これはCs気候の雨温図らしいのですが、グラフでは夏なの湿潤で、冬に少雨です。Cwじゃないのですか？

気温(℃) 30 3 降水量 () 20100 300 -10 200 -20 -30 100 1 4 7 10月 大名の

ここの近似についての質問で、微小量の2次は無視して良いと考えていたのですが、ここでは、2l－y－Δyで微小量の1次のΔyを無視していてよく分からなくなってしまいました。この近似もしてよいのでしょうか？教えてくださいm(_ _)m

の R d 2 Qはじめの状態からSを開き,極板と同形で厚さ 1 の金属板 M を完全に挿入する。 そして M をゆっく りと引き出す。引き出した距離がりからy+4y と なるまでの間に外力のする仕事 W を調べ, M に働 M y く静電気力の大きさF をyの関数として表せ。 ⊿y は微小量なので近似 せよ。(★★)

解説のマーカーが引いてある部分でどうして二重結合が2個あると判断できるのかと二重結合1個あたり水素分子が1個付加するというのがどういうことか分かりません。教えてください🙇🏻‍♀️՞

01-02110 図 189 アルコールの反応 3分 分子式が CioH,O で表される不飽和結合をもつ直鎖状のアルコールA を一定質量取り、十分な量のナトリウムと反応させたところ、0.125molの水素が発生した。 また、同 じ質量のAに、触媒を用いて水素を完全に付加させたところ、 0.500molの水素が消費された。 この とき、Aの分子式中のnの値として最も適当な数値を、次の①~⑤のうちから一つ選べ。 ③ 18 ④ 20 ① 14 ② 16 ⑤ 22 (18 センター本試)

解答の、0.1mol/L+x mol/L≒0.1mol/Lというのがなぜ分かるのか教えてください。 下の参考の欄にわずかしか溶けないことの証明(？)が書かれていますが、これはxを求めた後にわかるもので、なぜxが分からないのに僅かであり、かつ無視していい値だと判断できるのです... Read More

HC b 0.10mol/Lの塩酸100mLに2.0g の AgCI を加えた。 この水溶液中の Ag+の濃度は何mol/Lか。 最も適切な数値を,次の①~④のうちから 一つ選べ。ただし, AgCl の溶解度積 K sp は 1.0 × 10-10 (mol/L) とする。 10 mol/L また、水溶液の体積は100mLで変化しないものとする。 ① 1.0 × 10~10 2.0 × 10-10 ③ 1.0 × 10-9 ④ 2.0 × 10-9

この問題を教えてください！

思考・判断・表現 3 右の図のように,辺AC D が共通な2つの二等辺三角形 At A E. F BAR B C ABC と ACD があり, AB=AC=AD とする。 ∠ACB の二等分線と辺 DA の延長との交点をEとし, 辺 AB と CE との交点をF とする。 ∠ACE = ∠ADC のとき, △ACE∽△BCF となることを証明しなさい。 (北海道改) (25点) [証明

1番の問題で熱化学方程式の最後のエネルギーの－か＋はどこで判断すればいいのですか？

化学 〔4〕 次の文を読んで,下記の問いに答えなさい。 なお, 解答は記述解答用紙に記入しなさい。 1mol の結晶を分解して,その結晶を構成する粒子を気体状の粒子に分け, ばらばらにするために 必要なエネルギーを格子エネルギーという。 たとえば, NaCl の結晶の格子エネルギー Q (kJ/mol) は次式のように表される。 なお,下記にはエネルギーの概略図が示されている。 NaCl (固) == = Na+ (気) + CI (気) - QkJ (1) 高 ▲ Na+ (気) + e + C1 (気) ⑤ 格子エネルギーは直接測定できないので,次の①~⑤の値を用い, ヘスの法則を応用して間接的に 計算できる。 P ① Na (気)のイオン化エネルギーは496kJ/mol であ る。 ② Na (固)の昇華熱は107kJ/mol である。 ③ Cl2 (気)の結合エネルギーは 244kJ/mol である。 ④ NaCl (固) の生成熱は411kJ/mol である。 ⑤ CI (気)の電子親和力は349 kJ/mol である。 2 * エネルギー (174) (kJ) 低 格子エネルギー NaCl (固) 問1 上記①~⑤に該当する熱化学方程式を書きなさい。 問2 NaCl 結晶の格子エネルギー(式(1)のQの値)を求めなさい。 エネルギーの概略図

二枚目の青色の式がわからないです。平均を求めるのにカッコの中でxとyを掛けているのはなぜですか？

重要 例題 190 変量を変換したときの相関係数 2つの変量x,yの3組のデータ (x1,y1), (X2, y2), x3, y3) がある。 変量 x, 00000 xy の平均をそれぞれx,y,xyとし,x,yの標準偏差をそれぞれ Sx, 散をSとする。このとき,次の問いに答えよ。 (1) xy=xyxyが成り立つことを示せ。 Sy, 共分 (2)変量zをz=2y+3 とするとき, xとの相関係数 rx2 は xとyの相関係数 rxy に等しいことを示せ。 指針 (1) Sxy (1) 80 = ((x-x) (y-5)+(x2-x) (12-1)+(x-x) (y-5) 20 では、できるだけ 大きさがりの2つの データの平均値を 相関係数をとす 直線の式 Pila ). Pl 基本 185,188 | (2)変量zを z=ay+b とするとき, z=ay+b, sz=lalsy (p.306 基本事項参照) が成り立つ。このことと (1) の結果を利用する。 (1) Sxy= 3 解答 = ちのこ 判断するのは 3 3 (08.02.0) (2008.0) {(x_x)(y-y)+(x2-x)(y2-1)+(x3-x)(ys-y)} {(xii+x2y2+x3y3)x(y+yz+ys(x1+x2+x3)y+3xy} yi+y2+ya (xy+xzy2+X3y3)x・ 11(x1+x22 + x3 y3)-x. ₁+y+ys _ x + x + x; 順におい3散布図をか3 て考えるべき=xy-xy-xy+xy=xy-x.y - •y+x⋅y [図 (1) (x,ax+b) Qa(xn, axn+6) とする。 できるだけ合 ryの平均に♪ LPQi+P:Q ということであるとす ② b を満たすα, のより、y=ax+b で

赤い下線のところがどういう構造になっているか分からないです、教えてくださいm(_ _)m

moving from " (1) 点) There are historians and others who would like to make a neat division between "historical facts" and "values." The trouble is that values even enter into deciding what count as facts-there is a big leap involved in 'raw data" to a judgement of fact. More important, one finds that the more complex and multi-levelled the history is, and the more important the issues it raises for today, the less it is possible to sustain a fact-value division. But this by no means implies that there has simply to be a conflict of prejudices and biases, as the data are manipulated to suit one worldview or another. What it does mean is that the self of the historian is an important factor. The historian is shaped by experiences, contexts, norms, values, and beliefs. When dealing with history, especially the sort of history that is of most significance in philosophy, that shaping is bound to be relevant. As far as possible it needs to be articulated and open to discussion. The best historians are well aware of this. They are alert to many dimensions of bias and to the endless (and therefore endlessly discussable) significance of their own horizons and presuppositions. A great deal can of course be learned from those who do not share our presuppositions. Our capacity to make wise, well-supported judgements in matters of historical fact and significance can only be formed over years of discussion with others, many of whom have very different horizons from our own. It is possible to I have a 12-year-old chess champion or mathematical or musical genius, but it is unimaginable that the world's greatest expert on Socrates could be that age. The difficulty is not just one of the time to assimilate information; it is (2)

助動詞の推定と推測の違う教えてください！ あと、助動詞の問題で間違えやすいから気をつけた方がいいものありますか？

仮説検定についてです 有意水準の棄却域で、1枚目の写真ではP(Z≦1.64)となっているのですが二枚目の写真のような考え方ができない理由を教えてください🙇🏻‍♀️ また、P(-1.96≦Z≦1.96)≒0.95にならない理由を教えてください🙇🏻‍♀️

ある種子の発芽率は,従来 80% であったが, 発芽しやすいように品種改良した。 品種改良した種子から無作為に400個抽出して種をまいたところ334個が発芽した。 品種改良によって発芽率が上がったと判断してよいか。 (1) 有意水準5%で検定せよ。 解答 (2)有意水準1%検定せよ。 (1) 品種改良した種子の発芽率を とする。 品種改良によって発芽率が上がったならば、 0.8である。 ここで、「品種改良によって発芽率は上がらなかった」 という次の仮説を立てる。 仮説 H: p=0.8 仮説 H が正しいとすると, 400個のうち発芽する種子の個数Xは,二項分布 B (400, 0.8) に従う。 Xの期待値 m と標準偏差のは m=400.0.8=320, a=√400・0.8.1-0.8)=8 よって, Z= X-320 8 は近似的に標準正規分布 N (0,1) に従う。 ① 正規分布表より P Z≦ 1.64) ≒ 0.95であるから,有意水準 5% の棄却域は Z≥1.64 0.95 0.04 X=334 のとき Z= 334-320 8 =1.75であり,この値は棄却域 ①に入るから, 仮説 H を棄却できる。 ゆえに、品種改良によって発芽率が上がったと判断してよい。