https://ameblo.jp/actuary-student/ 大学生（二年生）がアクチュアリーを目指すブログです。将来アクチュアリーに絶対なりたい！というわけではないですが統計や金融に興味があり、資格をとっても損はないかなといった感じです。 ja 大学でのアクチュアリーの講義があったから取ることにした

アクチュアリーの授業廃止されたと思ってたらそことは違う学部でやってた　嬉しい　

卒業単位参入できるかわからんけどできたら一石二鳥！

]]> https://ameblo.jp/actuary-student/entry-12149642481.html Tue, 12 Apr 2016 22:45:33 +0900 複素数で-1iみたいに表示されるのを訂正するのを忘れていたが面倒なのでギブアップ
ただ1+-iとか0+2iみたいにはならないようにできたとおもう


#include< iostream >
#include< fstream >
using namespace std;
class comp{
public:
double x, y;
comp(double a,double b);
void multi(double a, double b);
};
comp::comp(double a, double b){
ofstream fout;
fout.open("xxx.txt", ios::app);
x = a;
y = b;
fout <<"複素数の実部を"<< x << "虚部を" << y << "に設定しました"<fout.close();
}
void comp::multi(double a, double b){
ofstream fout;
fout.open("xxx.txt",ios::app);
if (x != 0){ fout << x; }
if (x != 0 && y > 0 && y != 1){fout << "+" << y << "i"; }
else if (x != 0 && y == 1){ fout << "+i"; }
else if (x == 0 && y > 0 && y != 1){ fout << y << "i"; }
else if (x == 0 && y == 1){ fout << "i"; }
else if (y < 0){ fout << y << "i"; }
fout << "に";
if (a != 0){ fout << a; }
if (a != 0 && b > 0 && b != 1){ fout << "+" << b << "i"; }
else if (a != 0 && b == 1){ fout << "+i"; }
else if (a == 0 && b > 0 && b != 1){ fout << b << "i"; }
else if (a == 0 && b == 1){ fout << "i"; }
else if (b < 0){ fout << b << "i"; }
fout << "を掛けると" << endl;
double c;
c = x;
x = x*a - y*b;
y = c*b + a*y;
if (x != 0){ fout << x; }
if (x != 0 && y > 0 && y != 1){ fout << "+" << y << "iになります" << endl; }
else if (x != 0 && y == 1){ fout << "+iになります" << endl; }
else if (x == 0 && y > 0 && y != 1){ fout << y << "iになります" << endl; }
else if (x == 0 && y == 1){ fout << "iになります" << endl; }
else if (y < 0){ fout << y << "iになります" << endl; }
else{ fout << "になります"<fout << endl;
fout.close();
}
int main(){

comp xx(1,1);
xx.multi(1, 0);
xx.multi(1, 2);
xx.multi(-1,1);
xx.multi(1, 2);

}



出力結果が
複素数の実部を1虚部を1に設定しました

1+iに1を掛けると
1+iになります

1+iに1+2iを掛けると
-1+3iになります

-1+3iに-1+iを掛けると
-2-4iになります

-2-4iに1+2iを掛けると
6-8iになります
]]> https://ameblo.jp/actuary-student/entry-12137873035.html Fri, 11 Mar 2016 00:22:31 +0900
s^2=(X1-μ)^2+(X2-μ)^2+・・・

なので標本分散はカイ二乗分布に従う

Z=(sa^2/(n-1))/(sb^2/(m-1))をF分布で検定する

分母が小さくなるようにする
自由度はF(m-1,n-1)で分母の標本数-1が表の左側の縦の列になる ]]> https://ameblo.jp/actuary-student/entry-12134530666.html Tue, 01 Mar 2016 18:52:09 +0900
このページにとても分かりやすく書いてある
ありがとうございます

ただ補足1がよくわからなかったので自分用に補足を作った（結構前だけど）



最近はもはや全くアクチュアリーの勉強してない　　夏休みに気が向いたらやるか ]]> https://ameblo.jp/actuary-student/entry-12133419138.html Sat, 27 Feb 2016 18:40:34 +0900
過去問初めてでセンターみたいかと思ったらちゃんと頭を使う問題が多かった

半分くらいできたのでこのまま行けば大丈夫そう

今年もし受かっても年会費1万を払い続けないと会員になれないことを考えると今年は受けないor受けても会員にならないのも手か

あと、これ以降自分の勉強進捗具合や試験のことなどを書くことはやめます　　

証明、公式についてなどはメモとして書き続けます


あとアメリカの1月の車種ごとの車の売り上げランキング4位から9位まで日本車ですごいね ]]> https://ameblo.jp/actuary-student/entry-12126535168.html Mon, 08 Feb 2016 19:29:29 +0900
カイ二乗分布の確率密度変数から確率を積分して実際に計算してみるとポアソン分布の式が出てくることとかわかった

母集団がポアソン分布に従う時の母平均の区間推定を多分完璧に理解できたきがする
うれしい ]]> https://ameblo.jp/actuary-student/entry-12125922062.html Sun, 07 Feb 2016 02:01:22 +0900 とりまseaborn matplotlib pandas tweepyとか入れてみた

jsmも入れたので明日からいじって遊ぶぜ ]]> https://ameblo.jp/actuary-student/entry-12124958580.html Thu, 04 Feb 2016 14:35:23 +0900 microsoft visual c++ 10.0 is required (unable to find vcvarsall.bat)

というエラーが発生してしまう　困った ]]> https://ameblo.jp/actuary-student/entry-12124941575.html Thu, 04 Feb 2016 13:33:11 +0900
基本だけどX-Yの検定の問題を間違えてしまったので　
自分で導出してみた
のでメモを書いておく

X~N(μ1,(σ1)^2)
Y~N(μ2,(σ2)^2)
とする　正規分布に従うということ
Xのサンプル数をn,Yのサンプル数をmとする。
X'=(X1+X2+X3+・・・Xn)/n
Y'=(Y1+Y2+Y3+・・・Ym)/m
とする
E[X'-Y']=E[X']-E[Y']
=μ1-μ2

V{X'-Y'}=E[(X'-Y')^2]-(E[X']-E[Y'])^2
=E[X'^2]+E[Y'^2]-2E[X'Y']-(E[X']^2+E[Y']^2-2E[X']E[Y'])
=V[X']+V[Y']

(X'とY'は独立なのでE[X'Y']=E[X']E[Y'])

また
V[X']=E[(X1+X2+X3+・・・Xn)^2]/n^2-(E[X1+X2+X3+・・・Xn]/n)^2

=(E[x1^2]+E[X2^2]+・・・+E[Xn^2]+E[XiXk]-(E[X1]^2+E[X2]^2+・・+E[Xn]^2+E[Xi]E[Xk]))/n^2

(iとkは異なる整数でn以下　のすべての組み合わせを考える　多分n(n-1)通り)

=(E[x1^2]+E[X2^2]+・・・+E[Xn^2]-(E[X1]^2+E[X2]^2+・・・+E[Xn]^2))/n^2

(iとkが異なるときE[XiXk]=E[Xi]E[Xk])

　　　　=(σ1)^2×n/n^2
=(σ1)^2/n

よって
X'~N(μ1,(σ1)^2/n)
Y'~N(μ2,(σ2)^2/m)
よって
V{X'-Y'}=V[X']+V[Y']
　　　　=(σ1)^2/n+(σ2)^2/m

以上より平均、分散がわかった

正規分布の再帰性にも注意して、

X'-Y'~N(μ1-μ2,　(σ1)^2/n+(σ2)^2/m)

((X'-Y')-(μ1-μ2))/sqrt((σ1)^2/n+(σ2)^2/m)　~　N(0,1)

これで検定する ]]> https://ameblo.jp/actuary-student/entry-12124424646.html Wed, 03 Feb 2016 00:25:44 +0900
(n-1)s^2/(σ^2)

がn-1のカイの二乗分布に従うスッキリとした直接的な証明考えてるけど全然わからなくて萎えてきた

n=2の時なら

(x1-(x1+x2)/2)^2+(x2-(x1+x2)/2)^2=((x1-x2)^2)/2

で(x1-x2)/sqrt(2)はN(0,1)の正規分布になることはすぐ示せるんだけど
n=3になるともう難しい

(x1-(x1+x2+x3)/3)^2+(X2-(x1+x2+x3)/3)^2+(X3-(x1+x2+x3)/3)^2=A^2+B^2
でAとBがN(0,1)の正規分布に従うようなAとBが見つからない
分かる人がいたら教えてほしい

本当は帰納法でn=kからn=k+1でも成り立つよってやって
母集団の分散が未知の時の平均の検定で使う自由度n-1のt分布の証明しようと思ってたんだがなあ ]]> https://ameblo.jp/actuary-student/entry-12124070482.html Tue, 02 Feb 2016 01:11:38 +0900