統計検定1級2022統計数理問5の解答の平方和の式間違ってない？ 1級対応のテキストに書いてある定義から計算しても合わない...

残差平方和の分布や，線形回帰モデルのF検定で出てきた正準形について，あらためて説明した。誤差分布の特性がうまく分離出来て便利である。 線形回帰モデルの正準形 #統計検定 - jiku log stern-bow.hatenablog.com/entry/2024/11/… #統計検定1級 #統計検定準1級 #数理統計学

残差平方和のSeがセレンにしか見えん

角度は簡単な問題で明らかに測定場所で変わるんだけど投手が投げた位置から捕手までのどこの値を拾っているかでも変わる。初速と終速が一般的に4キロぐらいあるので測る位置が一様分布としたら1.3キロぐらいの分散が追加されるので元々σが±3との平方和を考えると±3.2キロぐらいに増えるとは考えてます

返信先:@MatH_KANNAEisenstein級数から画像の関係式(σk(n)はnの正の約数のk乗和)なり二平方和/四平方和定理が導かれることを勉強して感動したから今の分野やってるトコあるので，二重級数定理は偉大だなぁと(Eisenstein級数の広義一様収束性などを示すのにusefulなので)． pic.x.com/DBveNx72eI

線形回帰モデルにおける残差平方和の分布，射影子と正規直交基底の関係，正準形について整理した。 残差平方和に関連する標本分布(カイ2乗分布) #統計検定 - jiku log stern-bow.hatenablog.com/entry/2024/10/…

返信先:@PotentialDragg1そういえば各位の平方和を求めて、その数について平方和求めて…って繰り返して最終的に1になる数をハッピー数っていうんじゃなかったっけ？？ 例えば49なら 49→4²+9²=97 97→9²+7²=130 130→1²+3²+0²=10 10→1²+0²=1 よって49はハッピー数

返信先:@49_81109_lfcoペンギンらしいところをみせてしまったか とみせかけて24番目の三角数だったり35番目の各位の平方和が平方数になる数だったりする

こんなこと言ってたらやっていけないんだけどSS(平方和)みたいなアルファベットの略やめよう、日本語で書いて全部日本語で

返信先:@Libai215他1人邏輯推理 我們都認為“已所不欲勿施於人”是對的，設其是真命題 真命題成立，則逆否定理成立 逆否為 “施於人，己所欲” 原命題成立，逆定理也成立 如 直角三角形中，两直角边的平方和等于斜边的平方。 逆定理。 两直角边的平方和等于斜边的平方，這個三角形是直角三角形 己所欲勿施於人為否定理 是錯誤的

平方和. pic.x.com/Yg8skyPDhC

募: 共分散分析の回帰の平行性検定における個別の傾きの回帰による残差平方和の期待値及びその導出&共通の傾きの回帰による残差平方和の期待値及びその導出

続）せっかくの鯛めし（「ひゅうがめし」）に箸もつけず、小一時間、偏差→平方和→分散→標準偏差という統計学高座を鯛めし屋で演じるハメになった。とりあえず統括副学長には納得してもらえたようだが、新年度になったらワタクシの統計学講義を受講していただくのが近道かと。 pic.x.com/BAWdsZVIHf

単回帰分析の回帰平方和の自由度が1になる理由がわからない…！

モデルの構造式を複数個立てて、一番原始的な場合の分散分析の結果が与えられたときに、他のモデルでの分散分析の結果を、与えられた分散分析の結果から作る問題がよく出てきている気がする？ 各種モデルについてだけでなく、平方和や自由度の対応やプーリングについて分かっておく必要がありそう。

QC検定 回帰による平方和の公式って 2級と1級で出題される式が違くて【なんで？】って混乱したけど、 AIに聞いたら納得出来た。そもそも単回帰と重回帰では式が違うという事に pic.x.com/cH1ZyVsHyU

変動の総平方和を分解するやつ、本当にその式成り立つんか？って疑問だったけど、主効果も誤差項も総和が 0 だからそれはそうか