 3. · 1.5 확률변수 ~ 1.6 이산형 확률변수 ; 4. · 1.7 연속형 …
Source: www.kocw.net
Date Published: 2/16/2022
View: 2325
수리통계학-목차-교재.pdf | Course Hero – Course Hero
View 수리통계학-목차-교재.pdf from DWQD RE at 한국외국어대학교. 수리통계학 교재 목차 제 1 장 확률이론 1강 2강 3강 표본공간과 사상 p.1 경우의 수,순열, …
Source: www.coursehero.com
Date Published: 7/7/2022
View: 8800
Lecture – 수리통계학(I) 20년 1학기 강의노트 – 김충락 교수 연구실
수리통계학(I) 20년 1학기 강의노트. 첨부파일. 수리통계학(1)_20년1학기.pdf 미리보기. 바로가기. 개인정보처리방침 · 저작권보호정책 …
Source: crkim.pusan.ac.kr
Date Published: 5/4/2022
View: 6686
강의 자료실 – 12.2(수) 수리통계학 모의고사 8,9회분입니다.
12.2(수) 수리통계학 모의고사 8,9회분입니다. 조회 619. 권택헌. 첨부파일. pdf 파일 8회 – 온라인.pdf (290.21 KB) · pdf 파일 9회 – 온라인.pdf (255.28 KB).
Source: www.kookje.ac.kr
Date Published: 6/6/2022
View: 4463
수리통계학 9판 솔루션 Hogg – StuDocu
수리통계학 솔루션 solutions manual probability and statistical inference ninth edition robert hogg university of iowa elliot tanis hope college dale …
Source: www.studocu.com
Date Published: 9/3/2022
View: 9814
수리 통계학 pdf
수리 통계학 pdf cabinetasis.fr. 텍사스 겨울. 957. 한파는 겨울 날씨 이벤트라 롱패딩으로 꽁꽁 감싸서 추위를 버틸 수 있지만 문제는 미국 텍사스 …
Source: cabinetasis.fr
Date Published: 2/1/2021
View: 7015
수리통계학2 중간 ~07W – kaun99 | 플립 PDF 온라인 | FlipHTML5
수리통계학2 중간 ~07W을 찾고 계십니까? 저자 kaun99 의 모든 플립 PDF를 확인하십시오. 수리통계학2 중간 ~07W이 마음에 드십니까? 수리통계학2 중간 ~07W을 무료로 …
Source: fliphtml5.com
Date Published: 1/20/2022
View: 8339
허명회 (Myung-Hoe Huh) 교수님께서 <수리통계학 강의> pdf …
허명회 (Myung-Hoe Huh) 교수님께서 <수리통계학 강의> pdf 파일을 무료로 공유해주셨네요. 많은 분들에게 도움이 되시기를 바랍니다. “<수리통계학 강의> (허명회; …
Source: ko-kr.facebook.com
Date Published: 7/25/2021
View: 1731
주제와 관련된 이미지 수리 통계학 pdf
주제와 관련된 더 많은 사진을 참조하십시오 통계학과 수학 공부. 댓글에서 더 많은 관련 이미지를 보거나 필요한 경우 더 많은 관련 기사를 볼 수 있습니다.
주제에 대한 기사 평가 수리 통계학 pdf
- Author: Joonsuk Park
- Views: 조회수 2,359회
- Likes: 좋아요 97개
- Date Published: 2021. 3. 5.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=tja2gkq222k
INSTRUCTOR’S SOLUTIONS MANUAL PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE
INSTRUCTOR’S
SOLUTIONS MANUAL
PROBABILITY AND
STATISTICAL INFERENCE
NINTH EDITION
*/2%$/(‘,7,
ROBERT V. HOGG
University of Iowa
Elliot A. Tanis
Hope College
Dale L. Zimmerman
University of Iowa
Boston Columbus Indianapolis New York San Francisco Upper Saddle River
Amsterdam Cape Town Dubai London Madrid Milan Munich Paris Montreal Toronto
Delhi Mexico City São Paulo Sydney Hong Kong Seoul Singapore Taipei Tokyo
Copyright © 2016 Pearson Education Limited
All rights reserved. No part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording or otherwise without the prior written permission of the publisher.
Many of the designations used by manufacturers and sellers to distinguish their products are claimed as trademarks. Where those designations appear in this book, and the publisher was aware of a trademark claim, the designations have been printed in initial caps or all caps.
ISBN-13: ISBN-10:
iv Contents
6 Point Estimation 6 Descriptive Statistics 6 Exploratory Data Analysis 6 Order Statistics 6 Maximum Likelihood Estimation 6 A Simple Regression Problem Likelihood Estimators 6 Asymptotic Distributions of Maximum 6 Sufficient Statistics 6 Bayesian Estimation 6 More Bayesian Concepts
7 Interval Estimation 7 Confidence Intervals for Means 7 Confidence Intervals for the Difference of Two Means 7 Confidence Intervals For Proportions 7 Sample Size 7 Distribution-Free Confidence Intervals for Percentiles 7 More Regression 7 Resampling Methods
8 Tests of Statistical Hypotheses 8 Tests About One Mean 8 Tests of the Equality of Two Means 8 Tests about Proportions 8 The Wilcoxon Tests 8 Power of a Statistical Test 8 Best Critical Regions 8 Likelihood Ratio Tests
9 More Tests 9 Chi-Square Goodness-of-Fit Tests 9 Contingency Tables 9 One-Factor Analysis of Variance 9 Two-Way Analysis of Variance 9 General Factorial and 2kFactorial Designs 9 Tests Concerning Regression and Correlation 9 Statistical Quality Control
Preface v
Preface
4HISÅ SOLUTIONSÅ MANUALÅ PROVIDESÅ ANSWERSÅ FORÅ THEÅ EVEN
NUMBEREDÅ EXERCISESÅ INÅ 0ROBABILITYÅ ANDÅ
3TATISTICALÅ)NFERENCE ÅTHÅEDITIONÅ’LOBALÅEDITIONÅBYÅ2OBERTÅ6Å(OGGÅ%LLIOTÅ!Å4ANISÅANDÅ$ALEÅ,Å
:IMMERMANÅ #OMPLETEÅ SOLUTIONSÅ AREÅ GIVENÅ FORÅ MOSTÅ OFÅ THESEÅ EXERCISESÅ 9OUÅ THEÅ INSTRUCTORÅ MAYÅ
DECIDEÅHOWÅMANYÅOFÅTHESEÅSOLUTIONSÅANDÅANSWERSÅYOUÅWANTÅTOÅMAKEÅAVAILABLEÅTOÅYOURÅSTUDENTSÅ.OTEÅ
THATÅTHEÅANSWERSÅFORÅTHEÅODD
NUMBEREDÅEXERCISESÅAREÅGIVENÅINÅTHEÅTEXTBOOK
All of the figures in this manual were generated usingMaple, a computer algebra system. Most of the figures were generated and many of the solutions, especially those involving data, were solved using procedures that were written by Zaven Karian from Denison University. We thank him for providing these. These procedures are available free of charge for your use. They are available for down load at math.hope/tanis/. Short descriptions of these procedures are pro- vided on the “Maple Card.” Complete descriptions of these procedures are given inProbability and Statistics: Explorations with MAPLE, second edition, 1999, written by Zaven Karian and Elliot Ta- nis, published by Prentice Hall (ISBN 0-13-021536-8). You can download a copy of this manual at math.hope/tanis/MapleManual.pdf. Our hope is that this solutions manual will be helpful to eachof you in your teaching. If you find an error or wish to make a suggestion, send these to Elliot Tanis,tanis@hope, and he will post corrections on his web page, math.hope/tanis/.
R.V. E.A. D.L.
Chapter 1 Probability 1
Chapter 1
Probability
1 Properties of Probability
1-
1-4 (a)
(b) (i) /, (ii) 0, (iii) /, (iv) /, (v) /, (vi) /, (vii) /. 1-6 (a) P (A ∪ B) = 0. 4 + 0. 5 − 0. 3 = 0 .6; (b) A = ( A∩B∀)∪(A∩B) P(A) = P(A∩B∀) + P(A∩B) 0. 4 = P(A∩B∀) + 0. 3 P(A∩B∀) = 0 .1;
(c)P(A∀∪B∀) = P[(A∩B)∀] = 1 −P(A∩B) = 1 − 0 .3 = 0 .7.
1-8 LetA={lab work done},B={referral to a specialist}, P(A) = 0. 41 , P (B) = 0. 53 , P ([A∪B]∀) = 0 .21. P(A∪B) = P(A) + P(B)−P(A∩B) 0. 79 = 0 + 0. 53 −P(A∩B) P(A∩B) = 0 .41 + 0. 53 − 0 .79 = 0. 15.
1-10 A∪B∪C = A∪(B∪C) P(A∪B∪C) = P(A) + P(B∪C)−P[A∩(B∪C)] = P(A) + P(B) + P(C)−P(B∩C)−P[(A∩B)∪(A∩C)] = P(A) + P(B) + P(C)−P(B∩C)−P(A∩B)−P(A∩C) + P (A ∩ B ∩ C).
1-12 (a) /; (b) /; (c) 0; (d) /.
0ROBABILITYÅOFÅINSURINGÅEXACTLYÅÅCARÅ 0 ! ÅÅÅ
0ROBABILITYÅOFÅINSURINGÅMOREÅTHANÅÅCARÅ 0 ” ÅÅÅ
0ROBABILITYÅOFÅINSURINGÅAÅSPORTSÅCARÅ 0 # ÅÅÅ
# 0 _!_ c
0″ 0! # 0″ # 0 0 _!_ #
#
2 Section 1 Methods of Enumeration
1-14P(A) = 2[r−r(
√
3 /2)]
2 r
= 1 −
√
3
2
.
1-16Note that the respective probabilities arep 0 , p 1 =p 0 / 4 , p 2 =p 0 / 42 ,···. ∀∞
k=
p 0 4 k
= 1
p 0 1 − 1 / 4
= 1
p 0 = 3 4 1 −p 0 −p 1 = 1 −
15
16 =
1
16.
1 Methods of Enumeration
1-2 (a) .UMBERÅ OFÅ EXPERIEMENTSÅ Å ÅÑÅÅÑÅ ÅÅ
1-4 (a) 4
6
3
= 80;
(b)4(2 6 ) = 256;
(c) (4−1 + 3)! (4−1)!3!
= 20.
1-6S={DDD, DDFD, DFDD, FDDD, DDFFD, DFDFD, FDDFD, DFFDD,
FDFDD, FFDDD, FFF, FFDF, FDFF, DFFF FFDDF, FDFDF,
1-
1-
− 1
r
+
n− 1 r− 1
=
(n−1)! r!(n− 1 −r)!
+
(n−1)! (r−1)!(n−r)!
=
(n−r)(n−1)! +r(n−1)! r!(n−r)! =
n! r!(n−r)!=
n r
.
1-12 0 = (1 −1)n=
∀n
r=
n r
(−1)r(1)n−r=
∀n
r=
(−1)r
n r
.
2 n = (1 + 1) n=
∀n
r=
n r
(1)r(1)n−r=
∀n
r=
n r
.
1-
10 −1 + 36
36
=
45!
36!9!
= 886, 163 ,135.
1-16 (a)
19
3
52 − 19
6
52
9
= 102 , 486
351 , 325 = 0 .2917;
(b)
19
3
10
2
7
1
3
0
5
1
2
0
6
2
52
= 7 , 695
1 , 236 , 664 = 0. 00622.
9
(b)
n
DFFDF, FDDFF, DFDFF, DDFFF } so there are 20 possibilities.
Total number of varieties of pizzas = 4 u 3 u (2) 16 = 786432.
Number o f experiments with each factor at 4 levels = ( 4 ) u (4) u ( 4 ) = 64.
4 Section 1 Independent Events
1-
1 Independent Events
1-2 (a) P(A∩B) = P(A)P(B) = (0 .3)(0) = 0; P(A∪B) = P(A) + P(B)−P(A∩B) = 0 .3 + 0. 6 − 0. 18 = 0. 72.
(b)P(A|B) =
P(A∩B)
P(B) =
0
0. 6 = 0.
1-4Proof of(b): P(A∀∩B) = P(B)P(A∀|B) = P(B)[1−P(A|B)] = P(B)[1−P(A)] = P(B)P(A∀).
Proof of(c): P(A∀∩B∀) = P[(A∪B)∀] = 1 −P(A∪B) = 1−P(A)−P(B) + P(A∩B) = 1 −P(A)−P(B) + P(A)P(B) = [1 −P(A)][1−P(B)] = P(A∀)P(B∀).
1-6 P[A∩(B∩C)] = P[A∩B∩C] = P(A)P(B)P(C) = P(A)P(B∩C). P[A∩(B∪C)] = P[(A∩B)∪(A∩C)] = P(A∩B) + P(A∩C)−P(A∩B∩C) = P(A)P(B) + P(A)P(C)−P(A)P(B)P(C) = P(A)[P(B) + P(C)−P(B∩C)] = P(A)P(B∪C). P[A∀∩(B∩C∀)] = P(A∀∩C∀∩B) = P(B)[P(A∀∩C∀)|B] = P(B)[1−P(A∪C|B)] = P(B)[1−P(A∪C)] = P(B)P[(A∪C)∀] = P(B)P(A∀∩C∀) = P(B)P(A∀)P(C∀) = P(A∀)P(B)P(C∀) = P(A∀)P(B∩C∀) P[A∀∩B∀∩C∀] = P[(A∪B∪C)∀] = 1 −P(A∪B∪C) = 1 −P(A)−P(B)−P(C) + P(A)P(B) + P(A)P(C)+ P(B)P(C)−P A )P(B)P(C) = [1 −P(A)][1−P(B)][1−P(C)] = P(A∀)P(B∀)P(C∀).
Probability that an employee has a college degree and works in sales = 0. 6 u 0 = 0. 0 6. Probability that an employee does not have a college degree and works in sales = 0 u (1 ñ 0) = 0. Probability that an employee chosen at random works in sales = 0 + 0 = 0.
(d)P(A 1 |B 2 ) = 11 /41; (e)P(B 1 |A 3 ) = 13 /29.
Chapter 1 Probability 5
1-10 (a) 3 4
· 3
4
= 9
16
;
(b) 1 4
· 3
4
+ 3
4
· 2
4
= 9
16
;
(c)
2
4 ·
1
4 +
2
4 ·
4
4 =
10
16.
1-12 (a)
(b)
(c)
(d)
1-14 (a) 1 −(0) 3 = 1 − 0 .064 = 0; (b) 1 −(0) 8 = 1 − 0 .00065536 = 0.
1-16 (a)
∀∞
k=
1
5
4
5
2 k = 5 9
;
(b) 1 5
+ 4
5
· 3
4
· 1
3
+ 4
5
· 3
4
· 2
3
· 1
2
· 1
1
= 3
5
.
1-18 (a)7;(b)(1/2) 7 ;(c)63;(d)No! (1/2) 63 = 1 / 9 , 223 , 372 , 036 , 854 , 775 ,808.
1-20No.
1 Bayes’ Theorem
1-2 (a)
(b)
1-4 Let eventBdenote an accident and letA 1 be the event that age of the driver is 16–25. Then
P(A 1 |B) =
(0)(0)
(0)(0) + (0)(0) + (0)(0) + (0)(0)
=
50
50 + 110 + 60 + 60
=
50
280
= 0. 179.
1-6 LetB be the event that the policyholder dies. LetA 1 , A 2 , A 3 be the events that the deceased is standard, preferred and ultra-preferred, respectively. Then
(! ) 0′ ( |! ) 0 ( ) ” 0′ ( | ” ) 0 0 0 0 0.
0’ ( ) 0 uu
) ) 0 0. ) ) 0.
0 (! | ‘ 0 ( !’ ) 0 ( ‘ |! ) 0 (! 0′ ( 0’ (
1 28 1 28
1 28
8
8! 1 4! 4! 2
1-8 Probability that exactly 2 of the 3 dice came up orange 2 3 2 4 3 4 2 6 6 6 6 6 6 6 6 6 18 18 18 18
3 4 1 4 2 7
Chapter 2 Discrete Distributions 7
Chapter 2
Discrete Distributions
2 Random Variables of the Discrete Type
2-2 (a)
f(x) =
§
̈
©
, x= 1 , , x = , 1 , x = , (b)
Figure 2–2: Line graph.
2-4 (a)f(x) =
1
10 , x= 0 , 1 , 2 ,···,9;
(b) N({ 0 })/150 = 11/150 = 0; N({ 5 })/150 = 13/150 = 0; N({ 1 })/150 = 14/150 = 0; N({ 6 })/150 = 22/150 = 0; N({ 2 })/150 = 13/150 = 0; N({ 7 })/150 = 16/150 = 0; N({ 3 })/150 = 12/150 = 0; N({ 8 })/ 150 = 18/150 = 0; N({ 4 })/150 = 16/150 = 0; N({ 9 })/150 = 15/150 = 0.
8 Section 2 Random Variables of the Discrete Type
(c)
x
f(x), h(x)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Figure 2–4: Michigan daily lottery digits
2-6 (a)f(x) = 6 −| 7 −x| 36
, x = 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 , 11 ,12. (b)
x
f(x)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Figure 2–6: Probability histogram for the sum of a pair of dice
10 Section 2 Mathematical Expectation
2-12 P(X≥ 4 |X≥1) =
P(X≥4)
P(X≥1) =
1 −P(X≤3)
1 −P(X= 0)
=
1 −[1− 1 /2 + 1 / 2 − 1 /3 + 1 / 3 − 1 /4 + 1 / 4 − 1 /5]
1 −[1− 1 /2]
=
2
5
.
2-14P(X≥1) = 1−P(X= 0) = 1 −
3
0
17
5
20
5
= 1 − 91
228
=
137
228
= 0. 60.
2-16 (a)P(2, 1 , 6 ,10) means that 2 is in position 1 so 1 cannot be selected. Thus
P(2, 1 , 6 ,10) =
1
0
1
1
8
5
10
6
= 56
210
= 4
15
;
(b)P(i, r, k, n) =
i− 1 r− 1
1
1
n−i k−r
n k
.
2 Mathematical Expectation
2-
2-4 1 =
6
x=
f(x) = 9 10
+c
1
1
+ 1
2
+ 1
3
+ 1
4
+ 1
5
+ 1
6
c = 2 49
;
E(Payment) = 2 49
1 · 1
2
+ 2 · 1
3
+ 3 · 1
4
+ 4 · 1
5
+ 5 · 1
6
= 71
490
units.
2-6Note that
∞
x=
6
π 2 x 2
= 6
π 2
∞
x=
1
x 2
= 6
π 2
π 2 6
= 1, so this is a pdf
E(X) =
∞
x=
x 6 π 2 x 2
= 6
π 2
∞
x=
1
x
= + ∞
and it is well known that the sum of this harmonic series is notfinite.
2-8E(|X−c|) =
1
7
x∈S
|x−c|, where S={ 1 , 2 , 3 , 5 , 15 , 25 , 50 }.
Whenc= 5,
E(|X− 5 |) =
1
7
[(5−1) + (5−2) + (5−3) + (5−5) + (15−5) + (25−5) + (50−5)].2 2 2 2 2 2
2 2
E X ( )= 0 )( 2 941490
27 27
E X ( )= 0 )( 2 90 )( 1 4 (0) 1 )(1 4 (2) 980
27 27 27 27 27 27
E X ( 3 9) E X ( ) 3 E X ( ) 9+ 80 0 9 323
27 27
+0( 1 )+( 0 )+( 1 )+(2)=
27 27 27
+ + + + =
0 X + = 0 = 0+=
Chapter 2 Discrete Distributions 11
Ifcis either increased or decreased by 1, this expectation is increased by 1/7. Thus c= 5, the median, minimizes this expectation whileb=E(X) = μ, the mean, minimizes E[(X−b) 2 ]. You could also leth(c) = E(|X−c|) and show that h(c) = 0 when c= 5.
2-
2-12 (a)The average class size is
(16)(25) + (3)(100) + (1)(300)
20
= 50;
(b)
f(x) =
§
̈
©
4 , x= 25 , 3 , x= 100, 3 , x= 300,
(c)E(X) = 25(0) + 100(0) + 300(0) = 130.
2 Special Mathematical Expectations
2-2 (a) μ = E(X)
=
3
x=
x 3! x! (3 −x)!
1
4
x 3 4
3 −x
= 3
1
4
2
k=
2!
k! (2 −k)!
1
4
k 3 4
2 −k
= 3
1
4
1
4 +
3
4
2
=
3
4 ;
E[X(X−1)] =
3
x=
x(x−1) 3! x! (3 −x)!
1
4
x 3 4
3 −x
= 2(3)
1
4
2
3
4
+ 6
1
4
3
= 6
1
4
2
= 2
1
4
3
4
;
σ 2 = E[X(X−1)] +E(X)−μ 2
= (2)
3
4
1
4
+
3
4
−
3
4
2
= (2)
3
4
1
4
+
3
4
1
4
= 3
1
4
3
4
;
21 5
(15)
36 36 2
15 21 5
(15)
36 36 2
(20) 63055
36 36 6
15
+
=
0
( 15)
+0( 15)= 0
+0( 15)= 0
Chapter 2 Discrete Distributions 13
2-10We haveN=N 1 +N 2. Thus
E[X(X−1)] =
n
x=
x(x−1)f(x)
=
n
x=
x(x−1)
N 1!
x! ( N 1 −x)!·
N 2!
(n−x)! (N 2 −n+x)! N n
= N 1 (N 1 −1)
n
x=
(N 1 −2)!
(x−2)! (N 1 −x)!
· N 2!
(n−x)! (N 2 −n+x)! N n
.
In the summation, letk=x−2, and in the denominator, note that N n
= N!
n!(N−n)!
=N(N−1)
n(n−1)
N− 2
n− 2
.
Thus
E[X(X−1)] =
N 1 (N 1 −1)
N(N−1)
n(n−1)
n− 2
k=
N 1 − 2
k
N 2
n− 2 −k
N− 2
n− 2
= N 1 (N 1 −1)(n)(n−1) N(N−1)
.
2-
2-14P(X≥100) =P(X > 99) = (0) 99 = 0. 3697.
2-16 (a)f(x) = (1 /2)x− 1 , x = 2 , 3 , 4 ,… ;
XÅ F ( X )
0 0.
1 0.
2 0.
3 0.
4 0.
5 0.
6 0.
Mean = 1. Variance = 2. Standard deviation = 1. 0 ( 8Å > 3) = 0 ( 8Å = 4) + 0 ( 8Å = 5) + 0 ( 8Å = 6) = 0. 0 ( 8Å < 3) = 1 ñ 0 ( 8Å > 3) ñ 0 ( 8Å = 3) = 1 ñ 0 ñ 0 = 0.
14 Section 2 The Binomial Distribution
(b) M(t) = E[etx] =
∞
x=
etx(1/2)x− 1
= 2
∞
x=
(et/2)x
=
2(et/2) 2 1 −et/ 2 =
e 2 t 2 −et, t
k +j|X > k ) = P(X > k +j) P(X > k )
= q
k+j qk
=qj=P(X > j ).
2 The Binomial Distribution
2-
2-4 (a) X is b(Å ); (b) Errata: The value of 0 renders this part unsolvable. This will be revised and corrected.
2-6 (a) X FOLLOWSÅ BÅ); Y ÅÅÅ− X FOLLOWSÅBÅ);
(e) % X ÅÅ ÅÅÅÅÅÅ6ARÅ X ÅÅ ÅÅÅÅÅÅ3TATNDARDÅDEVIATIONÅÅ
2-8 (a) 0 8 ÅȴÅ ÅÅÅ Å 0 8 ÅȳÅ ÅÅ; (b) 0 8 ÅÅ ÅÅ ÅÅÅ 2-10 (a) X is b(8, 0 .90); (b) (i) P(X= 8) = P(8−X= 0) = 0 .4305; (ii) P(X≤6) = P(8−X≥2) = 1 −P(8−X≤1) = 1− 0 .8131 = 0; (iii) P(X≥6) = P(8−X≤2) = 0. 9619.
Errata: Å0ARTSÅB ÅC ÅANDÅD ÅCANNOTÅBEÅSOLVEDÅASÅTHEÅPROBABILITYÅVALUESÅ OFÅÅANDÅÅDOÅNOTÅEXISTÅINÅTHEÅGIVENÅTABLESÅINÅthe !PPENDIX
2 2 2
( 0 5) 117 ;
18 18
( 0 5) 11 +(5) 7 1.
8 18
( 05 +1) 11 +(5+1) 23.
8 18
f , f (5)
μ
σ
= =
= =
= 7
=
통계분석연구회 – 허명회 (Myung-Hoe Huh) 교수님께서 <수리통계학 강의> pdf 파일을 무료로…
…
대수와 행렬대수이다. 하지만 시중의 수학 관련 서적들은 방대하면서도 깊은 내용을 다루고 있으며, 정리와 증명 위주로 기술되어 있어서 데이터 사이언스 전공자에게는 다소 적합하지 않다. 2010년에 출간된 초판에 이어 개정판으로 발간하는 이 책은 데이터 사이언스에 필요한 수학 개념과 이론 활용을 중심으로 다루었으며, 수학 개념들이 데이터 사이언스에 어떻게 응용되는지 여러 예제를 통해 살펴보고 있다. 통계 소프트웨어로는 수리 개념에 대한 학생들의 이해를 돕기 위해 R(클라우드 버전)을 활용하였으며, 독자들의 통계계산 능력도 높일 수 있도록 구성하였다. * 출처 : http://www.freeaca.com/…/MainBookView.a…
키워드에 대한 정보 수리 통계학 pdf
다음은 Bing에서 수리 통계학 pdf 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
이 기사는 인터넷의 다양한 출처에서 편집되었습니다. 이 기사가 유용했기를 바랍니다. 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오. 매우 감사합니다!
사람들이 주제에 대해 자주 검색하는 키워드 통계학과 수학 공부
- 동영상
- 공유
- 카메라폰
- 동영상폰
- 무료
- 올리기
통계학과 #수학 #공부
YouTube에서 수리 통계학 pdf 주제의 다른 동영상 보기
주제에 대한 기사를 시청해 주셔서 감사합니다 통계학과 수학 공부 | 수리 통계학 pdf, 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오, 매우 감사합니다.
