重回帰モデルの重みの推定量の分散と、説明変数を減らした時のそれとの差を求め、説明変数間の相関係数によるどのような関数になるのか調べました。

重回帰モデルの重みの推定量の分散を求め、説明変数間の相関がそれにどのように影響するか確認しました。

重回帰モデルの重みβ1を３つの相関係数を使って表し、それが負になる必要十分条件を求めました。

重回帰モデルにおいて正規方程式を用い、各重みの最小二乗推定量を求めました。

前問の検定がネイマン-ピアソンの基本定理に基づき一様最強力検定であることを示しました。

標本平均の片側検定での検出力を特定の値以上にするために必要なサンプル数を求めました。

標本平均の片側検定での検出力を求め、母平均と検出力の関係を描きました。

P値が有意水準より小さくなることと、観測値が棄却域より大きくなることが同等である事を示しました。

標本平均とP値の関係をグラフで描きました。

不偏分散の定数C倍を母分散の推定量とし平均二乗誤差を最小とするCを求めました。