この長文問題の答えと解説をお願いします。

15 語数: 398 語 出題校 法政大 5 We are already aware that our every move online is tracked and analyzed. But you 2-53 couldn't have known how much Facebook can learn about you from the smallest of social interactions - a 'like'*. (1) Researchers from the University of Cambridge designed (2) a simple machine-learning 2-54 system to predict Facebook users' personal information based solely on which pages they had liked. E "We were completely surprised by the accuracy of the predictions," says Michael 2-55 Kosinski, lead researcher of the project. Kosinski and colleagues built the system by scanning likes for a sample of 58,000 volunteers, and matching them up with other 10 profile details such as age, gender, and relationship status. They also matched up those likes with the results of personality and intelligence tests the volunteers had taken. The team then used their model to make predictions about other volunteers, based solely on their likes. The system can distinguish between the profiles of black and white Facebook users, 15 getting it right 95 percent of the time. It was also 90 percent accurate in separating males and females, Democrats and Republicans. Personality traits like openness and intelligence were also estimated based on likes, and were as accurate in some areas as a standard personality test designed for the task. Mixing what a user likes with many kinds of other data from their real-life activities could improve these predictions even more. 20 Voting records, utility bills and marriage records are already being added to Facebook's database, where they are easier to analyze. Facebook recently partnered with offline data companies, which all collect this kind of information. This move will allow even deeper insights into the behavior of the web users. 25 30 (3) - Sarah Downey, a lawyer and analyst with a privacy technology company, foresees insurers using the information gained by Facebook to help them identify risky customers, and perhaps charge them with higher fees. But there are potential benefits for users, too. Kosinski suggests that Facebook could end up as an online locker for your personal information, releasing your profiles at your command to help you with career planning. Downey says the research is the first solid example of the kinds of insights that can be made through Facebook. "This study is a great example of how the little things you do online show so much about you,” she says. "You might not remember liking things, " but Facebook remembers and (4) it all adds up.", * a 'like': フェイスブック上で個人の好みを表示する機能。 日本語版のフェイスブックでは「いいね!」 と表記される。 2-56 2-57 2-58 36

下から三行目のchange dependingはなぜ間にカンマがついているのでしょうか？

reated 12234 th ultra-thin layers of transparent color. Her face appears to an almost magical quality. But probably the most magical, of all is her smile. Leonardo created this smile through ng unique shadow work. The Mona Lisa's famous smile 19NOM 9bus ppiness. The smile changes, depending on where the viewer s more impressive when looking at the portrait's eyes than th itself. olepnelerisiM 率る sidewavs 横向きに crafted 作

統計学の質問です。 問題は1番上のものです。 周辺密度関数、X,Y,XYの平均を求めるときの積分範囲はどうすれば良いのでしょうか。 0<x,y<∞など単純なものであれば何も気にせず積分すればよかったのですが今回のように 0≦x≦y<∞(y=xより上側かつxは0以上の領域)... 続きを読む

4.10 確率変数 X, Y が独立であるとき,次の確率を求めよ。 (1) X, Y が同じ幾何分布に従うとき, P(Y> X). の点の座標をそれぞれ Y,Zとする.そのとき, 線分 QR の長さ L=1. 区間 [0, X] と区間 [X,1] からそれぞれにランダムに1点ずつ Q, Rをとりえ 1. 確率変数と確率分布 64 4.6 確率変数 X, Y の同時密度関数は 1 (x.y) = xp-- 0<z<y<。 f(x, y) = であるとする、ここでa,Bは, a, B > 0, a+ β なる定数である。 (1) X,Y の周辺密度関数 (z). f(y)を求めよ。 (2) X=xを与えたときの Yの条件付き密度関数 fa(ylz) を求めょ (3) X, Y の平均,分散はいくらか. Xと Yの相関係数はいくらか 4.7 XとYは独立な確率変数であって, それぞれ母数が p, q (0 < p,q< 幾何分布 G(), G(q)に従うとする。 このとき, Z= min(X, Y) はどん。 に従うか、また, 平均 E(Z) と分散 V(Z) を求めよ. 肩 4.8 区間 [0, 1]からランダムに1点をとりその点の座標をXとする。次に,1 [X,1] からランダムに1点をとりその点の座標を Yとする, このとき,(1 = の同時分布を求めよ. それぞれの平均と分散,また,X, Y の相関係数を よ。 A9 区間[0.1] からランダムに1点Pをとりその点の座標をXとする。 区間[0.X] と区間 [X,1] からそれぞれにランダムに1点ずつ Q.Rをとりを の平均,分散を求めよ。 .4.11 確率変数 X Yは同じ平む

広義重積分の順序交換について 画像の記述で理解できないところがあります。 ちなみに2次元正規分布に関することです。 また-∞<μX,μY<∞ , 0<σX, σY<∞ , -1≦ρ≦1です。 またu = (x-μX)/(σX√(1-ρ^2)),v= (y-μY)/(σY√... 続きを読む

-「 phe]ar g「 [ーpu)]Jan dv 1 のとき、 ELX]= | - exp 2r0x exp 2 do 1 exp 2rOx 公式 1.22(2)より (2元 1 1 exp -exp - 207 V2rOx V2rox これは正規分布 N(, o)であり、EX]=μy、 VLX]=oy? また、共分散を求める準備をしておくと、 (r-)(y-)(ar, y)dxdy 1 =O1-puay1-p'v。 -(0-pu) 2nOxOy/1-pexp| ×oxV1-pduoyT-pn なので、 Cov[X, Y]=E[(X-y) (Y-μy)] = (-)(y-4)(a, y)dady Ladu tn? |8 -oxo (1-p)zuvexp| -(0-pu)?-(1-p)a doda) 3 24 2元 一の1-p 。 3 Oyo (v-pu)*|dw) uexp 2元 vExp S(a)=1 (r-μ)? e 20のとき、 E[X]= | 2元G 1 (x-u)? 20° dx=μとなる(定義2.16 e 2rG のあと参照)。x→、 a41、μ→ pu として用いて 0(1-p)_ pudexp[-1-ウ]au 3 ニ V2元 'udu =のoyp(1-p) u. 1-Pexp 2元 du S(a)=D -e V2no 20のとき、ELXX?]= | 1 (x-p)? da=c°+μ? 1。 e 20 V2元o 1 x→U、0→- V1-p →0として用いて

統計学についての質問 2次元正規分布の共分散を求める過程で理解できないところがあります。 共分散を求めるとき重積分の変数変換を行わないといけないのでヤコビアンを考えないといけないと思うのですが なぜ画像の参考書の記述ではヤコビアンを考えていないのでしょうか。 1変数の置... 続きを読む

方向に Or倍、y軸万向に oy 倍してから、楕円の中心を ary 座標で(Hx, Ay) に 分散 VLX]、また共分散 Cov[X, Y]、相関係数r[X, Y]を求め 確率分布 平行移動した楕円になります。 よ。 直線 . o1のままでは計算が面倒になるので、ひ、 ひに変数変換して積分を計算しま 目 す。 リ-y V= 0-x O/1-p とおくと、OW1-p' du=da、 ay1-fdw=dy U=- a1-p 1 fa, y) = 2nOyOW1-p 1 exp-2(1-p) (r-y)? -2p- OxOy エー) ガール) (ガーズ) 1 xp|-(パ-2puw+が)] 2TOyOy1-p 1 -exp 2royOy1-p° -(0-pu) +(1-p')a') 1 1 exp 2moyOy1-p この右辺をg(u, v)とおきます。 2 Ahe)=ra, w)dy= g(u, w)ay1-Fdo S(x 1 1 -exp 2xOyOw1-p° ロ

統計学を勉強していて理解できない式変形がありました。 1行目から2行目の式変形について 2行目のk,lの動く範囲については理解できます。 しかしなぜ二重和の順番は Σ[k=0~n]Σ[l=0~n-k]になるのでしょうか。 1行目からなぜ2行目の二重和の順番になるのか理解... 続きを読む

「0SkSk+l$nt 満たす整数k、Lの十 -akb'cn-k-l ベての組(k, ) e 問題= 2次 (a+b+c)"= n! と 0SkSk+ISn k!I! (n-k-1)! [関する総和 V[X]. n n-k =EX k=0-0 k!U!(n-k-1)! となります。これ(多項定理)を用いると、 m! -akb'en-k-l k ハk+l<nより、 0<ISn-k。先に L1を動かします。 Xはニ n n-k E P(X=k, Y=1)= Z ZP(X=k, Y=l) 0SkSk+ISn k=01=0 です。 n n-k n! =Eと k=0-0 k!!!(n-k-1)! [多項定理で、a→p、 b→q、 c→1-p-qとする] (p+q+(1-p-q)】"=i -p'q(1-p-q)"-k- 共分 EX と全事象の確率が1となること (確率質量関数の条件)が確かめられます。 周辺確率分布を求めてみましょう。 問題 多項分布の周辺確率 aに従うとき、周辺確率

統計学の質問です。 この画像のF(x,y)が微分可能である時とありますが 全微分可能ということでしょうか。 しかし全微分可能だけではF(x,y)の一回偏微分可能ということしか言えませんよね？ C^2級ということでしょうか。 それとも2回全微分可能ということでしょうか。 2... 続きを読む

または条件付き期待値(conditional expectation)という、 で表し,Y= ykを与えたときのXの条件付き分散 (coná vIXlv VIX A]= V[X]Y=y4] =D {(- ELXlya}}fhka, E[Xl»_ を与 れる。こ を :の条件 VIXIA]= V[X|Y=リx」 = -EX{}Aa EIXI»】 j=1 =L 分散についても同様に定義される。 [C] 同時分布が密度型の場合 同時分布関数 F(x, y) が微分可能であるとき, 共分能 )の関 f(x, y) = F(x,y) 0.z0y を(X, Y)の同時密度関数(joint density function)という.こかイじ P の確率変数の密度関数と同じように次の性質が成り立つ: E (Dnl) f(z, y) > 0. E (Dn2) (x, ) dady = 1. E1) - (Dn3) 分布関数は F(x,y) = | [° f(u, v) dudv. 関数 X, Y の周辺密度関数は,それぞれ X, (x) = (x,w) dy. (w) =D " 1(は,9)) となる。

2次元確率分布の期待値について 画像のように期待値は定義されています。 これから離散の場合だと E[X]=Σ[j=1 to r]xj•P(x=xj)と求めることができます。 しかし E[Y]=Σ[k=1 to c]yk•P(Y=yk)を上みたいに簡単に求めることはできない... 続きを読む

(x,9) = f(x)fa(y). X X, Y:独立 Y =yを与えたときのXの条件付き密度関数は f(z,y) f(x, v) h (zl) = *o nal . (z,y) de 18 で定義される。この条件付き密度関数による平均, 分散が Y = yを与えた こ、 ときのXの条件付き平均, 分散である: *00 E[Xy] = E[X|Y=y]= |zf(zl) da , ional VIXl] = V[X|Y=v]= _(x-E[X\v]}"A(zl») dx. 18 午 また、X=ェを与えたときの Yの条件付き密度関数,平均,分散も同様 a である。 4.2 共分散と相関係数 (X, Y) の関数 h(X, Y) の平均は, 確率変数の平均と同様に O X E((X, Y)} = |/ Me,y) dF(x,1) ときで定義され,離散分布と密度型分布に対しては次のように計算される: r E{h(X, Y)} = 2と(x;, Ya)f(x;, Uk) (離散) j=1 k=1 E(h(X, Y)} = | T Ma,y)f(x,v) drdy (密度)。 前述の(E1) - (E4) (19 ページ) と同様な性質に加え,さらに,次の性質が成 り立つ: (E5)関数が直積のときは, 条件付き平均を使って,ー E(h(X)h(Y)} = E(E[h(X)|Y]h(Y)). (E6) X, Y が独立のとき, 関数の積の平均は平均の積に等しい: E(h(X)h(Y)} = E{h(X)}E{ha(Y).

統計学の質問です。 画像のDn1は証明できるものなのでしょうか。 教科書には「このとき1次元の確率変数の密度関数と同じように次の性質が成り立つ」とかいてあるので証明できるものなのではないのでしょうか。 また証明できるのであれば証明を教えていただけないでしょうか。 ちなみにF... 続きを読む

で表し,Y= ys を与えたときのXの条件付き を VIXla] = VIX|Y =ム]=D(x)- E[Xlva])°{(z;)lux) で表し,Y= ye を与えたときのXの条件付き分散 (conditional vari. ance)という、Xを与えたときの Yに関する条件付き分布や条件付き平均 分散についても同様に定義される。 [C] 同時分布が密度型の場合 同時分布関数 F(z, y) が微分可能であるとき, f(x,9) F(x,y) Oc0y 三 を(X, Y) の同時密度関数(joint density function)という. このとき1次元 の確率変数の密度関数と同じように次の性質が成り立つ: (Dnl) f(x, y) > 0. (Dn2) (x,y) dedy =1. (Dn3)分布関数は F(z,y) = | f(u, 0) dudv. X, Y の周辺密度関数は,それぞれ A(z) = (z,2) dy. Aw)=Dfa,w) de (x, こなる。

70の問題の回答がなぜDになるのかが分かりません。 因みにTOEICのリスニング問題のPart3です。

68. Who is the man? M It's such a pleasure to finally meet you, Olivia. As coordinator of this year's international trade conference, thank you for Transportation modes and how they can affect your supply chain"(B) An event coordinator accepting our invitation to lead one of our sessions. Saturday, November 19 10:00 am - 12:00 pm (A) An expert in international trade Sponsored by Dupree Logistics - Drew Flint, Senior Partner (C) A trade representative (D) An owner of an agency Room 101 W The pleasure is mine, Ruben. Our agency is always happy to have representatives 12:00 Noon - 1:15 pm 69. What has the woman agreed to do? (A) Lead a conference session (B) Conduct an interview (C) Schedule an appointment (D) Accept a new position Lunch participate in your conference. Witon Hotel - Wolfgang Puck's Spoon M As requested by your assistant, Jamie, your session has been scheduled for the afternoon of November 19. Ilf you check the schedule, you will see the title of your presentation listed in the last time slot on that day. 1:30 am - 3:00 pm 「Asia: A strategic approach to effectively developing and executing your Asian marketing plan" Sponsored by Blackbox Associates - Olivia Ingersol, Chief 70. Look at the graphic, Who does the woman Operating Officer Room 102 work for? 3:15 pm - 4:00 pm Closing Ceremony Wisconsin Center Ballroom (A) DuPree Logistics (B) The Witon Hotel (C) Wolfgang Puck's Spoon (D) Blackbox Assodiates W Thank you very much, and I'l see you at the conference.