问题一:本文
问题二:
https://blog.yexca.net/archives/201
问题三:
https://blog.yexca.net/archives/200
问题四:
https://blog.yexca.net/archives/202
问题五:
https://blog.yexca.net/archives/203
まえがき
本文是首次使用非母语写的文章,又因为 比较懒 没有参考其他文章,存在用词出错的可能性。
この文章は初めて母国語じゃない言語で書いて、他の文章を参考しないので、言葉遣いがてきせつではないかも。それで、参考の答えはなくて、文章の答えが自分でできたので、正しくないかも。
科学大とは東京工業大学の新しい名前で、略称が何か知らなくてこれを使った。
問題の著作権は東京科学大学に帰属します。閲覧の便宜のためにのみ引用されており、営利を目的とするものではありません。
1
以下の極限を求めよ。
a) limx→∞loge(2x+3)−loge(x)
b) limx→0xsinx1−cosx
c) limx→0xe3x−cosx
回答
a
a=x→∞limlogex2x+3=x→∞limloge(2+x3)=loge2
b
∵when x→0, 1−cosx∼21x2 and sinx∼x ∴x→0limxsinx1−cosx=x→0limx221x2=21
c ロピタルの定理を用いて
x→0limxe3x−cosx=x→0lim13e3x+sinx=3
2
以下の実行列の積の行列式を計算せよ。
(100 x21 x232)(312317 01111 045)
The determinant of the product of two matrices is the product of their determinants
For A
A=(100 x21 x232)
The determinant of A
det(A)=(−1)1+1×1×21 32−0+0=1
For B
B=(312317 01111 045)
The determinant of B
det(B)=(−1)1+1×31×1111 45−0+0=341
so
det=det(A)×det(B)=1×341=341
3
以下の確率密度関数 fX(x) に従う連続型確率変数 X の分散 V(X) 、累積分布関数 FX(x) を各々求めよ。ただし、limx→+0xnloge(x)=0 (n は 1 以上の整数) とする。
$$
F_X(x)=\left { \begin{matrix}
-4x\log_e(x) & 0 \lt x \le 1 \
0 & x \le 0 \space または \space x \gt 1
\end{matrix}
\right .
$$
まずは、累積分布関数を考えて
FX(x)=0
FX(x)=1
FX(x)=∫0x(−4tloge(t))dt
部分積分を用いて
u=lntdv=4tdt du=t1dtv=2t2
したがって
FX(x)=−([2t2lnt]0x−∫0x2t2t1dt) =−(2x2lnx−∫0x2tdt) =−(2x2lnx−t2∣0x) =x2−2x2lnx
これより
$$
F_X(x)= \left { \begin{matrix}
0 & x \le 0 \
x^2-2x^2\ln x & 0 \lt x \le 1 \
1 & x \gt 1
\end{matrix}
\right .
$$
次に、分散を求める。分散の定義は
V(X)=E[X2]−(E[X])2
期待値 E[X] を計算する
E[X]=∫−∞∞xfX(x)dx =∫01x(−4xlnx)dx =−∫014x2lnxdx
部分積分を用いて
u=lnxdv=4x2dx du=x1v=34x3
したがって
E[X]=−([34x3lnx]01−∫0134x3x1dx) =−(−94x3∣01) =94
E[X2] の計算
E[X2]=∫−∞∞x2fX(x)dx =∫01x2(−4xlnx)dx =−4∫01x3lnxdx
部分積分を用いて
u=lnxdv=x3dx du=x1v=41x4
したがって
E[X2]=−4×([41x4lnx]01−∫0141x3dx) =−4×(−161x4∣01) =41
だから
V(X)=E[X2]−(E[X])2 =41−(94)2 =34217
4
ある製造ラインで生産された製品は1/1000の確率で不良品である。不良品を99/100の確率で正しく不良品と判定し、かつ、不良品でないものを4/5の確率で正しく不良品ではないと判定する検査手法がある。この製造ラインにおいて、この手法が不良品と判定した製品が、不良品である確率を求めよ。
不良品である確率:P(A)=10001、不良品と判定する確率:P(B)
これより
p(Aˉ)=1000999P(B∣A)=10099P(B∣Aˉ)=51
したがって
P(B)=P(A)P(B∣A)+P(Aˉ)P(B∣Aˉ)=10000020079
ベイズの定理を用いると
P(A∣B)=P(B)P(AB)=P(B)P(A)P(B∣A)=2007999
以上より、不良品である確率は 2007999
5
あるカジノで、4個のパケットA,B,C,Dに区切られたルーレットがある。カジノの説明ではそれぞれのパケットにボールが入る確率は同じであるとされている。そのルーレットを5回試行したところ、ボールはパケットAに4回入った。カジノの説明とは異なる「このルーレットはボールがポケットAにより入りやすい」という仮設を、有意水準5%で検定せよ。解答には帰無仮説 H0 、対立仮説 H1 を明記すること。
H0:ポケットAにボールが入る確率は他のポケットと同じである。すなわち
P(A)=41
H1 :ポケットAにボールが入る確率は他のポケットより高い。すなわち
P(A)>41
ボールはポケットAに4回入る確率は
P(X=4)=(45)(41)4×43=102415
ボールはポケットAに5回入る確率は
P(X=5)=(55)(41)5=10241
これより
P(X≥4)=102415+10241=641
この確率は有意水準より小さいため、帰無仮説を棄却する。ゆえに、「このルーレットはボールがポケットAにより入りやすい」という仮設は統計的に有意であると言えます。