No.27
- 回答日時:
コメント、ありがとうございます。
お役に立つことができ、光栄です。
普通の日は勤務がありますが、土日がありますので、できるところまでやってみます。
途中の式の変換を端折っている箇所がありますので、分からなければ質問して下さい。
No.26
- 回答日時:
kamiyasiroさん
お返事が遅くなり申し訳ありません。
IDが変わりましたが投稿主です。
補足回数が上限に達したため、別のIDから失礼致します。
質問への解答とても助かっています!
期限が来週の月曜までなので、ほかの質問への回答がありましたら、途中でも構いませんので見せていただくことはできないでしょうか。
貴重なお時間を使ってくださりとても感謝しています。
No.24
- 回答日時:
誤差の期待値(最尤推定値)です。
式の中にx1,x2は入ってきません。出題意図としては整理の過程でxが消えることを体験させたかったのだと思いますが、意図に反した回答ですみません。お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう!
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コメントありがとうございます!!
これなのですが見えるでしょうか…?
kamiyasiroさん
コメントいただきありがとうございます!
解法がさっぱり思いつかないのですが、頂いたヒントをもとに考えてみたいと思います!
kamiyasiroさん
コメントありがとうございます!!!
元々こういった統計を使っておらず授業もわからなかったので大変助かります!
大変申し訳ないのですが、添付していただいた画像が私のパソコンではぼやけていたので、今一度添付していただきたいです。すいません。
お忙しいなか本当にありがとうございます!
感謝しかありません。
お忙しいなか返信いただき本当にありがとうございます。
冷やかしもなく真摯にお答えしていただき頭が下がります。
とても難しいのですが式の内容を少し理解することができました。
大変恐縮ですが各最尤推定量を出すところまでお力添えいただきたいです。
どうかよろしくお願い致します。
β1とβ2はおっしゃっていただいたように消去法で出すことができました!
それをYの式に代入するところまではできました。
YにΣY,X1にΣX1,X2にΣX2を代入してα=の形にしたら最尤推定量になるということでしょうか?また、その際Σは残ったままで良いのでしょうか。
同様にε2に代入する際もΣは残ったままで良いのでしょうか?
どこまで計算したら整理したことになるのか疑問です。
kamiyasiroさん
何度も丁寧に教えていただきありがとうございます。
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/questio …
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/questio …
もしアカウントがあればこちらでも回答を募集しているのでお答えしていただけたら…と思います。
お持ち出ないようでしたら削除覚悟でもう一度こちらで掲載しようかなと思います。
朝教えていただいた論文や分散の加法性は私の頭では理解が追いつかず困っていました。
何卒よろしくお願い致します。
kamiyasiroさん
ここに掲載している問題についてさらに質問なのですが、α=とする際、εは残ったままで良いでしょうか?
また、σ2=ε2という認識でよろしいのでしょうか。
たびたびの質問申し訳なく思っていますが何卒よろしくお願いいたします。
質問への回答ありがとうございます!!
知恵袋のリンクを貼れば良いとのことなのでそう致します!
大切なお時間を使っていただき申し訳ないのですが、何卒よろしくお願い致します。
kamiyasiroさん
コメントありがとうございます。
計算し直してみてβ1とβ2は同じ解答になりました!