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IT Senior High

課題でこれで成績がついてしまいます💦教えて欲しいです💦🙇‍♀️🙇‍♀️🙇‍♀️🙇‍♀️🙇‍♀️

■アルゴリズムとプログラミング (課題) 以下の課題に取り組み、 作成したファイルをデスクトップに保存し、PCの「課題提出全日制」 → 「2学年」 「自分のクラスのフォルダー」→「問題番号に対応したフォルダー」にドラッグアンド ドロップして提出しなさい。 (作成できたファイルのみ提出すること) ・Question ① マウスの移動量を表す単位で 「ミッキー」というものがある。 | ミッキーあたり0.254mm(ミリ メートル) である。 以下のプログラムの空欄を埋めて、キーボードからマウスの移動量をミッキーで 入力されたら、 cm (センチメートル) で表示されるプログラムを作りなさい。 (ファイル名は 「出席番号 q1 名前」 で保存すること) 1 a = float(input("マウスを何ミッキー動かしましたか?>")) 2b = 3. print("あなたは", b, "センチメートル動かしました。 ") 実行例 マウスを何ミッキー動かしましたか? >100 あなたは 2.54センチメートル動かしました。 • Question ② 製 以下のプログラムの空欄を埋めて、 「おはよう」, 「さよなら」 と言われたら挨拶を返すプログラム を作りなさい。 (ファイル名は「出席番号 92 名前」 で保存すること) 1 a=str(input("挨拶をしてください>")) 2 if a | "おはよう": print("コンピュータ:", a) "さよなら": print("コンピュータ:", a) 3 4 elifa 5 6 else: 7 実行例 挨拶をしてください > おはよう コンピュータ:おはよう print("コンピュータ:よくわかりません") 挨拶をしてください > さよなら コンピュータ: さよなら 挨拶をしてください > こんにちは コンピュータ: よくわかりません 開始 at 挨拶をしてください> aは "おはよう Yes おはよう 終了 No. は さよなら Yes さよなら No. よくわかりませ

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Mathematics Senior High

写真の線が引いてあるところのように、 1.96の時と1.64の時はどう違うのですか? 教えてください!

5 10 5 仮説検定の手順は, 仮説検定の手順 ① ある事象が起こった状況や原因を推測し, 仮説を立てる。 有意水準αを定め, 仮説にもとづいて棄却域を求める。 ③ 標本から得られた確率変数の値が棄却域に入れば仮説を棄 却し、棄却域に入らなければ仮説を棄却しない。 〈注意〉 有意水準αで仮説検定を行うことを, 「有意水準 α で 検定 する」という ことがある。 例 23 ある1枚のコインを400回投げたところ、 表が183回出た。 この コインは表と裏の出やすさに偏りがあると判断してよいかを,有 意水準 5% で検定してみよう。 表が出る確率をp とする。 表と裏の出やすさに偏りがあるなら. p≠0.5 である。ここで, 「表と裏の出やすさに偏りがない」, すなわち p = 0.5 という仮説を立てる。 この仮説が正しいとすると, 400回のうち表が出る回数 X は, 二 項分布 B (400, 0.5) に従う。 Xの期待値mと標準偏差。は m=400×0.5= 200, o=√400×0.5 × 0.5 = 10 X-200 10 よって, Z= は近似的に標準正規分布 N (0, 1) に従う。 正規分布表より P(-1.96≦Z≦1.96)=0.95 であるから,有意 水準 5% の棄却域は Z≦-1.96 または 1.96 ≦Z X = 183 のとき Z= 183-200 10 に入らないから、仮説を棄却できない。 すなわち,この結果からは, コインの表と裏の出やすさに偏りが あるとは判断できない。 -1.7 であり、この値は棄却域 前ページの くても、仮説か にとっている という。これに 片側にとる検定 ある種子 うに をまいた 上がった 品種改良 発芽率が って発芽 立てる。 準偏差の よって 正規分布表 %の却 X=101 の に入るから、

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