中一のデータの範囲でこれさえ覚えれば絶対大丈夫っていうポイントとかありますか！ 模試で出るかもしれないんですけど、出ないかもしれないしがっつり勉強するほどじゃないなって思いまして、

統計的推測の問題です。 分子のルートの中の0.7ってどこから来たんですか？

16 次の問いに答えよ. ただし, √7=2.65, √19=4.36 とし, 答えは小数第3位を四捨五入して答えよ. (1) ある都市の市長選挙で世論調査を行った. 有権者300人を無作為抽出してみたところ, 90 人が A候補の支持者であった. 有権者全体における A候補の支持率を信頼度 95% で推定せよ。 (2) ある農場で, 沢山のもみの中から400粒を無作為抽出して発芽させると,その中の324粒が発 芽した. このもみの発芽率を信頼度 95% で推定せよ.

例題と同様に（省略）〜を満たすcがxとx2の間に存在すると記述してもいいのでしょうか。 またなぜ-1＜x＜1として平均値の定理の用いるのか教えてください！

例題 91 平均値の定理の利用 (2) AFC e-esinx 極限値 lim- を求めよ. *-0 x-sin x HARTH **** f(b)-f(a)_fach......Aを利用できないかを考える.

(3)を教えて欲しいです

数学Ⅰ 数学A [2] 太郎さんは47都道府県の「ボランティア活動の年間行動者率(以下,ポラン ティア率)」,「スポーツの年間行動者率(以下, スポーツ率)」, 「海外旅行の年間行 動者率(以下, 海外旅行率)」が掲載されている総務省の Web ページを見つけた。 ここで,「行動者率」とは, 10歳以上人口に占める行動者数の割合(%) のことであ り 「行動者数」とは, 過去1年間に, 該当する種類の活動を行った10歳以上の人 数のことである。 なお、以下の図については,総務省のWebページをもとに作成している。 (1)図1は、2016年の「ボランティア」 と 「スポーツ率」 の箱ひげ図である。 数学Ⅰ 数学A 次の①~②のうち、図1から読み取れることとして正しいものは ヤ で ある。 0 の解答群 ⑩「スポーツ」の四分位範囲は, 「ボランティア率」の四分位範囲より大 きい。 ①「ボランティア率」の第3四分位数の2倍は、 「スポーツ率」 の中央値よ り大きい。 ②「ボランティア」の中央値の3倍は,「スポーツ率」の最大値より大き い。 ボランティア率 スポーツ率 0 20 35 40 60 80 (%) 20 ec 75 図1 2016年の「ボランティア率」と 「スポーツ率」の箱ひげ図 (数学Ⅰ 数学A第2問は次ページに続く。) 15 27 27 62 81 (数学Ⅰ 数学A第2問は次ページに続く。)

答えを教えていただきたいです🙇🏻‍♀️

27 〈日本の工業地帯と工業地域> 次の地図中の①~⑧にあてはまる工業地帯や工業地域の名称を,あと の に書きなさい。 工業地帯・地域 工業地帯 ② 工業地帯 ③工業地域 その他 金属 1.4 大阪・兵庫 13.0 愛知・三重 0.9 新潟・富山・石川・福井 北関東工業地域 全国 1.3 4.7 せんい 機械 10.9/31,7 18.0 (兆円) 54.6 9.6 100 4.7 17.2 178 12.8 栃木・群馬・茨城 140 14.2 06715.2 148 北円 17.7 98兆円 115.7 角 28.2 11183070 北 15.3) 43.6 食料品 化学 35:6 66.7. 12.9 9.8 43.9 福岡 0.6 16.6 ④工業地域(帯) ⑤ 工業地域 岡山・広島・山口・ 16.5兆円 8.5 香川・愛媛 2.1 7.3 13.5 199 31.0) 円 24.8円 332 20.6 15.2 14.8 16.1 兆円 ⑥工業地域 9.6 400km 静岡 0.2 16.4 20.5 8.9 19.0 12.3 13.9 8.3% 兆円 48.4 11.6 38.7 17.9 兆円 ⑧工業地帯 ⑦工業地域 東京・神奈川・埼玉 千葉 (2014年) (2017年 「データでみる県勢」より) 工業地帯･･･用地不足などから、 生産額はのびなやむ。 内陸部に多くの中小工場。 工業地帯・・・ 1999年に⑧を抜き, 生産額が全国一に。 自動車など機械工業が中心。 とうじき しっ 工業地域･･･豊富な水力発電を利用。 織物や陶磁器 漆器などの伝統工業に特色 。 ②[ □③[ 工業地域 (帯)･･･ 鉄鋼業を中心に発展。 近年は全国的な地位は低下。 えんでんあと めち 6 ☐ ⑧ [ 工業地域・・・ 塩田跡や埋立地に工場用地を建設。 化学工業の割合が高い。 ]工業地域…策名高速道路などの交通網を利用。 工業地域… 東名高速道路などの交通網を利用。 輸送機器など機械工業が中心。 工業地域・・・ 東京湾東岸域に発達。 鉄鋼業や石油化学工業がさかん。 工業地帯・・・ 戦後長く, わが国最大の工業地帯であった。 印刷工業に特色。

データの分析について、写真一枚目、二枚目の問題の中の（3）のクについて、 解説（写真三枚目）について質問です。 三枚目の文後半の解説が分かりません。 なぜグレーで囲まれた中の条件が成り立つから ➁になるのですか？ 解説お願いします💦🙇‍♀️

モンシロ チョ ツバメ 80 90 100 110 120 図3 モンシロチョウとツバメの初見日 (2017年)の箱ひげ図 120 110 ツバメ 70 100- 90 90 60 80 70- 70 80 90 100 110 120 モンシロチョウ 図4 モンシロチョウとツバメの初見日(2017年)の散布図 (出典: 図3、図4は気象庁 「生物季節観測データ」Webページにより作成)

データの分析について質問です。 写真のような具体的な数字が全て示されてない図 （ヒストグラムの縦軸の値や箱ひげ図の各値など） から具体的な数を抽出しなくてはいけなくなった 場合、感覚以外でわかる方法はありますか？ 教えてください💦

日の差は15日以下である。 モンシロ ツバメ 80 70 図3 モンシロチョウとツバメの初見日 (2017年)の箱ひげ図 90 100 110 120

線引いたところで、なんでそうなってこの式はどうやって求めたのかが分からないので教えてほしいです！！

236 第8章 データの分析 基礎問 142 仮説検定の考え方 ある企業が旧製品Aを改良して新製品 Bを作った. モニター 20人に使ってもらい, 使いやすくなったかどうかを調べたところ, 15人が使いやすくなったと答えた.この回答から,Bの方が使い やすいと判断してよいか,ただし,基準になる確率を0.05 として, 必要ならば,コインを20回投げることを1セットとし,200セッ トくり返した結果を表した次の表を参考にしてよい。 8 7 10 11 9 表の枚数 6 度 数 7 22 23 29 34 36 27 11 12 13 14 15 16 計 8 2 1200 精講 得られたデータをもとにして, ある主張Xが正しいかどうかを判断 する方法の一つに、仮説検定という考え方があります.これは,次 このような考え方です. 基準になる確率をあらかじめ定めておき (ここでは0.05), 主張X と相反する主張Yを仮説として立てる. 次に,主張Yのもとで実際に起こった出来事の確率を調べる. そして,この確率が基準の確率より小さいとき 主張Yを否定し, 「主張Xは正しい」 と判定する. これをフローチャート化したものが, ポイントです. 解答 主張 XBの方が使いやすいといえる が正しいかどうかを調べるために,次の主張Y を考える. 主張Y:A, B のどちらの回答も偶然に起こる. Tal このとき,実験データの表より、15回以上表が出る相対度数は 2+1 3 200 200 -=0.015 この値は基準の確率より小さいので,主張Yを否定できる. したがって,新製品Bの方が使いやすいと判断できる.

中一の密度の問題です 解説を見てもよく分からないので、求め方を教えて欲しいです🙇🏻‍♀️‪‪´-

(4) 空気の体積の20%を酸素 80% を窒素がしめていると考えた場合, 空気の平均密度は何g/Lか。 四捨五入 ○して小数第1位まで求めよ。ただし、酸素の密度を1.33g/L, 窒素の密度を1.17g/Lとし, 空気は窒素と酸素 だけでできているとする。 [

赤線部は何を表しているのでしょうか？🙇‍♀️

94 特性Aの母比率がpである十分大きな母集団から,大きさんの無作為 標本を抽出し, それらに対して, X1,X2, ......, Xn の値を次のように定 める。 特性をもつとき Xh=1, 5 特性Aをもたないとき Xk=0 (k = 1, 2, 標本 ...., n) (0) % このとき,T= X+X2+•••••• + Xn を考えると,Tは大きさんの標本 の中で特性Aをもつものの個数を表す確率変数であり,二項分布 B(n, p) に従う。 T 10 = また、標本平均 X は,特性Aの標本比率 R を表す。 n よって,g=1-p とすると, n が大きいとき,Tは近似的に正規分布 02 N(np, npg) に従う。このとき, R 7は近似的に正規分布 np npq n N(m.mpg) すなわち No.盤に従う。 n このことから, 次が成り立つことがわかる。 78ページ 15 特性Aの母比率』の母集団から抽出された大きさの無作為標本 について、標本比率尺は, nが大きいとき、近似的に正規分布 Þ, pa Np. に従うとみなすことができる。 n